DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 0 Days 21 Jam : 11 Menit : 42 Detik

Big Data Analytics : Yuk Kenali Penerapan Big Data Analytics

Belajar Data Science di Rumah 21-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8afa944fbb50130b9978201b4ba77324_x_Thumbnail800.jpg

Big Data Analytics menjadi sebuah hal yang sangat dibutuhkan oleh perusahaan agar dapat meningkatkan penjualan produknya. Perkembangan teknologi yang semakin pesat membuat banyak perusahaan mulai beralih ke teknologi digital dan terus mengembangkan dirinya dalam mencari potensi-potensi yang dapat membuat perusahaan semakin maju. Internet dan smartphone menjadi salah satu alat yang dimanfaatkan oleh perusahaan untuk mendapatkan data potensial tersebut. Wah, kok bisa ya? Padahal kan kita tidak berhubungan langsung dengan perusahaan.

Ternyata semua itu terjadi karena apapun yang kita lakukan di sebuah aplikasi akan langsung terekam sebagai sebuah data. Sehingga tidak heran ketika kita sedang mencari sebuah barang di marketplace, maka iklan barang tersebut akan sering muncul di sosial media kita. Nah, data-data yang didapatkan itu lah yang akan diambil perusahaan menggunakan big data analytic untuk menganalisis beberapa bagian dari data-data kita ada yang dianggap potensial loh.

Sebenarnya hingga saat ini masih belum ditemukan software yang paling sempurna dalam pengumpulan big data secara otomatis serta melakukan analisis secara sempurna. Untuk melakukan hal tersebut selama ini, diperlukan beberapa software atau aplikasi yang akan digabung. Sehingga hasil dari masing-masing software akan melengkapi satu sama lain. Berikut ini akan dibahas, gimana sih cara kerja Big Data Analytics itu. Penasaran kan? Yuk, simak ulasan berikut ini!

1. Data Mining dan Data Collection

Data Mining merupakan salah satu hal yang menjadi fokus dalam Big Data Analytics. Data Mining merupakan proses pengidentifikasian insight yang ada dalam sebuah database. Ternyata selain data mining, big data analytics juga berfokus di data extraction. Singkatnya, data extraction tersebut adalah proses pengumpulan data dari website ke dalam database. Jadi proses awal yang dilakukan adalah data extraction untuk mendapatkan data yang akan disimpan dalam sebuah database, kemudian dengan data mining akan dicari insight dari data tersebut.

Data extraction ini termasuk ke dalam bagian data collection. Data yang ada akan terus masuk ke dalam database sehingga membuat data dalam database semakin hari semakin bertambah. Namun tidak hanya itu, data extraction juga sangat dibutuhkan untuk mengumpulkan perubahan data yang terjadi pada masing-masing orang. Data extraction ini akan membantu untuk mengumpulkan informasi dengan sangat detail dari masing-masing orang sehingga dapat menentukan berbagai skenario dari data tersebut.

Baca juga : Big Data Analytics : Yuk, Pahami 3 Konsep Wajib Pengolahan Data Bersama DQLab

2. Data Storing dan Data Cleaning

Setelah data dikumpulkan dalam database, tentunya kita harus memilih tempat penyimpanan yang tepat. Tentunya kita akan membutuhkan storage yang berukuran besar mengingat volume data yang dimiliki sangatlah besar. Selain itu, storage yang akan digunakan juga harus memiliki mesin analisis data terbaru. Beberapa software bisa dijadikan pilihan untuk menyimpan data kita yang berskala besar seperti Hadoop, Cloudera, dll.

Proses selanjutnya dalam big data analytics adalah data cleaning. Data yang bervolume sangat besar yang telah diambil dari website tersebut tentunya tidak berisi data bersih yang siap untuk diolah. Kemungkinan besar ada beberapa bagian dari data yang sebenarnya tidak dibutuhkan dalam analisis atau bahkan datanya tidak akurat. Data cleaning ini akan berguna untuk memisahkan data mana yang terpakai ataupun tidak sehingga akan mempermudah proses analisis.

3. Data Analysis dan Data Consumption

Data analysis menjadi bagian utama dari big data analytics. Proses ini akan menjadi lebih mudah, jika data yang begitu besar tersebut telah dibersihkan terlebih dahulu, sehingga tidak memakan waktu lebih banyak sebelum diolah. Tentunya pada bagian ini, Data Analyst akan melihat pola dari data hingga kita dapat menentukan kebiasaan para pengguna dan dapat mencari hal apa yang paling banyak dibutuhkan. Qubole dan Statwing diklaim sebagai alat analisis yang paling powerfull hingga saat ini

Nah sela itu, ada data consumption. Setiap perusahaan, instansi, atau pun organisasi tentunya membutuhkan data yang berbeda-beda sesuai dengan bidangnya masing masing. Misalkan perusahaannya bergerak di bidang financial, maka data yang dibutuhkan akan berkaitan dengan hal-hal yang berbau financial. Begitu juga ketika perusahaannya bergerak di bidang retail, tentunya data yang dibutuhkan bukan data kesehatan atau pun financial.

Baca juga : Belajar Data Science: Simak 3 Manfaat Penerapan Big Data di Berbagai Industri

4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissa Widya 


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!