PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 1 Jam 24 Menit 23 Detik

Big Data: Konsep Dasar & Pentingnya bagi Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 08-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-02-2024-10-08-214212_x_Thumbnail800.jpg

Dalam perkembangan teknologi yang semakin pesat seperti saat ini, jumlah data yang dihasilkan setiap detik sangatlah besar. Data ini berasal dari berbagai sumber, seperti media sosial, transaksi online, sensor IoT (Internet of Things), dan berbagai interaksi digital lainnya.


Konsep Big Data menjadi penting untuk diterapkan agar membantu perusahaan memahami tren, mengoptimalkan operasional, dan membuat keputusan yang lebih baik. Sebagai data scientist pun, konsep ini juga perlu dipelajari agar prediksi yang dihasilkan juga lebih sesuai. Artikel ini akan membantu kalian untuk memahami konsep tersebut.


1. Apa Itu Big Data?

Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume data yang sangat besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, yang dihasilkan oleh berbagai aktivitas manusia dan mesin.Data ini memiliki karakteristik unik yang dikenal dengan istilah "5V", yaitu Volume, Velocity, Variety, Veracity, dan Value.


Volume merujuk pada jumlah data yang sangat besar, sering kali dalam skala petabyte atau lebih. Velocity adalah kecepatan data dihasilkan dan diproses secara real-time atau mendekati real-time.


Variety menunjukkan keragaman data, mulai dari teks, gambar, video, hingga data numerik yang terstruktur dan tidak terstruktur. Sedangkan veracity adalah kualitas dan keandalan data. Terakhir, value adalah potensi data untuk memberikan manfaat dan insight yang dapat diambil dari analisis tersebut.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Peran Data Scientist dalam Mengelola Big Data

Data scientist adalah profesional yang memiliki keterampilan analisis, statistik, pemrograman, serta pengetahuan domain bisnis untuk menggali informasi berharga dari Big Data. Mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengorganisir, dan menganalisis data dalam skala besar sehingga mendapatkan insight yang relevan bagi pengambilan keputusan strategis.


Selain menguasai teknik machine learning, data mining, dan analisis statistik, seorang data scientist juga harus dapat bekerja dengan data yang tidak terstruktur, seperti teks atau media sosial, untuk menemukan pola atau tren tersembunyi. Dalam perusahaan, data scientist sering kali bekerja sama dengan tim IT dan bisnis untuk memastikan bahwa hasil analisis dapat diterapkan dalam konteks bisnis.


Mereka juga bertugas untuk merancang model prediksi yang mampu memahami perilaku konsumen, memperbaiki proses operasional, dan mendorong inovasi produk. Dalam konteks Big Data, peran data scientist menjadi lebih krusial karena volume dan kompleksitas data yang jauh lebih besar dibandingkan dengan data konvensional.


3. Tantangan dalam Mengelola Big Data

Mengelola Big Data bukanlah tugas yang mudah, karena terdapat sejumlah tantangan yang perlu dihadapi oleh data scientist dan perusahaan. Salah satunya adalah skala data, di mana jumlah data yang sangat besar membutuhkan infrastruktur komputasi dan penyimpanan yang kuat untuk dapat diolah secara efisien.


Tantangan lainnya adalah variasi data, karena Big Data berisi berbagai format yang tidak terstruktur, seperti teks, gambar, atau video, yang memerlukan teknik dan alat analisis yang berbeda. Kecepatan pemrosesan data juga menjadi masalah, terutama bagi perusahaan yang membutuhkan analisis real-time untuk pengambilan keputusan cepat.


Masalah keamanan dan privasi data juga tidak dapat diabaikan. Dengan adanya regulasi tertentu, perusahaan harus memastikan bahwa data yang mereka kumpulkan dan olah tidak melanggar aturan hukum yang berlaku, terutama dalam hal perlindungan data pribadi. Kalian juga perlu memastikan kualitas data. Data yang tidak bersih atau tidak akurat dapat menghasilkan analisis yang salah dan pengambilan keputusan yang kurang tepat.


4. Tools yang Digunakan Data Scientist untuk Big Data

Untuk menangani Big Data, kalian memerlukan berbagai tools dan teknologi yang memudahkan kalian dalam memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data dalam skala besar. Salah satu platform yang paling umum digunakan adalah Hadoop, sebuah framework open-source yang memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data dalam skala besar secara terdistribusi.


Hadoop menyediakan ekosistem yang kuat dengan berbagai komponen seperti HDFS (Hadoop Distributed File System) untuk penyimpanan data dan MapReduce untuk pemrosesan data secara paralel. Selain Hadoop, data scientist juga sering menggunakan Apache Spark, sebuah engine komputasi yang lebih cepat dan efisien dalam menangani data skala besar dibandingkan MapReduce.


Kalian juga bisa menggunakan Spark yang mendukung pemrosesan batch dan streaming. Untuk penyimpanan data yang tidak terstruktur, direkomendasikan menggunakan NoSQL databases seperti MongoDB, Cassandra, dan HBase, yang dirancang untuk menangani data dalam jumlah besar dengan struktur yang fleksibel.


Selain itu, penggunaan cloud computing juga semakin meningkat, di mana penyedia seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, dan Microsoft Azure menawarkan platform yang scalable untuk penyimpanan dan pemrosesan Big Data.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Wah ternyata sangat penting untuk paham big data bagi data scientist. SahabatDQ harus segera mempersiapkan diri untuk mempelajarinya. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi. Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login