Big Data : Mengenal Teknologi yang Digunakan Dalam Mengolah Data Besar
Instagram
LinkedInDalam dunia Big Data tidak ada software pasti yang dapat digunakan untuk melakukan pengolahan data. Biasanya para praktisi data perlu mengkombinasikan beberapa teknologi agar dapat mengolah Big Data. Hal ini disebabkan karena jumlah data yang sangat banyak dan beragam. Sehingga perlu dilakukan beberapa tahapan dengan teknologi yang tepat agar bisa menganalisis data.
Tujuan dari analisis pada Big Data adalah untuk mendapatkan insight atau informasi yang berguna bagi penggunanya. Proses ini dapat memberikan manfaat terutama untuk kemajuan bisnis dan meningkatkan strategi marketing. Proses ini dapat diimplementasikan di berbagai sektor seperti bisnis atau instansi baik itu instansi pendidikan maupun pemerintahan.
Lalu apa saja teknologi yang bisa digunakan? Yuk, simak beberapa teknologinya!
1. Machine Learning
Teknologi machine learning bukanlah hal yang baru. Istilah machine learning pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920-an dengan mengemukakan dasar-dasar machine learning dan konsepnya. Machine learning merupakan salah satu cabang dari teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelegence).
Teknologi machine learning adalah mesin yang dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti matematika dan statistika yang mampu menganalisa data tanpa harus di program ulang atau diperintah. Teknologi ini mempelajari sendiri data yang ada sehingga mampu melakukan tugas tertentu. Teknologi ini sangat memudahkan dalam mengolah Big Data. Pernahkah saat berselancar di media sosial kamu mendapatkan iklan yang sesuai dengan pribadimu? Munculnya iklan-iklan tersebut adalah salah satu contoh teknologi machine learning.
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Data Mining
Teknologi data mining merupakan teknologi yang digunakan praktisi data untuk memeriksa data berukuran besar atau Big Data dengan menemukan pola-pola tertentu. Dari sinilah bisa dilakukan analisa terhadap data tersebut yang bisa menjadi dasar pengambilan keputusan. Terdapat beberapa algoritma yang umum digunakan dalam data mining seperti K-Means, Naive Bayes, k-Nearest Neighbors, Expectation Maximisation Algorithm (EM Algorithm), dan Apriori.
3. Hadoop
Hadoop merupakan software bersifat open source yang berfungsi menyimpan data dalam jumlah besar dalam waktu singkat. Hadoop memiliki framework dan ekosistem teknologi yang dikelola oleh perusahaan non-proft Apache Software Foundation (ASF). Keunggulan yang ditawarkan Hadoop selain menyimpan data dalam jumlah besar dalam waktu singkat antara lain yaitu murah karena bersifat open source, dan dapat menyimpan berbagai jenis data tanpa perlu diproses terlebih dahulu.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
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 data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Dita Kurniasari
Editor : Annissa Widya