Big Data vs. Data Tradisional: Apa Bedanya untuk Data Scientist?
Dunia data terus berkembang pesat, dan kamu pasti sering dengar istilah Big Data di berbagai tempat. Tapi, apa sih sebenarnya perbedaan antara Big Data dengan data tradisional yang biasa kita gunakan? Buat seorang Data Scientist, memahami perbedaan ini sangat penting, terutama karena makin banyak perusahaan beralih dari data tradisional ke Big Data untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan cepat.
Di artikel ini, kita akan bahas apa itu Big Data dan bagaimana ia berbeda dengan data tradisional. Nggak cuma itu, kita juga akan lihat bagaimana perubahan ini mengubah pendekatan analisis data. Yuk, kita mulai pembahasannya!
1. Volume: Ukuran Data yang Jauh Lebih Besar
Salah satu perbedaan paling jelas antara Big Data dan data tradisional adalah ukurannya. Data tradisional biasanya terbatas pada jumlah yang lebih kecil, seperti data penjualan bulanan atau database pelanggan. Sedangkan Big Data bisa mencakup miliaran data point, mulai dari interaksi media sosial, transaksi online, hingga sensor IoT.
Perusahaan besar kini mengumpulkan data dalam jumlah masif, yang membuat analisisnya jadi lebih kompleks. Seorang Data Scientist harus tahu cara menangani data dalam skala besar ini dengan teknologi dan metode analisis yang lebih canggih, seperti Hadoop atau Spark.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Kecepatan: Data yang Terus Mengalir
Dalam dunia Big Data, kecepatan atau velocity juga jadi faktor penting. Data tradisional biasanya dikumpulkan secara batch, artinya dalam interval waktu tertentu. Namun, Big Data mengalir secara real-time, misalnya dalam bentuk streaming data dari sensor atau transaksi yang terus terjadi di aplikasi.
Tantangannya adalah bagaimana Data Scientist bisa menganalisis data yang terus bergerak ini tanpa menunggu waktu pengumpulan selesai. Dengan pendekatan streaming analytics, perusahaan bisa membuat keputusan dalam hitungan detik!
3. Varietas: Banyaknya Bentuk Data
Kalau dulu, data tradisional biasanya terstruktur dalam tabel dan angka, Big Data datang dalam berbagai bentuk. Mulai dari teks, gambar, video, hingga data yang tidak terstruktur seperti komentar media sosial. Varietas ini membuat analisis data menjadi lebih menantang, tetapi juga lebih kaya informasi.
Untuk bisa memanfaatkan Big Data, seorang Data Scientist harus familiar dengan cara mengolah berbagai bentuk data ini, misalnya menggunakan algoritma pengenalan gambar atau analisis sentimen untuk teks.
4. Nilai: Insights yang Lebih Berharga
Nilai atau value dari Big Data sangat besar karena memungkinkan perusahaan mendapatkan insights yang lebih mendalam. Data tradisional memberikan gambaran sederhana, misalnya penjualan produk A naik di bulan Januari. Sedangkan dengan Big Data, kamu bisa menganalisis pola pembelian pelanggan berdasarkan lokasi, waktu, hingga perilaku di media sosial.
Insights ini membantu perusahaan untuk lebih memahami pelanggannya dan membuat keputusan yang lebih cerdas. Jadi, seorang Data Scientist yang menguasai Big Data akan lebih berharga di mata perusahaan.
5. Kerumitan: Tantangan Teknologi dan Analisis
Terakhir, Big Data lebih kompleks dibandingkan data tradisional. Dalam data tradisional, analisis biasanya dilakukan dengan metode statistik sederhana. Namun, Big Data membutuhkan pendekatan yang lebih canggih, seperti machine learning dan kecerdasan buatan (AI), untuk menemukan pola tersembunyi.
Seorang Data Scientist harus mampu memanfaatkan alat dan teknik terbaru untuk mengatasi kerumitan ini. Dengan menggunakan teknologi terbaru, seperti cloud computing dan distributed systems, mereka bisa menganalisis Big Data dengan lebih efisien.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Memahami perbedaan antara Big Data dan data tradisional adalah langkah awal yang penting untuk berkarir di dunia data science. Kalau kamu tertarik belajar lebih lanjut dan ingin menguasai teknik-teknik analisis modern, yuk bergabung di kursus data science dari DQLab! Di sini, kamu bisa belajar langsung dari praktisi dan siap menghadapi tantangan Big Data.
Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!