Hubungan Veracity dan Velocity bagi Data Scientist

Dalam dunia Big Data, empat "V" utama sering digunakan untuk menggambarkan tantangan dan peluang yang dihadapi oleh para profesional di bidang data, khususnya Data Scientist. Empat "V" tersebut adalah Volume, Variety, Veracity dan Velocity.

Meskipun sering dibahas terpisah, Veracity (keakuratan dan kualitas data) dan Velocity (kecepatan data) memiliki hubungan yang sangat erat dalam proses pengolahan dan analisis Big Data. Artikel ini akan membahas hubungan keduanya dan bagaimana Data Scientist dapat menghadapinya. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Veracity: Keakuratan dan Kualitas Data

Veracity dalam konteks Big Data merujuk pada kualitas dan keakuratan data yang dihadapi oleh Data Scientist. Sebagai contoh, data yang sangat besar sering kali datang dari berbagai sumber yang tidak selalu dapat dipastikan keakuratannya. Misalnya, data sosial media, sensor IoT, atau data transaksi online mungkin mengandung noise (gangguan), kesalahan, atau ketidaksesuaian yang bisa merusak analisis.

Bagi Data Scientist, tantangan veracity terletak pada dua aspek utama:

• Pengidentifikasian data yang tidak konsisten atau salah: Misalnya, data yang hilang, data yang duplikat, atau data yang tidak relevan yang perlu disaring.

• Pembersihan data: Memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis berkualitas tinggi dan mencerminkan informasi yang akurat.

Veracity juga penting karena kualitas data sangat mempengaruhi hasil analisis. Analisis yang didasarkan pada data yang tidak akurat bisa menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan dan merugikan organisasi.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Velocity: Kecepatan Data

Velocity merujuk pada seberapa cepat data datang dan harus diproses. Dalam era digital, data tidak hanya datang dalam jumlah besar, tetapi juga dengan kecepatan yang sangat tinggi. Contoh nyata dari ini adalah real-time data streams yang berasal dari media sosial, aplikasi berbasis sensor, atau transaksi elektronik yang terus-menerus mengalir tanpa henti.

Bagi Data Scientist, velocity menghadirkan tantangan tersendiri, yaitu bagaimana mengelola dan menganalisis data dalam waktu yang sangat cepat:

• Pengolahan data secara real-time: Data Scientist perlu merancang sistem yang dapat menangani aliran data secara instan. Ini bisa melibatkan penggunaan stream processing frameworks seperti Apache Kafka atau Apache Flink.

• Penyimpanan data yang efisien: Data yang datang dengan kecepatan tinggi memerlukan penyimpanan yang mampu menangani volume besar data dengan cepat dan efisien, seperti penggunaan data lake atau NoSQL databases.

3. Interaksi antara Veracity dan Velocity

Veracity dan velocity saling terkait erat, dan salah satu tantangan besar bagi Data Scientist adalah bagaimana menjaga keakuratan data saat data datang dengan sangat cepat. Meskipun teknologi saat ini memungkinkan pengolahan data secara real-time, kualitas data yang diterima dalam kecepatan tinggi mungkin tidak selalu terjamin.

• Keakuratan dalam Kecepatan: Dalam pengolahan data dengan kecepatan tinggi, kadang-kadang kita terpaksa melakukan pengorbanan dalam kualitas data yang bisa diperiksa secara mendalam. Namun, jika keakuratan data tidak dipertahankan, keputusan yang diambil dari analisis data bisa sangat menyesatkan.

• Automasi untuk Mengatasi Veracity pada Kecepatan Tinggi: Untuk menghadapi hal ini, Data Scientist menggunakan berbagai teknik automasi, seperti data validation algorithms, yang memeriksa dan mengoreksi kesalahan pada data secara otomatis selama aliran data berlangsung. Misalnya, algoritma deteksi kesalahan bisa diterapkan pada data real-time untuk memastikan kualitas data tetap terjaga.

• Sampling dan Aggregation: Salah satu cara untuk menjaga veracity pada data yang datang dengan sangat cepat adalah dengan melakukan sampling atau aggregation. Teknik ini dapat membantu Data Scientist untuk menangani sebagian kecil data sebagai representasi dari keseluruhan dataset, yang memungkinkan analisis yang lebih cepat namun tetap mempertahankan kualitas.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Strategi Mengelola Veracity dan Velocity

Untuk mengelola veracity dan velocity secara efektif, Data Scientist perlu mengembangkan strategi yang mencakup beberapa pendekatan, antara lain:

• Penggunaan Teknologi dan Framework: Memanfaatkan teknologi yang dirancang untuk menangani big data, seperti Apache Hadoop, Spark, dan Flink, memungkinkan pengolahan data dalam jumlah besar dan cepat tanpa mengorbankan kualitas data.

• Real-Time Data Monitoring: Implementasi sistem monitoring real-time yang memungkinkan pengawasan kualitas data saat data diproses, dengan menggunakan data pipelines yang mampu melakukan validasi data secara otomatis.

• Data Governance: Menetapkan kebijakan data governance yang baik untuk memastikan bahwa data yang masuk ke dalam sistem memiliki standar kualitas yang terjaga, sekaligus mendukung kecepatan pemrosesan data. Ini termasuk pemantauan terus-menerus terhadap integritas data.

Veracity dan velocity adalah dua aspek yang sangat penting dalam dunia Big Data, yang sangat mempengaruhi bagaimana data diproses dan dianalisis. Bagi Data Scientist, hubungan antara veracity dan velocity memerlukan keseimbangan yang hati-hati.

Meskipun kecepatan dalam pemrosesan data semakin penting, kualitas data yang tepat dan akurat tidak boleh diabaikan. Dengan teknologi yang terus berkembang dan pendekatan yang tepat, Data Scientist dapat memaksimalkan potensi kedua aspek ini untuk menghasilkan analisis yang lebih efektif dan efisien.

Tertarik untuk menjadi Data Scientist handal di era Big Data, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding untuk karir yang lebih baik? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

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!

Penulis: Reyvan Maulid