Big Data Analytics : Mengenal Cara Kerja Big Data Analytics Bersama DQLab
Memasuki era industri 4.0, kita akan lebih sering berhubungan dengan internet. Pasti teman-teman pernah merasa heran kan, karena apa yang sedang dicari di market place malah muncul iklannya di instagram? Ternyata semua itu terjadi karena apapun yang kita lakukan di sebuah aplikasi akan langsung terekam sebagai sebuah data. Lalu data itu akan digunakan untuk apa sih? Nah ternyata, perusahaan menggunakan big data analytic untuk menganalisis beberapa bagian dari data-data kita ada yang dianggap potensial loh.
Namun hingga saat ini belum ditemukan software yang sempurna untuk mengumpulkan big data secara otomatis serta melakukan analisis secara sempurna. Untuk melakukan hal tersebut, maka beberapa software atau aplikasi akan digabung. Sehingga hasil dari masing-masing software akan melengkapi satu sama lain. Udah mulai penasaran kan gimana sebenarnya proses kerja big data analytics? Yuk simak ulasan di bawah ini!
1. Machine Learning, Data Management, dan Data Mining
Machine Learning merupakan mesin yang berbasis Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Mesin ini digunakan untuk mengumpulkan data. Karena mesin ini berbasis AI, maka mesin ini memiliki kemampuan untuk mencari serta memperlajari data yang akan diambil dengan cepat. Selain itu Machine Learning juga dapat menghasilkan model yang tepat untuk menganalisis big data secara otomatis.
Data Management merupakan proses pengkajian ulang data yang telah didapatkan ke instansi terkait sebelum akhirnya diberikan ke perusahaan. Tujuannya adalah agar tidak ada data yang didapatkan dari hasil manipulasi, karena data akan sangat mempengaruhi hasil dari analisis.
Sedangkan Data Mining merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk menemukan pola-pola tertentu dari sebuah data dalam skala besar. Tentunya teknologi ini sangat berguna bagi Data Analyst, karena teknologi ini membuat Data Analyst dapat menandai hal-hal penting yang digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan.
Baca Juga : Big Data Analytics : Yuk, Pahami 3 Konsep Wajib Pengolahan Data Bersama DQLab
2. Hadoop dan In-Memory Analytics
Hadoop merupakan teknologi yang bersifat open-source-software. Hadoop digunakan untuk menyimpan dan menyampaikan data dalam skala besar secara cepat.
Sedangkan In-Memory Analytics merupakan salah satu teknologi yang digunakan untuk menganalisis secara cepat, menciptakan algoritma dan model baru, serta menghapus analisa yang dianggap kurang tepat. Teknologi ini disebut dapat mempengaruhi proses pengambilan keputusan dalam sebuah perusahaan serta dapat menciptakan berbagai skenario sebagai bahan pembelajan.
3. Predictive Analytics dan Text Mining
Predictive Analytics merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk menghasilkan prediksi yang akan terjadi di masa depan, sehingga perusahaan dapat memutuskan langkah apa yang harus dilakukan dengan tepat. Teknologi ini digunakan untuk mengidentifikasi outcome berdasarkan pada riwayat data yang pernah digunakan. Tentunya dalam proses ini membutuhkan data, algoritma statistik, dan juga teknologi Machine Learning.
Teknologi Text Mining merupakan teknologi yang digunakan untuk menganalisa tulisan, baik itu di website, Twitter, survey, bahkan email. Biasanya, teknologi ini dapat membantu seorang Data Analyst untuk menemukan topik apa yang sedang banyak dibicarakan. Sehingga perusahaan tau persis apa yang harus dilakukan untuk membangun kedekatan dengan calon pelanggannya.
Belajar Big Data : Yuk, Simak Pengertian dan Peranan dari Big Data Analytic!
4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
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.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri
Editor : Annissa Widya Davita