Kenali BigQuery sebagai Tools Data Scientist

Untuk bisa menjalankan tugas dengan baik dan menghasilkan model machine learning berkualitas, tentu data scientist perlu menggunakan sejumlah tools pendukung. Setiap tools tentunya memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Bahkan juga memiliki spesifikasi fungsionalitas yang tidak bisa digantikan oleh tools lainnya. 

Oleh karena itu, penting untuk mengenal beberapa tools bagi data scientist sehingga kalian bisa memaksimalkan penggunaannya sesuai fungsi tools tersebut. Dalam artikel kali ini kita akan belajar lebih lanjut BigQuery, salah satu tools yang banyak digunakan data scientist. Pelajari langsung pada pembahasan berikut ini!

1. Apa itu BigQuery?

BigQuery adalah layanan penyimpanan dan analisis data dari Google Cloud Platform. Tools ini menggunakan model penyimpanan kolom yang dikompresi untuk menyimpan data, sehingga kalian bisa melakukan eksekusi query secara cepat. BigQuery juga dilengkapi dengan interface grafis dan dukungan SQL standar, sehingga memudahkan data scientist untuk mengeksplorasi, mengambil, dan memanipulasi data. Selain itu, BigQuery dapat diintegrasikan dengan tools lain seperti Google Data Studio dan TensorFlow.

Cara kerja BigQuery didasarkan pada arsitektur tanpa server, yang memungkinkan pemrosesan data secara paralel dan distribusi beban kerja di seluruh infrastruktur Google Cloud secara otomatis. Saat kalian menjalankan query, BigQuery akan mengalokasikan sumber daya komputasi untuk mengeksekusi query tersebut secepat mungkin.

Tools ini menggunakan model kolom untuk penyimpanan data, yang mempercepat operasi baca dan analisis dengan memungkinkan pemrosesan hanya pada kolom yang diperlukan untuk query tertentu. Selain itu, BigQuery menyediakan fitur seperti partisi tabel dan klusterisasi untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya komputasi, serta integrasi dengan tools visualisasi data populer untuk memudahkan analisis dan berbagi insight.

2. Kelebihan Tools Data Scientist BigQuery

Sebagai tools data scientist yang cukup populer, tentu BigQuery menawarkan sejumlah kelebihan dibandingkan tools lainnya. Beberapa keunggulan tersebut yaitu:

• Skalabilitas dan Kecepatan: Dapat menangani petabytes data dengan kecepatan dan efisiensi tinggi, jadi proses analisis data besar secara real-time tetap dapat dilakukan dengan mudah.

• Tanpa Server: Kalian tidak perlu mengelola infrastruktur. BigQuery secara otomatis mengalokasikan sumber daya dan mengelola operasional data.

• Model Penyimpanan Kolom: Menggunakan model penyimpanan kolom untuk penyimpanan data, yang meningkatkan kecepatan baca dan efisiensi pemrosesan query.

• Biaya Fleksibel: Menawarkan model pembayaran per penggunaan, jadi kalian bisa mengontrol biaya berdasarkan kebutuhan pemrosesan dan penyimpanan data.

• Partisi Tabel dan Klusterisasi: Menawarkan partisi tabel dan klusterisasi untuk meningkatkan kinerja query dan mengurangi biaya dengan menyimpan data secara efisien.

  
  

3. Kekurangan Tools Data Scientist BigQuery

Meski demikian, BigQuery juga memiliki sejumlah kekurangan yang perlu kalian pertimbangan. Beberapa di antaranya adalah:

• Dependensi terhadap Ekosistem Google Cloud: Lebih cocok untuk perusahaan atau organisasi yang sudah terintegrasi atau berencana menggunakan ekosistem Google Cloud. Jadi, mungkin kurang fleksibel bagi pengguna dengan infrastruktur cloud campuran.

• Manajemen Data Besar: Memerlukan perencanaan dan pengelolaan untuk partisi data dan klusterisasi agar efisien, yang bisa menjadi kompleks untuk dataset yang sangat besar.

• Performa Kueri Variatif: Performa dapat bervariasi berdasarkan kompleksitas kueri dan pengaturan dataset, memerlukan penyesuaian dan optimasi kueri.

• Integrasi dengan Alat Luar: Meskipun mendukung integrasi dengan alat analisis populer, mungkin juga memerlukan konfigurasi tambahan atau penggunaan API untuk integrasi dengan sistem atau alat khusus.

  
  

4. Rekomendasi Tools Data Scientist Lainnya

Selain BigQuery, banyak tools lain yang sering digunakan oleh data scientist untuk berbagai keperluan analisis dan pengolahan data. Salah satunya Apache Spark, sebuah engine komputasi terdistribusi yang menyediakan API dalam berbagai bahasa pemrograman seperti Python, Scala, dan Java. 

Spark dirancang untuk pemrosesan data besar yang sangat cepat, baik itu data batch maupun streaming. Dengan model pemrogramannya yang fleksibel dan optimisasi berbasis memori, Spark sangat efektif untuk machine learning, pengolahan data real-time, dan aplikasi data besar lainnya. Spark juga mendukung SQL, grafik, dan pemrosesan data kompleks, yang membuatnya menjadi pilihan baik lainnya untuk eksplorasi data dan transformasi data skala besar.

Kalian sendiri mulai tertarik untuk mendalami tools dan skill yang diperlukan data scientist? Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan 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. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya