Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Kenali Kelebihan dan Kekurangan Big Data

Belajar Data Science di Rumah 28-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/80a95e7d80a2da1766dc567adff558eb_x_Thumbnail800.png

Big data saat ini menjadi salah satu pembahasan yang populer di masa kini. Peran big data saat ini sudah diterapkan ke berbagai bidang, terutama bagi para pelaku bisnis. Para pelaku bisnis membutuhkan serta memanfaatkan big data untuk kemajuan bisnis mereka. Big data merupakan pengembangan dari sistem database. Pada artikel kali ini kita akan mengenali dan membahas kelebihan dan kekurangan big data.


Istilah big data dikenalkan oleh seorang analis industri yang bernama Doug Laney pada tahun 2000-an. Jadi sebenarnya memang big data ini baru populer di sekitar abad 20-an. Hal ini salah satunya dikarenakan perkembangan internet yang semakin canggih dari tahun ke tahun. Big data memiliki empat karakteristik yaitu volume, variety, velocity dan veracity. Selain itu big data juga memiliki beberapa tantangan yang harus dihadapi. Apa saja kah itu? Oleh karena itu kita akan mengenali beberapa kelebihan dan kekurangan dari big data.


1. Menganalisa Tren Pasar

Pada saat ini persaingan pasar mengenai produk semakin ketat. Semakin banyak para penjual atau pebisnis yang berusaha untuk memasarkan produk mereka. Dengan adanya big data ini bisa menganalisa tren pasar untuk menentukan strategi marketing yang akan digunakan untuk mengembangkan produk mereka dikarenakan big data dapat menampung dan memberikan informasi untuk mempermudah pelaku bisnis.


Baca juga : Belajar Big Data: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Data


2. Menghemat Waktu dan Biaya

Big data merupakan data yang berukuran sangat besar. Salah satu pemanfaatan big data adalah dapat menghemat waktu dan biaya. Penyimpanan data dengan sistem big data dapat mengurangi biaya perusahaan. Selain itu waktu yang digunakan untuk mengimpor data relatif lebih cepat sehingga lebih efisien digunakan. Hal ini tentunya sangat memberi dampak positif bagi perusahaan untuk mengurangi atau menekan biaya pengeluaran operasional


3. Membutuhkan Tenaga Ahli

Pada dua poin sebelumnya telah dijelaskan dua kelebihan dari big data. Adapun kekurangan dari big data yang pertama adalah membutuhkan tenaga yang benar-benar ahli dalam menangani big data. Hal ini dikarenakan big data biasanya menampung berbagai macam bentuk data baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. sehingga perlu beberapa proses untuk menghasilkan data yang benar-benar siap dianalisis sampai menghasilkan informasi.


4. Isu Privasi

Seperti yang telah diketahui bahwa saat ini data sangat mudah diakses. Sebagai contoh jika kita ingin login ke dalam suatu aplikasi seringkali diminta untuk mengisi beberapa data pribadi. Bagi beberapa orang yang cukup ketat dengan privasi keamanan data pribadi mereka mungkin akan merasa khawatir dan terganggu dengan sistem pengumpulan data oleh big data. kekhawatiran ini terbukti dikarenakan adanya kasus kebocoran data dari beberapa perusahaan besar.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Yuk, Bergabung Menjadi Praktisi Data

Pada era revolusi industri 4.0 kini big data sudah mulai dikenali oleh banyak orang. Hal ini beriringan dengan perkembangan kecepatan internet yang menghasilkan data begitu besar dengan waktu yang singkat. Big data perlu dianalisis agar menghasilkan informasi. Namun jangan khawatir, jika kita ingin menjadi praktisi big data maka kita dapat mempelajarinya di DQLab , bahkan kita bisa membuat portofolio data dengan menyelesaikan kasus data yang tersedia. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!



Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login