DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 2 Jam 59 Menit 4 Detik 

Kenali Overview Sejarah Big Data dan Dasar-dasarnya Yuk

Belajar Data Science di Rumah 12-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2b2699cfb0c0069d97e2d7dcfd974f52_x_Thumbnail800.png

Pada dasarnya setiap manusia memiliki rasa ingin tahu yang tinggi dan juga giat akan mengetahuinya secara mendalam, baik dengan melakukan pembelajaran informasi hingga melakukan sebuah perubahan yang berdampak bagi keberlangsungan hidup dengan eksperimen berdasarkan pengetahuan yang dimilikinya. Hal-hal tersebut tentunya tidak terjadi 1 sampai 3 tahun saja melainkan berpuluh tahun akan terus berkembang mengikuti zaman. Membuat sebuah informasi menggunakan data menjadi salah satu minat dan obrolan dikalangan data enthusiast maupun organisasi sekalipun. 


Dengan peningkatan peminat menggunakan data maka sudah banyak kiat-kiat untuk bisa menggunakan Big Data dengan baik. Big Data adalah sebuah istilah untuk mendefinisikan jenis data yang nantinya akan didistribusikan menggunakan berbagai tools dan sistem untuk mencapai tujuan yaitu hasil yang bermanfaat. Untuk mengenal Big Data lebih lanjut, artikel DQLab kali ini akan membahas mulai dari sejarah singkat hingga pengaplikasian dari Big Data dalam industri di era digital ini. Yuk, langsung saja simak artikel berikut sampai selesai!


1. Sejarah Singkat Big Data

Big Data dijelaskan oleh beberapa pakar dimana sebagai “informasi dalam jumlah besar dan tidak dikendali”. John Graunt pada tahun 1663 menggunakan informasi dengan jumlah besar dan tidak terkendali tersebut menggunakan bantuan statistik dan menjadi orang pertama yang menggunakan analisis data statistik. Big Data sendiri mengacu pada banyaknya potongan informasi yang ada di internet baik aktivitas manusia dan bukan manusia sekalipun. Big Data sendiri tidak mengenal batas dan masa, sehingga hampir setiap harinya data yang tersebar dan ada di internet tersebut akan diproduksi setiap menit bahkan detik sekalipun mencakup seperti transaksi yang dilakukan dalam situs web, percakapan menggunakan media sosial, dan masih banyak lainnya.


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


2. Tipe-tipe Big Data

Setelah sahabat data DQLab mengetahui sejarah singkat dari Big Data, adapun beberapa tipe Big Data yang ada karena data sendiri berasal dari sumber-sumber yang berbeda. Dengan demikian, seorang praktisi seperti Data Scientist atau Data Analyst sendiri membutuhkan data cleaning untuk mendapatkan hasil analisis yang tepat dan akurat. Berikut tiga jenis data yang dijumpai:


  • Structured Data, data terstruktur ini akan dapat mendapatkan hasil yang lebih maksimal dalam melakukan analisis karena data terstruktur dapat disimpan, diakses dan juga diproses dalam format yang tetap dalam database. Contohnya seperti data relasional karena dapat mudah dipetakan ke dalam bidang yang telah dirancang sebelumnya dan menjadi cara yang sederhana untuk mengelola informasi dan pengembangan.


  • Semi-structured Data, merupakan data informasi yang tidak tberada dalam database relasional tetapi masih mempunyai beberapa struktur di dalamnya yang membuat lebih mudah untuk dianalisis.


  • Unstructured Data, tidak hanya data terstruktur saja ketika kita mengumpulkan data adapun data yang tidak terstruktur atau data yang tidak dapat diketahui dengan jelas. Pada proses unstructured data sendiri akan lebih menantang saat ingin mengetahui hasil analisisnya karena data berasal dari berbagai kategori, biasanya bentuk data seperti Word, PDF, teks, gambar, dan lainnya.


3. Pengaplikasian Big Data

Mengetahui kekuatan Big Data, tidak sedikit organisasi atau pebisnis menerapkan Big Data karena dalam pengaplikasiannya sendiri sangat memberikan bantuan dalam membuat keputusan serta memaksimalkan data yang dimiliki untuk mengidentifikasi lebih dalam tentang pelanggan. Berikut beberapa keuntungan diantaranya dalam pengaplikasian Big Data:


  • Mesin rekomendasi, Big Data akan membantu proses sejumlah data besar yang terstruktur dan tidak terstruktur dengan memungkinkan memberikan rekomendasi berdasarkan riwayat penjelajahan yang dilakukan pelanggan. Dengan demikian, akan memudahkan informasi yang ingin disampaikan dan sesuai dengan kebutuhan target.

  • Pengembangan inovasi, memasuki era digital dan kemajuan teknologi membuat banyak organisasi menerapkan Big Data Analytics dan teknologi untuk membantu menjawab permasalahan mereka berdasarkan preferensi pelanggan menggunakan model prediktif.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnis


4. Yuk, Mulai Belajar Big Data dan Aplikasikan ilmunya bersama DQLab! Menghadapi Era Digital!

Mengingat setiap harinya data akan bertambah, maka diperlukannya skill dan juga praktisi data membantu untuk melakukan analisis Big Data. Dengan Big Data juga membuat aktivitas digital lebih efisien dan juga akurat dengan demikian yuk, sahabat data DQLab mulai belajar Big Data dengan memulainya bersama DQLab! Dengan bergabung bersama DQLab, calon talenta data bisa memilih module dan pembelajaran yang sesuai dengan keinginanmu dan juga mengaplikasikannya langsung melalui fitur project yang tersedia.


Ingin bergabung? Caranya mudah kamu tinggal signup di DQLab.id dan kamu bisa mulai pembelajaran GRATIS module “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”. Selangkah lebih maju dan bersiap menghadapi real case industry dengan belajar Data Science di era digital, selamat mencoba sahabat Data DQLab!


Penulis: Agnes Nurlisa

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :