Konsep 5V Big Data yang Perlu Diketahui Data Scientist

Bagi seorang Data Scientist, memahami konsep 5V big data sangatlah penting. Hal ini bertujuan untuk menganalisis dan mengolah data secara tepat sehingga mampu memberikan insight yang relevan bagi perusahaan atau organisasi. Setiap elemen dalam 5V tentunya memberikan tantangan dan keunikan tersendiri, mulai dari cara menangani data dalam jumlah besar, kecepatan pengolahan, hingga memastikan kualitas dan nilai data yang dihasilkan.

Di era digital saat ini, big data telah menjadi komponen vital dalam pengambilan keputusan bisnis dan inovasi teknologi. Big data tidak hanya mengacu pada volume data, namun ada karakteristik tertentu agar big data dapat digunakan dengan efektif, salah satunya adalah konsep 5V. Konsep ini menggambarkan lima karakteristik utama dari big data yang harus diperhatikan dalam pengolahan data, yaitu Volume, Variety, Velocity, Veracity, dan Value.

Artikel ini akan membahas lebih banyak tentang konsep 5V, termasuk bagaimana elemen-elemen tersebut saling berhubungan, serta mengapa pemahaman konsep ini menjadi penting bagi para Data Scientist pemula maupun yang berpengalaman. Yuk, simak pembahasannya!

1. Volume

Volume mengacu pada jumlah atau ukuran data. Seperti namanya, big data memiliki volume data yang sangat besar dimana dapat dihasilkan dari berbagai sumber, seperti media sosial, sensor IoT, log web, transaksi bisnis, dan masih banyak lagi. Perkembangan teknologi digital membuat volume data yang dihasilkan terus meningkat dengan pesat.

Hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi Data Scientist, karena mereka harus mengelola data dalam jumlah besar yang bisa mencapai terabyte hingga petabyte untuk bisa mendapatkan informasi. Data dalam jumlah besar tentunya akan menghasilkan lebih banyak pola, tren, dan insight. Namun juga menuntut teknik pengolahan penyimpanan dan pemrosesan yang lebih canggih.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Variety

Variety merujuk pada jenis atau bentuk data yang beragam. Big data tidak hanya berupa data terstruktur, seperti tabel dalam database, namun juga berupa data semi-terstruktur (misalnya, file XML atau JSON) atau bahkan data yang tidak terstruktur sama sekali (seperti gambar, video, audio, dan teks).

Keberagaman ini memberikan tantangan tersendiri bagi Data Scientist dalam memproses dan menganalisis data dari berbagai format. Data Scientist perlu menggunakan berbagai teknik dan tools untuk menangani data yang beragam ini agar bisa memastikan semua jenis data dapat digunakan untuk menghasilkan insight yang berharga.

3. Velocity

Velocity berkaitan kecepatan di mana data dihasilkan dan diproses. Dalam big data, data biasanya dihasilkan secara real-time atau dalam interval waktu yang sangat singkat. Misalnya data dari sensor IoT yang terus memperbarui informasi setiap detik atau transaksi di pasar saham yang terjadi dalam hitungan milidetik.

Data Scientist tentunya harus mampu mengolah data dalam kecepatan tinggi tersebut dengan menggunakan teknik pemrosesan data real-time atau near-real-time sehingga bisa mendapatkan insight yang dapat segera diterapkan dalam proses pengambilan keputusan.

4. Veracity

Veracity merujuk pada kualitas dan keakuratan data. Big data biasanya sering berasal dari berbagai sumber data yang berbeda. Tentu saja akan tetap ada kemungkinan jika data yang digunakan tidak selalu akurat atau konsisten.

Data yang salah, bias, atau tidak lengkap dapat mengarah pada hasil analisis yang tidak akurat, sehingga penting bagi Data Scientist untuk melakukan proses pembersihan data dan memastikan kualitas data yang tinggi sebelum memprosesnya. Menjaga keakuratan data sangat penting untuk menghasilkan insight yang relevan dan sesuai permasalahan yang ada.

5. Value

Value adalah tujuan akhir dari analisis big data, yaitu untuk menghasilkan nilai atau insight yang bermanfaat bagi organisasi atau bisnis. Pada konsep ini, Data Scientist perlu memastikan bahwa data yang dikumpulkan dan diolah memiliki relevansi dengan tujuan bisnis sehingga dapat memberikan dampak nyata.

Dengan memahami dan memanfaatkan nilai yang terkandung dalam data, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih baik, memprediksi tren, meningkatkan efisiensi operasional, serta menciptakan strategi yang lebih efektif.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.

DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri