Konsep Dasar Big Data untuk Data Scientist
Di tengah kemajuan teknologi yang pesat, dunia modern dipenuhi oleh ledakan data yang dihasilkan setiap detik dari berbagai sumber, mulai dari platform media sosial, transaksi bisnis, hingga sensor-sensor IoT (Internet of Things). Data dalam jumlah besar ini dikenal sebagai big data, dan semakin hari semakin menjadi topik yang penting dalam pengolahan informasi.
Penerapan big data memiliki pengaruh yang luas di berbagai sektor, seperti bisnis, kesehatan, keuangan, hingga pemerintahan. Untuk dapat menggunakan big data, kita memerlukan satu rools yang dikenal dengan data science. Dengan analisis yang tepat, big data dapat memberikan wawasan yang sangat berharga untuk pengambilan keputusan yang lebih akurat dan strategis.
Tantangan utama yang muncul dalam era big data adalah bagaimana mengelola dan memanfaatkan data ini dengan cara yang efektif. Perkembangan teknologi analitik dan penyimpanan data telah membantu pengolahan big data secara lebih cepat dan efisien, tetapi kompleksitas data yang terlibat memerlukan keahlian khusus dalam pengolahan, analisis, dan pemanfaatannya.
Memahami konsep dasar big data adalah langkah awal yang penting bagi siapa pun yang ingin mengambil bagian dalam revolusi data ini.
Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume besar dari data yang dihasilkan, baik dalam format terstruktur maupun tidak terstruktur. Data ini sangat besar dan kompleks sehingga sulit untuk diproses menggunakan perangkat lunak manajemen data tradisional.
Big Data tidak hanya merujuk pada jumlah data, tetapi juga pada cara kita mengumpulkannya, menganalisisnya, dan memanfaatkannya untuk mendapatkan wawasan yang berguna. Disinilah peran data science dibutuhkan karena data jenis ini tidak bisa diolah dengan metode konvensional.
Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai pengertian Big data serta konsep dasar Big data yang perlu diketahui oleh seorang Data Scientist.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
1. Volume (Ukuran Data)
Volume adalah aspek paling mendasar dari Big Data. Data yang dikategorikan sebagai Big Data biasanya berukuran sangat besar, bisa mencapai petabyte atau bahkan exabyte. Volume yang besar ini dihasilkan dari berbagai sumber seperti media sosial, transaksi bisnis, dan sensor.
Tantangan utama dalam mengelola data berukuran besar ini adalah bagaimana menyimpan, memproses, dan mengakses data secara efisien. Contohnya platform seperti Facebook dan Twitter menghasilkan miliaran postingan dan interaksi pengguna setiap harinya, menghasilkan volume data yang sangat besar yang harus dikelola dan dianalisis.
2. Velocity (Kecepatan Data)
Velocity merujuk pada kecepatan data dihasilkan, dikumpulkan, dan diproses. Dalam era digital, data mengalir dengan sangat cepat dan seringkali harus diproses dalam waktu nyata (real-time).
Kecepatan pemrosesan ini sangat penting dalam beberapa aplikasi, seperti analisis fraud dalam transaksi keuangan atau analisis sensor dalam kendaraan otonom. Contohnya, data dari sensor kendaraan otomatis harus dianalisis secara real-time untuk mencegah kecelakaan atau kesalahan dalam navigasi.
3. Variety (Jenis Data)
Big Data tidak hanya terdiri dari data terstruktur yang tersimpan dalam database tradisional, tetapi juga mencakup data tidak terstruktur dan semi-terstruktur. Data ini bisa berupa teks, gambar, video, audio, log, dan lain-lain. Data scientist harus mampu mengolah berbagai jenis data ini menggunakan alat dan teknik yang sesuai.
Contohnya, data dalam bentuk gambar dan video dari kamera pengawas atau media sosial tidak bisa diproses dengan cara yang sama seperti data terstruktur, sehingga memerlukan pendekatan analitik yang berbeda.
4. Veracity (Ketidakpastian Data)
Veracity mengacu pada keakuratan dan kualitas data. Dalam Big Data, seringkali terdapat ketidakpastian atau bias pada data, sehingga data scientist harus mampu mengenali dan mengurangi noise atau data yang tidak relevan agar analisis yang dihasilkan akurat.
Hal ini sangat penting dalam pengambilan keputusan berbasis data. Contohnya, data yang diambil dari media sosial mungkin tidak selalu akurat atau lengkap, sehingga memerlukan proses pembersihan data sebelum bisa digunakan untuk analisis.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Big Data memainkan peran penting dalam transformasi bisnis dan teknologi saat ini, serta memberikan peluang besar bagi data scientist untuk menghasilkan wawasan berharga. Dengan memahami 4 konsep dasar Big Data yaitu Volume, Velocity, Variety, dan Veracity, data scientist dapat memanfaatkan Big Data untuk memberikan solusi yang lebih baik bagi perusahaan dan organisasi.
Yuk kuasai berbagai teknik pengolahan big data bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K