Korelasi Big Data & Big Data Analytics bagi Data Scientist

Dalam era digital, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi organisasi. Volume data yang terus meningkat menciptakan kebutuhan akan pengelolaan yang efektif, analisis mendalam, dan strategi berbasis data. Konsep Big Data, Big Data Analytics, dan Data Science sering kali saling berkaitan dalam pekerjaan sehari-hari seorang Data Scientist. Artikel ini akan membahas keterkaitan antara ketiga elemen tersebut dan peran penting Data Scientist dalam mengintegrasikannya. Simak yuk sahabat DQLab kalau kamu ingin menjadi seorang data scientist.

1. Big Data: Fondasi dari Era Data Besar

Big Data mengacu pada kumpulan data dalam jumlah besar, kecepatan tinggi, dan beragam (3V: Volume, Velocity, Variety) yang sulit dikelola dengan metode tradisional. Big Data mencakup data terstruktur (misalnya tabel database), semi-terstruktur (misalnya JSON atau XML), dan tidak terstruktur (misalnya video, gambar, atau teks).

Contoh sumber Big Data:

• Media sosial (Twitter, Instagram, Facebook)

• Data sensor IoT

• Catatan transaksi e-commerce

• Log server dan aktivitas digital lainnya

Big Data adalah bahan mentah yang memerlukan teknologi dan alat khusus seperti Hadoop, Spark, atau sistem penyimpanan cloud untuk diproses. Data Scientist berperan dalam memahami struktur data ini dan mengidentifikasi potensi wawasan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Big Data Analytics: Menggali Nilai dari Data Besar

Big Data Analytics adalah proses menganalisis dan mengevaluasi Big Data untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Pendekatan ini melibatkan algoritma, statistik, dan machine learning untuk menemukan pola, tren, atau anomali dari data.

Teknik dalam Big Data Analytics:

• Descriptive Analytics: Menjelaskan apa yang terjadi berdasarkan data historis.

• Predictive Analytics: Memprediksi kemungkinan hasil berdasarkan tren data.

• Prescriptive Analytics: Memberikan rekomendasi untuk pengambilan keputusan.

Peran Data Scientist dalam Big Data Analytics adalah memilih algoritma yang tepat, melakukan eksplorasi data, serta memvisualisasikan hasil analisis untuk membantu stakeholder membuat keputusan strategis.

3. Data Science: Ilmu di Balik Big Data dan Analitik

Data Science adalah disiplin ilmu yang memadukan statistik, matematika, dan ilmu komputer untuk mengekstrak wawasan dan pengetahuan dari data. Dalam konteks Big Data, Data Science memberikan kerangka kerja yang membantu memanfaatkan data dalam skala besar dengan pendekatan yang ilmiah dan sistematis.

Komponen utama Data Science:

• Data Engineering: Mengelola pipeline data, dari pengumpulan hingga pembersihan.

• Machine Learning: Membuat model prediktif atau deskriptif berdasarkan data.

• Data Visualization: Menerjemahkan data ke dalam grafik atau dashboard yang mudah dipahami.

Data Science mencakup proses menyeluruh, dari memahami masalah bisnis hingga menyusun solusi berbasis data, yang membuat Data Scientist menjadi penghubung antara Big Data dan Big Data Analytics.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Keterkaitan antara Big Data, Big Data Analytics, dan Data Science

Ketiga elemen ini saling terkait dan mendukung satu sama lain dalam proses analisis data modern:

• Big Data menyediakan bahan mentah (data dalam volume besar).

• Big Data Analytics adalah proses untuk menganalisis data tersebut dengan menggunakan alat dan algoritma.

• Data Science menciptakan kerangka dan strategi untuk memahami data, membangun model, dan mengimplementasikan wawasan ke dalam aplikasi nyata.

Data Scientist memanfaatkan Big Data untuk mengumpulkan informasi, menggunakan Big Data Analytics untuk menyaring wawasan, dan menerapkan teknik Data Science untuk membangun solusi end-to-end.

Keterkaitan ketiganya membuat Data Scientist berada di pusat revolusi data ini. Mereka tidak hanya bertanggung jawab mengolah data, tetapi juga menghadapi tantangan besar, seperti membersihkan data yang kompleks, memilih metode analitik yang tepat, hingga memastikan bahwa wawasan yang dihasilkan relevan dengan kebutuhan bisnis.

Meskipun tantangannya signifikan, peluang yang dihadirkan pun luar biasa. Dengan keterampilan mengelola data besar dan wawasan mendalam, Data Scientist membantu organisasi menciptakan strategi berbasis data, meningkatkan efisiensi, dan mengambil keputusan yang lebih cerdas di era yang semakin kompetitif ini.

Tertarik untuk menjadi Data Scientist handal di era Big Data, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding untuk karir yang lebih baik? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid