PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 1 Jam 2 Menit 15 Detik

Kursus Teknik Belajar Data Science dengan 3 Tipe Data Big Data

Belajar Data Science di Rumah 12-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8ce431503bce26e001e4c66d94f09dc0_x_Thumbnail800.png

Ketika kita bicara soal data atau analitik, istilah data terstruktur, semi terstruktur, dan data tidak terstruktur pasti sudah sering didengar. Ini adalah tiga bentuk data yang saat ini akan terus berhubungan di semua jenis aplikasi bisnis. Salah satu penerapan yang bisa kamu lakukan saat kursus teknik belajar Data Science adalah memahami 3 tipe data dalam Big Data. Data terstruktur telah ada selama beberapa waktu, dan sistem serta pelaporan tradisional juga masih mengandalkan bentuk data ini. Namun, kemunculan Big Data mengakibatkan terjadinya peningkatan pesat dalam ketersediaan sumber data semi terstruktur dan tidak terstruktur beberapa tahun terakhir ini. Semakin banyak bisnis sekarang mencari untuk membawa analitik mereka ke tingkat berikutnya dengan memasukkan ketika bentuk data. 


Pada artikel ini kami akan membahas tentang apa itu data terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dalam Big Data. Selain itu, kami akan membahas data terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai, ya.

1. Data Terstruktur 

Data Terstruktur adalah sekumpulan data (informasi) yang telah memiliki format dan telah ditransformasikan menjadi model data yang terdefinisi dengan baik. Data tersebut telah dipetakan ke dalam bidang yang telah dirancang sebelumnya yang kemudian dapat diekstraksi dan dibaca dengan mudah. Biasanya contoh Data Terstruktur dituangkan dalam bentuk tabel seperti spreadsheet atau dalam bentuk yang lebih modern lagi seperti Database Relational SQL. Dimana Database Relational SQL, yang terdiri dari tabel dengan baris dan kolom adalah contoh sempurna dari Data Terstruktur. Mereka memiliki kunci relasional dan dapat dengan mudah diintegrasikan satu sama lain. 


Data Terstruktur lebih teratur dan mudah dipahami oleh bahasa mesin, terutama jika kamu bekerja menggunakan database relasional sehingga untuk dapat menambahkan data, mencari, dan memanipulasi Data Terstruktur dengan relatif lebih cepat. Ini tentu menjadi salah satu fitur nomor wahid yang dimiliki oleh Data Terstruktur. Contoh Data Terstruktur mencakup data karyawan yang terdiri dari data nama, tanggal, NIP, alamat, email, divisi dan masih banyak lagi.


Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab


2. Data Semi Terstruktur

Data yang kamu miliki mungkin tidak selalu terstruktur atau tidak terstruktur, tapi kamu juga memiliki kemungkinan untuk memiliki Data Semi Terstruktur, yakni kategori lain diantara kedua jenis data terstruktur dan tidak terstruktur.  Data semi terstruktur merupakan jenis data yang memiliki beberapa karakteristik yang konsisten dan pasti tidak terbatas pada struktur yang kaku seperti yang dibutuhkan untuk database relasional. Properti organisasi seperti metadata atau tag semantik digunakan dengan data anti terstruktur agar lebih mudah dikelola, namun masih mengandung beberapa variabilitas dan inkonsistensi. Pada beberapa kesempatan, data tidak terstruktur diklasifikasikan sebagai semi-terstruktur karena memiliki satu atau lebih atribut pengklasifikasian. Contoh data semi terstruktur mencakup teks yang disusun berdasarkan subjek atau topik yang sesuai, seperti email, tweets, file csv, json, dan xml.

3. Data Tidak Terstruktur

Data tidak terstruktur itu paling sering dikategorikan sebagai data kualitatif dan tidak dapat diproses serta dianalisis menggunakan alat dan metode konvensional. Data tidak terstruktur sulit untuk dikonstruksi karena tidak memiliki model yang telah ditentukan sebelumnya, artinya tidak dapat diatur dalam database relasional. Oleh karena itu, jenis database non-relasional atau NoSQL paling cocok digunakan untuk mengelola data tidak terstruktur. Cara lain untuk mengelola data tidak terstruktur adalah membuat aliran ke data lake. Lebih dari 80% data yang dihasilkan saat ini termasuk ke dalam data tidak terstruktur dan jumlah ini akan semakin meningkat seiring dengan kemunculan IoT. Contoh data tidak terstruktur adalah foto, audio, dan video.


Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login