PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 0 Jam 15 Menit 22 Detik

Mengenal Big Data: Aspek Fundamental bagi Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 20-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-02-2024-10-20-192510_x_Thumbnail800.jpg

Bagi Sahabat DQ yang penasaran dan ingin berkarir di bidang teknologi, khususnya Data Science, Big Data bukan sekadar istilah keren yang sering muncul di headline berita. Ini adalah salah satu bahan bakar yang menggerakkan inovasi, pengambilan keputusan, dan transformasi digital di seluruh dunia.


Big Data sebagai kumpulan data raksasa diam-diam mengamati, menganalisis, dan memprediksi hampir setiap langkah kita di dunia digital. Bayangkan, setiap kali kamu mengirim pesan, memutar sebuah video di YouTube, atau sekadar membuka aplikasi cuaca, data terus dikumpulkan dan dipelajari.


Big Data tahu lebih banyak tentang kita daripada yang kita bayangkan. Dari apa yang kita suka, kapan kita tidur, hingga kebiasaan belanja kita. Dan ini baru permulaan! Para Data Scientist menggunakan data ini untuk membuat keputusan, merancang strategi bisnis, bahkan memprediksi tren masa depan.


Tapi, bagaimana semua ini terjadi, dan kenapa ini penting untukmu? Yuk, kita bongkar satu per satu melalui pembahasan berikut ini!


1. Mengenal Big Data: Definisi dan 5 Karakteristik Utama

Big Data merupakan kumpulan data dengan volume yang sangat besar, yang tidak bisa dikelola atau dianalisis menggunakan cara konvensional. Namun, bukan hanya soal ukurannya saja. Ada lima karakteristik yang membuat Big Data begitu unik, sering disebut sebagai 5V dalam Big Data:

  • Volume: Bayangkan jutaan video dan foto yang diunggah ke Instagram setiap hari, atau miliaran transaksi e-commerce di seluruh dunia. Volume data yang dihasilkan sangatlah besar, dan terus bertambah seiring dengan perkembangan teknologi.

  • Velocity: Data tidak hanya besar, tapi juga datang dengan sangat cepat. Misalnya, data dari sensor mobil pintar yang harus diproses dalam hitungan detik untuk menghindari kecelakaan.

  • Variety: Data datang dalam berbagai bentuk. Mulai dari teks, gambar, video, hingga data sensor. Inilah yang membuat Big Data menarik dan menantang untuk diolah.

  • Veracity: Tidak semua data yang terkumpul adalah data yang benar atau akurat. Terkadang, data mentah bisa menyesatkan jika tidak diolah dengan baik.

  • Value: Pada akhirnya, yang paling penting adalah bagaimana kita bisa mengekstrak sebuah pengetahuan atau nilai yang berharga dari Big Data. Data yang besar dan beragam ini hanya berguna jika bisa memberikan insight yang bermakna.


Sebagai contoh, perusahaan seperti Amazon menggunakan Big Data untuk memahami perilaku konsumennya. Dari pola belanja, preferensi produk, hingga kapan mereka cenderung melakukan pembelian. Semuanya dianalisis untuk menawarkan rekomendasi yang tepat. Jadi, setiap kali kamu melihat produk yang "pas banget" di laman rekomendasi, itulah hasil dari pengolahan Big Data!


2. Dampak Big Data terhadap Industri dan Kehidupan Modern

Saat ini, Big Data bukan hanya urusan perusahaan teknologi besar seperti Google atau Amazon. Hampir setiap industri kini bergantung pada data untuk berinovasi dan berkembang. Big Data telah merambah ke berbagai sektor, mulai dari kesehatan, finansial, hingga pendidikan.

  • Kesehatan: Dalam dunia kesehatan, Big Data digunakan untuk memprediksi penyakit dan memberikan perawatan yang lebih personal. Misalnya, algoritma yang mampu menganalisis riwayat medis pasien untuk mendeteksi potensi penyakit lebih dini, atau membantu rumah sakit dalam mengatur sumber daya secara efisien.

  • Finansial: Saat ini bank-bank di dunia dan perusahaan fintech menggunakan Big Data untuk menilai risiko kredit dan mendeteksi aktivitas penipuan. Data transaksi yang dianalisis secara real-time bisa membantu mereka mengambil keputusan cepat dan tepat.

  • Transportasi: Penggunaan Big Data di sektor transportasi memungkinkan optimalisasi rute dan pengurangan kemacetan. Aplikasi seperti Google Maps atau Waze mengandalkan data dari jutaan pengguna untuk memberikan informasi lalu lintas yang akurat.

  • E-commerce: Kamu pasti sering melihat rekomendasi produk di marketplace favoritmu. Itu bukan kebetulan. Sistem AI di baliknya menggunakan Big Data untuk mempelajari preferensi kamu dan menyesuaikan rekomendasi produk yang kamu lihat.


Tidak hanya itu, Big Data juga berperan penting dalam mendorong kemajuan teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT). Misalnya, dalam AI, data digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin agar bisa mengenali pola dan membuat keputusan lebih baik di masa depan.


Di sisi lain, IoT memungkinkan jutaan perangkat saling berkomunikasi dan mengumpulkan data dalam skala besar, seperti sensor yang digunakan di mobil pintar atau smart home devices.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


3. Big Data dan Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Salah satu hal yang paling revolusioner dari Big Data adalah bagaimana data digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan di berbagai perusahaan. Dalam dunia bisnis, istilah data-driven decision making semakin populer. Alih-alih bergantung pada intuisi atau asumsi, perusahaan kini menggunakan data sebagai landasan utama dalam strategi mereka.


Misalnya, di dunia marketing, data membantu para marketer memprediksi perilaku konsumen. Dengan menganalisis pola pembelian sebelumnya, perusahaan bisa menargetkan kampanye iklan secara lebih efektif dan personal. Begitu pula di industri manufaktur, data membantu meningkatkan efisiensi operasional, misalnya dengan memprediksi kapan mesin akan mengalami kerusakan sehingga bisa dilakukan perawatan preventif sebelum mesin benar-benar rusak.


Selain itu, Machine Learning sebagai salah satu cabang AI memainkan peran penting dalam pengolahan Big Data. Algoritma machine learning mampu menganalisis jutaan data dengan sangat cepat dan akurat, menemukan pola-pola yang mungkin tak terlihat oleh manusia, dan kemudian memberikan prediksi atau rekomendasi berbasis data tersebut.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Tantangan Etika dalam Big Data: Privasi, Keamanan, dan Data Governance

Namun, di balik kemegahan dan potensi yang dimiliki Big Data, ada tantangan etis yang tidak bisa diabaikan. Salah satu tantangan terbesar adalah masalah privasi. Setiap kali kita menggunakan internet, data kita terekam. Mulai dari riwayat pencarian, lokasi, hingga interaksi kita di media sosial. Masalahnya, seringkali pengguna tidak sepenuhnya sadar seberapa banyak informasi pribadi yang mereka serahkan, dan bagaimana data itu digunakan.


Kasus Cambridge Analytica adalah contoh nyata di mana Big Data disalahgunakan untuk kepentingan politik, membongkar betapa rapuhnya privasi pengguna di tangan perusahaan-perusahaan besar. Ini memunculkan pertanyaan etis: bagaimana seharusnya data digunakan? Siapa yang berhak mengaksesnya? Untuk itulah, regulasi seperti GDPR (General Data Protection Regulation) diberlakukan untuk melindungi privasi pengguna dan memastikan bahwa data digunakan secara bertanggung jawab.


Selain privasi, tantangan lain adalah keamanan data. Semakin besar data yang dimiliki perusahaan, semakin tinggi risikonya terhadap serangan siber. Inilah mengapa data governance, seperangkat aturan untuk mengelola dan melindungi data menjadi penting untuk memastikan bahwa data tetap aman dan hanya digunakan sesuai izin yang diberikan.


5. Masa Depan Big Data: Apa yang Harus Kita Persiapkan?

Jika kita melihat masa depan, Big Data akan semakin berkembang dan berintegrasi dalam hampir semua aspek kehidupan. Perkembangan AI dan automasi akan membuat data semakin berperan sentral dalam pembuatan keputusan. Kota-kota pintar (smart cities) yang memanfaatkan data untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat, atau lingkungan kerja yang sepenuhnya terotomatisasi dengan bantuan AI, akan menjadi kenyataan.


Bagi perusahaan dan individu, memahami Big Data bukan lagi sekadar keahlian tambahan. Ini adalah kebutuhan untuk tetap relevan di masa depan yang semakin didorong oleh teknologi. Mereka yang mampu memanfaatkan Big Data akan berada di garis depan perubahan, menciptakan inovasi baru yang dapat mengubah dunia.


Kamu tertarik untuk menjadi Data Scientist handal di era Big Data ini? 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: Lisya Zuliasyari


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login