Mengenal Konsep Penting Big Data dalam Data Scientist

Setiap hari, berbagai aktivitas dan sistem teknologi menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar. Data ini berasal dari transaksi keuangan, interaksi di media sosial, sensor IoT, hingga layanan digital lainnya, yang terus bertambah dengan kecepatan tinggi. Untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala besar, konsep big data menjadi solusi yang memungkinkan informasi bernilai dapat diekstraksi dari data mentah.

Lalu apa itu big data? Artikel ini akan menjelaskan tentang pengertiannya, perannya bagi data scientist, serta konsep dasarnya yang mencakup 5V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, dan Value). Selain itu, artikel ini juga akan membahas bagaimana big data diterapkan dalam industri, khususnya dalam sektor keuangan, untuk mendeteksi fraud, menganalisis risiko investasi, dan meningkatkan efisiensi layanan.

1. Pengertian Big Data

Big data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data dalam jumlah besar, kompleks, dan terus berkembang dengan cepat, sehingga sulit untuk dikelola menggunakan metode konvensional. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, seperti media sosial, transaksi bisnis, sensor IoT, dan lain sebagainya. Dengan teknologi yang tepat, Big data dapat diolah menjadi informasi yang berharga untuk berbagai keperluan.

Baca juga: Belajar Big Data : Pemula Wajib Tahu Kekurangan dan Kelebihannya

2. Peran Big Data bagi Data Scientist

Big data memiliki peran yang sangat penting bagi data scientist, karena menjadi bahan utama dalam analisis data dan pembuatan model prediktif. Seorang data scientist menggunakan big data untuk menemukan pola, tren, serta wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis atau pengembangan teknologi. Dengan teknik seperti machine learning dan artificial intelligence, mereka mampu mengubah data mentah menjadi informasi yang bernilai tinggi.

3. Konsep Dasar Big Data

Big data memiliki beberapa karakteristik utama yang membedakannya dari data biasa. Karakteristik ini dikenal dengan konsep 5V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, dan Value), yang menggambarkan bagaimana data dikumpulkan, diproses, dan dimanfaatkan. Memahami konsep ini sangat penting untuk mengelola data dalam jumlah besar agar dapat menghasilkan wawasan yang bernilai.

a. Volume

Volume mengacu pada jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan setiap hari dari berbagai sumber. Data ini bisa berupa teks, gambar, video, atau sensor yang terus bertambah dalam jumlah eksponensial. Oleh karena itu, diperlukan infrastruktur penyimpanan dan pemrosesan data yang mumpuni agar data dapat digunakan secara efektif.

b. Velocity

Velocity menggambarkan kecepatan data yang masuk dan diproses dalam sistem. Dalam era digital, data dihasilkan dalam hitungan detik, seperti data transaksi perbankan atau pembaruan status di media sosial. Oleh karena itu, sistem big data harus mampu menangani aliran data dengan cepat untuk memastikan analisis dilakukan secara real-time.

c. Variety

Variety mengacu pada keragaman jenis data yang tersedia, baik yang terstruktur seperti database angka, maupun yang tidak terstruktur seperti video, audio, dan teks bebas. Keanekaragaman ini menjadi tantangan tersendiri dalam pengolahan data, karena setiap jenis data membutuhkan metode analisis yang berbeda.

d. Veracity

Veracity berkaitan dengan keakuratan dan keandalan data yang dikumpulkan. Tidak semua data yang diperoleh memiliki kualitas yang baik, sehingga diperlukan teknik penyaringan dan validasi agar hasil analisis tidak menyesatkan. Data yang berkualitas buruk dapat menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.

e. Value

Value adalah nilai atau manfaat yang bisa diperoleh dari data setelah diolah dan dianalisis. Data yang besar tidak berarti jika tidak memberikan nilai tambah bagi bisnis atau pengguna. Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk memastikan bahwa data yang dikelola dapat memberikan wawasan yang bermanfaat.

4. Bagaimana Penerapan Big Data dalam Industri?

Misalnya, dalam sektor keuangan, big data digunakan untuk mendeteksi fraud dengan menganalisis pola transaksi secara real-time. Dengan bantuan algoritma machine learning, sistem dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan, seperti transaksi dalam jumlah besar yang tidak biasa atau lokasi transaksi yang tidak sesuai dengan pola pengguna sebelumnya.

Selain itu, teknik analisis data dapat mengenali anomali dalam transaksi kartu kredit atau transfer dana yang berulang kali dilakukan dalam waktu singkat, sehingga bank atau lembaga keuangan dapat segera mengambil tindakan pencegahan. Selain mendeteksi fraud, Big Data juga dimanfaatkan dalam manajemen risiko keuangan dengan menganalisis pola pasar dan perilaku nasabah. Bank dan lembaga keuangan menggunakan data historis transaksi, laporan keuangan, serta tren ekonomi untuk menilai kelayakan kredit dan potensi gagal bayar.

Baca juga: Yuk, Mengenal 4 Karakteristik Big Data yang Perlu Pemula Ketahui

Big Data dan Data Scientist adalah hal yang tidak bisa dipisahkan, terlebih teknologi saat ini yang serba digital menghasilkan banyak sekali data dalam waktu yang singkat. Hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi Data Scientist agar tetap bisa memproses big data dan mengubahnya menjadi insight yang berharga.

Tertarik menjadi Data Scientist? Paling tidak 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 praktisi data yang andal!

FAQ:

1. Apakah yang dimaksud dengan big data itu?

Big data merujuk pada sekumpulan data dalam jumlah besar yang memiliki tingkat kompleksitas tinggi dan beragam jenis. Data tersebut bisa berbentuk terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur.

2. Apa saja contoh big data?

Big data merupakan kumpulan data berukuran sangat besar, bersifat kompleks, dan terus berkembang seiring waktu. Data ini dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti interaksi di internet, perangkat IoT, serta aktivitas di media sosial.