Mengenal Konsep Penting Big Data dalam Data Scientist
Big Data dalam pekerjaan seorang Data Scientist adalah hal yang akan sering ditemui. Big Data merupakan istilah yang merujuk pada kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan beragam, sehingga akan sulit untuk dikelola, diproses, atau dianalisis dengan alat dan metode tradisional. Bagi seorang Data Scientist, pemahaman tentang Big Data adalah kunci untuk mengubah data tersebut menjadi insight yang berharga dan actionable.
Big Data menjadi sumber daya yang sangat besar yang dapat digunakan oleh Data Scientist untuk mengidentifikasi pola, tren, atau bahkan hubungan yang tidak mungkin ditemukan dengan dataset yang lebih kecil. Dengan kemampuan untuk memanfaatkan Big Data, Data Scientist dapat memberikan solusi yang lebih akurat dan efisien dalam berbagai bidang, mulai dari prediksi pasar hingga personalisasi produk, yang dapat memberikan keuntungan kompetitif yang signifikan bagi organisasi.
Dalam artikel ini akan dibahas mengenai konsep penting Big Data dalam pekerjaan seorang Data Scientist. Simak pembahasannya!
1. Volume
Pict by OpenSistemas
Volume mengacu pada jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan oleh berbagai sumber seperti media sosial, sensor IoT, transaksi keuangan, dan lainnya. Data ini bisa berupa data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Data Scientist harus mampu mengelola dan memproses data dalam skala besar menggunakan berbagai teknologi seperti Hadoop, Spark, serta database NoSQL untuk mengekstraksi informasi yang relevan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Velocity
Pict by ResearchGate
Velocity merujuk pada kecepatan, dimana data baru dapat dihasilkan dalam waktu singkat dan perlu diproses. Contohnya saja data yang dihasilkan oleh sensor atau media sosial bisa mencapai jutaan entri per detik. Penting bagi Data Scientist untuk memahami cara menangani data yang bergerak dengan cepat ini.
Karena seringkali dalam kehidupan nyata, mereka dibutuhkan untuk memberikan insight yang relevan dan tepat waktu, misalnya dalam sistem deteksi penipuan atau analitik pasar saham.
3. Variety
Pict by OpenSistemas
Variety mengacu pada berbagai jenis data yang datang dari berbagai sumber, seperti teks, gambar, video, suara, dan data sensor. Data ini dapat berupa terstruktur (misalnya, tabel dalam database), semi-terstruktur (misalnya, XML atau JSON), atau tidak terstruktur (misalnya, video dan teks).
Pentingnya: Data Scientist harus dapat bekerja dengan berbagai format data dan menggunakan teknik serta alat yang tepat untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari data yang beragam ini.
4. Veracity
Pict by OpenSistemas
Veracity mengacu pada kualitas atau keandalan dari data. Dalam Big Data, tidak semua data yang dikumpulkan akan berkualitas tinggi. Data yang didapatkan bisa saja tidak akurat, tidak lengkap, atau bias. Sehingga peran Data Scientist disini sangat dibutuhkan, mereka harus mampu mengidentifikasi, membersihkan, dan memverifikasi data untuk memastikan bahwa analisis dan prediksi yang dibuat berdasarkan data tersebut dapat diandalkan.
5. Value
Pict by The Fourth Revolution
Value merujuk pada nilai yang dapat diekstraksi dari data tersebut. Fakta yang perlu diketahui, data itu sendiri tidak bernilai apapun sampai data tersebut dianalisis dan diubah menjadi insight yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Data Scientist bertanggung jawab untuk menggali nilai dari data ini dengan menggunakan berbagai teknik analisis, model prediktif, dan algoritma machine learning untuk memberikan solusi yang berdampak nyata pada bisnis atau penelitian.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
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 Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri