Pahami Cara Kerja Big Data Analytics, Skill yang Wajib Dikuasai!

Memasuki era industri 4.0, kita akan lebih sering berhubungan dengan internet. Pasti teman-teman pernah merasa heran kan, karena apa yang sedang dicari di marketplace malah muncul iklannya di instagram? Ternyata semua itu terjadi karena apapun yang kita lakukan di sebuah aplikasi akan langsung terekam sebagai sebuah data. Lalu data itu akan digunakan untuk apa sih? Nah ternyata, perusahaan menggunakan big data analytic untuk menganalisis beberapa bagian dari data-data kita ada yang dianggap potensial loh.

Kegunaan big data juga sangat beragam mulai dari kasus penggunaan seperti personalisasi pelanggan, hingga mitigasi risiko, hingga deteksi penipuan, hingga analisis operasi internal, dan semua kasus penggunaan baru lainnya yang muncul hampir setiap hari, Nilai yang tersembunyi dalam data perusahaan membuat perusahaan ingin membuat big data analytics sangatlah penting bagi perusahaan. 

Namun hingga saat ini belum ditemukan software yang sempurna untuk mengumpulkan big data secara otomatis serta melakukan analisis secara sempurna. Untuk melakukan hal tersebut, maka beberapa software atau aplikasi akan digabung. Sehingga hasil dari masing-masing software akan melengkapi satu sama lain. Udah mulai penasaran kan gimana sebenarnya proses kerja big data analytics? Yuk simak ulasan di bawah ini!

1. Mengumpulkan Data

Big Data merupakan data yang sangat banyak jenisnya dan rupanya. Saat melakukan Big Data Analytics kamu memerlukan bantuan dari teknologi lainya seperti machine learning, data mining, dan juga data management.

Machine Learning merupakan mesin yang berbasis Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Mesin ini digunakan untuk mengumpulkan data. Karena mesin ini berbasis AI, maka mesin ini memiliki kemampuan untuk mencari serta mempelajari data yang akan diambil dengan cepat. Selain itu Machine Learning juga dapat menghasilkan model yang tepat untuk menganalisis big data secara otomatis.

Data Management merupakan proses pengkajian ulang data yang telah didapatkan ke instansi terkait sebelum akhirnya diberikan ke perusahaan. Tujuannya adalah agar tidak ada data yang didapatkan dari hasil manipulasi, karena data akan sangat mempengaruhi hasil dari analisis.

Sedangkan Data Mining merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk menemukan pola-pola tertentu dari sebuah data dalam skala besar. Tentunya teknologi ini sangat berguna bagi Data Analyst, karena teknologi ini membuat Data Analyst dapat menandai hal-hal penting yang digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan.

Baca juga : Belajar Big Data: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Data

2. Membersihkan Data

Data cleansing atau yang disebut juga dengan data scrubbing merupakan suatu proses analisa mengenai kualitas dari data dengan mengubah. Bisa juga pengelola mengoreksi ataupun menghapus data tersebut. Data yang dibersihkan tersebut adalah data yang salah, rusak, tidak akurat, tidak lengkap dan salah format.

Data besar atau kecil memerlukan scrubbing untuk meningkatkan kualitas data dan mendapatkan hasil yang lebih kuat; semua data harus diformat dengan benar, dan data duplikat atau tidak relevan harus dihilangkan atau diperhitungkan. Data kotor dapat mengaburkan dan menyesatkan, menciptakan wawasan yang salah.

Data yang didapat dari proses big data analytics didapatkan secara keseluruhan melalui internet. Dari 100% data yang sudah didapatkan, kemungkinan ada 30%-40% data yang tidak akurat dan tidak dibutuhkan oleh perusahaan. Maka dari itu, dibutuhkan data cleaning alias pembersihan data untuk menyaring data mana yang dibutuhkan atau tidak. Dari hal ini, data analyst tak perlu repot menganalisa dan mengira-ngira lagi data mana yang harus dipakai.

3.  Memproses Data 

Sistem komputasi modern memberikan kecepatan, daya, dan fleksibilitas yang dibutuhkan untuk dengan cepat mengakses sejumlah besar dan tipe data besar. Seiring dengan akses yang andal, perusahaan juga membutuhkan metode untuk mengintegrasikan data, memastikan kualitas data, menyediakan tata kelola dan penyimpanan data, dan menyiapkan data untuk analitik. Beberapa data dapat disimpan di tempat di gudang data tradisional - tetapi ada juga opsi yang fleksibel dan murah untuk menyimpan dan menangani data besar melalui solusi cloud, in-memory analytics dan Hadoop.

Hadoop merupakan teknologi yang bersifat open-source-software. Hadoop digunakan untuk menyimpan dan menyampaikan data dalam skala besar secara cepat.

Sedangkan In-Memory Analytics merupakan salah satu teknologi yang digunakan untuk menganalisis secara cepat, menciptakan algoritma dan model baru, serta menghapus analisa yang dianggap kurang tepat. Teknologi ini disebut dapat mempengaruhi proses pengambilan keputusan dalam sebuah perusahaan serta dapat menciptakan berbagai skenario sebagai bahan pembelajaran.

4. Predictive Analytics dan Text Mining

Predictive Analytics merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk menghasilkan prediksi yang akan terjadi di masa depan, sehingga perusahaan dapat memutuskan langkah apa yang harus dilakukan dengan tepat. Teknologi ini digunakan untuk mengidentifikasi outcome berdasarkan pada riwayat data yang pernah digunakan. Tentunya dalam proses ini membutuhkan data, algoritma statistik, dan juga teknologi Machine Learning.

Teknologi Text Mining merupakan teknologi yang digunakan untuk menganalisa tulisan, baik itu di website, Twitter, survey, bahkan email. Biasanya, teknologi ini dapat membantu seorang Data Analyst untuk menemukan topik apa yang sedang banyak dibicarakan. Sehingga perusahaan tau persis apa yang harus dilakukan untuk membangun kedekatan dengan calon pelanggannya.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.