DOBEL DISKON 95% + 10% SPESIAL PROMO PUNCAK 7.7!
Belajar Data Science Paket Premium cuma 6 Bulan Hanya 177K!
SERBU SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 9 Jam 36 Menit 49 Detik 

Pelajari Karakteristik Big Data untuk Persiapan Menuju Industri 4.0

Belajar Data Science di Rumah 19-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a4d92e419fa9cb4b6d2402c146510c31_x_Thumbnail800.png

Big data merupakan informasi yang tidak dapat diproses atau dianalisis menggunakan proses atau alat tradisional. Saat ini semakin banyak lembaga, organisasi, dan perusahaan yang menggunakan big data. Permasalahannya, akses big data sangat mudah tetapi proses untuk mendapatkan insight dari big data sangat sulit karena sebagian besar datanya berformat semi terstruktur bahkan tidak terstruktur. Big data perlu diproses menggunakan tools dan metode khusus karena memiliki karakteristik yang berbeda dengan data konvensional yang sebagian besar merupakan data terstruktur.


Di era big data, perusahaan, organisasi, maupun lembaga memiliki peluang yang lebih besar untuk mengakses data yang potensial. Sayangnya, belum semua data tersebut dapat diolah dengan baik. Hal ini karena big data memiliki karakteristik yang sangat berbeda dengan data konvensional sehingga tidak semua tools bisa digunakan untuk mengolah big data. Ada empat karakteristik utama dari big data, yaitu volume, velocity, variety, dan veracity. Karakteristik-karakteristik tersebut dikenal dengan istilah 4 V's of big data. Pada artikel kali ini, kita akan membahas arti dari keempat V tersebut. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Volume

Maksud dari karakteristik volume mengacu pada ukuran kumpulan data yang perlu dianalisis dan diproses. Volume big data tidak lagi berukuran gigabyte, melainkan terabyte bahkan petabyte. Volume data yang besar ini menyebabkan perlunya teknologi yang berbeda untuk memproses dan menyimpan big data. Dengan kata lain, big data sulit untuk diproses dengan processor laptop atau desktop biasa. Contoh kumpulan big data adalah seluruh data transaksi kartu kredit di Benua Asia. Untuk menyimpan data ini, kita memerlukan device tambahan atau cloud yang terintegrasi dengan laptop atau PC.


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


2. Velocity

Karakteristik big data yang kedua adalah velocity atau kecepatan. Maksudnya, kecepatan pemrosesan atau produksi data sangat tinggi. Oleh karena itu, untuk mengolah data dengan kecepatan yang tinggi perlu teknik pemrosesan yang berbeda dan terdistribusi. Contoh data yang dihasilkan dengan kecepatan tinggi adalah postingan di sosial media, dimana dalam satu detik ada ratusan ribu bahkan jutaan postingan di seluruh dunia.


3. Variety

V dari big data yang ketiga adalah variety atau variasi. Big data memiliki variasi yang besar dan berasal dari berbagai macam sumber. Data yang dihasilkan juga beragam, mulai dari data terstruktur, semi terstruktur, hingga tidak terstruktur. Tipe data yang bervariasi seringkali memerlukan teknik pemrosesan dan algoritma khusus. Oleh karena itu, untuk mengolah big data, saat ini sudah banyak metode baru untuk mengolah jenis data ini. Contoh kumpulan data dengan variasi besar adalah file audio dan video cctv yang dihasilkan dari berbagai kamera di sudut kota.


4. Veracity

V yang terakhir adalah veracity. Karakteristik ini mengacu pada kualitas data yang sedang dianalisis. Data yang berkualitas, memiliki banyak insight yang bisa digali dan dianalisis untuk menghasilkan informasi yang berguna. Sedangkan data dengan kualitas rendah cenderung tidak berguna dan mengandung banyak noise. Contoh kumpulan data dengan kualitas tinggi yang dapat dipercaya adalah data hasil eksperimen atau percobaan medis dari seluruh dunia.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Tools Analisis Big Data

Seperti yang telah dijelaskan di awal, big data memerlukan tools khusus seperti R dan Python. Kedua bahasa pemrograman ini termasuk dalam bahasa pemrograman powerfull dengan berbagai fitur yang multi fungsi. Beberapa alasan inilah yang menyebabkan R dan Python banyak digunakan oleh data scientist dan data analyst. Di era big data, kemampuan mengoperasikan R dan Python sangat diperhitungkan dan menjadi salah satu faktor penting untuk terjun di dunia data. Yuk mulai belajar R dan Python bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis ‘Introduce to Data Science’ sebagai langkah awal untuk mengenal bahasa pemrograman untuk analisis big data. Selamat belajar!



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!