PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 3 Jam 50 Menit 14 Detik

Perhatikan 5 Kaidah Penting AI dalam Mengolah Big Data

Belajar Data Science di Rumah 09-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-09-2024-10-09-193104_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan big data merupakan kunci sukses bagi praktisi data dalam memanfaatkan situasi di tengah perkembangan AI yang semakin masif. Dengan kemampuan mengelola data dalam skala besar, praktisi data dapat mengoptimalkan algoritma kecerdasan buatan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat, personalisasi yang lebih baik, serta automasi yang efisien.


Selain itu, pemahaman mendalam terhadap big data memungkinkan mereka untuk menemukan pola dan wawasan yang tersembunyi, sehingga dapat menciptakan solusi inovatif yang relevan dengan dinamika pasar dan kebutuhan bisnis yang terus berubah.


Namun, pengolahan Big Data bukanlah tugas yang mudah. Dibutuhkan pengetahuan, teknologi yang tepat, dan kaidah yang jelas untuk memaksimalkan manfaatnya. Berikut adalah 5 kaidah penting yang perlu diperhatikan saat mengolah Big Data. Apa saja? Simak ulasannya berikut ini, yuk, sahabat DQLab!


1. Kebersihan Data adalah Prioritas Utama

Data yang tidak akurat atau kotor (dirty data) dapat menghasilkan analisis yang salah. Oleh karena itu, tahap pertama yang harus diperhatikan dalam pengolahan Big Data adalah membersihkan data. Proses ini melibatkan penghapusan duplikat, menangani nilai yang hilang (missing values), dan memastikan bahwa data yang digunakan relevan serta valid.


Tips yang bisa dilakukan adalah dengan menggunakan teknik data cleansing secara berkala. Kemudian, implementasikan validasi data saat proses pengumpulan data berlangsung.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Pemilihan Alat dan Teknologi yang Tepat

Setiap jenis Big Data membutuhkan alat pengolahan yang berbeda. Data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur memerlukan pendekatan yang berbeda. Alat seperti Hadoop, Spark, atau Apache Flink populer untuk pengolahan data besar, tetapi pemilihan alat harus disesuaikan dengan kebutuhan spesifik.


Maka dari itu, pertimbangkan skala dan kecepatan data yang akan kamu olah. Kemudian, gunakan tools yang memungkinkan pengolahan data secara real-time atau batch sesuai dengan kebutuhan.


3. Aspek Keamanan Data Sangat Penting

Big Data sering kali mencakup data pribadi atau informasi bisnis yang sensitif. Oleh karena itu, aspek keamanan sangat penting dalam setiap tahapan pengolahan. Implementasi enkripsi, manajemen akses yang baik, serta kepatuhan terhadap regulasi privasi data seperti GDPR sangat penting dalam menjaga keamanan data. Cara yang bisa dilakukan adalah gunakan enkripsi selama penyimpanan dan pengiriman data. Kemudian, batasi akses berdasarkan kebutuhan dengan otorisasi yang kuat.


4. Gunakan Teknik Analitik yang Sesuai

Teknik analitik yang digunakan dalam pengolahan Big Data harus sesuai dengan jenis data dan tujuan analisis. Teknik seperti machine learning, data mining, atau statistik tradisional dapat diterapkan tergantung pada kebutuhan. Algoritma yang tepat memungkinkan perusahaan memprediksi tren, memahami perilaku konsumen, atau menemukan pola tersembunyi dalam data.


Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning


5. Kolaborasi Antar-Tim

Pengolahan Big Data biasanya melibatkan banyak pemangku kepentingan dari berbagai departemen, termasuk IT, analis data, manajer bisnis, dan kadang-kadang bahkan pihak eksternal. Kolaborasi yang baik di antara tim ini penting untuk memastikan data yang diolah relevan dengan tujuan bisnis dan menghasilkan wawasan yang actionable.


Mengolah Big Data bukan hanya tentang teknologi, tetapi juga bagaimana menerapkan kaidah yang tepat untuk menghasilkan wawasan yang akurat dan berguna. Dengan memprioritaskan kebersihan data, menggunakan alat yang sesuai, menjaga keamanan data, memilih teknik analitik yang tepat, dan memastikan kolaborasi antar-tim, perusahaan dapat memanfaatkan potensi penuh dari Big Data untuk mendukung keputusan strategis yang lebih baik.


Jika kamu ingin meningkatkan kemampuan bahasa pemrograman kamu dan memanfaatkan fitur AI ChatGPT di DQLab, kami mengundangmu untuk bergabung dengan kursus data science kami.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan diikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login