Rahasia Big Data: Konsep Fundamental untuk Data Scientist

Coba bayangkan setiap kali kamu membuka ponsel, menggulir feed media sosial, atau mencari tempat makan di aplikasi peta, kamu sebenarnya sedang meninggalkan jejak data. Bayangkan jutaan orang di seluruh dunia melakukan hal yang sama, setiap detik, tanpa henti. Hasilnya? Tercipta lautan data yang begitu besar, hingga sulit dibayangkan. Itulah yang kita sebut sebagai big data dan ia sedang diam-diam mengubah cara dunia bekerja.

Tapi tunggu, ini bukan cerita tentang teknologi yang rumit atau angka yang membingungkan. Ini adalah cerita tentang bagaimana big data memengaruhi kehidupan kita, dan bagaimana kamu, sebagai bagian dari generasi yang melek digital, bisa memanfaatkan peluang besar ini. Dari algoritma di YouTube atau TikTok yang tahu persis apa yang ingin kamu tonton, hingga prediksi cuaca yang semakin akurat, big data ada di mana-mana, sering kali tanpa kita sadari.

Nah, bagi kamu para pemula yang penasaran dan ingin mendalami tentang dunia data, memahami big data bukan lagi pilihan, tetapi kebutuhan. Mari kita bongkar dan siapa tahu, kamu mungkin menemukan passion baru di dunia yang penuh peluang ini!

1. Mengupas Apa itu Big Data?

Bayangkan big data sebagai gunung es raksasa informasi. Apa yang kita lihat di permukaan hanyalah sebagian kecil dari keseluruhan data yang sebenarnya ada. Secara sederhana, big data adalah kumpulan data dalam jumlah sangat besar, bervariasi, dan bergerak cepat sehingga sulit untuk ditangani dengan metode pengolahan data tradisional.

Konsep big data biasanya dijelaskan melalui karakteristik 3V:

• Volume merupakan data yang dihasilkan sangat besar, dari sumber seperti media sosial, aplikasi, hingga sensor IoT (Internet of Things). Misalnya, setiap menit, pengguna Instagram mengunggah lebih dari 60.000 foto.

• Velocity merupakan kecepatan data bergerak sangat tinggi. Pikirkan tentang streaming video, atau data real-time dari kendaraan otonom.

• Variety merupakan data hadir dalam berbagai format, mulai dari teks, gambar, hingga video, yang semuanya memerlukan cara pengolahan berbeda.

  
  

Namun, di era modern, kita juga harus mempertimbangkan Veracity (akurasi data) dan Value (nilai yang dapat diambil dari data). Contohnya, data besar tidak akan berguna jika tidak akurat atau tidak menghasilkan wawasan yang bermanfaat.

2. Pentingnya Big Data Bagi Keberlangsungan Dunia Data dan Teknologi

Big data bukan hanya tentang jumlah, tetapi juga tentang dampaknya. Di dunia yang penuh ketidakpastian ini, big data memberikan solusi berbasis wawasan. Di industri kesehatan, misalnya, analisis big data membantu dokter memprediksi penyakit sebelum gejalanya muncul. Di sektor keuangan, algoritma big data digunakan untuk mendeteksi penipuan secara real-time.

Bagi seorang data scientist, kemampuan untuk mengolah big data adalah keterampilan yang sangat dicari. Menurut sebuah studi, permintaan untuk profesional big data meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir. Perusahaan seperti Google, Amazon, hingga startup lokal berlomba mencari talenta yang mampu mengubah data menjadi strategi bisnis yang menguntungkan.

Baca juga: Mengenal Profesi Data Scientist

3. Komponen Utama dalam Big Data

Memahami komponen utama dalam big data merupakan langkah pertama untuk menjadi data scientist yang kompeten. Agar bisa memahami big data secara mendalam, penting untuk mengenal tiga elemen utamanya:

• Data Collection

  Proses ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber. Data bisa berasal dari media sosial, transaksi online, atau sensor IoT. Misalnya, perusahaan e-commerce mengumpulkan data tentang perilaku belanja pengguna untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

• Data Storage

  Big data membutuhkan teknologi penyimpanan yang efisien. Hadoop, Apache Spark, atau solusi cloud seperti AWS dan Google Cloud adalah contoh teknologi yang sering digunakan untuk menyimpan dan mengatur data besar.

• Data Processing

  Setelah dikumpulkan dan disimpan, data perlu diproses untuk menghasilkan wawasan. Ada dua metode utama yakni batch processing yang merupakan proses sata diolah dalam jumlah besar sekaligus. Kemudian ada real-time processing yang merupakan data diproses saat diterima, seperti yang terjadi pada layanan navigasi GPS.

  
  

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Tantangan Big Data dan Cara Mengatasinya

Untuk mengatasi tantangan ini, seorang data scientist perlu menguasai alat dan teknik yang relevan. Misalnya, belajar menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan R, memahami etika data, serta menguasai teknologi cloud untuk memproses data secara efisien. Lebih dari sekadar kemampuan teknis, berpikir kritis dan mampu memecahkan masalah adalah kunci untuk sukses dalam dunia big data.

Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk menunjang jenjang karirmu agar lebih cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari