Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Simak 7 Karakteristik Big Data yang Membedakan Dengan Data Lainnya!

Belajar Data Science di Rumah 30-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/620a433118442bef22a173ac02251fa5_x_Thumbnail800.png

Di zaman yang serba modern ini, dimana banyak sekali teknologi yang membutuhkan data. Data sendiri merupakan hal yang sangat krusial untuk menjalankan teknologi-teknologi yang ada, dengan adanya Big Data yang bisa menyimpan banyak sekali informasi. Siapa di jaman sekarang yang belum pernah dengar istilah ini ?? semua pernah dengan bukan.. Ada beberapa definisi yang merujuk kepada pengertian Big Data. 2V, 3V, atau yang hanya dengan definisi singkat. 


Big data adalah kumpulan data yang sangat besar, kompleks dan terus bertambah setiap waktu. Data ini dihasilkan dari aktivitas internet yang makin rutin dilakukan, baik untuk tujuan pribadi maupun bisnis. Sebagai contoh, awalnya informasi penting dari Kamu mungkin berupa data nama, alamat dan nomor telepon. Namun saat ini, data yang Kamu miliki makin beragam, termasuk postingan di media sosial, riwayat belanja di marketplace, hingga pencarian di mesin pencari yang menunjukkan ketertarikan Kamu tentang suatu topik.


Oleh karena itu, penting untuk mampu mengelola big data dengan baik. Jadi, dapat dimanfaatkan untuk mendukung aktifitas Anda sebagai pribadi, apalagi untuk bisnis. Big data sendiri memiliki karakteristik yang beragam yang membedakan dengan kumpulan data biasa.  Artikel 7v Big Data ini membuat kamu memahami Big Data dengan komprehensif.


1. Volume 

Yapp paling pertama dari definisi Big Data, dan yang paling sering kita dengar adalah Volume. Volume merujuk pada Big Data yang memang Volume nya begitu besar (BIG), bisa diukur menggunakan Zettabytes (ZB) atau satuan yang lain.


Meskipun volume bukanlah satu-satunya komponen yang membuat big data menjadi besar, ini tentu saja merupakan fitur utamanya. Untuk mengelola dan memanfaatkan big data sepenuhnya, diperlukan algoritma tingkat lanjut dan analitik berbasis AI. Tetapi sebelumnya perlu ada sarana yang aman dan andal untuk menyimpan, mengatur, dan mengambil banyak terabyte data yang disimpan oleh perusahaan besar.


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


2. Variety

Variety ini artinya variasi tipe dan variasi sifat dari data, apakah data tersebut bersifat terstruktur / structured, semi terstruktur ataupun tidak terstruktur


  • Structured data

    Data terstruktur / structured data adalah data yang mempunyai elemen-elemen yang dapat di akses seperti keys (primary key, relational keys, foreign key) untuk dapat dianalisis ataupun data yang disimpan pada format tertentu contohnya data yang berada pada relational database ataupun database SQL.


  • Semi-structured data

    Informasi yang tidak disimpan dalam relational database tetapi mempunyai pattern atau terorganisir dengan rapi sehingga lebih mudah untuk di analisa, dengan sedikit pengolahan kita dapat menyimpan data ini ke dalam relational database contohnya data pada file XML dan csv yang sering dipergunakan untuk export data pada database.


  • Unstructured Data

    Informasi atau data yang tidak terorganisir dengan baik karena sifat alaminya, atau tidak memiliki predefined data model  atau model yang sudah terdefinisi contohnya file gambar, suara, vidio, pdf, log files dan lainnya


3. Velocity

Velocity merujuk kepada Kecepatan yang dimiliki Big Data. Contoh : data pada Youtube begitu cepat arusnya, secara real time pun berapa banyak video yang sedang di upload saat ini? Begitu banyak bukan.


Velocity dalam big data ini artinya adalah kecepatan dalam men generate data, mengakses data serta memproses data. big data platform dan big data analytics software tentu harus dapat memproses banyak data secepat mungkin ketika ada request, Contohnya jika Kamu melakukan search dalam mesin pencarian google  kamu dapat melihat berapa banyak data yang diproses diatas kiri seperti œabout 1,000,000 results


4. Veracity 

Keragaman atau variety mengacu pada spektrum sumber dari mana perusahaan dapat memperoleh data besar dan banyak format yang dapat muncul. Ini termasuk penambangan data dari tempat-tempat seperti smartphone, perangkat internal, obrolan media sosial, saham, dan data dari transaksi keuangan. Sumber data harus sangat relevan dengan sifat bisnis yang datanya dikumpulkan. Berbagai data juga dapat diperluas untuk membantu organisasi memahami profil dan persona pelanggan. Misalnya, sebuah perusahaan akan merasa terbantu untuk mengetahui tidak hanya berapa banyak orang yang membuka buletin mereka, tetapi juga mengapa mereka membukanya dan membedakan karakteristik audiens yang sesuai dengan target mereka.


5. Value

Value atau memiliki makna. Yapp, kita punya data yang begitu banyak kalau ga ada makna nya ya buat apa. Big Data harus diolah sedemikian rupa sehingga ia memiliki makna yang jelas bagi User, juga bagi siapapun yang ingin sekadar melihat nya tanpa kecuali.


Seringnya, hasil yang berasal dari analisis big data seringkali menarik dan tidak terduga. Tetapi untuk keperluan pendataan bisnis, analitik big data harus mampu memberikan wawasan yang dapat membantu bisnis menjadi lebih kompetitif dan tangguh serta melayani pelanggan mereka dengan lebih baik. Teknologi big data modern telah membuka kapasitas untuk mengumpulkan dan mengambil data yang dapat memberikan manfaat yang terukur baik untuk bottom line maupun ketahanan operasional.


6. Visualization

Sejatinya hasil analisis data harus dapat dimengerti oleh pemangku kepentingan non teknis dan pengambil keputusan. Visualisasi adalah pembuatan grafik kompleks yang menceritakan kisah ilmuwan data, mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi wawasan, wawasan menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi keuntungan yang bisa dimanfaatkan.


7. Variability

Variability berbeda dengan Variety ya. Variety mengacu kepada beragamnya tipe data, bisa data teks, gambar, audio, video, dll. Variability mengacu kepada karakteristik Big Data yang terus berubah secara konstan.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnis


8. Pelajari Hal-hal Seputar Data Science Bersama DQLab

Big Data adalah salah satu penunjang dimana disekitar kita terdapat banyak sekali teknologi-teknologi yang dapat membantu kita. Meskipun sudah sangat banyak manfaat yang diberikan oleh Big Data namun Big Data masih menyimpan segudang kegunaan loh. Maka dari itu banyak perusahaan-perusahaan yang mencari ilmuwan Big Data untuk mengembangkan bisnis mereka.


DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.


Bergabung sekarang dan dapatkan module secara GRATIS dan masih banyak benefit lainnya jika belajar di DQLab. 











Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login