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 37 Menit 25 Detik 

Yuk Kenali Kelebihan dan Kekurangan Big Data Sebelum Menggunakannya

Belajar Data Science di Rumah 22-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b62e8c7d85f560f9cfe56e64a3d017c9_x_Thumbnail800.png

Big data adalah konsep dan bidang yang dapat dimanfaatkan di semua industri untuk menganalisis data dalam jumlah yang sangat besar yang tidak bisa diproses oleh software pengolahan data tradisional karena volume dan kompleksitasnya. Tujuan dari analisis big data adalah untuk mengekstrak atau menggali nilai dari kumpulan big data dengan memahami pola, trend, dan asosiasi yang ada pada kumpulan data tersebut. Berkembangnya teknologi dan komunikasi mempengaruhi besarnya produksi big data karena setiap masyarakat memiliki peluang untuk saling terhubung melalui media internet seperti sosial media, chatting online, dan lain sebagainya.


Big data bermanfaat di berbagai sektor industri, bahkan saat ini pemanfaatan big data oleh perusahaan meningkat sangat signifikan. Banyak perusahaan menggunakan big data untuk membuat keputusan lebih akurat dan tepat. Selain itu, penggunaan big data untuk analisis konsumen sangat penting karena analisis dapat dilakukan secara real time sehingga pergerakan produk, perspektif pelanggan, dan evaluasi campaign dapat termonitor dengan lebih baik. Namun, di luar berbagai kelebihan yang dimiliki oleh big data, ternyata juga ada beberapa kekurangan yang harus diwaspadai. Pada artikel kali ini kita akan membahas kelebihan dan kekurangan tersebut. Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Memahami Target Lebih Baik

Untuk perusahaan yang menghasilkan laba, big data membantu mereka untuk memahami konsumen dan target pasar dengan lebih baik, terutama mengenai perilaku dan preferensi konsumen. Dengan analisis preferensi konsumen yang tepat perusahaan dapat menyediakan produk atau layanan yang lebih baik, mengembangkan produk baru dengan mempertimbangkan trend di basar, memprediksi pola, dan menganalisis perilaku konsumsi dari konsumen. Selain itu, dengan analisis pasar perusahaan juga dapat memberikan consumer experience yang baik dengan produk atau layanan yang sesuai dengan kebutuhan atau keinginan konsumen. Big data yang digunakan merupakan data yang berasal dari internet, seperti cuitan user twitter, review di website, dan lain sebagainya.


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


2. Meningkatkan dan Mengoptimalkan Bisnis

Kelebihan big data yang kedua adalah dapat digunakan untuk meningkatkan dan mengoptimalkan bisnis, misalnya, perusahaan dapat mengumpulkan big data untuk mengidentifikasi pola produksi dan konsumsi, serta optimalisasi jam kerja untuk memenuhi pesanan dan meningkatkan supply chain. Selain itu, dengan analisis big data, manajemen inventaris perusahaan akan lebih baik dan saluran distribusi semakin lancar.


3. Mengganggu Privasi dan Keamanan

Salah satu kelemahan yang sering menjadi sorotan adalah adanya pelanggaran hak privasi dan keamanan. Perusahaan raksasa seperti Yahoo dan Facebook telah menemukan banyak pelanggaran pada penggunaan big data. Hal ini menyebabkan beberapa negara seperti Uni Eropa mulai memperketat kebijakan perlindungan data umum atau dikenal dengan General Data Protection Regulation (GDPR). Tujuan kebijakan ini adalah untuk memperketat protokol, proses, dan infrastruktur untuk melindungi data dan mengurangi resiko penyalahgunaan data.


4. Memerlukan Tools Khusus

Kekurangan big data yang kedua adalah membutuhkan tools khusus untuk memprosesnya. Dengan kata lain, jika kita ingin menggunakan big data, maka kita perlu memiliki tools yang memadai karena volume data yang terlalu besar menyebabkan sebagian tools analisis data konvensional tidak bisa digunakan untuk mengolah big data. Selain itu, kita juga memerlukan infrastruktur teknologi informasi yang proper seperti ruang penyimpanan yang besar, prosesor dengan daya komputasi yang memadai, dan lain sebagainya. Satu hal yang tidak kalah penting adalah kita harus memiliki pemahaman mengenai metode pengolahan data yang tepat.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Hubungan Big Data dan Data Science

Big data merupakan bagian dari data science karena sebagian besar pekerjaan data scientist adalah mengolah big data, mulai dari proses cleaning hingga interpretasi big data. Tak heran jika seorang data scientist harus menguasai berbagai metode untuk mengolah big data.  Yuk persiapkan diri menjadi data scientist bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis DQLab sebagai langkah awal untuk menjadi data scientist dan nikmati berbagai program belajar menyenangkan sebagai bekal untuk berkarir di dunia data.



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!