Belajar Big Data Pemula: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Dat

Belajar Big Data Pemula: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Data

Di era serba modern seperti saat ini, belajar big data "is a must" bagi sebagian besar perusahaan. Big data merupakan merupakan istilah kumpulan data yang berukuran besar, memiliki laju pertumbuhan yang begitu cepat, dan sebagian besar terdiri dari data tidak terstruktur. Belajar Big Data Pemula

Dalam pemrosesan big data, perlu ada teknologi inovatif yang dilakukan oleh ahli untuk mengekstrak dan mengolah big data agar menghasilkan informasi yang bermanfaat. Konsep big data dicetuskan oleh seorang analis industri bernama Doug Laney sekitar tahun 2000 dan terus berkembang hingga saat ini. 

Secara garis besar, big data berkaitan dengan penggunaan internet karena internet merupakan tempat penyimpanan big data yang efektif.

Big data berperan dalam proses pencarian di search engine untuk menemukan berbagai macam informasi yang dibutuhkan setiap harinya. Selain dalam search engine, big data juga ditemukan di dalam smartphone yang biasa kita gunakan.

Penyumbang big data terbesar dari smartphone adalah aplikasi yang terinstall seperti GPS dan Google maps. Sumber big data dari aplikasi smartphone adalah aplikasi sosial media seperti facebook, twitter, instagram, dan lain sebagainya. Aplikasi ini dapat menyimpan jutaan foto, video, dan teks setiap harinya. Belajar Big Data Pemula

Banyaknya informasi yang diperoleh dari big data, mendorong perusahaan mulai memanfaatkan big data khususnya yang bersumber dari sosial media untuk meningkatkan performa mereka khususnya di bidang pemasaran dan konsumen. Apakah kamu tahu bagaimana cara menentukan apakah sebuah kumpulan data termasuk big data atau tidak?

Big data memiliki karakteristik khusus yang membedakannya dengan data lain. Mau tahu apa saja karakteristiknya? Yuk simak artikel ini sampai selesai!

1. Karakteristik dan Cara Mengolah Big Data Belajar Big Data Pemula

Big data memiliki ciri-ciri berukuran sangat besar, variatif, memiliki laju pertumbuhan yang cepat, dan sebagian besar tidak terstruktur. Ciri-ciri ini biasa dikenal dengan 3 V's Big Data. Istilah 3 V's Big Data pertama diperkenalkan oleh perusahaan riset dan konsultan IT bernama Gartner.

Menurut McKinsey Global Institute (MGI), big data adalah data yang sulit untuk dikoleksi, disimpan, dikelola maupun dianalisis dengan menggunakan sistem database biasa karena volumenya yang terus bertambah. Karakteristik 3V yang dimaksud adalah volume, velocity, dan variety. Maksud dari karakteristik volume ini adalah jumlah big data yang terus bertambah dan terus diproduksi setiap hari yang tersimpan dalam format digital di internet. Karakteristik 3V yang kedua adalah velocity. Istilah velocity ini merujuk pada kecepatan pertumbuhan atau pertambahan big data yang tidak bisa dikontrol sehingga kita sulit mengolah data tersebut dengan teknologi konvensional. 3V yang terakhir adalah variety. Maksud dari variety adalah macam-macam data yang tersedia di dalam big data. Beberapa jenis data yang ada dalam big data adalah data text, audio, video, gambar, dan lain sebagainya. 

Cara kerja dan pengolahan big data sedikit berbeda dari data yang sudah tersimpan di database. Proses pertama yang dilakukan dalam big data adalah mengintegrasi data.

Jika data dari database diproses menggunakan ETL (Extract, Transform, and Load), lain halnya dengan big data yang memiliki proses pengolahan yang lebih rumit. Karena big data terdiri dari berbagai jenis data dengan berbagai format, maka perlu adanya proses perubahan format agar seragam dan dapat diolah lebih lanjut.

Proses kedua yang dilakukan dengan big data adalah Me-manage data. Agar big data dapat diatur, maka perlu adanya proses penyimpanan yang tepat. Salah satu sistem penyimpanan big data yang murah adalah cloud.

Proses ketiga dalam pengolahan big data adalah menganalisis data.
Tidak sama seperti data biasa yang bisa diolah menggunakan metode statistik tertentu, big data harus diolah dengan membuat pemodelan menggunakan machine learning dan artificial intelligence. Setelah data berhasil diolah dan dianalisis, maka kita akan mendapatkan input dan insight baru yang berguna bagi proses pengambilan keputusan.

2. Fungsi Big Data Belajar Big Data Pemula

Big data dapat dimanfaatkan oleh berbagai perusahaan. Salah satu contoh manfaat big data bagi perusahaan adalah meningkatkan penjualan.

Untuk menganalisis produk apa yang disukai dan dibutuhkan oleh konsumen, sebuah perusahaan harus memiliki data seperti penilaian produk, produk apa yang disukai konsumen, dimana lokasi konsumen, dan lain sebagainya.

Perusahaan bisa melakukan survei online sehingga semua konsumen bisa ikut berpartisipas tanpa harus datang ke toko. Selain itu, perusahaan juga bisa melacak lokasi pelanggan yang telah mengisi kuesioner survei dengan teknologi GPS. 

Selain meningkatkan penjualan, big data juga bermanfaat untuk meningkatkan loyalitas konsumen. Setiap transaksi yang telah terjadi pasti akan dicatat oleh sistem. Dengan adanya informasi dari transaksi tersebut, perusahaan bisa menjalin hubungan baik dan relasi dengan konsumen. Salah satu cara untuk menjalin hubungan baik dengan konsumen adalah dengan memberikan pengalaman yang berkesan saat berbelanja. Salah satu caranya dengan mengucapkan selamat ulang tahun atau perayaan lain yang dikirimkan via SMS atau Email dari database transaksi. hal ini bertujuan agar konsumen kembali datang berbelanja.

3. Kelebihan dan Kekurangan Big Data Belajar Big Data Pemula

Seperti yang telah kita ketahui, big data dapat dimanfaatkan di berbagai sektor. Dengan memanfaatkan big data, perusahaan akan mendapatkan insight lebih sebagai pertimbangan dalam mengambil keputusan bisnis. Selain itu, big data bisa ditemukan di berbagai sumber dan sebagian besar berasal dari sumber yang gratis.

Selain itu, pertumbuhan big data yang sangat cepat dapat dimanfaatkan oleh data analyst untuk membuat grafik interaktif sehingga perusahaan lebih mudah memantau kondisi pasar. Setiap ada kelebihan pasti ada kekurangan.

Big data tidak hanya memiliki kelebihan, tetapi juga memiliki kelemahan yang harus diperhatikan. Proses pengolahan big data memerlukan software khusus dengan coding atau sintaks yang berbeda-beda. Oleh karena itu, perusahaan membutuhkan praktisi data yang tidak murah. 

Big data dan data science saling berkomplemen. Persamaan antara big data dan data science adalah sama-sama dapat digunakan di berbagai bidang. Dalam data science pun ada pengolahan big data. Salah satu profesi yang bertanggung jawab mengolah big data adalah data scientist.

Dengan meningkatnya produksi data, semakin banyak pula perusahaan yang mulai merekrut data scientist untuk mengolah big data tersebut. Tak heran jika data scientist disebut sebagai "The Sexiest Job in 21st Century".

Kabar baiknya, data science dapat dipelajari oleh siapapun tanpa mengenal latar belakang pendidikan. Hal ini menyebabkan banyak orang mulai beralih profesi menjadi data scientist profesional.

4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama Mikkha Edu secara GRATIS! Belajar Big Data Pemula

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama Mikkha Edu untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di Mikkha Edu!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di mikkha.com/registrer

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari Mikkha

Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik