Yuk, Simak Pentingnya Big Data Analytics

Data merupakan kumpulan informasi yang menggambarkan suatu kejadian baik itu secar mendetail maupun secara umum. Data terdiri menjadi data terstruktur dan data tidak struktur. Selain itu terdapat berbagai macam bentuk data, ada yang berupa teks, audio, video, gambar, angka, dan masih banyak lainnya. Lalu apa yang dimaksud dengan big data? Big data , sesuai dengan namanya berarti merupakan kumpulan data yang sangat besar dan memiliki beberapa karakteristik tertentu yang menjadi ciri khasnya. Big data analytics merupakan proses penggalian informasi yang berguna dengan cara menganalisis data berukuran besar agar menghasilkan informasi tertentu.

Big data saat ini sudah tidak terdengar asing bagi sebagian besar orang, terutama bagi orang yang terjun langsung ke dalam dunia data. Perkembangan big data ini salah satunya dipengaruhi oleh meningkatnya perkembangan teknologi yang semakin canggih sehingga menghasilkan begitu banyak data. Pengolahan big data tentu tidak akan lepas kaitannya dari data science. Data science sendiri merupakan gabungan atau kombinasi dari beberapa ilmu seperti matematika, statistika, ilmu komputer, bisnis, dll. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait big data analytics serta penerapannya. Yuk , simak bersama DQLab!

1. Pentingnya Big Data Analytics

Big data analytics merupakan proses pengolahan atau analisis data yang berukuran besar (big data). Tujuan dari big data analytics antara lain untuk menemukan pola tersembunyi, trem pasar, dan sebagainya sehingga bisa digunakan untuk pengambilan keputusan suatu perusahaan. Big data analytics ini penting dilakukan agar big data yang tersedia tidak terbuang informasinya begitu saja, oleh karena itu perlu diolah menggunakan bebebrapa teknik dan tools yang sesuai dengan kebutuhan.

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

2. Langkah-langkah Big Data Analytics

Proses analisis data baik itu data kecil maupun big data tentunya memiliki beberapa tahapan atau langkah-langkah yang perlu dilakukan agar hasil analisis tidak rancu. Langkah-langkah big data analytics ini antara lain data acquisition, yang memiliki dua komponen yaitu 

1. Identifikasi data, dilakukan dengan menganalisis dua format data yaitu born digital dan born analogue data. Born digital merupakan informasi yang ditangkap melalui media digital, sedangkan born analogue data merupakan informasi berupa gambar, video, dan format lainnya.

2. Pengumpulan data, pengumpulan data ini disertai dengan penyimpanan data yang teridentifikasi sebagai big data. Metode untuk mengumpulkan dan menyimpan data disebut storage dan massive parallel processing (MPP)

3. Penerapan Big Data Analytics

Seperti yang telah kita ketahui sebelumnya bahwa saat ini banyak perusahaan yang telah menggunakan big data analytics, baik itu dalam bidang perbankan, perdagangan, komunikasi, media, dll. Big data analytics dapat digunakan untuk memantau pasar keuangan melalui monitor aktivitas jaringan. Sementara itu dalam bidang perdagangan big data analytics digunakan untuk memantau pasar saham, memastikan tidak ada perdagangan ilegal, dll. 

4. Hubungan Big Data dan Data Science

Big data sangat diperlukan dalam pengolahan data yang mana tujuannya untuk menghasilkan informasi untuk perusahaan maupun personal. Untuk mengolah big data ini diperlukanlah data science. Data science merupakan ilmu yang mempelajari tentang data yang didasari oleh berbagai bidang ilmu seperti matematika, statistika, pemrograman, pengetahuan bisnis, sistem informasi dan lainnya. Hal ini dikarenakan sangat kecil kemungkinan seseorang melakukan pengolahan big data menggunakan cara manual, oleh karena itu di sinilah pentingnya peran data science dalam big data.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Yuk, Bergabung Menjadi Praktisi Data

Pada era revolusi industri 4.0 kini big data sudah mulai dikenali oleh banyak orang. Hal ini beriringan dengan perkembangan kecepatan internet yang menghasilkan data begitu besar dengan waktu yang singkat. Big data perlu dianalisis agar menghasilkan informasi. Namun jangan khawatir, jika kita ingin menjadi praktisi big data maka kita dapat mempelajarinya di DQLab , bahkan kita bisa membuat portofolio data dengan menyelesaikan kasus data yang tersedia. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita