Big Data Analytics : Mengenal Cara Kerjanya di Industri Era Digital

Big data analytics adalah penggunaan teknik analisis tingkat lanjut terhadap kumpulan data besar yang sangat besar dan beragam yang mencakup data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, dari berbagai sumber, dan dalam ukuran berbeda dari terabyte hingga zettabytes. Big Data Analytics menawarkan sumber wawasan bisnis dan informasi yang hampir tak ada habisnya, yang dapat mengarah pada peningkatan operasional dan peluang baru bagi perusahaan untuk memberikan pendapatan yang belum direalisasi di hampir setiap industri.  

Kegunaan big data juga sangat beragam mulai dari kasus penggunaan seperti personalisasi pelanggan, hingga mitigasi risiko, hingga deteksi penipuan, hingga analisis operasi internal, dan semua kasus penggunaan baru lainnya yang muncul hampir setiap hari, Nilai yang tersembunyi dalam data perusahaan membuat perusahaan ingin membuat big data analytics sangatlah penting bagi perusahaan. Berikut merupakan tahapan-tahapan yang dilewati saat menganalisis big data :

1. Mengumpulkan Data

Pengumpulan data terlihat berbeda untuk setiap organisasi. Dengan teknologi saat ini, organisasi dapat mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber mulai dari penyimpanan cloud hingga aplikasi seluler hingga sensor IoT di dalam toko dan seterusnya. Beberapa data akan disimpan di gudang data tempat alat dan solusi intelijen bisnis dapat mengaksesnya dengan mudah. Data mentah atau tidak terstruktur yang terlalu beragam atau kompleks untuk gudang mungkin diberi metadata dan disimpan dalam data lake.

Terdapat banyak sekali sumber yang bisa dikumpulkan untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan yaitu dengan menggunakan :

• Streaming data,  berasal dari Internet of Things (IoT) dan perangkat terhubung lainnya yang mengalir ke sistem TI dari perangkat yang dapat dipakai, mobil pintar, perangkat medis, peralatan industri, dan banyak lagi. Anda dapat menganalisis data besar ini saat tiba, memutuskan data mana yang akan disimpan atau tidak, dan mana yang perlu analisis lebih lanjut.

• Media sosial, data berasal dari interaksi di Facebook, YouTube, Instagram, dll. Ini termasuk sejumlah besar data besar dalam bentuk gambar, video, suara, teks dan suara - berguna untuk fungsi pemasaran, penjualan, dan dukungan. Data ini sering dalam bentuk tidak terstruktur atau semi-terstruktur, sehingga menimbulkan tantangan unik untuk konsumsi dan analisis.

• Data yang tersedia untuk umum, berasal dari sejumlah besar sumber data terbuka seperti data pemerintah AS. Gov, CIA World Factbook, atau Portal Data Terbuka Uni Eropa.

• Data besar lainnya, dapat berasal dari danau data, sumber data cloud, pemasok dan pelanggan.

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

2.  Memproses Data 

Sistem komputasi modern memberikan kecepatan, daya, dan fleksibilitas yang dibutuhkan untuk dengan cepat mengakses sejumlah besar dan tipe data besar. Seiring dengan akses yang andal, perusahaan juga membutuhkan metode untuk mengintegrasikan data, memastikan kualitas data, menyediakan tata kelola dan penyimpanan data, dan menyiapkan data untuk analitik. Beberapa data dapat disimpan di tempat di gudang data tradisional - tetapi ada juga opsi yang fleksibel dan murah untuk menyimpan dan menangani data besar melalui solusi cloud, data lake dan Hadoop.

Setelah data dikumpulkan dan disimpan, data harus diatur dengan benar untuk mendapatkan hasil yang akurat pada kueri analitik, terutama jika datanya besar dan tidak terstruktur. Data yang tersedia tumbuh secara eksponensial, membuat pemrosesan data menjadi tantangan bagi organisasi. Salah satu opsi pemrosesan adalah pemrosesan batch, yang melihat blok data besar dari waktu ke waktu. Pemrosesan batch berguna ketika ada waktu penyelesaian yang lebih lama antara pengumpulan dan analisis data. Pemrosesan aliran melihat kumpulan kecil data sekaligus, mempersingkat waktu tunda antara pengumpulan dan analisis untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat. Pemrosesan aliran lebih kompleks dan seringkali lebih mahal.

3. Membersihkan Data

Data cleansing atau yang disebut juga dengan data scrubbing merupakan suatu proses analisa mengenai kualitas dari data dengan mengubah. Bisa juga pengelola mengoreksi ataupun menghapus data tersebut. Data yang dibersihkan tersebut adalah data yang salah, rusak, tidak akurat, tidak lengkap dan salah format.

Data besar atau kecil memerlukan scrubbing untuk meningkatkan kualitas data dan mendapatkan hasil yang lebih kuat; semua data harus diformat dengan benar, dan data duplikat atau tidak relevan harus dihilangkan atau diperhitungkan. Data kotor dapat mengaburkan dan menyesatkan, menciptakan wawasan yang salah.

Data yang didapat dari proses big data analytics didapatkan secara keseluruhan melalui internet. Dari 100% data yang sudah didapatkan, kemungkinan ada 30%-40% data yang tidak akurat dan tidak dibutuhkan oleh perusahaan. Maka dari itu, dibutuhkan data cleaning alias pembersihan data untuk menyaring data mana yang dibutuhkan atau tidak. Dari hal ini, data analyst tak perlu repot menganalisa dan mengira-ngira lagi data mana yang harus dipakai.

4. Analisis Data

Mendapatkan big data menjadi keadaan yang dapat digunakan membutuhkan waktu. Setelah siap, proses analitik lanjutan dapat mengubah data besar menjadi wawasan besar. 

Bagian terbesar dari big data analytics tentu saja analisis data. Ketika menganalisis data, data analyst akan masuk ke dalam pola sampai kebiasaan para audiens dan mencari mana yang paling dibutuhkan oleh klien.

Analisis merupakan proses mempertanyakan pertanyaan yang spesifik dan mencari jawaban yang benar. Qubole dan Statwing diklaim menjadi alat analisis yang sangat powerful untuk proses ini.

Beberapa metode analisis data besar ini antara lain:

• Data Mining, merupakan mengumpulkan data dengan memilah-milah kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dengan mengidentifikasi anomali dan membuat cluster data.

• Predictive Analytics, metode ini menggunakan data historis organisasi untuk membuat prediksi tentang masa depan, mengidentifikasi risiko dan peluang yang akan datang.

• Deep Learning, dengan meniru pola pembelajaran manusia dengan menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk melapisi algoritma dan menemukan pola dalam data yang paling kompleks dan abstrak.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Perkaya Ilmu Data Kamu Bersama DQLab

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.

Mulai belajar bersama DQLab dengan sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif agar kamu siap bersaing di industri nyata. Selamat belajar Sahabat Data DQLab!