Dasar Big Data yang Harus Dipahami Data Scientist

Memahami dasar-dasar big data adalah langkah awal yang sangat penting bagi setiap data scientist. Dari pengertian big data hingga langkah-langkah pengolahan data, setiap aspek ini berperan penting dalam memastikan bahwa data yang besar dan kompleks dapat dimanfaatkan secara maksimal untuk menghasilkan insight yang berharga.

Nah, artikel ini akan membantu kalian untuk tahu lebih dalam mengenai dasar-dasar big data yang harus dipahami oleh setiap data scientist, mulai dari pengertian hingga langkah-langkah pengolahan data skala besar ini. Yuk, langsung simak penjelasannya di bawah ini!

1. Pengertian Big Data

Big data merujuk pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, yang tidak dapat diolah dengan metode konvensional karena volume, variasi, dan kecepatannya yang luar biasa. Istilah ini pertama kali muncul di awal tahun 2000-an untuk menggambarkan pertumbuhan eksponensial data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, termasuk media sosial, perangkat IoT (Internet of Things), transaksi digital, dan lain-lain.

Data yang masuk dalam kategori big data biasanya memerlukan teknik dan teknologi khusus untuk disimpan, dikelola, dan dianalisis secara efektif. Penting untuk dipahami bahwa big data tidak hanya mencakup jumlah data yang besar, tetapi juga mencakup berbagai format data, mulai dari data terstruktur seperti basis data tradisional, hingga data tidak terstruktur seperti video, gambar, dan teks.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Karakteristik Utama Big Data (5V)

Untuk memahami sepenuhnya apa itu big data, ada lima karakteristik utama yang dikenal sebagai 5V yang perlu dipahami oleh para data scientist, yaitu Volume, Variety, Velocity, Veracity, dan Value.

• Volume merujuk pada jumlah data yang sangat besar yang terus bertambah setiap detik. Dalam era digital, data yang dihasilkan dari berbagai sumber seperti media sosial, transaksi bisnis, hingga sensor IoT mencapai jutaan bahkan miliaran byte setiap harinya.

• Variety menggambarkan beragam jenis data yang dihasilkan, baik terstruktur (misalnya data dari basis data tradisional), semi-terstruktur (misalnya log file), hingga tidak terstruktur (misalnya video, gambar, atau teks dari media sosial).

• Velocity menunjukkan kecepatan data dihasilkan dan diproses. Dalam banyak kasus, data harus diolah secara real-time atau mendekati real-time, seperti pada analisis data transaksi perbankan untuk deteksi penipuan.

• Veracity berkaitan dengan kualitas dan keandalan data. Tidak semua data yang dikumpulkan memiliki kualitas yang baik, sehingga penting untuk membersihkan dan memverifikasi data sebelum dianalisis.

• Value adalah kemampuan data untuk memberikan nilai tambah atau wawasan yang berharga setelah diproses dan dianalisis. Sejumlah besar data tidak ada artinya tanpa kemampuan untuk menghasilkan informasi yang relevan dan actionable.

  
  

3. Sumber-Sumber Big Data

Sumber big data sangat beragam dan berasal dari berbagai aspek kehidupan manusia. Salah satu sumber utama big data adalah media sosial, seperti Facebook, Twitter, Instagram, dan YouTube, di mana jutaan pengguna setiap hari berbagi teks, gambar, dan video. Selain itu, Internet of Things (IoT) juga menjadi sumber besar dalam menghasilkan data, melalui perangkat yang saling terhubung seperti sensor, kamera, dan alat-alat cerdas di rumah maupun industri.

Sumber lainnya adalah transaksi bisnis, yang mencakup data penjualan, logistik, dan operasional yang terus dihasilkan dalam jumlah besar oleh perusahaan e-commerce dan ritel. Data pemerintah seperti statistik demografi, catatan kesehatan, dan pendaftaran kependudukan juga menjadi salah satu sumber big data yang berharga.

Tidak ketinggalan, data ilmiah yang dihasilkan oleh eksperimen dan penelitian skala besar, seperti data genomik dan data dari penelitian astronomi, memberikan sumbangsih besar terhadap pertumbuhan big data.

4. Teknologi Pendukung Big Data

Pengolahan big data membutuhkan teknologi yang canggih dan mampu menangani volume dan kompleksitas data yang sangat besar. Salah satu teknologi utama yang mendukung big data adalah Hadoop, yang merupakan kerangka kerja open-source yang memungkinkan distribusi penyimpanan dan pemrosesan data di banyak komputer.

Selain Hadoop, ada juga Apache Spark yang terkenal dengan kemampuan komputasinya yang cepat dan efisien dalam memproses data secara real-time. Teknologi lainnya yang mendukung big data adalah NoSQL (Not Only SQL), sebuah sistem basis data yang dirancang untuk menangani data yang tidak terstruktur dan skala besar, seperti Cassandra, MongoDB, dan HBase.

Selain itu, cloud computing juga berperan besar dalam mendukung pengolahan big data, karena memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data dalam skala besar dengan fleksibilitas yang tinggi. Penyedia layanan cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform menyediakan infrastruktur dan alat-alat yang diperlukan untuk mengelola big data secara efisien.

5. Langkah-Langkah dalam Pengolahan Big Data

Untuk mendapatkan insight yang bermanfaat dari big data, ada beberapa langkah pengolahan data yang harus dipahami dan dilakukan oleh data scientist. Pertama, pengumpulan data dari berbagai sumber yang telah disebutkan sebelumnya. Data ini dapat berupa data real-time atau batch, tergantung pada kebutuhan analisis.

Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah pembersihan data (data cleansing). Data yang diperoleh sering kali mengandung noise, duplikasi, atau kesalahan lainnya yang perlu dihilangkan agar analisis berjalan efektif.

Langkah ketiga adalah penyimpanan data, di mana data disimpan dalam infrastruktur yang mendukung penyimpanan skala besar, baik dalam cloud maupun on-premise. Selanjutnya, data scientist akan melakukan analisis data menggunakan berbagai teknik seperti analisis statistik, machine learning, atau teknik-teknik visualisasi data.

Tools seperti Python, R, dan Tableau sering digunakan dalam tahap ini untuk mendapatkan insight yang berguna. Langkah terakhir adalah interpretasi dan penyajian hasil, di mana hasil dari analisis harus dipahami oleh pemangku kepentingan dan disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti dashboard atau laporan visual.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Wah ternyata sangat penting untuk paham big data bagi data scientist. SahabatDQ harus segera mempersiapkan diri untuk mempelajarinya. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi. Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!