Menganalisis Big Data pada 4 Jenis Teknik Analisis Data, Apa Saja Ya?

Di zaman serba data seperti sekarang ini, memahami teknik analisis data menjadi informasi yang berguna merupakan salah satu pendorong kesuksesan karir. Terlebih saat ini volume data di dunia sangatlah besar, akan tetapi hanya 0,5% dari data tersebut yang benar-benar digunakan dan dianalisis untuk penelitian. Istilah volume data yang besar ini lebih dikenal dengan Big Data.

Big Data sendiri merupakan penerapan teknik dan teknologi khusus untuk memproses kumpulan data yang sangat besar. Kumpulan data ini umumnya sangat kompleks sehingga sulit untuk dianalisis menggunakan tools biasa. Disinilah pernah Big Data Analytics yaitu menjadi salah satu jenis teknik analisis data yang bervolume besar tersebut.

Big Data Analytics adalah ilmu untuk menggali wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari Big Data untuk membantu orang atau organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Teknik analisis data menggunakan pembelajaran mesin (Machine Learning), kecerdasan buatan/AI (Artificial Intelligence), statistik, dan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) untuk menemukan pola dalam data dan memanfaatkan alat-alat dari visualisasi data serta interaksi komputer dan manusia untuk membuat pola-pola ini dapat dimengerti oleh pengguna.

Sehingga dengan Big Data Analytics kita dapat melakukan pengambilan keputusan, pemodelan dan prediksi masa depan yang lebih baik.

Apa saja ya teknik-teknik yang dimiliki Big Data Analytics ini? Yuk kita lihat pembahasan berikut!

1. Association Analysis

Teknik Big Data Analytics yang pertama ini merupakan salah satu teknik analisis data yang sering digunakan dalam bidang Data Science saat ini. Teknik analisis data ini dapat mengenali kelakukan dari kejadian-kejadian khusus atau proses dimana hubungan asosiasi muncul pada setiap kejadian.

Konsepnya yaitu menghubungkan antar item dalam jumlah yang besar membentuk sebuah jaringan data yang kemudian dari sana diperoleh wawasan atau informasi. Analisis ini membutuhkan adanya input dalam format tertentu berupa data binomial (benar atau salah). 

Baca juga: Serba Serbi Karakteristik Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif

2. Data Mining dan Text Mining

Data Mining dan Text Mining merupakan jenis teknik analisis data yang sering digunakan oleh Big Data. Cara kerja dari Data Mining adalah memahami pola dan menemukan suatu yang bermakna dari kumpulan Big Data dengan menggabungkan metode statistik dan Machine Learning. Contohnya yaitu ketika ada data pelanggan kemudian data tersebut diolah untuk menentukan segmen mana yang paling memungkinkan tertarik kepada suatu penawaran produk.

Sedangkan Text Mining, akan menggali sebuah informasi dari sekumpulan dokumen teks yang tidak terstruktur untuk mengidentifikasi konsep, topik, keyword maupun atribut lainnya dalam data. Dengan teknologi ini, Data Scientist dapat menganalisa tulisan yang berada di web, kolom komentar, buku, dan bagian web lainnya seperti di Blog, Twitter, Instagram bahkan email yang berbasis teks untuk menemukan informasi yang berguna untuk menciptakan relasi perusahaan kepada calon pelanggannya.

3. Machine Learning

Dalam menganalisis data, mesin yang berbasis AI ini memungkinkan untuk secara cepat dan otomatis menghasilkan model yang dapat menganalisis data yang lebih besar dan kompleks, serta memberikan hasil yang umumnya lebih akurat bahkan dalam skala yang besar sekalipun seperti Big Data.

Potensi Machine Learning dalam menangani data dalam jumlah besar dan kemampuannya dalam ekstraksi pengetahuan dari Big Data tersebut menjadikan Machine Learning menghasilkan sebuah aplikasi yang sangat berguna seperti pendeteksi spam.

4. Predictive Analytics

Predictive Analytics merupakan sebuah teknik analisis data yang memberikan hasil prediksi tentang sesuatu yang akan datang sehingga perusahaan dapat memutuskan langkah apa saja yang harus dilakukan. Model ini digunakan untuk mengidentifikasi outcome berdasarkan pada riwayat data yang pernah digunakan dan algoritma prediksi untuk membantu dalam menentukan probabilitas dari apa yang akan terjadi berikutnya.

Contohnya adalah sistem rekomendasi yang dipakai di situs e-commerce, dari data pengunjung dan transaksi pelanggan, maka bisa diperkirakan barang apa saja yang pengunjung/pelanggan sekiranya tertarik untuk membeli. 

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

Ketika ingin menjadi praktisi data, kamu perlu mendalami tentang analisis data. Calon talent data harus mampu menganalisis berbagai jenis data dengan metode yang sesuai. Kemampuan ini tidak diperoleh secara instan melainkan dipelajari secara bertahap dan rutin.

Dengan kemajuan teknologi sekarang ini, kamu bisa dengan mudah menemukan materi serta contoh tentang analisis data. Selain itu bisa juga dengan mengikuti kursus Data Science seperti DQLab.

Modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kita bisa praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri tanpa harus menginstall aplikasi tambahan. Yuk buruan klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id untuk mengakses modul dan e-book gratis yang bisa diakses 24 Jam! Selamat belajar!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita