Simak Perbedaan Karakteristik Big Data yang Membedakan Dengan Data Biasa

Perkembangan zaman merupakan hal yang tidak bisa dihindari oleh siapapun. Setiap harinya akan selalu ada teknologi-teknologi yang baru dengan maksud mempermudah hidup kita. Salah satu teknologi yang sangat penting adalah big data. Konsep big data mungkin belum banyak dipahami, tapi manfaat big data telah banyak dirasakan, terutama bagi pengguna internet yang setiap saat mengakses informasi secara online.

Big data adalah kumpulan data yang sangat besar, kompleks dan terus bertambah setiap waktu. Data ini dihasilkan dari aktivitas internet yang makin rutin dilakukan, baik untuk tujuan pribadi maupun bisnis. Sebagai contoh, awalnya informasi penting dari Kamu mungkin berupa data nama, alamat dan nomor telepon. Namun saat ini, data yang Kamu miliki makin beragam, termasuk postingan di media sosial, riwayat belanja di marketplace, hingga pencarian di mesin pencari yang menunjukkan ketertarikan Kamu tentang suatu topik.

Oleh karena itu, penting untuk mampu mengelola big data dengan baik. Jadi, dapat dimanfaatkan untuk mendukung aktifitas Anda sebagai pribadi, apalagi untuk bisnis. Big data sendiri memiliki karakteristik yang beragam yang membedakan dengan kumpulan data biasa. Karakteristik dibagi jadi lima yaitu

1. Ukuran (Volume)

Volume dalam big data  ini diartikan sebagai kuantitas atau jumlah data yang dihasilkan dari banyak transaksi serta volume data yang disimpan.

Apa saja contoh data ini? Bisa berbentuk log history pengguna seperti history browser, pencatatan transaksi pada ecommerce, data ktp atau data penduduk indonesia, data pelanggan pada perbankan dan masih banyak lagi.

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

2. Variety

Variety ini artinya variasi tipe dan variasi sifat dari data, apakah data tersebut bersifat terstruktur / structured, semi terstruktur ataupun tidak terstruktur

• Structured data

  Data terstruktur / structured data adalah data yang mempunyai elemen-elemen yang dapat di akses seperti keys (primary key, relational keys, foreign key) untuk dapat dianalisis ataupun data yang disimpan pada format tertentu contohnya data yang berada pada relational database ataupun database SQL.

• Semi-structured data

  Informasi yang tidak disimpan dalam relational database tetapi mempunyai pattern atau terorganisir dengan rapi sehingga lebih mudah untuk di analisa, dengan sedikit pengolahan kita dapat menyimpan data ini ke dalam relational database contohnya data pada file XML dan csv yang sering dipergunakan untuk export data pada database.

• Unstructured Data

  Informasi atau data yang tidak terorganisir dengan baik karena sifat alaminya, atau tidak memiliki predefined data model  atau model yang sudah terdefinisi contohnya file gambar, suara, vidio, pdf, log files dan lainnya

3. Velocity

Velocity dalam big data ini artinya adalah kecepatan dalam men generate data, mengakses data serta memproses data. big data platform dan big data analytics software tentu harus dapat memproses banyak data secepat mungkin ketika ada request, Contohnya jika Kamu melakukan search dalam mesin pencarian google  kamu dapat melihat berapa banyak data yang diproses diatas kiri seperti œabout 1,000,000 results

4. Veracity 

Veracity berarti big data memiliki kerentanan dari sisi keakuratan dan kevaliditasan sehingga memerlukan kedalaman untuk menganalisis big data agar bisa menghasilkan keputusan yang tepat. Adapun, value berarti big data memiliki nilai yang sangat tinggi apabila diolah dengan cara yang tepat guna.

Berdasarkan penjelasan tersebut, jelas bahwa big data bukan hanya soal ukuran yang sangat besar namun juga memiliki karakteristik seperti jenis data sangat beragam dan laju pertumbuhan maupun frekuensi perubahan sangat tinggi.

5. Value

Value ini merupakan puncak dari  big data dan karakteristik yang paling penting dalam analisa bisnis. Value pada  big data ini bermaksud pada nilai pada data, nilai pada data ini juga bergantung pada isi data dan bergantung pada skill tim data analyst yang menganalisa data, dengan data dan pengolah yang tepat, big data ini dapat menghasilkan informasi yang sangat berharga untuk mengambil suatu keputusan.

Contoh value dalam  big data salah satunya adalah  informasi yang dapat dihasilkan oleh big data dalam use case satu data indonesia,  dengan satu data indonesia, pemerintah dapat mengambil berbagai data dari berbagai kementrian ataupun instansi, misalkan program ketahanan pangan indonesia.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnis

6. Pelajari Hal-hal Seputar Data Science 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.

DQLab menawarkan cara belajar yang terstruktur, berbasis proyek, dan cocok untuk pemula yang baru memulai belajar Data Science. DQLab menggunakan 4 konsep belajar.

• Pahami

  Konsep dasar Data Science

• Latihan

  Terapkan teori-teori yang telah dipelajari melalui Live Code Editor.

• Terapkan

  Bangun portofolio data dengan studi kasus yang sudah di approve oleh pakar data

• Bangun Relasi

  DQLab menyediakan sesi seminar yang diisi oleh Praktisi Industri yang berpengalaman dan bisa menjalin relasi dengan Data Scientist lainya.

Bergabung sekarang dan dapatkan module secara GRATIS dan masih banyak benefit lainnya jika belajar di DQLab.