Yuk, Kenali Proses Wajib dan Contoh Penerapan Big Data Analytics!

Segala aktivitas yang muncul dengan menggunakan perangkat teknologi dan fasilitas komputerisasi akan menghasilkan data. Data yang bisa berbentuk teks, video, gambar ataupun foto bertambah setiap tahunnya dan berjumlah sangat besar. Hal tersebut menyebabkan data yang berjumlah besar itu tidak bisa dikelola hanya menggunakan perangkat konvensional, melainkan harus menggunakan big data. Big Data menjadi solusi pengelolaan yang sangat baik untuk menjadi bentuk efisiensi perkembangan industri bagi data.

Big Data Analytics menjadi sebuah hal yang sangat dibutuhkan oleh perusahaan agar dapat meningkatkan penjualan produknya. Perkembangan teknologi yang semakin pesat membuat banyak perusahaan mulai beralih ke teknologi digital dan terus mengembangkan dirinya dalam mencari potensi-potensi yang dapat membuat perusahaan semakin maju. Internet dan smartphone menjadi salah satu alat yang dimanfaatkan oleh perusahaan untuk mendapatkan data potensial tersebut. 

Kali ini, DQLab akan mengajak sahabat data untuk mengenal proses wajib serta contoh Big Data Analytics melalui penjelasan dibawah ini. Yuk, langsung simak aja!

1. Mengenal Big Data Analytics

Big Data Analytics merupakan suatu kegiatan analisis big data yang menggunakan serangkaian proses. Tentu saja, proses yang digunakan harus terstruktur agar hasil yang diharapkan dari proses pengolahan data memiliki value yang sangat baik. Hasil ini nantinya akan digunakan untuk mendukung banyak sekali pembuatan keputusan. Keputusan yang baik akan dihasilkan oleh insight pengolahan data yang sangat baik. Big Data menjadi solusi pengelolaan yang sangat baik untuk menjadi bentuk efisiensi perkembangan industri bagi data. Big data bukan sebuah teknologi yang berdiri sendiri namun merujuk pada sistem teknologi yang melibatkan himpunan data yang begitu beragam, cepat berubah dan berukuran super besar dengan segala kompleksitasnya

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

2. Proses Wajib Pengolahan Big Data

Keputusan yang baik akan dihasilkan berkat insight pengolahan data yang sangat baik. Untuk menghasilkan insight yang baik, tentu kamu memerlukan rincian proses yang mendukung pembuatan keputusan bisnismu. Beberapa proses pengolahan data ini seperti capture, clean, dan consume. Berikut adalah penjelasan ketiga proses tersebut :

• Capture

  Langkah awal dalam pengolahan data adalah penarikan data atau import data. Proses awal ini bisa kamu lakukan dengan menggunakan data statis atau dinamis. Beberapa contoh data statis adalah file csv, excel, tsv, atau ods. Selain itu, kamu juga bisa melakukan penarikan data secara langsung dengan menggunakan library RMySQL pada pemrograman R. 

• Clean

  Salah satu proses pengolahan data yang memakan waktu cukup lama adalah proses atau tahapan kedua yaitu clean data. Pada tahapan ini akan diawali dengan melakukan summary data, profiling data, hingga melakukan standarisasi data, dan enrichment data.

• Consume

  Tahapan terakhir pada proses pengolahan data adalah consume. Pada tahapan ini kamu sudah bisa menerapkan beberapa teknik pengolahan atau metode pengolahan data yang kamu butuhkan untuk memunculkan insight kamu. Sehingga pada tahapan ini kamu dapat menentukan bagaimana memperoleh insight yang baik dan berguna bagi industri bisnismu.

3. Contoh Penerapannya

Big Data Analytics memiliki beragam manfaat khususnya bagi perusahaan. Contoh penerapannya yang paling umum dilakukan adalah mengidentifikasi kesempatan-kesempatan baru perusahaan. Apakah kamu pernah melihat iklan sponsor atau yang kerap disebut sebagai sponsored post lewat di timeline instagram milikmu? Anehnya, sponsored post yang lewat di timeline tersebut adalah preferensi yang sesuai denganmu. Hal tersebut membuat kamu tertarik dan langsung membukanya, kan?

Kesempatan itu dimanfaatkan oleh perusahaan yang menggunakan Big Data Analytics. Selain mendapatkan keuntungan, customer pun akan senang apabila menemukan rekomendasi sesuai dengan kebutuhan atau hal-hal yang mereka sukai.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnis

4. Yuk, Persiapkan Skill Data Scientist dan Data Analyst Bersama DQLab!

Berbagai skill tentu diperlukan untuk menghadapi persaingan Data Scientist ataupun Data Analyst yang semakin ketat. Kemampuan dan skill harus terus diasah untuk menjadikan dirimu lebih menarik dan berkualitas. 

Tenang sahabat data! Gaperlu takut ketinggalan untuk asah dan update skill kamu! Yuk mulai belajar Data Science dan berbagai program lainnya secara fun dan praktis bersama DQLab. Caranya gampang, mulai sign up di DQLab.id sekarang dan nikmati pengalaman belajar yang seru dan aplikatif!

Selamat persiapkan skill dan kemampuanmu Sahabat DQLab!