Big data saat ini menjadi perbincangan yang populer di dalam dunia teknologi informasi. Secara definisi big data merupakan kumpulan data besar dan kompleks yang bisa dianalisis untuk menghasilkan insight bisnis yang lebih optimal (Sumber: SAS). Hal terpenting di big data bukan hanya seberapa besar jumlah data yang ada, namun adalah cara kerja big data yang dilakukan sehingga bisa menjadi insight yang berguna bagi langkah perusahaan ke depannya.
Big data memiliki berbagai fungsi penting dalam dunia bisnis, secara umum ada beberapa fungsi big data untuk perusahaan:
- Membantu perusahaan untuk menganalisis pasar dan pelanggan sehingga bisa memahami perilaku dan preferensi pelanggan agar bisa mengembangkan produk dan layanan yang menarik bagi pelanggan
- Mengidentifikasi serangan cyber yang mencurigakan dan memperkuat sistem keamanan untuk melindungi data penting perusahaan
- Menemukan berbagai cara baru untuk meningkatkan kualitas produk dan layanan bisnis yang lebih baik dan lebih menarik bagi pelanggan
- Menemukan peluang baru di pasar atau menemukan kebutuhan pelanggan yang masih belum terpenuhi
- Membantu perusahaan mengurangi risiko bisnis dengan memperkuat analisis risiko
Selain mengetahui definisi dan manfaat big data bagi bisnis, kamu juga harus mengetahui cara kerja big data dan prospek karier di bidang big data. Simak penjelasan lengkapnya di artikel ini!
Cara Kerja Big Data
Ada beberapa pembagian metode data mining, diantaranya:
Cara Kerja Big Data: Pengumpulan Data
Data yang dimiliki perusahaan tentunya berasal dari berbagai sumber mulai dari transaksi bisnis, data pelanggan, media sosial, dan lain sebagainya. Data yang dikumpulkan juga biasanya bersifat:
- Data terstruktur = Data yang pemformatan, tata letak, hingga angkanya berada dalam bidang atau tempat yang datanya bisa diproses, contohnya database atau tabel Excel
- Data tidak terstruktur = Data yang tidak memiliki bentuk atau struktur khusus dan belum bisa dianalisis langsung, contohnya postingan media sosial atau email
- Data semi terstruktur = Dara yang berisi format gabungan dari data terstruktur dan tidak terstruktur, contohnya file dapat bentuk format csv, xml, json, dll
Berbagai data yang jenisnya berbeda ini kemudian akan disimpan dalam sistem penyimpanan data yang disebut data warehouse atau data lake.
Cara Kerja Big Data: Pemrosesan Data
Cara kerja big data selanjutnya adalah pemrosesan data yang dikumpulkan kemudian akan diolah untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Pemrosesan data ini melibatkan beberapa proses seperti:
- Data cleaning = Memastikan konsistensi, kegunaan, dan kebenaran suatu data yang ada dalam dataset
- Data transformation = Proses mengubah struktur, format, atau nilai data dari satu format ke format lainnya
- Penyatuan data = Proses menyalurkan data dari berbagai sumber
Tentunya, dalam pemrosesan data ini perusahaan membutuhkan berbagai teknologi seperti cloud computing, pengolahan paralel, atau memori berdistribusi.
Cara Kerja Big Data: Analisis Data
Cara kerja selanjutnya setelah data diproses adalah dijadikan bahan untuk analisis. Biasanya proses analisis data bisa dilakukan dengan berbagai metode diantaranya:
- Analisis statistik = Proses pengolahan data yang meliputi pembersihan, pemeriksaan, pemrosesan, hingga pemodelan data
- Analisis prediktif = Proses pengolahan data secara historis dan terkini untuk prediksi masa depan
Analisi data ini nantinya bisa membantu organisasi dalam mengidentifikasi pola dan tren pada data, membuat prediksi, hingga mengidentifikasi masalah dan peluang bisnis.
Baca juga: Bocoran Materi Big Data Untuk Training Perusahaan
Tools yang Diperlukan dalam Cara Kerja Big Data
Untuk mempermudah cara kerja big data, ada beberapa tools yang dapat digunakan, diantaranya:
Apache Hadoop
Framework open source ini bisa digunakan untuk mengelola data dan menganalisis data yang besar dan kompleks. Hadoop memiliki komponen Hadoop Distributed File System (HDFS) yang digunakan untuk menyimpan data dan komponen MapReduce yang digunakan untuk memproses data secara paralel.
Apache Spark
Apache Spark bisa digunakan untuk berbagai jenis analisis data mulai dari pemrosesan machine learning, stream data, hingga graph processing. Spark juga memiliki fitur-fitur seperti SQL yaitu streaming data processing dan machine learning library.
NoSQL Databases
Tools ini dirancang untuk mengelola data yang besar dan tidak terstruktur dan untuk menyimpan data dari berbagai sumber. Beberapa contoh NoSQL database yang banyak digunakan adalah MongoDB, HBase, dan Cassandra.
Rekomendasi Pelatihan Big Data
Jika kamu tertarik untuk mempelajari lebih banyak mengenai cara kerja hingga tools big data, kamu bisa belajar dengan mentor expert Digital Skola. Di kelas ini kamu akan dapat fasilitas lengkap seperti:
- Connecting the Jobs
- 7 personal projects
- 1 portofolio end-to-end
- Professional branding
- Personality & career assessment
Penasaran dengan informasi lengkap mengenai kelas ini? Klik button di bawah ini!
