Tutorial Big Data untuk Pemula: Semua yang Perlu Anda Ketahui

Big Data, sebagai sebuah konsep, telah muncul di hampir setiap percakapan tentang inovasi digital, Internet of Things (IoT), dan penelitian ilmu data. Namun, masih ada beberapa kebingungan tentang apa sebenarnya arti istilah ini. Dalam tutorial Big Data ini, kami bertujuan untuk mengklarifikasi semua yang perlu Anda ketahui sebelum memulai Big Data.

Sederhananya, data besar adalah pengumpulan, analisis, dan pemrosesan sejumlah besar data bervariasi yang muncul dari berbagai sumber. Kumpulan data besar ini dapat memberikan wawasan tentang perilaku manusia, dan menginformasikan praktik bisnis, strategi, desain produk, kecerdasan buatan, dan banyak lagi. Dalam tutorial Big Data ini, kami akan memandu Anda melalui konsep dan terminologi utama seputar kata kunci.

Tonton video youtube

Kami berharap pada akhir tutorial ini, Anda memiliki cukup ide untuk mengambil langkah pertama dalam perjalanan Big Data. Tapi, sebelum kita melanjutkan ke tutorial Big Data kita, mari kita lihat perbedaan antara data kecil dan Big Data.

Data kecil vs. Data Besar

Sangat mudah untuk memahami ruang lingkup data besar melalui perbandingan dengan data kecil. Data kecil adalah informasi yang dapat dikelola oleh satu mesin, atau dengan menggunakan metode analisis tradisional. Sumber dan dampak data ini dalam skala yang lebih kecil. Misalnya, log produksi dapat digunakan untuk mengembangkan laporan kinerja mingguan tentang produktivitas lini produksi; atau hasil survei dapat digunakan dalam laporan pemasaran tentang persepsi merek.

Untuk memahami perbedaan yang jelas antara kedua jenis data, yang harus kita lakukan adalah melihat beberapa statistik- pada tahun 2020, setiap orang di bumi akan menghasilkan 1,7MB data per detik, yang bersumber dari lebih dari 50 miliar perangkat yang terhubung ke internet. Volume data yang begitu besar, dari hampir banyak sumber, dapat digunakan untuk menginformasikan keputusan bisnis untuk seluruh industri, merestrukturisasi situs e-commerce, dan bahkan merevolusi pemberian layanan kesehatan.

Sekarang setelah Anda memiliki gambaran kasar tentang apa itu Big Data, mari kita ambil tutorial Big Data ini selangkah lebih maju dan berbicara tentang konsep inti.

Karakteristik Data Besar

Bagaimana Anda memproses data heterogen dalam skala besar, di mana metode analitik tradisional pasti gagal? Ini telah menjadi salah satu tantangan paling signifikan bagi para ilmuwan data besar. Untuk menyederhanakan jawabannya, Doug Laney, analis kunci Gartner, mempresentasikan tiga konsep dasar untuk mendefinisikan "data besar".

Volume

Ini adalah pembeda utama dalam hal sistem Big Data. Masing-masing dari kita memiliki jejak digital, dan jumlah kumpulan data yang dapat dikumpulkan dari masing-masing perangkat kita sangat membingungkan. Ambil Facebook misalnya- pada 2016, ada 2,6 triliun posting di platform jejaring sosial. Twitter masuk dengan 500 juta tweet per hari. Tambahkan ini ke semua perangkat digital lain yang terhubung dengannya, dan mudah untuk memahami bagaimana setiap manusia di planet ini menghasilkan rata-rata 0,77 GB data, per hari.

Kecepatan

90% dari data yang tersedia saat ini dihasilkan dalam dua tahun terakhir saja. 2,5 triliun byte data dihasilkan setiap hari, dan data ini diharapkan diproses secara real-time (atau mendekati real-time), untuk menghasilkan wawasan yang tidak akan dianggap berlebihan di dunia yang terus berubah. Inilah sebabnya mengapa analis data besar telah menjauh dari pendekatan berorientasi batch tradisional, dan telah mengadopsi analisis waktu nyata untuk memastikan mereka menghasilkan informasi yang relevan dengan situasi saat ini.

Variasi

Apa yang membuat sistem big data sangat relevan dengan bisnis dan komunitas adalah fakta bahwa ini adalah kumpulan data yang unik, karena muncul dari berbagai sumber, dan diproses menggunakan beragam metode. Data dapat bersumber dari umpan media sosial, perangkat fisik seperti Fitbit, sistem keamanan rumah, sistem GPS mobil, dan banyak lagi. Data itu sendiri sangat beragam - bisa berupa media kaya (foto, video, audio), atau log terstruktur dan data tidak terstruktur. USP data besar adalah bahwa ia mengkonsolidasikan semua informasi ini, terlepas dari asalnya, untuk menyediakan kumpulan data yang komprehensif dari setiap pengguna.

Tiga V telah digunakan untuk membedakan data besar sejak tahun 2001, tetapi narasi terbaru mendukung penambahan 'kebenaran, visualisasi, variabilitas, dan nilai' ke daftar ini, yang memperluas cakupan analisis data besar lebih jauh.

Itu tadi tentang karakteristik Big Data, selanjutnya pada tutorial Big Data ini, mari kita bicara tentang bagaimana membuat data ini workable dan mendapatkan insight darinya.

Bagaimana memahami data besar?

USP Big Data adalah berbagai wawasan yang dapat ditarik. Ini biasanya tidak dapat dilakukan melalui metode tradisional, karena banyak wawasan, tren, dan pola seringkali tidak jelas. Selain itu, teknologi analisis data kecil tidak cocok untuk volume besar dan variasi konten yang dihasilkan melalui metode data besar.

Untuk mengatasi hambatan ini, berbagai teknologi baru telah dikembangkan - yang paling populer adalah Apache Hadoop. Teknologi ini memanfaatkan komputasi berkerumun untuk menyerap informasi ke dalam sistem data, dan menghitung dan menganalisis data, dan memvisualisasikan aliran data.

Big Data telah menemukan tempat yang kuat di domain apa pun yang bisa dibayangkan dan akan salah jika tidak membicarakan keajaiban yang dilakukan Big Data ini.

Tonton video youtube
Mari kita selesaikan tutorial Big Data ini dengan berbicara tentang Aplikasi Big Data:

Aplikasi Big Data

• Pengembangan pribadi: Pada tingkat yang lebih individual, data besar digunakan untuk mengoptimalkan kesehatan individu. Ban lengan dan jam tangan pintar menggunakan data tentang siklus tidur, konsumsi kalori, tingkat aktivitas, dan lainnya untuk mengembangkan wawasan tentang peningkatan kesehatan pengguna - yang diumpankan kembali ke pengguna individu dengan cara yang dipersonalisasi.
• Periklanan: Perusahaan pemasaran menggunakan berbagai titik data, termasuk GPS, pola lalu lintas, pelacakan pergerakan mata, dll. untuk menentukan iklan apa yang lebih diminati orang, sehingga menentukan strategi pemasaran yang lebih akurat. Ini adalah terobosan dari strategi pemasaran tradisional, di mana penetapan harga adalah 'per tayangan' iklan.
• Optimalisasi rantai pasokan: Data besar memainkan peran besar dalam pengoptimalan rute pengiriman (perhatian besar bagi perusahaan seperti Amazon dan eBay), di mana data lalu lintas langsung, perilaku pengemudi, dll. dilacak menggunakan pengidentifikasi frekuensi radio, dan sistem GPS, untuk mengidentifikasi rute yang tepat untuk diambil, tergantung pada waktu hari dan tahun.
• Prakiraan cuaca: Aplikasi di ponsel digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang pola cuaca, secara real time. Dengan menggunakan kombinasi termometer ambien, barometer, dan higrometer, aplikasi ini dapat menghasilkan data real-time yang akurat untuk model prediktif, yang dapat sangat meningkatkan akurasi sistem prakiraan cuaca.
• Membangun infrastruktur kota pintar: Kota-kota sedang menguji coba sistem analisis data besar untuk mengembangkan infrastruktur kota pintar. California yang dilanda kekeringan menggunakan analitik data besar untuk melacak penggunaan air oleh konsumen, membantu mengurangi penggunaan air hingga 80%. Los Angeles telah mengurangi kemacetan lalu lintasnya sebesar 16% dengan memantau sinyal lalu lintas di sekitar kota.

Setiap tahun, Big Data semakin besar dan memperkuat cengkeramannya di setiap domain. Kami berharap tutorial Big Data ini dapat membantu Anda memahami hype di balik kata “Big Data”. Jika Anda tertarik untuk menyelam lebih dalam, ada banyak tutorial, kursus, dan sertifikasi Big Data yang akan membantu Anda melakukannya dengan baik.

Jangan menunggu lebih lama lagi, biarkan tutorial Big Data ini menjadi percikan yang Anda butuhkan untuk menjinakkan binatang buas yaitu data besar.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kuasai Teknologi Masa Depan - Big Data

Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Data Besar dari IIIT Bangalore