Selasa, 19 Maret 2019

Big Data Analysist

Posted on Maret 19, 2019by


Data mempunyai peran yang cukup strategis dalam sebuah pengambilan keputusan. maka dari itu, pihak yang dapat mengolah dan memanfaatkan data tersebut dalam volume besar, beragam, memiliki tingkat kompleksitas tinggi dan penambahan data yang cepat dapat mengambil keuntungan yang besar.maka dari itu mulai muncul istilah Big Data

Big data muncul di tahun 2005 setelah diumumkan oleh O’Reillu Media. Namun sebenarnya penggunaan data dan kebutuhan untuk memahami data tersebut sebenarnya sudah ada sejak jaman dulu (Aryasa, 2015) Banyak pihak yang mencoba memberikan definisi terhadap Big Data (Chandarana, Parth, & Vijayalakshmi, 2014)





IBM di situs resminya mendefinisikan Big Data ke dalam tiga istilah yaitu 3V: volume, variety, velocity, dan ada yang menambahkan unsur V lainnya seperti veracity dan value.
  • Volume terkait dengan media penyimpanan data yang sangat besar bahkan tidak terbatas hingga satuan petabytes atau zettabytes
  • Variety terkait dengan berbagai tipe atau jenis data yang dapat diolah mulai dari data terstruktur hingga data tidak terstruktur
  • Velocity terkait dengan kecepatan memroses data yang dihasilkan dari berbagai sumber
  • Veracity terkait dengan ketidakpastian / kebenaran sebuah data
  • Value terkait dengan manfaat / nilai dari informasi yang dihasilkan.
Terminologi Big Data sering dikaitkan dengan data science, data mining, maupun data processing. Namun, Big Data melibatkan infrastruktur dan teknik data mining atau data processing yang lebih canggih dari sebelumnya. Dalam mengimplementasikan teknologi Big Data di suatu organisasi, ada 4 elemen penting yang menjadi tantangan, yaitu data, teknologi, proses, dan SDM (Aryasa, 2015)
  • Data : Deskripsi dasar dari data menunjuk pada benda, event, aktivitas, dan transaksi yang terdokumentasi, terklasifikasi, dan tersimpan tetapi tidak terorganisasi untuk dapat memberikan suatu arti yang spesifik. Data yang telah terorganisir sehingga dapat memberikan arti dan nilai kepada penerima, disebut informasi. (Rainer, Kelly, & Cegielski., 2009).
  • Teknologi : Hal ini terkait dengan infrastruktur dan alat dalam mengoperasikan Big Data, seperti teknik komputasi dan analitik, dan media penyimpanan. Biasanya, organisasi tidak akan mengalami kendala yang berarti dalam hal teknologi karena teknologi bisa didapatkan dengan membeli atau kerjasama dengan pihak ketiga.
  • Proses : Dalam proses mengadopsi teknologi Big Data dibutuhkan perubahan budaya organisasi. Misalnya, sebelum adanya Big Data, seorang pimpinan dalam menjalankan organisasi, melakukan pengambilan keputusan hanya berdasarkan ‘intuisi’ berdasarkan nilai, keyakinan atau asumsinya. Namun setelah adanya teknologi Big Data, pimpinan mampu bertindak “data-driven decision making” artinya mengambil keputusan berdasarkan data yang akurat dan informasi yang relevan.
  • SDM : Dalam mengaplikasikan teknologi Big Data dibutuhkan SDM dengan keahlian analitik dan kreativitas yaitu kemampuan/keterampilan untuk menentukan metode baru yang dapat dilakukan untuk mengumpulkan, menginterpretasi dan menganalisis data, keahlian pemrograman komputer, dan ketrampilan bisnis yaitu pemahaman tentang tujuan bisnis. 

Big Data Analysist

Terdapat dua teknik untuk menganalisis big data, yaitu :

The Store and Analyze Approach


Teknik ini mengintegrasikan sumber data ke dalam consolidated data store untuk menganalisa data tersebut. pendekatan ini digunakan oleh sistem data warehouse tradisoinal agar dapat menghasilkan data analisis. consolidated data store umumnya berupa enterprise data warehouse yang dikelola Relational DBMS atau multidimensional DBMS.
Dua hal penting untuk mendukung Store and analyze approach adalah
  • Relational DBMS yang dioptimalkan untuk menganalisis data (sering disebut juga dengan Analytic RDBMS atau ARDBMS.
  • Non-relational system (kadang disebut dengan NoSQL systems) yang digunakan untuk memproses multi-structured data. Non-relational system dapat digunakan untuk menghasilkan suatu analisis dari big data, atau untuk pra-proses big data sebelum dikonsolidasikan ke dalam data warehouse
The Analyze and Store Approach
Teknik ini akan menganalisa data yang terdapat pada proses bisnis, seperti network dan system. Hasil dari analisa kemudian dipublikasikan pada interactive dashboards dan dipublikasikan kembali ke data store untuk diakses pengguna, dan menghasilkan historical reporting dan analisa tambahan lainnya.

Sumber :
Aryasa,  K.  (2015).  Big  Data:  Challenges  and Opportunities.  In  Workshop  Big  Data Puslitbang Aptika dan  IKP, tanggal  19 Mei 2015. Puslitbang Aptika dan IKP.
Chandarana,  Parth,  & Vijayalakshmi, M.  (2014). Big  Data  analytics  frameworks:  Circuits, Systems,  Communication  and  Information Technology  Applications  (CSCITA).  In International  Conference  on  IEEE  2014. IEEE.