5V Big Data: Panduan Komprehensif

Big Data adalah salah satu istilah yang paling luas dan berkembang pesat di kalangan pelajar. Ini bukan hanya istilah tetapi domain luas yang berhubungan dengan aset terpenting saat ini; data. Di era digital saat ini, perangkat dan manusia sama-sama bergantung pada data untuk memproses informasi. Dari profil Facebook sederhana hingga organisasi raksasa dengan jaringan global, data menggabungkan semuanya. Semua media komunikasi, transaksi, bisnis, dan organisasi tradisional berevolusi menjadi sarana digital untuk mengikuti perkembangan zaman. Ketergantungan pada data untuk mengatur banyak layanan lebih dari sebelumnya.

Pengambilan data merupakan masalah serius bagi industri yang mencoba mengikuti perubahan perilaku pelanggan, tetapi bagaimana dengan pengumpulan data?

Pengumpulan data tumbuh sebagai perhatian yang lebih besar atas pengambilan mengikuti jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan setiap hari dari berbagai sumber. Untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan memperluas layanan yang lebih baik, platform online mengambil data tetapi mengelola hal yang sama menjadi perhatian ketika data tersebut tumbuh secara besar-besaran. Selain itu, sebagian besar data bahkan tidak terstruktur tetapi sepenuhnya mentah, sehingga hampir tidak mungkin untuk mendapatkan nilai darinya. Big Data adalah yang membantu dalam menangani masalah data yang terus berkembang.

Mari selami dunia data besar untuk mengetahui lebih banyak tentang jenis data besar

Apa itu BigData?

Big Data mengacu pada sejumlah besar data yang dimiliki organisasi, dikumpulkan melalui berbagai sumber, yang tumbuh secara eksponensial. Sumber-sumber tersebut dapat berkisar dari e-commerce, media sosial, riwayat pencarian, transaksi, dan semua aktivitas digital lainnya yang diakses melalui perangkat digital. Big Data adalah kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur, yang terlalu rumit untuk digunakan, tetapi domain yang luas juga dilengkapi dengan baik untuk menghadapinya. Domain yang luas memperluas cara non-tradisional untuk menganalisis volume besar data dan mengekstrak nilai dari bentuk mentahnya untuk menuai wawasan berharga bagi bisnis dan organisasi.

Pengumpulan data hanya berharga selama perusahaan tahu bagaimana mengekstrak nilai dari mereka. Saat ini, mengambil data pelanggan hanyalah formulir survei, tetapi bagaimana dengan menggunakannya untuk meningkatkan sumber daya yang tidak mencukupi? Data mentah menjadi tidak berguna jika tidak ada wawasan yang dihasilkan darinya, dan data besar memperluas berbagai layanan untuk mengeluarkan data terkait, membantu dalam meningkatkan proses yang kurang. Pertumbuhan aksesibilitas digital telah mempermudah bisnis untuk menargetkan pelanggan mereka secara online dengan token yang dipersonalisasi dan penawaran yang dikuratori secara eksplisit untuk mereka melalui AI, media sosial, atau aplikasi internet lainnya. Namun, terlalu banyak data dapat mengakibatkan hasil nol jika aplikasi tidak akurat.

Instrumentasi Big Data menggunakan beberapa alat seperti analitik data untuk mengekstrak data relevan yang tidak dapat diperoleh oleh basis data manajemen tradisional. Kumpulan data besar ini dapat membawa perubahan signifikan pada bisnis apa pun. Oleh karena itu, memahami konsep data besar dapat sangat membantu Anda meningkatkan upaya Anda.

Karakteristik Data Besar

Untuk lebih memahami big data dan pengaruhnya terhadap berbagai usaha bisnis, karakteristik big data dibagi menjadi lima kategori, yang juga dikenal sebagai 5 V big data. Mari pelajari lebih lanjut tentang 5 V ini untuk memahami efeknya!

Volume

Volume data besar secara langsung mengacu pada ukurannya, terdiri dari sejumlah besar data yang dikumpulkan melalui berbagai sumber. Sumber-sumber ini dapat bervariasi dari media sosial, e-commerce, sensor, transaksi keuangan, dan banyak lagi. Volume data sangat penting dalam menentukan apakah itu termasuk dalam kategori data besar. Misalnya, data yang diambil melalui klik di situs web lokal relatif lebih rendah daripada yang dikompilasi oleh situs web e-niaga dalam sehari – keduanya signifikan untuk menghasilkan wawasan, tetapi ukuran data lebih besar di platform e-niaga daripada di situs web lokal .

Kecepatan

Laju aliran data di mana data dihasilkan adalah salah satu komponen kunci dari data besar. Aliran data yang berkesinambungan menentukan seberapa cepat dan luas data diproses dan memenuhi kebutuhan pelanggan. Kecepatan data secara efisien mengatur kontinuitas aliran data untuk memahami jumlahnya. Jika data tidak kontinu, itu tidak cukup besar untuk dipertimbangkan di bawah data besar. Sumber data yang paling menonjol adalah situs media sosial, mesin sensor, dan jaringan. Kecepatan lebih besar daripada volume karena aliran data berkecepatan tinggi selalu lebih disukai daripada banyak data dengan kecepatan lambat.

Variasi

V ketiga big data mengacu pada keragaman, yang mengatur keragaman data yang diterima. Sebelum digitalisasi cepat, bentuk data terbatas, mulai dari dokumen, pdf, dll, tetapi sekarang bentuk data lebih beragam. Gambar, video, dan GIF adalah beberapa elemen data yang sering digunakan yang dibagikan oleh jutaan orang. Keragaman data juga dibagi menjadi tiga kategori: data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Pentingnya keragaman relevan dengan organisasi pelayanannya. Misalnya, departemen layanan pelanggan harus memanfaatkan dan menganalisis data pelanggan dan bukan data penjualan.

Kebenaran

Kategori ini mengacu pada kualitas data yang diperoleh. Veracity mengacu pada ketidakpastian dan inkonsistensi data akumulasi yang sering menjadi berantakan dengan jumlah yang sangat besar dan sumber yang beragam. Sangat penting untuk memfilter dan terstruktur sesuai dengan domain yang relevan untuk memaksimalkan kumpulan data yang diberikan.

Nilai

Data yang relevan sangat penting untuk mengekstraksi wawasan yang bermakna. Analis mengatakan kualitas data yang buruk dapat lebih berbahaya daripada kebaikan, itulah sebabnya data yang dikumpulkan diproses melalui beberapa parameter untuk mengekstrak informasi berharga. Ilmuwan dan analis data menganalisis data mentah, yang diatur dan dibersihkan untuk mengambil informasi yang paling berguna. Data ini dianalisis lebih lanjut dan diproses dengan identifikasi pola untuk menentukan apakah itu berharga atau tidak.

Baca: Mengapa Menjadi Pengembang Big Data?

Perkuat Resume Anda dengan Program PG

Big data adalah industri yang berkembang pesat yang menawarkan peluang karir yang menguntungkan bagi para profesional teknologi secara global. India juga mengalami permintaan akan pakar data besar, yang pasti akan tumbuh di masa depan. Cara terbaik untuk memastikan Anda tetap relevan di dunia teknologi yang meningkat secara eksponensial adalah mengikuti tren industri terbaru, dan data besar adalah yang terdepan sekarang!

Pelajar yang mencari peluang karir big data dapat memperkuat resume mereka dengan kursus upGrad.

Program PG Eksekutif upGrad dalam Pengembangan Perangkat Lunak – Spesialisasi dalam Big Data menawarkan kesempatan kepada pelajar untuk memulai perjalanan big data mereka dengan kursus komprehensif mereka. Ditawarkan oleh lembaga terkemuka bangsa IIT-Bangalore, kursus ini dilengkapi dengan konten terbaik di kelasnya, disiapkan sesuai dengan praktik terbaik industri. upGrad memperluas kesempatan untuk belajar melalui proyek industri kehidupan nyata yang disponsori oleh perusahaan terkemuka secara global.

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.

40.000+ basis pelajar upGrad membuktikan nilainya sebagai salah satu portal pendidikan paling andal, jadi kunjungi upGrad untuk mengetahui lebih banyak!