Assalamualaikun warahmatullahi wabarakatuh, hay teman-teman semuanya semoga kita sehat selalu dan dalam lindungan Allah, jadi di blog kali ini saya akan membahas mengenai big data analytics.

• BID DATA

Seperti yang kita ketahui dari video tersebut, ketika kita membuka google trends dan mencari kata-kata big data dalam 12 bulan atau setahun diseluruh dunia memiliki trend yang linier cukup mendatar tetapi perlahan naik karena selalu adanya pertanyaan mengenai big data. Big data lebih banyak diminati atau rasa ingin tahu lebih, dan dicari tahu dari pada database.

Big data adalah istilah umum untuk segala himpunan data (data set) dalam jumlah yang sangat besar, rumit dan kadang tidak tersrtuktur sehingga sukar ditangani jika hanya menggunakan pemrosesan data biasa (tradisional). Data juga dapat diartikan sebagai pertumbuhan data dan informasi yang eksponensial dengan kecepatan dalam pertambahannya dan memiliki data yang bervariasi sehingga menyebabkan tantangan baru dalam pengolahan jumlah data besar yang heterogen dan mengetahui bgaimana cara memahami semua data tersebut. Dibawah ini adalah ilustri bermacam-maca sumber data baik, suara, teks, video, geograpic dan format, video dengan format yang beragam, ini tentu dibutuhkan teknologi yang tidak sederhana.

jadi, Big Data Analityc adalah kegiatan untuk mengumpulkan sejumlah besar data dari berbagai sumber untuk memprediksi, membuat pola, trend, bahkan memodelkan masa depan. Dan kita harus mengetahui perbedaan antara big data dan database biasa, big data diperlukannya kemampuan yang cukup tinggi untuk bisa membuat pola, memodelkan membuat trend dari data yang besar. Berbeda dengan statistik yang sederhana menggunakan regresi linier atau tame series, dan disini akan lebih dominan kepada teknik-teknik linier walaupun statistik yang standar. Big Data Analityc memerlukan pemahan yang mendalam dalam ilmu matematika statik, AI, bidang ilmu umum dan ilmu yang menyangkut tentang big data analityc.

Dan apa itu Big Data Analysis yaitu merujuk metode, alat, serta aplikasi yang digunakan untuk mengumpulkan, memproses, dan memperoleh wawasan dari berbagai himpunan data berkecepatan tinggi dan volume tinggi, big data analysis pada masa lampau, contohnya laporan kegiatan dan laporan keuangan yang bersifat setempat, lokal dan terbatas.

• Jenis Data

Data konvesional atau database, contohnya :

1. data kecelakaan disuatu wilayah
2. data keuangan perusahaan
3. data murid disuatu sekolah

software yang digunakan adalah : PYthon, R, SPSS, Excel, SmartPLS, atau jika susah maka dibantu oleh progamming.

Big data yaitu data yang yang dapat mencakup informasi seluruh dunia dalam waktu yang terus menerus (setiap saat), contohnya yaitu data cuaca dunia ataupun perusahaan, data di media sosial yang selalu berubah yang terupdate terkini (FB, Yt, twitter, tiktok, instagram dan sebagainya), software yang digunakan adalah phyton, hadup, casandra, greemplam database. Data konvesional secara prinsip sama juga dengan big data maupun database (ada profesional yang menghandle), untuk database sendiri ada arsitek data (data arcitect), fungsinya untuk: merancang struktur data (susunan data), jenis data, relasi antar data-data menjadi database (ini sangat penting) sistem, lalu perekyasa data (data enginer): membangun data (membangun data yaitu bangunan atau gedung yang sudah dirancang tadi lalu dibangun oleh tukang dan menguji kekuatan pada gedung tersebut), dan database administrator (pemanfaatan database) orang yang mengelola rumah, ataupun gedung yang sudah dibelinya untu dirawat dan dipakai. Untuk big data sendiri sama juga profesional yang handle seperti yang disebutkan tadi dan big data sangat membutuhkan mesin dengan pengelolaan yang cukup besar dan diperlukan pengelolssn ysng otomotis.

Big data sendiri memiliki tiga istilah yaitu: volume (besar jumlah data), velocity (cepat perubahan data), variety (besar variasi data) dan beberapa literatur ditambahkan veracity. Teknologo big data saat ini sudah sampai petabytes, exabytes yang berasal dari macam-macam web, data mobile, dan sosial media yang sangat menyumbang cukup besar oleh karena itu membutuhkan teknik map an reduce contoh, batch processing, stream processing. Penyimpanan big data bisa pada,warehouse storage, cloud storage, kombinasi beberapa storage dan metode penyimpanan, lalu manfaat big data, hemat biaya, lebih cepat dan baik dalam pengambilan keputusan, mempercepat hadirnya layanan (efektivitas).

Keterkataitan big data dengan ahli (AI Artificial Intelligence) dan data sains, big data sendiri beririsan dengan AI (machine learning, deep learning), kalau dengan ilmu sains yaitu bagaimana cara merancang struktur susunan tersebut. Inilah yang dapat saya pahami dengan video yang saya tonton tersebut.