Blog.YHT.Web.ID

Icon

Bosan adalah awal dari penciptaan perubahan.

Big Data dan Data Science, Sebuah Aksi

Re-package model bisnis yang berisi pengembangan dalam bisnis yang telah ada sebelumnya seiring perkembangan jaman lazim dilakukan. Banyak pembentukan istilah baru yang tentang penamaan bisnis, model, prosedur, bahkan tugas/jabatan. Memang seringkali tak lebih dari sekedar bentukan dari marketing. Namun sebagai sebuah pengembangan, tentunya perlu untuk diikuti sebagai acuan dalam berkomunikasi dengan pihak lain mengingat tren tersebut sedang berkembang. Salah dua diantara tren yang berkembang adalah Big Data dan Data Science.

Big Data, Data Science, Data-driven

Apakah itu Big Data dan Data Science? Big Data pada intinya adalah model penyimpanan dan pengelolaan data yang mendukung seluruh jenis data baik itu terstruktur maupun tidak terstruktur. Data Science merupakan metodologi dalam melakukan analisis dan ekstraksi data sehingga dapat menemukan insight, bukan sekedar informasi.

Dalam tulisan ini, saya akan menulis mengenai aksi dalam penerapan Big Data. Karena penyimpanan dan pengelolaan data merupakan hal yang utama di tengah arus aksi bisnis berdasar data-driven.

Data Riwayatmu …

Dulu

Ketika kita berbicara mengenai data, maka kita akan berbicara mengenai sebuah spread-sheet. Sebagian besar terdiri dari banyak sheet sesuai kebutuhan yang ada, berbentuk tabular. Dan ketika dibutuhkan sharing data, maka perkembangan dan adopsi database menjadi sebuah kebutuhan. Namun yang pasti adalah konsep tabular dalam data itu mutlak.

Konsep penyimpanan data berbentuk tabular ini terus berkembang dan menjadi standar baku dalam pengolahan data. Pengembangan perangkat yang dimulai dari basis data hingga perangkat pengolahan mengacu pada data tabular ini.

Kini

Jika kini kita membahas data, kita akan mendapati data non-tabular. Data non-tabular adalah data yang tidak dapat ditampilkan dalam bentuk tabel dengan baris dan kolom seperti data tabular. Contoh data non-tabular dapat berupa gambar, suara, video, atau teks yang tidak dapat ditampilkan dalam bentuk tabel. Data-data ini memerlukan perangkat khusus untuk melakukan analisis.

Pengolahan Data

Data processing adalah proses pengolahan data yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi data yang lebih berguna untuk tujuan analisis atau pengambilan keputusan. Proses ini dapat meliputi tahap-tahap seperti pengumpulan data, pembersihan data, pengolahan data, dan pembuatan laporan. Alat yang digunakan dalam proses ini meliputi perangkat lunak komputer, spreadsheet, dan basis data.

Dengan adanya Big Data, pengolahan data memerlukan teknologi dan metode khusus untuk menangani volume, kecepatan, dan variasi data yang besar. Teknologi yang digunakan dalam pengolahan data dengan big data meliputi teknologi cloud computing, teknologi distribusi data, dan teknologi analisis data. Metode yang digunakan meliputi metode analisis data terdistribusi, analisis data pada skala besar, dan analisis data real-time.

Pengolahan data dengan big data ini sangat penting dalam bidang seperti ekonomi, keamanan, dan kesehatan, di mana data yang besar dan kompleks digunakan untuk mengambil keputusan yang penting. Namun, pengolahan data dengan big data juga memiliki beberapa tantangan, seperti keamanan data, privasi, dan masalah etika.

Lebih Dekat dengan Big Data dan Data Science

Big data dan data science adalah dua istilah yang saling terkait, tetapi memiliki perbedaan dalam definisi dan aplikasinya.

Big data adalah kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat ditangani dengan alat pengolahan data tradisional. Big data sering digunakan untuk mengacu pada data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti log transaksi, sensor, media sosial, dan lainnya. Big data biasanya didefinisikan dengan tiga V: volume, kecepatan, dan variasi.

Data science adalah ilmu yang mempelajari metode dan teknologi untuk mengekstrak informasi dari data. Data science memanfaatkan teknologi big data dan metode analisis data untuk mengekstrak informasi dari data yang besar dan kompleks. Data science digunakan untuk mengekstrak informasi dari data untuk membuat keputusan yang lebih baik, menemukan pola yang tidak diketahui, dan meningkatkan efisiensi bisnis.

Jadi, big data merujuk pada volume besar data yang dikumpulkan, sementara data science merujuk pada metode dan teknologi yang digunakan untuk mengekstrak informasi dari data tersebut. Data science membutuhkan teknologi big data untuk menangani data yang besar, tetapi juga menambahkan metode analisis data dan pemodelan untuk mengekstrak informasi yang berguna.

Menuju Data-driven

Menjadi organisasi yang didorong oleh data (data-driven) dengan big data dan data science memerlukan beberapa langkah penting:

  1. Pengumpulan data: Organisasi harus mampu mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk data internal dan eksternal. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi big data seperti Hadoop dan NoSQL.
  2. Pembersihan data: Data yang dikumpulkan harus dibersihkan dan diperbarui untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang valid dan akurat.
  3. Analisis data: Data harus dianalisis dengan menggunakan metode data science yang tepat, seperti analisis statistik, analisis kluster, dan pemodelan prediktif. Ini akan memungkinkan organisasi untuk menemukan pola yang tidak diketahui dan mengambil keputusan yang lebih baik.
  4. Implementasi data: Informasi yang diperoleh dari analisis data harus diimplementasikan dalam operasi bisnis sehari-hari. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi seperti Business Intelligence (BI) dan sistem pengambilan keputusan.
  5. Monitoring dan pemeliharaan yang berkelanjutan: Organisasi harus terus memantau dan memelihara sistem mereka untuk memastikan bahwa data yang digunakan adalah data yang valid dan akurat, dan bahwa hasil analisis data masih relevan.

Langkah-langkah di atas memerlukan investasi dalam teknologi, sumber daya manusia, dan proses yang tidak sedikit. Namun, biaya investasi ini dapat meningkatkan efisiensi bisnis, meningkatkan efektivitas keputusan yang dibuat, dan menaikkan keunggulan kompetitif bisnis dalam jangka panjang.

Tetap akan menjadi Tantangan Big Data dan Data Science

Menjadi organisasi yang data-driven adalah proses yang berkelanjutan, mengingat data yang dikumpulkan terus meningkat dan teknologi terus berkembang. Oleh karena itu, organisasi harus terus meningkatkan proses dan teknologi yang digunakan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi. Beberapa hal yang perlu diperhatikan agar proses berkelanjutan dapat tetap berjalan dengan efektif dan efisien:

  1. Otomatisasi: Otomatisasi dapat digunakan untuk mengefisiensikan proses bisnis yang sebelumnya dilakukan secara manual. Ini dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi human error.
  2. Integrasi data: Integrasi data dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas dan validitas data yang digunakan dalam analisis. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi seperti ETL /ELT, hadoop environment dan data warehousing pada umumnya.
  3. Visualisasi data: Visualisasi data dapat digunakan untuk membuat data lebih mudah dipahami dan diterima oleh staf organisasi. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan alat seperti dashboard dan infografis. Banyak perangkat yang khusus dibuat untuk kegiatan visualisasi data yang biasa di-bundle dalam perangkat business intelligence.
  4. Peningkatan keamanan data: Keamanan data harus menjadi prioritas untuk menjaga privasi dan melindungi data dari akses yang tidak sah. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi seperti enkripsi dan autentikasi yang tepat.
  5. Penerapan AI dan Machine learning: Organisasi dapat menerapkan teknologi AI dan machine learning untuk meningkatkan analisis data untuk menemukan pola yang tidak diketahui dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode seperti analisis kompetitif dan analisis prediksi.

Pengembangan dan Perbaikan Berkelanjutan, Action!

Tidak ada kalimat yang lebih tepat yang mungkin bisa saya sarankan selain pengembangan dan perbaikan berkelanjutan dalam mengembangkan organisasi yang data-driven. Manajemen diharapkan tetap memberikan dukungan dalam pengembangan dan perbaikan mengingat investasi yang dikeluarkan tidak sedikit dan banyak aspek perlu diperhatikan didalamnya.

Silakan buat blueprint pengembangan dan perbaikan ini. Dimulai dengan langkah kecil yang memasukkan proses analisis dalam alur data yang ada, memperbaiki dan mengembangkan yang kurang. Perlu aksi dan konsistensi.

Note: Terima kasih kepada openai. Artikel yang sudah menahun dalam draft ini akhirnya jadi.

Kategori: /artikel

Tag:

Leave a Reply