Analisa Big Data, Definisi dan Cara Kerjanya

Analisa Big Data, Definisi dan Cara Kerjanya

Analisa Big Data, Definisi dan Cara Kerjanya – Kolonginfo.com. Seperti namanya, big data didefinisikan sebagai kumpulan data yang sangat besar. Data besar bisa berukuran terabyte atau bahkan petabyte. Sama seperti data pada umumnya, big data tetap membutuhkan analisis, yang sering disebut dengan big data analytics.

Saat ini dunia sedang memasuki masa perkembangan teknologi yang pesat. Fenomena ini sebanding dengan pembangkitan data yang semakin besar dari waktu ke waktu.

Pembuatan data besar semacam itu mendorong pengusaha untuk mengelola data guna menghasilkan wawasan yang berguna bagi proses pengambilan keputusan bisnis.

Hal ini didukung oleh banyaknya sumber data gratis dan mudah diakses, sehingga perusahaan tidak perlu mengeluarkan banyak uang untuk lisensi sumber data yang seringkali sangat mahal.

Definisi Analisis Big Data
Sumber Image: unsplash.com

Definisi Analisa Big Data

Analisis big data adalah Sebuah proses yang biasa digunakan untuk mengekstrak wawasan yang berarti untuk menemukan tren pasar, preferensi pelanggan, korelasi yang tidak diketahui dengan pola tersembunyi.

Analisis data besar digunakan untuk mengungkap pola tersembunyi, tren pasar, dan preferensi konsumen untuk memfasilitasi pengambilan keputusan perusahaan. Selama proses analisis data besar, beberapa langkah dan teknik digunakan.

Cara Kerja Analisis Big Data
Sumber Image: unsplash.com

Cara Kerja Analisa Big Data

Tidak ada aplikasi khusus yang memungkinkan data besar terkumpul dengan sendirinya. Ini dapat dilakukan dengan beberapa cara dan kombinasi beberapa aplikasi atau perangkat lunak untuk dapat mengumpulkan semuanya.

Berikut cara kerja Analisa Big Data?

Baca Juga:  Apa Itu Big Data Analytics

Machine learning

Untuk mengumpulkan data, mesin berbasis AI digunakan sebagai mesin pencari. Mesin ini dengan cepat mencari dan mempelajari data yang akan diambil.

Mesin akan secara otomatis menghasilkan model lain yang dapat menganalisis data yang lebih besar, lebih kompleks, dan lebih akurat, serta mengirimkannya lebih cepat.

Manajemen data

Data harus ditinjau dan dikonfirmasi dengan instansi terkait sebelum diberikan kepada perusahaan.

Hal ini diperlukan agar data yang digunakan berkualitas tinggi dan tidak dipalsukan secara artifisial.

Data mining

Teknik data mining memungkinkan analis data untuk memeriksa data skala besar untuk menemukan pola dalam data. Hasil analisis ini dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan kompleks bagi perusahaan.

Dengan bantuan teknik data mining, analis dapat masuk ke semua jenis data, menandai hal-hal penting, dan menjadikan data sebagai salah satu solusi yang mempengaruhi pengambilan keputusan.

Hadoop

Hadoop adalah nama salah satu teknologi yang digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah besar. Hadoop sendiri merupakan software open source yang dapat digunakan untuk mentransfer data dengan cepat. Aplikasi ini biasanya digunakan untuk analisis Big Data.

In-memory analytics

Dengan menganalisis data menggunakan teknik in-system in-memory, analis data dapat dengan cepat mendapatkan wawasan tentang data.

Teknologi ini dapat dengan cepat menganalisis, membuat algoritme baru, membuat model baru, dan menghapus analisis yang dianggap salah.

Teknologi dikatakan tidak hanya mempengaruhi keputusan perusahaan, tetapi juga menciptakan berbagai skenario sebagai bahan pembelajaran.

Predictive analytics

Teknik ini menggunakan data, algoritma statistik, teknik machine learning untuk mengidentifikasi hasil berdasarkan data historis yang telah digunakan.

Analisis prediktif akan menghasilkan prediksi tentang apa yang akan terjadi di masa depan, sehingga memberi perusahaan lebih percaya diri dalam keputusan yang akan mereka ambil di masa depan.

Baca Juga:  Mengenal Lebih Dalam Mengenai Karakteristik Data Mining 2021

Text mining

Dengan teknologi ini, analis data dapat menganalisis artikel, kolom komentar, buku, dan bagian web berbasis teks lainnya di web.

Seringkali, penambangan teks akan dipasang di blog, twitter, survei, dan bahkan email untuk menemukan topik terpanas yang dapat membangun hubungan perusahaan dengan (calon) klien.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*