Header Ads Widget

Ticker

6/recent/ticker-posts

6 Langkah Penerapan Big Data Analytics

 

Langkah Penerapan Big Data Analytics

Dilansir dari Payumoney ada enam langkah dalam penerapan big data analytics. Langkah-langkah ini biasanya disebut sebagai The 6 Steps. Apa saja itu?  Yuk simak, biar pintar

1. Data mining

Ada dua hal yang difokuskan dalam big data analytics yaitu data mining dan data extraction.

Secara sederhana, data extraction adalah sebuah proses pengumpulan data dari halaman web ke dalam database. Sementara itu, data mining adalah sebuah proses identifikasi dari insight yang berharga dari database.

2. Data collection

Big data tidak memiliki tombol “End”, sehingga data yang masuk ke dalam database akan terus bertambah seiring dengan pertumbuhan dunia.

Tidak hanya bertambah karena adanya data baru, data extraction harus terus dilakukan untuk mengumpulkan perubahan data yang terjadi dari tiap orang.

Data extraction akan memberikan info sedetail-detailnya dari setiap orang dan menciptakan berbagai macam skenario.

3. Data storing

Menyimpan sebuah data, apalagi data yang besar tentunya tidak bisa sembarangan.

Storage untuk penyimpanan data yang baik menyediakan infrastruktur yang memiliki mesin analisis data terbaru. Tak hanya itu, storage yang baik juga serta ruang penyimpanan dengan ukuran besar.

Banyak software yang digunakan untuk menyimpan data berskala besar. Beberapa contohnya adalah Hadoop, Cloudera, dan Talend.

4. Data cleaning

Data yang didapat dari proses big data analytics didapatkan secara keseluruhan melalui internet. Dari 100% data yang sudah didapatkan, kemungkinan ada 30%-40% data yang tidak akurat dan tidak dibutuhkan oleh perusahaan.

Maka dari itu, dibutuhkan data cleaning alias pembersihan data untuk menyaring data mana yang dibutuhkan atau tidak. Dari hal ini, data analyst tak perlu repot menganalisa dan mengira-ngira lagi data mana yang harus dipakai.

Melalui langkah ini, data analyst akan langsung mendapatkan data yang sesuai dengan kemauan perusahaan karena sudah tersortir secara otomatis.

5. Data analysis

Bagian terbesar dari big data analytics tentu saja analisis data. Ketika menganalisis data, data analyst akan masuk ke dalam pola sampai kebiasaan para audiens dan mencari mana yang paling dibutuhkan oleh klien.

Analisi merupakan proses mempertanyakan pertanyaan yang spesifik dan mencari jawaban yang benar. Qubole dan Statwing diklaim menjadi alat analisis yang sangat powerful untuk proses ini.

6. Data consumption

Data digunakan untuk keperluan dan kebutuhan yang berbeda oleh perusahaan, pemerintah, instansi bahkan organisasi.

Pertanyaannya, apakah semua orang dapat mengakses big data dan membuka data lewat internet? Tentu saja tidak bisa. Untuk melakukannya dibutuhkan data analyst yang handal dan mengerti bagaimana mengolah sebuah data.

Sumber: Payumoney

Posting Komentar

0 Komentar