Mengenal Big Data Analytics dan Prospek Keprofesian dalam Bidang Big Data Analytics

Selamat pagi, siang, sore, dan malam pengunjung Timi's Blog yang budiman, baik hati, dan tidak sombong 💓. Nah, di posting yang sebelumnya kita sudah membahas tentang Kunjungan Data Center di Institut Teknologi Bandung. Pada kesempatan kali ini, saya akan membahas tentang Big Data Analytics dan Prospek Keprofesian dalam Bidang Big Data Analytics. Topik ini menarik sekali dibahas karena big data analytics merupakan salah satu teknologi yang ada pada revolusi industri 4.0. Saya cukup tertarik dengan bahasan ini setelah kuliah II4471 Kapita Selekta STI dari Bapak Arry yang disampaikan pada Jumat, 14 September 2018. Oke, langsung saja kita kupas tuntas tentang big data analytics dan prospek keprofesian dalam bidang tersebut.

Apa itu Big Data Analytics?

Berikut ini beberapa pendapat tentang definisi dari big data analytics.

• Menurut SAS, Big data analytics adalah teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk menguji sejumlah data yang sangat banyak dan beragam untuk menemukan pola tersembunyi, wawasan, dan informasi lainnya. 
• Menurut Noviardi Syamsu, Big data analytics adalah proses meneliti, mengolah data set yang besar (big data) untuk mengetahui pola yang tersembunyi, korelasi antar data yang tidak diketahui, preferensi pelanggan, informasi bisnis, dan lain-lain.
• Menurut Technopedia, Big data analytics adalah strategi untuk menganalisis data dalam jumlah yang besar. Data tersebut berasal dari berbagai sumber, termasuk jejaring sosial, video, gambar digital, sensor, dan catatan transaksi penjualan. Tujuan dari kegiatan big data analytics adalah untuk menemukan pola dan korelasi yang mungkin tidak terlihat yang mampu memberikan wawasan bagi penggunanya. 

Jadi, menurut saya sendiri bisa disimpulkan bahwa big data analytics adalah proses dimana kita mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis dataset dengan jumlah yang besar untuk menemukan pola, korelasi, dan pengetahuan yang belum ditemukan sebelumnya dari data yang didapatkan dari berbagai sumber, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.

Kenapa sih Big Data Analytics?

Yang sering menjadi pertanyaan kita, apa sih manfaat big data analytics? ngapain sih harus nelusuri dan memproses dataset yang banyak? Sebenarnya kalian bisa bayangkan aja kalian lagi mencari emas asli diantara tumpukan emas yang ada. Nah sama sebenarnya big data analytics itu ya tujuannya untuk menemukan informasi atau pengetahuan penting dari sekian banyak data-data yang disimpan dalam big data. Nah untuk memperjelas, berikut ini adalah penjelasan mengapa sih harus big data analytics. 

Berdasarkan gambar yang diperoleh dari https://www.sas.com/en_hk/insights/analytics/big-data-analytics.html, kita bisa melihat mengapa big data analytics, antara lain:

1. Cost Reduction: Teknologi yang ada seperti Hadoop dan Cloud Analysis membawa keuntungan yang signifikan karena platform Hadoop adalah open source, dapat menguntungkan perusahaan karena dapat meningkatkan efisiensi waktu dan biaya untuk mengolah dataset dalam jumlah yang besar
2. Faster, better decision making: Teknologi yang ada seperti Hadoop dan in-memory analytics dikombinasikan dengan kemampuan untuk menganalisa data baru, bisnis dapat dengan cepat untuk menganalisis informasi dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang telah dipelajari.
3. New Products & Services: Dengan teknologi yang memiliki kemampuan untuk mengukur kebutuhan dan kepuasan pelanggan melalui analitik, dapat mendukung perusahaan untuk menyediakan produk atau layanan yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan dan dapat memuaskan keinginan pengguna.

Selain itu, dengan teknologi big data analytics ini dapat membantu untuk meningkatkan profit organisasi, meningkatkan inovasi dan kreativitas perusahaan karena big data analytics sudah mulai digunakan di berbagai sektor (manufaktur, pendidikan, kesehatan, bank, dan-lain-lain).

Teknologi Hadoop

Nah, salah satu teknologi yang digunakan adalah Hadoop. Pada kuliah kemarin, pak Arry, menjelaskan tentang Hadoop. Ternyata teknologi Hadoop itu kece parah. Nah sekarang kita bahas apa itu Hadoop dan bagaimana cara kerja dari Hadoop. 

• Hadoop adalah sebuah framework open source untuk penyimpanan dan pemrosesan terdistribusi dari data set yang besar dalam computer cluster yang dibangun di commodity hardware dan mempunyai fault tolerance terhadap system failure.
• Hadoop didesain secara fleksibel untuk dapat menangani satu server hingga skala server yang besar dan mempekerjakan banyak komputer, dimana masing-masing komputer memiliki kemampuan komputasi dan penyimpanan data secara lokal.
• Pada teknologi Hadoop, perhitungan atau proses komputasi dapat dibagi ke komputer lainnya tanpa banyak tumpang tindih sehingga menghasilkan pemrosesan yang lebih cepat karena meringankan beban satu sama lain.
• Terdapat 3 prinsip penting dalam Hadoop, antara lain:

1. Hadoop dapat menggabungkan banyak komputer menjadi kesatuan sistem.
2. Sistem kerja pada Hadoop adalah membagi proses perhitungan atau komputasi yang biasanya membutuhkan waktu yang lama dan tidak mungkin dilakukan oleh satu komputer, Biasanya, proses ini memakai teknik map reduce dan dikoordinasikan oleh sesuatu yang disebut dengan job tracker 
3. Sistem Hadoop juga dapat membagi beban penyimpanan ke berbagai komputer jika salah satu atau lebih komputer mati, sehingga menjaga keterjagaan data. Sistem ini disebut Hadoop Distributed File System.

Apa sih Hadoop Distributed File System itu?

Hadoop Distributed File System (HDFS) adalah sebuah sistem penyimpanan terdistribusi, yang melakukan proses pemecahan file besar menjadi bagian-bagian kecil kemudian didistribusikan ke cluster-cluster dari komputer. Cluster biasanya terdiri dari banyak komputer atau server. Setiap node di dalam cluster harus terpasang oleh Hadoop agar dapat berfungsi.

Metode Penyimpanan HDFS?

Metode penyimpanan HDFS adalah menyimpan sesuatu dengan cara membagi potongan data yang berukuran 64 MB, kemudian potongan ini disebar ke komputer yang membentuk cluster. Potongan dalam HDFS disebut block. Ukuran block sebenarnya tidak terpaku pada 64 MB. Berikut ini adalah komponen dari HDFS. 

Berdasarkan gambar diatas, terdapat dua komponen utama dari HDFS yaitu Namenode dan Datanode. Namenode adalah komputer yang bertindak sebagai master, sedangkan Datanode adalah komputer dalam Hadoop cluster yang bertugas sebagai anak buah. Namenode bertanggungjawab menyimpan informasi tentang penempatan block data dalam Hadoop cluster. Sedangkan Datanode bertugas untuk menyimpan block data yang di alamatkan kepadanya dan melaporkan secara berkala melaporkan ke Namenode yang menyimpan metadata.

Oke, baiklah itu tadi pembahasan singkat tentang Big Data Analytics. Intinya, teknologi dibalik big data analytics itu keren dan kece parah, dan menurut saya big data analytics ini sangat cocok diterapkan perusahaan karena saat ini perlu teknologi yang mampu memberikan insight, wawasan, dan pola dari dataset yang besar. Menurut saya, big data analytics dengan Hadoop adalah jawabannya. Teknologi ini sangat membantu untuk meningkatkan efisiensi waktu dan biaya perusahaan untuk menganalisis dan mengolah informasi yang ada menjadi sebuah profit yang berguna bagi perusahaan. Selanjutnya, saya akan membahas prospek keprofesian dalam bidang big data analytics. Di era serba teknologi, mulai bermunculan profesi yang fokus pada keilmuan untuk teknologi tertentu, salah satunya adalah big data analytics. Menurut saya profesi terkait big data analytics sangat penting dan dibutuhkan perusahaan. So, apa saja sih profesi yang berkaitan dengan big data analytics? dan apa saja yang perlu dipersiapkan untuk menduduki dan menggeluti profesi tersebut? Cekidot guys 👨💓☝

Profesi terkait Big Data Analytics?

Berikut ini adalah profesi yang terkait dengan teknologi big data analytics. 

• Big Data Analyst -  bertanggung jawab untuk mengembangkan dan mengelola data untuk menjadi informasi, baik dalam bentuk laporan atau dashboard untuk mendukung kebutuhan bisnis baik yang bersifat strategik atau operasional. Data yang diolah akan menggunakan direct query dan business intelligence tools dari data lake (big data)
• Big Data Engineer - bertangung jawab untuk mengembangkan dan membuat desain arsitektur manajemen data dan memelihara infrastruktur data yang dimiliki oleh perusahaan baik database, data warehouse, atau data lake. Data engineer menangani juga data yang masih dalam bentuk mentah. Maka dari itu, seorang data engineer juga memiliki tanggung jawab untuk membuat format dan arsitektur data perusahaan. agar menghasilkan efisiensi dan kualitas yang data baik. 
• Data Scientist - bertanggung jawab untuk mengolah, mengumpulkan, dan menganalisa data untuk menghasilkan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan suatu organisasi atau badan usaha. Hasil analisa tersebut biasanya dari dataset dengan jumlah besar baik terstruktur atau tidak terstruktur

Kompetensi apa yang dibutuhkan?

Setidaknya kompetensi dasar yang harus dimiliki untuk menggeluti profesi tersebut adalah: kemampuan business logic, kemampuan statistika dan matematika untuk mengetahui pola dari algoritma yang digunakan, kemampuan menggunakan tools big data system yang dapat membantu mengolah dan menganalisis data.

Nah, apakah kalian tertarik juga dengan big data analytics setelah membaca artikel ini? Apakah kalian tertarik untuk menggeluti profesi sebagai data analyst, data scientist, atau data engineer? Komentar ya jika kalian ada saran terkait materi dan jika kalian tertarik untuk mengulas profesi lain yang terkait dengan teknologi big data analytics. Keep visiting my blogs ya pengunjung Timi's Blog yang baik hati, budiman, dan tidak sombong. Thankyou 💓👌👍

Link

Website Institut Teknologi Bandung
Website Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI) Institut Teknologi Bandung

Referensi
https://www.whizlabs.com/blog/big-data-analytics-importance/
https://www.sas.com/en_hk/insights/analytics/big-data-analytics.html
http://noviardisyamsuir.blogspot.com/2016/04/analisis-big-data.html
https://www.techopedia.com/definition/28659/big-data-analytics
https://medium.com/skyshidigital/teknologi-big-data-dengan-hadoop-d8a2e93791a8
https://medium.com/skyshidigital/hadoop-distributed-file-system-c1f5c29e9e6e
https://www.youthmanual.com/post/dunia-kerja/inspirasi/kenalan-dengan-profesi-data-scientist-yuk
https://karir.bca.co.id/peluang-karir/fresh-graduates/staf/it-data-analyst-(yas)/
https://pintaria.com/blog/apa-sih-bedanya-data-engineer-dan-data-scientist
https://openbigdata.wordpress.com/2014/11/10/data-analyst-dan-data-scientist/