Di dunia sains data, hampir semua pekerjaan dimulai dari satu hal, yaitu data. Big data adalah bahan baku yang diolah menjadi prediksi, rekomendasi, dan laporan yang dipakai perusahaan untuk mengambil keputusan.

Karena itu, mahasiswa Sains Data dan Informatika perlu paham bukan hanya apa itu big data, tetapi juga bagaimana mengolahnya dengan benar. Biar lebih kebayang, kita mulai dari karakteristiknya.

Karakteristik 5V yang Menjelaskan Big Data Adalah Apa

Big data adalah data yang sulit ditangani dengan basis data biasa karena ukuran dan kerumitannya. Cara paling umum menggambarkannya adalah lewat lima karakteristik atau 5V.

Memahami lima ciri ini penting karena big data adalah konsep yang sering disalahartikan sebagai sekadar data yang banyak. Pertama, volume, yaitu jumlah data yang sangat besar. Kedua, velocity, yaitu kecepatan data mengalir dan perlu diproses, kadang hampir seketika. Ketiga, variety, yaitu ragam bentuk data, baik terstruktur seperti tabel maupun tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan suara.

Keempat, veracity, yaitu keandalan data. Data yang salah input atau duplikat bisa membuat model memberi hasil keliru. Kelima, value, yaitu nilai yang berhasil diambil. Dalam praktik, big data adalah investasi yang baru terbayar kalau ada pertanyaan bisnis yang jelas sejak awal. Tanpa pertanyaan, tumpukan data hanya jadi biaya penyimpanan.

Tahapan Pengolahan Saat Big Data Adalah Bahan Utama

Agar tidak bingung, bayangkan pengolahan data sebagai sebuah alur panjang. Selama big data adalah bahan utamanya, urutan kerja yang rapi akan menghemat banyak waktu. Berikut tahapan yang umum dipakai.

1. Pengumpulan data dari sumber seperti transaksi, sensor, dan log aplikasi.
2. Penyimpanan di data warehouse atau data lake yang mampu menampung data dalam skala besar.
3. Pembersihan data, yaitu menangani nilai kosong, duplikat, dan format yang tidak seragam.
4. Analisis memakai statistik atau machine learning untuk menemukan pola.
5. Visualisasi hasil agar mudah dipahami pihak non-teknis.

Tahap pembersihan sering memakan waktu paling lama, dan ini wajar. Karena big data adalah kumpulan dari banyak sumber, format yang berbeda-beda hampir pasti muncul. Tanggal bisa ditulis dengan tiga cara, nama kota bisa salah ketik, dan satu pelanggan bisa tercatat dua kali. Merapikan hal-hal seperti ini bukan pekerjaan remeh, justru menentukan mutu seluruh analisis sesudahnya.

Baca juga: Peran Penting Profesi Business Intelligence Specialist

Alat yang Dipakai Ketika Big Data Adalah Pekerjaan Harian

Untuk data tabular berukuran sedang, SQL dan Python dengan pustaka seperti pandas sudah cukup. Ketika datanya makin besar, mahasiswa mengenal kerangka kerja terdistribusi seperti Apache Hadoop dan Apache Spark yang membagi pekerjaan ke banyak komputer.

Setelah itu, hasil analisis biasanya ditampilkan lewat perangkat visualisasi. Jadi, big data adalah rangkaian keterampilan yang saling menyambung, bukan satu alat tunggal. Belajarnya pun sebaiknya bertahap, mulai dari dasar statistik dan basis data. Dalam konteks perkuliahan, big data adalah materi yang menyatukan pemrograman, statistika, dan pemahaman bisnis dalam satu proyek.

Hal yang Perlu Diwaspadai karena Big Data Adalah Data Manusia

Data yang besar tidak otomatis benar. Banyak orang mengira makin banyak data berarti makin akurat, padahal big data adalah soal kualitas dan kelengkapan, bukan sekadar jumlah. Bias sampel, data yang tidak mewakili kelompok tertentu, dan kesalahan pencatatan dapat menggiring analisis ke kesimpulan yang salah. Karena itu, pemeriksaan kualitas data perlu dilakukan sebelum membangun model apa pun.

Aspek privasi juga penting. Banyak data berisi informasi pribadi, sehingga pengolahannya perlu mengikuti aturan pelindungan data pribadi yang berlaku di Indonesia. Siapa pun yang bilang big data adalah sekadar soal teknologi sebenarnya melewatkan sisi tanggung jawabnya.

Mendalami Big Data di Universitas Nusa Mandiri

Kalau anda tertarik berkarier di bidang data, Universitas Nusa Mandiri (UNM) menyediakan program studi Sains Data, Informatika, Sistem Informasi, Manajemen, dan Bisnis Digital. Kombinasi ini cocok bagi anda yang ingin memahami data dari sisi teknis maupun bisnis.

UNM terakreditasi BAN-PT, dan kompetensi lulusannya diakui secara nasional sehingga mendukung karier profesional. Biaya pendidikannya ramah dan fleksibel, dengan pembayaran yang bisa dilakukan secara online. Bagi anda yang ingin menekuni sains data, UNM dapat menjadi salah satu alternatif pendidikan yang dapat dipertimbangkan.

Singkatnya, big data adalah ladang luas bagi calon analis dan data scientist. Mulailah dari dasar yang kuat, lalu perluas sedikit demi sedikit. Selama big data adalah tulang punggung banyak layanan digital, kebutuhan akan orang yang paham cara mengolahnya kemungkinan besar akan terus ada. Coba latih diri dengan data terbuka, misalnya data publik yang tersedia gratis, kemudian bersihkan, analisis, dan ceritakan temuan anda dalam satu laporan singkat. Portofolio kecil seperti itu sering lebih meyakinkan daripada daftar istilah yang dihafal.