SlideShare a Scribd company logo
1 of 43
Download to read offline
Tren dan Arah
Perkembangan Big Data
Jakarta, 21 September 2015
Ismail Fahmi
Awesometrics, Co-founder
Ismail.fahmi@gmail.com
FGD Tren TIK, Kominfo
Perkenalan…
Ismail Fahmi
2004 – 2009 S3, Information Science, Universitas Groningen, Belanda
2003 – 2004 S2, Information Science, Universitas Groningen, Belanda
1992 – 2007 S1, Teknik Elektro, ITB
2009 – Sekarang Engineer di Weborama, Perusahaan Penyedia Platform Iklan
berbasis big data audience (Paris/Amsterdam)
2012 – Sekarang Co-Founder Awesometrics, Media Monitoring &
Analytics Company
2014 – Sekarang Founder PT. Media Kernels Indonesia, a Natural Language
Processing- based Company
2015 – Sekarang Konsultan Perpustakaan Nasional, Inisiator Indonesia
OneSearch
2000 – 2003 Inisiator IndonesiaDLN (Digital Library Network pertama
di Indonesia)
Mengembangkan Ganesha Digital Library (GDL)
Mendirikan Knowledge Management Research Group
(KMRG) ITB
Membangun Digital Library ITB
Daftar Isi
1. 4 V’s + 1 V of Big Data
2. Faktor Pendorong
3. Tantangan
4. Implikasi
5. Apa Kata Mereka
6. Rangkuman Tren Big Data
3
Istilah “Big Data” yang sulit dimengerti
4
“The term ‘big data’ remains
difficult to understand
because it can mean so many different
things to different people.
Technology lens… business lens…
industry lens…”
Bernard Marr
Best-Selling Author, Keynote
Speaker and Leading Business and
Data Expert
Big Data di Indonesia
5
“Di Indonesia, istilah big data memang
belum populer
seperti di negara-negara lain.
Kemungkinan karena sebagian
besarperusahaan belum memiliki
pemahaman maupun fungsi-fungsi
analisis dari pemrosesan big data.”
Bloomberg Businessweek Indonesia, 12
Juli 2015
4V’s dari Big Data
6
+1V untuk VALUE
7
“But all the volumes
of fast-moving data of
different variety and
veracity have to be
turned into
value!”
Sumber:
http://www.ibmbigdatahub.com/blog/why-
only-one-5-vs-big-data-really-matters
Value
+1V untuk VALUE (lanj.)
8
Sumber:
High value:
Customer
engagement
and
performance
Daftar Isi
1. 4 V’s + 1 V of Big Data
2. Faktor Pendorong
3. Tantangan
4. Implikasi
5. Apa Kata Mereka
6. Rangkuman Tren Big Data
9
Volume
10
Tiap tahun data tumbuh 40%, dan tahun 2020 diperkirakan mencapai
45 Zettabytes
Variety
• 7 billion people
• Google processes 100 PB/day; 3 million servers
• Facebook has 300 PB + 500 TB/day; 35% of world’s photos
• YouTube 1000 PB video storage; 4 billion views/day
• Twitter processes 124 billion tweets/year
• SMS messages – 6.1T per year
• US Cell Calls – 2.2T minutes per year
• US Credit cards - 1.4B Cards; 20B transactions/year
• Devices – Network switches, RFID, CCTV, etc; a lot of data.
11
Velocity
12
Veracity/Confidence
13
1 dari 3 pemimpin bisnis tidak percaya dengan informasi yang mereka gunakan
untuk mengambil keputusan
Makin Banyak Perangkat Terhubung Internet
14
IoT Butuh Strategi Big Data
15
Media Penyimpan Makin Murah
16
Kenapa tidak disimpan saja semuanya?
Sumber: SAS, 2012
Integrasi Data
17
Keinginan untuk mengintegrasikan semua data ke dalam satu tempat
Kebutuhan atas Insights yang Real-time
18
Sumber: SAP
Daftar Isi
1. 4 V’s + 1 V of Big Data
2. Faktor Pendorong
3. Tantangan
4. Implikasi
5. Apa Kata Mereka
6. Rangkuman Tren Big Data
19
Tantangan Umum di Indonesia
20
“Data untuk berbagai jenis kebutuhan
apapun sudah banyak di Indonesia,
tetapi tersebar.
“Mencari data agregat saja
susah, apalagi data-data yang
detail.”
Bloomberg Businessweek Indonesia,
12 Juli 2015
Tantangan Utama
• CEOs want security.
• Customers want privacy.
• Employees need guidance.
21
Fokus terhadap keamanan, privasi, dan governance policies.
Sumber Data yang Beragam
22
Perusahaan ingin menggabungkan data rich media dengan data
tradisional yang terstruktur.
Teks yang Tak Terstruktur
23
Teks yang tak terstruktur sulit untuk diquery.
Kualitas Data
24
Garbage in = garbage out still holds true today
Culture, Skills, and Business Processes
25
Daftar Isi
1. 4 V’s + 1 V of Big Data
2. Faktor Pendorong
3. Tantangan
4. Implikasi
5. Apa Kata Mereka
6. Rangkuman Tren Big Data
26
Mendapatkan Value dari Big Data
27
Sumber:
Chief Data Officer
28
Semakin banyak perusahaan yang memiliki ‘CDO’ untuk membangun
strategi dan budaya yang data-driven.
Data Scientists
29
Kebutuhan akan Data Scientist semakin meningkat
Big Data sebagai Service
30
Layanan komputasi awan semakin banyak dicari perusahaan untuk
menangani beban Big Data
Hadoop Menjadi Keharusan
31
Kemampuan Hadoop meningkat, termasuk fungsi real-time. Hadoop menjadi
bagian yang tak terpisahkan dalam platform software perusahaan.
‘Simpan Semua Data, Olah Belakangan’
32
Kebutuhan untuk menyimpan dan memproses semua jenis data
meningkat, dan secara real-time.
Advanced Analytics & Visualization
33
Kemampuan analitik dan visualisasi yang advanced semakin dibutuhkan untuk
membantu pengambilan keputusan.
Daftar Isi
1. 4 V’s + 1 V of Big Data
2. Faktor Pendorong
3. Tantangan
4. Implikasi
5. Apa Kata Mereka
6. Rangkuman Tren Big Data
34
Minat Tinggi terhadap Big Data
“73 percent of respondents have
invested or plan to invest in big
data in the next 24 months, up
from 64 percent in 2013.” Gartner
“The No. 1 use case is enhancing
customer experience. 68% of
respondents said that they use
big data to enhance their
customer experience. This is the
third year customer experience
has been a top business problem
to address.” Gartner
35
Pertumbuhan Pasar Big Data
“Big Data will continue
to represent a fast-
growing multibillion-
dollar worldwide
opportunity for the next
five years.” IDC
36
“Global spending on Big Data will grow at a CAGR of
46% between 2015 and 2020. Big Data revenues will
reach almost $190 Billion by the end of 2020.” Mind
Commerce
Segmentasi Pasar Big Data
37
“Infrastructure will continue to
command a large share of the
Big Data market with 48.2%
share in 2014.” IDC
“Big Data-related services
revenue makes up 40% of the
total, with hardware at 38%
and software at 22%.” Wikibon
People & Processes
38
The biggest challenges for implementing big data solutions
“Big data offers big opportunities, but
poses even bigger challenges.” Alexander
Linden, research director at Gartner
“I am asked all of the time: what is the best
analytics strategy? And I always answer:
data, process and people.” Mike
Cavaretta, Data Scientist and Manager,
Ford Motor Company
Keamanan Data
39
Mungkin ini tantangan terbesar dalam penerapan solusi Big Data
dalam perusahaan.
“Hacked customer data can erase millions in
profits within weeks, stolen intellectual property
can erase competitive advantage in less than a
year, and unnecessary privacy abuses can bring
unwanted scrutiny and fines from regulators
while inflicting reputational damage that can last
months, even years.” Forrester
“Gartner predicts that, through 2016, more than
80 percent of organizations will fail to develop a
consolidated data security policy across silos,
leading to potential noncompliance, security
breaches and financial liabilities.” Gartner
Daftar Isi
1. 4 V’s + 1 V of Big Data
2. Faktor Pendorong
3. Tantangan
4. Implikasi
5. Apa Kata Mereka
6. Rangkuman Tren Big Data
40
41
Rangkuman Tren Big Data
Pendorong
• Volume, variety, velocity, dan complexity dari data, baik tradisional maupun non-
tradisional.
• Makin banyak perangkat yang terhubung ke Internet.
• Media penyimpan makin murah.
• Keinginan untuk menyimpan data dalam satu tempat.
• Kebutuhan akan insight yang real-time.
Tantangan
• Di Indonesia, data aggregat apalagi yang detail susah didapat.
• Security, privacy, governance, culture, skills, dan business processes
• Sumber data yang beragam (enterprise apps, web, search, video, mobile, percakapan
social dan sensors).
• Kualitas data.
• Teks yang tak terstruktur sulit diquery.
• Culture, skills, dan business processes
Implikasi
• Meningkatnya kebutuhan mendapatkan value dari big data.
• Chief Data Officer dan Data Scientist makin dibutuhkan.
• Big Data sebagai service, karena tingginya beban Big Data.
• Hadoop menjadi bagian yang tak terpisahkan dalam platform software perusahaan.
• Keinginan untuk menyimpan semua jenis data meningkat, dan secara real-time.
• Analisis dan visualisasi yang advance dan real-time.
42
Referensi: HorizonWatch 2015
dan berbagai sumber
Terimakasih
43
Ismail Fahmi
Awesometrics, Co-founder
HP: 0812 8908 3894
Email: Ismail.fahmi@gmail.com
Web: http://awesometrics.com

More Related Content

What's hot

Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)
Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)
Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)Adam Mukharil Bachtiar
 
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehousePertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Modul 4 representasi pengetahuan
Modul 4   representasi pengetahuanModul 4   representasi pengetahuan
Modul 4 representasi pengetahuanahmad haidaroh
 
05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)
05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)
05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)Lab Mobile Filkom UB
 
Soal dan jawaban kuis komputer dan masyarakat
Soal dan jawaban kuis komputer dan masyarakatSoal dan jawaban kuis komputer dan masyarakat
Soal dan jawaban kuis komputer dan masyarakatBay Setiyyow
 
[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEW
[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEW[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEW
[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEWrizki adam kurniawan
 
Social Network Analysis using Gephi and Drone Emprit
Social Network Analysis using Gephi and Drone EmpritSocial Network Analysis using Gephi and Drone Emprit
Social Network Analysis using Gephi and Drone EmpritIsmail Fahmi
 
Ppt big data marketing
Ppt big data   marketingPpt big data   marketing
Ppt big data marketingDwiAnn
 
Ragam Dialog :: Interaksi Manusia dan Komputer
Ragam Dialog :: Interaksi Manusia dan KomputerRagam Dialog :: Interaksi Manusia dan Komputer
Ragam Dialog :: Interaksi Manusia dan KomputerAuliaa Oktarianii
 
Kelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQL
Kelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQLKelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQL
Kelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQLDejiko Chaem
 
Pengenalan Social Network ANalysis
Pengenalan Social Network ANalysisPengenalan Social Network ANalysis
Pengenalan Social Network ANalysisMuhammad Rifqi
 
Literasi Digital - Menjadi Netizen Cerdas
Literasi Digital - Menjadi Netizen CerdasLiterasi Digital - Menjadi Netizen Cerdas
Literasi Digital - Menjadi Netizen CerdasIndriyatno Banyumurti
 
Keuntungan dan kelemahan teknologi informasi
Keuntungan dan kelemahan teknologi informasiKeuntungan dan kelemahan teknologi informasi
Keuntungan dan kelemahan teknologi informasiNiKadek Windari
 
IoT dan Revolusi Industri
IoT dan Revolusi IndustriIoT dan Revolusi Industri
IoT dan Revolusi IndustriWidy Widyawan
 
8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarma
8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarma8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarma
8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarmaArdianDwiPraba
 
Dokumen srs -_sistem_informasi_koperasi
Dokumen srs -_sistem_informasi_koperasiDokumen srs -_sistem_informasi_koperasi
Dokumen srs -_sistem_informasi_koperasifachrizal lianso
 

What's hot (20)

ETL
ETLETL
ETL
 
Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)
Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)
Data Management (Enhanced ERD and Mapping ERD)
 
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi DimensiPertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
 
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehousePertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
 
Modul 4 representasi pengetahuan
Modul 4   representasi pengetahuanModul 4   representasi pengetahuan
Modul 4 representasi pengetahuan
 
05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)
05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)
05 - Membangun Startup Business (Herman Tolle)
 
Soal dan jawaban kuis komputer dan masyarakat
Soal dan jawaban kuis komputer dan masyarakatSoal dan jawaban kuis komputer dan masyarakat
Soal dan jawaban kuis komputer dan masyarakat
 
[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEW
[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEW[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEW
[RPL2] Pertemuan 3 - UML dan USECASE VIEW
 
Big Data
Big DataBig Data
Big Data
 
Social Network Analysis using Gephi and Drone Emprit
Social Network Analysis using Gephi and Drone EmpritSocial Network Analysis using Gephi and Drone Emprit
Social Network Analysis using Gephi and Drone Emprit
 
Ppt big data marketing
Ppt big data   marketingPpt big data   marketing
Ppt big data marketing
 
Ragam Dialog :: Interaksi Manusia dan Komputer
Ragam Dialog :: Interaksi Manusia dan KomputerRagam Dialog :: Interaksi Manusia dan Komputer
Ragam Dialog :: Interaksi Manusia dan Komputer
 
Kelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQL
Kelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQLKelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQL
Kelompok 8 - Implementasi Role & Privilege pada database Oracle & my SQL
 
Pengenalan Social Network ANalysis
Pengenalan Social Network ANalysisPengenalan Social Network ANalysis
Pengenalan Social Network ANalysis
 
Literasi Digital - Menjadi Netizen Cerdas
Literasi Digital - Menjadi Netizen CerdasLiterasi Digital - Menjadi Netizen Cerdas
Literasi Digital - Menjadi Netizen Cerdas
 
Keuntungan dan kelemahan teknologi informasi
Keuntungan dan kelemahan teknologi informasiKeuntungan dan kelemahan teknologi informasi
Keuntungan dan kelemahan teknologi informasi
 
IoT dan Revolusi Industri
IoT dan Revolusi IndustriIoT dan Revolusi Industri
IoT dan Revolusi Industri
 
Modul Data Warehouse
Modul Data Warehouse  Modul Data Warehouse
Modul Data Warehouse
 
8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarma
8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarma8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarma
8 modul 8-dts-fitur dan cleaning data-univ-gunadarma
 
Dokumen srs -_sistem_informasi_koperasi
Dokumen srs -_sistem_informasi_koperasiDokumen srs -_sistem_informasi_koperasi
Dokumen srs -_sistem_informasi_koperasi
 

Viewers also liked

Hasil kajian Big Data di Indonesia
Hasil kajian Big Data di IndonesiaHasil kajian Big Data di Indonesia
Hasil kajian Big Data di IndonesiaHeru Sutadi
 
Big Data & Implementasinya
Big Data & ImplementasinyaBig Data & Implementasinya
Big Data & ImplementasinyaAnshar Abdullah
 
Pengantar Big Data dan Peluang Bisnis/Kerjanya
Pengantar Big Data dan Peluang Bisnis/KerjanyaPengantar Big Data dan Peluang Bisnis/Kerjanya
Pengantar Big Data dan Peluang Bisnis/KerjanyaRusmanto Maryanto
 
Mari Mengenal Cloud Computing
Mari Mengenal Cloud ComputingMari Mengenal Cloud Computing
Mari Mengenal Cloud ComputingRia_Pratiwi_Uloli
 
Mengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awam
Mengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awamMengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awam
Mengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awamRusmanto Maryanto
 
Big Data - 25 Amazing Facts Everyone Should Know
Big Data - 25 Amazing Facts Everyone Should KnowBig Data - 25 Amazing Facts Everyone Should Know
Big Data - 25 Amazing Facts Everyone Should KnowBernard Marr
 
Migrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke Linux
Migrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke LinuxMigrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke Linux
Migrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke LinuxAde Malsasa Akbar
 
Desain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSS
Desain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSSDesain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSS
Desain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSSAde Malsasa Akbar
 
Migrasi Linux: Daftar Software Alternatif
Migrasi Linux: Daftar Software AlternatifMigrasi Linux: Daftar Software Alternatif
Migrasi Linux: Daftar Software AlternatifAde Malsasa Akbar
 
PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)
PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)
PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)Iwan Tahari
 
Migrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmanto
Migrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmantoMigrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmanto
Migrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmantoRusmanto Maryanto
 
Migrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software Alternatif
Migrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software AlternatifMigrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software Alternatif
Migrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software AlternatifAde Malsasa Akbar
 
Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2
Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2
Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2Rusmanto Maryanto
 
Big Data Strategy
Big Data StrategyBig Data Strategy
Big Data StrategyHeru Sutadi
 
#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)
#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)
#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)P. Irfan syah
 
Data Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui Medsos
Data Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui MedsosData Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui Medsos
Data Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui MedsosIsmail Fahmi
 
Latest Update Bigdata in indonesia
Latest Update Bigdata in indonesiaLatest Update Bigdata in indonesia
Latest Update Bigdata in indonesiaHeru Sutadi
 

Viewers also liked (20)

Hasil kajian Big Data di Indonesia
Hasil kajian Big Data di IndonesiaHasil kajian Big Data di Indonesia
Hasil kajian Big Data di Indonesia
 
Big Data & Implementasinya
Big Data & ImplementasinyaBig Data & Implementasinya
Big Data & Implementasinya
 
Paper big data
Paper big dataPaper big data
Paper big data
 
Pengantar Big Data dan Peluang Bisnis/Kerjanya
Pengantar Big Data dan Peluang Bisnis/KerjanyaPengantar Big Data dan Peluang Bisnis/Kerjanya
Pengantar Big Data dan Peluang Bisnis/Kerjanya
 
Big Data Paper
Big Data PaperBig Data Paper
Big Data Paper
 
Mari Mengenal Cloud Computing
Mari Mengenal Cloud ComputingMari Mengenal Cloud Computing
Mari Mengenal Cloud Computing
 
Mengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awam
Mengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awamMengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awam
Mengenal cloud computing_dan_big_data_dengan_bahasa_awam
 
Big Data - 25 Amazing Facts Everyone Should Know
Big Data - 25 Amazing Facts Everyone Should KnowBig Data - 25 Amazing Facts Everyone Should Know
Big Data - 25 Amazing Facts Everyone Should Know
 
Big data ppt
Big  data pptBig  data ppt
Big data ppt
 
Migrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke Linux
Migrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke LinuxMigrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke Linux
Migrasi Linux: Menciptakan Transisi dari Windows ke Linux
 
Desain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSS
Desain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSSDesain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSS
Desain Grafis dengan GNU/Linux dan FOSS
 
Migrasi Linux: Daftar Software Alternatif
Migrasi Linux: Daftar Software AlternatifMigrasi Linux: Daftar Software Alternatif
Migrasi Linux: Daftar Software Alternatif
 
PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)
PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)
PENGGUNAAN FOSS DI INDUSTRI SEPATU (FANS)
 
Migrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmanto
Migrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmantoMigrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmanto
Migrasi dari-windows-proprietary-ke-linux-foss-oleh-rusmanto
 
Migrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software Alternatif
Migrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software AlternatifMigrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software Alternatif
Migrasi Linux: Kesadaran untuk Menggunakan Software Alternatif
 
Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2
Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2
Membuat Aplikasi Android dengan App Inventor 2
 
Big Data Strategy
Big Data StrategyBig Data Strategy
Big Data Strategy
 
#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)
#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)
#IT Security (Kebijakan Keamanan Sistem Jaringan Komputer)
 
Data Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui Medsos
Data Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui MedsosData Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui Medsos
Data Science: Memahami Perilaku Sosial Masyarakat Melalui Medsos
 
Latest Update Bigdata in indonesia
Latest Update Bigdata in indonesiaLatest Update Bigdata in indonesia
Latest Update Bigdata in indonesia
 

Similar to Tren dan Arah Perkembangan Big Data

adoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdf
adoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdfadoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdf
adoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdfDinarSafa1
 
Big Data in Consumer Behavior
Big Data in Consumer Behavior Big Data in Consumer Behavior
Big Data in Consumer Behavior 1121fatmaa
 
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptxArdhearixza Laricco
 
Consumer behavior and big data
Consumer behavior and big dataConsumer behavior and big data
Consumer behavior and big dataRossiFatmawati
 
Big Data, Media, Social Network and Statistics
Big Data, Media, Social Network and StatisticsBig Data, Media, Social Network and Statistics
Big Data, Media, Social Network and StatisticsIsmail Fahmi
 
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptxArdhearixza Laricco
 
Contoh laporan seminar amikom 2014
Contoh laporan seminar amikom 2014Contoh laporan seminar amikom 2014
Contoh laporan seminar amikom 2014jarotsusilo
 
Pengantar-Big-Data.pdf
Pengantar-Big-Data.pdfPengantar-Big-Data.pdf
Pengantar-Big-Data.pdfDedek28
 
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033Farhan Aditya
 
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptx
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptxPengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptx
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptxBatakMusikGroup
 
Information systems and people
Information systems and peopleInformation systems and people
Information systems and peopleYuliWahyu2
 
KELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptx
KELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptxKELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptx
KELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptxalzarefa
 
Consumer behavior and big data
Consumer behavior and big dataConsumer behavior and big data
Consumer behavior and big dataNurulKhoerunisa1
 
Big Data Analytics
Big Data AnalyticsBig Data Analytics
Big Data AnalyticsRarasPrasaty
 
Pengantar Big Data dan Data Mining.pptx
Pengantar Big Data dan Data Mining.pptxPengantar Big Data dan Data Mining.pptx
Pengantar Big Data dan Data Mining.pptxRudiCelebes2
 
Industri 40.pdf
Industri 40.pdfIndustri 40.pdf
Industri 40.pdfradianb
 
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdf
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdfAathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdf
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdfAathifahTetaFitranti1
 

Similar to Tren dan Arah Perkembangan Big Data (20)

adoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdf
adoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdfadoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdf
adoc.pub_buku-saku-big-data-kementerian-komunikasi-dan-info.pdf
 
Big Data in Consumer Behavior
Big Data in Consumer Behavior Big Data in Consumer Behavior
Big Data in Consumer Behavior
 
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
 
Consumer behavior and big data
Consumer behavior and big dataConsumer behavior and big data
Consumer behavior and big data
 
Big Data, Media, Social Network and Statistics
Big Data, Media, Social Network and StatisticsBig Data, Media, Social Network and Statistics
Big Data, Media, Social Network and Statistics
 
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
17Intro to STARTUP (1) copy 2.pptx
 
Contoh laporan seminar amikom 2014
Contoh laporan seminar amikom 2014Contoh laporan seminar amikom 2014
Contoh laporan seminar amikom 2014
 
Pengantar-Big-Data.pdf
Pengantar-Big-Data.pdfPengantar-Big-Data.pdf
Pengantar-Big-Data.pdf
 
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033
 
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptx
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptxPengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptx
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptx
 
Information systems and people
Information systems and peopleInformation systems and people
Information systems and people
 
KELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptx
KELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptxKELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptx
KELOMPOK 8 tugas pertemuan 4.pptx
 
Consumer behavior and big data
Consumer behavior and big dataConsumer behavior and big data
Consumer behavior and big data
 
Big Data Analytics
Big Data AnalyticsBig Data Analytics
Big Data Analytics
 
Materi-1.pdf
Materi-1.pdfMateri-1.pdf
Materi-1.pdf
 
Pengantar Big Data dan Data Mining.pptx
Pengantar Big Data dan Data Mining.pptxPengantar Big Data dan Data Mining.pptx
Pengantar Big Data dan Data Mining.pptx
 
Industri 40.pdf
Industri 40.pdfIndustri 40.pdf
Industri 40.pdf
 
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdf
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdfAathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdf
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdf
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
WOSS 003 mahadata
WOSS 003 mahadataWOSS 003 mahadata
WOSS 003 mahadata
 

More from Ismail Fahmi

ANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINE
ANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINEANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINE
ANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINEIsmail Fahmi
 
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024
SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024
SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024Ismail Fahmi
 
TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO 5-12 FEBRUARI 2024
TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO  5-12 FEBRUARI 2024TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO  5-12 FEBRUARI 2024
TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO 5-12 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024
DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024
DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024Ismail Fahmi
 
UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024Ismail Fahmi
 
JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024Ismail Fahmi
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024
TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024
TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024
ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024
ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS - TWITTER 3 – 4 Februari 2024
ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS  - TWITTER 3 – 4 Februari 2024ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS  - TWITTER 3 – 4 Februari 2024
ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS - TWITTER 3 – 4 Februari 2024Ismail Fahmi
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024
ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024
ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024Ismail Fahmi
 
MUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAM
MUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAMMUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAM
MUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAMIsmail Fahmi
 
ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02
ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02
ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02Ismail Fahmi
 
VISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MD
VISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MDVISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MD
VISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MDIsmail Fahmi
 
VISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRAN
VISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRANVISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRAN
VISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRANIsmail Fahmi
 
VISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMIN
VISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMINVISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMIN
VISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMINIsmail Fahmi
 

More from Ismail Fahmi (20)

ANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINE
ANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINEANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINE
ANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINE
 
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024
 
SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024
SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024
SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024
 
TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO 5-12 FEBRUARI 2024
TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO  5-12 FEBRUARI 2024TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO  5-12 FEBRUARI 2024
TIGA CAPRES DI DALAM PLATFORM SNACK VIDEO 5-12 FEBRUARI 2024
 
DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024
DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024
DIRTY VOTE TWITTER, NEWS, TIKTOK 10-12 Februari 2024
 
UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
UPDATE JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
 
JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024
 
TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024
TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024
TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024
 
ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024
ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024
ANALISIS DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 - 4 FEBRUARI 2024
 
ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS - TWITTER 3 – 4 Februari 2024
ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS  - TWITTER 3 – 4 Februari 2024ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS  - TWITTER 3 – 4 Februari 2024
ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS - TWITTER 3 – 4 Februari 2024
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
 
ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024
ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024
ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI TIKTOK - 21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
 
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024
 
MUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAM
MUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAMMUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAM
MUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAM
 
ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02
ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02
ANALISIS TRENDING TOPIC HARIAN INDONESIA DAN CAPRES 02
 
VISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MD
VISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MDVISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MD
VISI MISI PASLON 03: GANJAR PRANOWO - MAHFUD MD
 
VISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRAN
VISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRANVISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRAN
VISI MISI PASLON 02: PRABOWO SUBIANTO - GIBRAN
 
VISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMIN
VISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMINVISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMIN
VISI MISI PASLON 01 - ANIES BASWEDAN - CAK IMIN
 

Tren dan Arah Perkembangan Big Data

  • 1. Tren dan Arah Perkembangan Big Data Jakarta, 21 September 2015 Ismail Fahmi Awesometrics, Co-founder Ismail.fahmi@gmail.com FGD Tren TIK, Kominfo
  • 2. Perkenalan… Ismail Fahmi 2004 – 2009 S3, Information Science, Universitas Groningen, Belanda 2003 – 2004 S2, Information Science, Universitas Groningen, Belanda 1992 – 2007 S1, Teknik Elektro, ITB 2009 – Sekarang Engineer di Weborama, Perusahaan Penyedia Platform Iklan berbasis big data audience (Paris/Amsterdam) 2012 – Sekarang Co-Founder Awesometrics, Media Monitoring & Analytics Company 2014 – Sekarang Founder PT. Media Kernels Indonesia, a Natural Language Processing- based Company 2015 – Sekarang Konsultan Perpustakaan Nasional, Inisiator Indonesia OneSearch 2000 – 2003 Inisiator IndonesiaDLN (Digital Library Network pertama di Indonesia) Mengembangkan Ganesha Digital Library (GDL) Mendirikan Knowledge Management Research Group (KMRG) ITB Membangun Digital Library ITB
  • 3. Daftar Isi 1. 4 V’s + 1 V of Big Data 2. Faktor Pendorong 3. Tantangan 4. Implikasi 5. Apa Kata Mereka 6. Rangkuman Tren Big Data 3
  • 4. Istilah “Big Data” yang sulit dimengerti 4 “The term ‘big data’ remains difficult to understand because it can mean so many different things to different people. Technology lens… business lens… industry lens…” Bernard Marr Best-Selling Author, Keynote Speaker and Leading Business and Data Expert
  • 5. Big Data di Indonesia 5 “Di Indonesia, istilah big data memang belum populer seperti di negara-negara lain. Kemungkinan karena sebagian besarperusahaan belum memiliki pemahaman maupun fungsi-fungsi analisis dari pemrosesan big data.” Bloomberg Businessweek Indonesia, 12 Juli 2015
  • 7. +1V untuk VALUE 7 “But all the volumes of fast-moving data of different variety and veracity have to be turned into value!” Sumber: http://www.ibmbigdatahub.com/blog/why- only-one-5-vs-big-data-really-matters Value
  • 8. +1V untuk VALUE (lanj.) 8 Sumber: High value: Customer engagement and performance
  • 9. Daftar Isi 1. 4 V’s + 1 V of Big Data 2. Faktor Pendorong 3. Tantangan 4. Implikasi 5. Apa Kata Mereka 6. Rangkuman Tren Big Data 9
  • 10. Volume 10 Tiap tahun data tumbuh 40%, dan tahun 2020 diperkirakan mencapai 45 Zettabytes
  • 11. Variety • 7 billion people • Google processes 100 PB/day; 3 million servers • Facebook has 300 PB + 500 TB/day; 35% of world’s photos • YouTube 1000 PB video storage; 4 billion views/day • Twitter processes 124 billion tweets/year • SMS messages – 6.1T per year • US Cell Calls – 2.2T minutes per year • US Credit cards - 1.4B Cards; 20B transactions/year • Devices – Network switches, RFID, CCTV, etc; a lot of data. 11
  • 13. Veracity/Confidence 13 1 dari 3 pemimpin bisnis tidak percaya dengan informasi yang mereka gunakan untuk mengambil keputusan
  • 14. Makin Banyak Perangkat Terhubung Internet 14
  • 15. IoT Butuh Strategi Big Data 15
  • 16. Media Penyimpan Makin Murah 16 Kenapa tidak disimpan saja semuanya? Sumber: SAS, 2012
  • 17. Integrasi Data 17 Keinginan untuk mengintegrasikan semua data ke dalam satu tempat
  • 18. Kebutuhan atas Insights yang Real-time 18 Sumber: SAP
  • 19. Daftar Isi 1. 4 V’s + 1 V of Big Data 2. Faktor Pendorong 3. Tantangan 4. Implikasi 5. Apa Kata Mereka 6. Rangkuman Tren Big Data 19
  • 20. Tantangan Umum di Indonesia 20 “Data untuk berbagai jenis kebutuhan apapun sudah banyak di Indonesia, tetapi tersebar. “Mencari data agregat saja susah, apalagi data-data yang detail.” Bloomberg Businessweek Indonesia, 12 Juli 2015
  • 21. Tantangan Utama • CEOs want security. • Customers want privacy. • Employees need guidance. 21 Fokus terhadap keamanan, privasi, dan governance policies.
  • 22. Sumber Data yang Beragam 22 Perusahaan ingin menggabungkan data rich media dengan data tradisional yang terstruktur.
  • 23. Teks yang Tak Terstruktur 23 Teks yang tak terstruktur sulit untuk diquery.
  • 24. Kualitas Data 24 Garbage in = garbage out still holds true today
  • 25. Culture, Skills, and Business Processes 25
  • 26. Daftar Isi 1. 4 V’s + 1 V of Big Data 2. Faktor Pendorong 3. Tantangan 4. Implikasi 5. Apa Kata Mereka 6. Rangkuman Tren Big Data 26
  • 27. Mendapatkan Value dari Big Data 27 Sumber:
  • 28. Chief Data Officer 28 Semakin banyak perusahaan yang memiliki ‘CDO’ untuk membangun strategi dan budaya yang data-driven.
  • 29. Data Scientists 29 Kebutuhan akan Data Scientist semakin meningkat
  • 30. Big Data sebagai Service 30 Layanan komputasi awan semakin banyak dicari perusahaan untuk menangani beban Big Data
  • 31. Hadoop Menjadi Keharusan 31 Kemampuan Hadoop meningkat, termasuk fungsi real-time. Hadoop menjadi bagian yang tak terpisahkan dalam platform software perusahaan.
  • 32. ‘Simpan Semua Data, Olah Belakangan’ 32 Kebutuhan untuk menyimpan dan memproses semua jenis data meningkat, dan secara real-time.
  • 33. Advanced Analytics & Visualization 33 Kemampuan analitik dan visualisasi yang advanced semakin dibutuhkan untuk membantu pengambilan keputusan.
  • 34. Daftar Isi 1. 4 V’s + 1 V of Big Data 2. Faktor Pendorong 3. Tantangan 4. Implikasi 5. Apa Kata Mereka 6. Rangkuman Tren Big Data 34
  • 35. Minat Tinggi terhadap Big Data “73 percent of respondents have invested or plan to invest in big data in the next 24 months, up from 64 percent in 2013.” Gartner “The No. 1 use case is enhancing customer experience. 68% of respondents said that they use big data to enhance their customer experience. This is the third year customer experience has been a top business problem to address.” Gartner 35
  • 36. Pertumbuhan Pasar Big Data “Big Data will continue to represent a fast- growing multibillion- dollar worldwide opportunity for the next five years.” IDC 36 “Global spending on Big Data will grow at a CAGR of 46% between 2015 and 2020. Big Data revenues will reach almost $190 Billion by the end of 2020.” Mind Commerce
  • 37. Segmentasi Pasar Big Data 37 “Infrastructure will continue to command a large share of the Big Data market with 48.2% share in 2014.” IDC “Big Data-related services revenue makes up 40% of the total, with hardware at 38% and software at 22%.” Wikibon
  • 38. People & Processes 38 The biggest challenges for implementing big data solutions “Big data offers big opportunities, but poses even bigger challenges.” Alexander Linden, research director at Gartner “I am asked all of the time: what is the best analytics strategy? And I always answer: data, process and people.” Mike Cavaretta, Data Scientist and Manager, Ford Motor Company
  • 39. Keamanan Data 39 Mungkin ini tantangan terbesar dalam penerapan solusi Big Data dalam perusahaan. “Hacked customer data can erase millions in profits within weeks, stolen intellectual property can erase competitive advantage in less than a year, and unnecessary privacy abuses can bring unwanted scrutiny and fines from regulators while inflicting reputational damage that can last months, even years.” Forrester “Gartner predicts that, through 2016, more than 80 percent of organizations will fail to develop a consolidated data security policy across silos, leading to potential noncompliance, security breaches and financial liabilities.” Gartner
  • 40. Daftar Isi 1. 4 V’s + 1 V of Big Data 2. Faktor Pendorong 3. Tantangan 4. Implikasi 5. Apa Kata Mereka 6. Rangkuman Tren Big Data 40
  • 41. 41
  • 42. Rangkuman Tren Big Data Pendorong • Volume, variety, velocity, dan complexity dari data, baik tradisional maupun non- tradisional. • Makin banyak perangkat yang terhubung ke Internet. • Media penyimpan makin murah. • Keinginan untuk menyimpan data dalam satu tempat. • Kebutuhan akan insight yang real-time. Tantangan • Di Indonesia, data aggregat apalagi yang detail susah didapat. • Security, privacy, governance, culture, skills, dan business processes • Sumber data yang beragam (enterprise apps, web, search, video, mobile, percakapan social dan sensors). • Kualitas data. • Teks yang tak terstruktur sulit diquery. • Culture, skills, dan business processes Implikasi • Meningkatnya kebutuhan mendapatkan value dari big data. • Chief Data Officer dan Data Scientist makin dibutuhkan. • Big Data sebagai service, karena tingginya beban Big Data. • Hadoop menjadi bagian yang tak terpisahkan dalam platform software perusahaan. • Keinginan untuk menyimpan semua jenis data meningkat, dan secara real-time. • Analisis dan visualisasi yang advance dan real-time. 42 Referensi: HorizonWatch 2015 dan berbagai sumber
  • 43. Terimakasih 43 Ismail Fahmi Awesometrics, Co-founder HP: 0812 8908 3894 Email: Ismail.fahmi@gmail.com Web: http://awesometrics.com