Uploaded bykurniagustiayu1
50 views

Pengenalan Big data_materi Pengenalan Big Data

Big data

Embed presentation

Download to read offline
Modul ke: Fakultas Program Studi Modul ke: Fakultas Program Studi PENGENALAN BIG DATA Dosen : Tiwuk Wahyuli Prihandayani, Skom., MMSI 01 Fakultas Ilmu Komputer Sistem Informasi
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Big data adalah istilah yang menggambarkan volume besar data, baik data yang terstruktur maupun tidak terstruktur – yang membanjiri bisnis sehari-hari. Namun bukan jumlah data yang penting. Apa yang dilakukan organisasi dengan data itulah yang penting. Big data dapat dianalisis demi pemahaman yang mengarah kepada keputusan dan gerakan bisnis strategis yang lebih baik. Pengenalan Big Data
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Pengantar • Big Data mulai “booming” di awal dekade abad 21 • Perusahaan online dan startup, misalnya Google, Amazon, eBay, LinkedIn, Facebook, dibangun dari data yang besar • Data yang sangat besar dapat memengaruhi banyak hal, di berbagai bidang: medis, industri, ekonomi dan perbankan, dll
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI PerkembanganData
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI ApaituBigData? • Big Data → mirip dengan ‘small data’, namun jauh lebih besar ukurannya • Dengan data sangat besar perlu pendekatan berbeda • Teknik, alat bantu, arsitektur • Tujuan: menyelesaikan masalah baru atau masalah lama dengan cara lebih baik • Big Data memberikan nilai dari penyimpanan dan pemrosesan dari kuantitas sangat besar yang tidak bisa dianalisis dengan teknik komputasi tradisional.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI ApaituBigData? • Walmart menangani > 1 juta transaksi dari customer tiap jam • Facebook menangani 40 miliar foto dari user base • Decoding genome manusia awalnya memerlukan pemrosesan selama 10 tahun → sekarang 1 minggu
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Apa itu Big Data? ⚫ Big Data: istilah untuk data sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dikelola (capture, store, manage, analyze) dengan software dan tool pemrograman database biasa/konvensional. ⚫ Tidak cukup dengan SQL biasa saja (Relational Database Management System), sehingga butuh teknologi baru/tambahan NoSQL (Not only SQL). ⚫ Tidak hanya berisi data berstruktur/relational tapi juga (mayoritas) tidak berstruktur (unstructured).
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Mengapa belajarAnalisisBigData? • Banyak yang menulis tentang Big Data dan kebutuhan untuk analisis yang canggih dalam industri, akademisi, dan pemerintah, maupun lainnya. • Ketersediaan sumber data baru dan munculnya peluang analitis yang lebih kompleks telah menciptakan kebutuhan untuk memikirkan kembali arsitektur data yang ada untuk memungkinkan analisis yang dapat dengan optimal memanfaatkan Big Data • Pada bagian ini menjelaskan beberapa konsep utama Big Data, mengapa analisis canggih diperlukan, perbedaan Data Science vs Business Intelligence (BI), dan apa peran baru yang diperlukan untuk ekosistem Big Data.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI DataSciencevs BusinessIntelligence
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI GambaranUmumBigData • Big Data vs Big Information vs Big Knowledge: • Data (Facts, a description of the World) • Information (Captured Data and Knowledge): Merekam atau mengambil Data dan Knowledge pada satu waktu tertentu (at a single point). Sedangkan Data dan Knowledge dapat terus berubah dan bertambah dari waktu ke waktu. • Knowledge (Our personal map/model of the world): apa yang kita ketahui (not the real world itself) kita saat ini tidak dapat menyimpan pengetahuan dalam diri kita dalam apa pun selain otak, dan untuk membangun pengetahuan perlu informasi dan data.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI GambaranUmumBigData • McKinsey Global (2011) • Big Data dapat didefinisikan dengan data yang memiliki skala (volume), distribusi (velocity), keragaman (variety) yang sangat besar, dan atau abadi, sehingga membutuhkan penggunaan arsitektur teknikal dan metode analitis yang inovatif untuk mendapatkan wawasan yang dapat memberikan nilai bisnis baru (informasi yang bermakna). • Hurwitz, et al. (2013) • Big data merupakan istilah untuk sekumpulan data yang begitu besar atau kompleks dimana tidak bisa ditangani lagi dengan sistem teknologi komputer konvensional
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Hadoop dan Big Data • Open-Source Framework untuk memproses himpunan-data berskala besar (big data) dalam beberapa cluster hardware komputer • Dikembangkan menggunakan bahasa Java, beberapa menggunakan C dan utilitas command line sebagai shell-scripts • Dikembangkan oleh Apache Software foundation ( apache.org ) 2007 dibawah lisensi v2 Apache
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Job Type for Big Data Job Type Job functions Skill Hadoop Developer develops MapReduce jobs, designs data warehouses Java, Scripting, Linux Hadoop Admin manages Hadoop cluster, designs data pipelines Linux administration, Network Management, Experience in managing large cluster of machines Data Scientist Data mining and figuring out hidden knowledge in data Math, data mining algorithms Business Analyst Analyzed data! Pig, Hive, SQL, familiarity with BI tools
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Potensi Big Data • Jumlah data yang telah dibuat dan disimpan pada tingkat global hari ini hampir tak terbayangkan jumlahnya. Data tersebut terus tumbuh tanpa henti. Sayangnya sampai saat ini, baru sebagian kecil data yang telah dianalisis. • Pentingnya Big Data, tidak hanya seputar pada jumlah data yang di miliki, tetapi hal yang penting adalah bagaimana mengolah data data tersebut untuk pengambilan keputusan. Misalnya menganalisa data untuk menemukan jawaban yang diinginkan dalam kegiatan bisnis seperti: – Pengurangan biaya; – Pengurangan waktu; – Pengembangan produk baru dan optimalisasi penawaran produk; dan – Pengambilan keputusan yang cerdas.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Siklus Data, Informasi, Pengetahuan dan Kebijakan
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Mengapa Big Data Penting? Pentingnya big data tidak berkisar pada seberapa banyak data yang kita miliki, tetapi apa yang kita lakukan dengan data tersebut. kita dapat mengambil data dari sumber apa pun dan menganalisisnya untuk menemukan jawaban yang memungkinkan : 1) Pengurangan biaya, 2) Pengurangan waktu, 3) Pengembangan produk baru, dan penawaran yang dioptimalkan, 4) Pengambilan keputusan yang cerdas.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Mengapa Big Data Penting? Saat kita menggabungkan big data dengan analitik berkekuatan tinggi, kita dapat menyelesaikan tugas- tugas yang terkait dengan bisnis seperti: ➢ Menentukan akar penyebab kegagalan, masalah, dan kegagalan hampir secara real time. ➢ Menghasilkan kupon di titik penjualan berdasarkan kebiasaan membeli pelanggan. ➢ Menghitung ulang seluruh portofolio risiko dalam hitungan menit. ➢ Mendeteksi perilaku curang sebelum mempengaruhi organisasi kita.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI Cara Kerja Big Data Sebelum bisnis dapat menempatkan data besar maka harus mempertimbangkan bagaimana data tersebut mengalir di antara banyak lokasi, sumber, sistem, pemilik dan pengguna. Ada lima langkah utama untuk mengambil alih “struktur data” besar ini yang mencakup data tradisional dan terstruktur bersama dengan data tidak terstruktur dan terstruktur:
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI 1. Tetapkan strategi big data. 2. Identifikasi sumber big data. 3. Akses, kelola, dan simpan data. 4. Analisis data. 5. Buat keputusan berdasarkan data. Ada lima langkah utama untuk mengambil alih “struktur data” besar ini yang mencakup data tradisional dan terstruktur bersama dengan data tidak terstruktur dan terstruktur:
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI 1) Tetapkan Strategi Big Data Pada level tinggi, strategi big data adalah rencana yang dirancang untuk membantu mengawasi dan meningkatkan cara memperoleh, menyimpan, mengelola, berbagi, dan menggunakan data di dalam dan di luar organisasi. Strategi big data mengatur panggung untuk kesuksesan bisnis di tengah banyaknya data. Ketika mengembangkan strategi, penting untuk mempertimbangkan tujuan dan inisiatif bisnis dan teknologi yang ada - dan di masa depan. Ini panggilan untuk memperlakukan big data seperti aset bisnis berharga lainnya daripada hanya produk sampingan aplikasi.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI 2) Ketahui Sumber Big Data ➢ Streaming Data Berasal dari Internet of Things (IoT) dan perangkat terhubung lainnya yang mengalir ke sistem TI dari perangkat yang dapat dipakai, mobil pintar, perangkat medis, peralatan industri, dan banyak lagi. Dapat menganalisis data besar ini saat tiba memutuskan data mana yang akan disimpan atau tidak, dan mana yang perlu analisis lebih lanjut. ➢ Media Sosial Data berasal dari interaksi di Facebook, YouTube, Instagram, dll. Ini termasuk sejumlah besar data besar dalam bentuk gambar, video, suara, teks dan suara - berguna untuk fungsi pemasaran, penjualan, dan dukungan. Data ini sering dalam bentuk tidak terstruktur atau semi-terstruktur, sehingga menimbulkan tantangan unik untuk konsumsi dan analisis.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI 2) Ketahui sumber big data ➢ Data yang tersedia untuk umum Berasal dari sejumlah besar sumber data terbuka seperti data pemerintah AS. Gov, CIA World Factbook, atau Portal Data Terbuka Uni Eropa. ➢ Data besar lainnya Dapat berasal dari sumber data cloud, pemasok dan pelanggan.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI 3) Akses, kelola, dan simpan big data ➢ Sistem komputasi modern memberikan kecepatan, daya, dan fleksibilitas yang dibutuhkan untuk dengan cepat mengakses sejumlah besar dan tipe data besar. ➢ Seiring dengan akses yang andal, perusahaan juga membutuhkan metode untuk mengintegrasikan data, memastikan kualitas data, menyediakan tata kelola dan penyimpanan data, dan menyiapkan data untuk analitik. ➢ Beberapa data dapat disimpan di tempat di gudang data tradisional - tetapi ada juga opsi yang fleksibel dan murah untuk menyimpan dan menangani data besar melalui solusi cloud, data lake dan Hadoop.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI 4) Menganalisis Big Data ➢ Dengan teknologi kinerja tinggi seperti komputasi grid atau analytics di memori, organisasi dapat memilih untuk menggunakan semua data besar mereka untuk analisis. ➢ Pendekatan lain adalah untuk menentukan dimuka data mana yang relevan sebelum menganalisisnya. Dengan kedua cara tersebut, analitik big data adalah bagaimana perusahaan mendapatkan nilai dan wawasan dari data. Semakin besar, big data mengakselerasi analitik canggih saat ini seperti kecerdasan buatan.
< > MENU AKHIRI ← → MENU AKHIRI 5) Membuat keputusan yang cerdas dan digerakkan oleh data Dikelola dengan baik, data tepercaya mengarah ke analitik tepercaya dan keputusan tepercaya. Agar tetap kompetitif, bisnis perlu merebut nilai penuh dari data besar dan beroperasi dengan cara yang didorong oleh data - membuat keputusan berdasarkan bukti yang disajikan oleh data besar daripada insting. Manfaat menjadi data-driven jelas. Organisasi yang digerakkan oleh data berkinerja lebih baik, secara operasional lebih mudah diprediksi, dan lebih menguntungkan.
Terima Kasih

More Related Content

PDF
MAteri perkuliahan Big Data bagi mahasiswa
byferlyardhy1
 
PDF
Pengantar-Big-Data.pdf
byDedek28
 
PDF
PPT Big Data and Analytic sistem informasi
byRimaFuada1
 
PPTX
pengenalan-Pengantar-Big-Data _____.pptx
bybaktilast1
 
PPTX
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptx
byBatakMusikGroup
 
PPTX
454977663-Karakteristik lima(5)V-Big-Data.pptx
byHendraLodang
 
PDF
Pertemuan 01 Big Data - Pengantar-Big-Data.pdf
byimammis
 
PPTX
P1 Big Data - Pengantar Big Data dan Analisis Big Data
byimammis
 
MAteri perkuliahan Big Data bagi mahasiswa
byferlyardhy1
 
Pengantar-Big-Data.pdf
byDedek28
 
PPT Big Data and Analytic sistem informasi
byRimaFuada1
 
pengenalan-Pengantar-Big-Data _____.pptx
bybaktilast1
 
Pengantar-Big-Databhgfhfhfdhgfdghgfdhdfhfhf.pptx
byBatakMusikGroup
 
454977663-Karakteristik lima(5)V-Big-Data.pptx
byHendraLodang
 
Pertemuan 01 Big Data - Pengantar-Big-Data.pdf
byimammis
 
P1 Big Data - Pengantar Big Data dan Analisis Big Data
byimammis
 

Similar to Pengenalan Big data_materi Pengenalan Big Data

PPTX
Big Data
byDian Lestari Shaula
 
DOCX
Tugas Manajemen sistem Informasi big data
bychienmario
 
PPTX
Big Data in Consumer Behavior
by1121fatmaa
 
DOCX
Membangun platform big data
byOkta Jilid II
 
PDF
Big Data Analytics
byRarasPrasaty
 
PPTX
P01-Big Data Technology Universitas Bina Insani Kota Bekasi
bywiwit483
 
PPTX
Big Data (2).pptx
byDwikiNugroho2
 
PPT
Pengantar Big Data: Konsep dan Implementasi
byamirrullohacmad
 
PPTX
Consumer behavior and big data
byNurulKhoerunisa1
 
PPTX
2.-Pengantar- Big -Data Gambaran Umum Big Data.pptx
byYudaPerwira5
 
PPTX
Consumer behavior and big data
byHallifatulAmbyah
 
PDF
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdf
byAathifahTetaFitranti1
 
PDF
Big Data dalam Perilaku Konsumen dan Ekonomi
byGhinaAuliaSalsabila
 
PPT
Materi Pembelajaran Big Data dan Bisnis Analitik.ppt
bysuryadi554339
 
PDF
Pertemuan 6 - Pengantar Big Data dan Pengelolaannya.pdf
byahmadridwan715365
 
PDF
Consumer behavior and big data
byRossiFatmawati
 
PPTX
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033
byFarhan Aditya
 
PPT
Pertemuan satu Analisa Big Data power point
byFebriSugandi1
 
PDF
PMK 1 PENGANTAR DATA ANALITIK.pdf
byAndri946883
 
PPTX
Bigdata
byJennyWijaya2
 
Big Data
byDian Lestari Shaula
 
Tugas Manajemen sistem Informasi big data
bychienmario
 
Big Data in Consumer Behavior
by1121fatmaa
 
Membangun platform big data
byOkta Jilid II
 
Big Data Analytics
byRarasPrasaty
 
P01-Big Data Technology Universitas Bina Insani Kota Bekasi
bywiwit483
 
Big Data (2).pptx
byDwikiNugroho2
 
Pengantar Big Data: Konsep dan Implementasi
byamirrullohacmad
 
Consumer behavior and big data
byNurulKhoerunisa1
 
2.-Pengantar- Big -Data Gambaran Umum Big Data.pptx
byYudaPerwira5
 
Consumer behavior and big data
byHallifatulAmbyah
 
Aathifah Teta Fitranti_195020307111072_tugas resume pekan ke 6.pdf
byAathifahTetaFitranti1
 
Big Data dalam Perilaku Konsumen dan Ekonomi
byGhinaAuliaSalsabila
 
Materi Pembelajaran Big Data dan Bisnis Analitik.ppt
bysuryadi554339
 
Pertemuan 6 - Pengantar Big Data dan Pengelolaannya.pdf
byahmadridwan715365
 
Consumer behavior and big data
byRossiFatmawati
 
PPT Big Data_Farhan Aditya_6017210033
byFarhan Aditya
 
Pertemuan satu Analisa Big Data power point
byFebriSugandi1
 
PMK 1 PENGANTAR DATA ANALITIK.pdf
byAndri946883
 
Bigdata
byJennyWijaya2
 

Recently uploaded

PPTX
5 JENIS GULMA TEKI-TEKIAN.pptxfgffgfgdfgd
bymalla bora
 
PDF
MATERI SOSIALISASI TKA JENJANG SD YANG BISA DIPELAJARI
byindianhari25
 
PDF
Penggorengan Dago Elos dalam memperluas wilayah nya.pdf
bymuhammadbyaman
 
PPTX
PRESENTASI PERMENDIKDASMEN NO 1 TAHUN 2026
bytatirohaeti6131
 
PDF
Modus Mafia Tanah Dago Penggorengan Wilayah Dago Elos.pdf
bymuhammadbyaman
 
PDF
Modul 4. Python & PictoBlox Introduction.pdf
bymrizkialkhatab250
 
PPTX
Materi Beda_Fase_Gelombang_Kelas_XI.pptx
byDesiKristinLumbanGao
 
5 JENIS GULMA TEKI-TEKIAN.pptxfgffgfgdfgd
bymalla bora
 
MATERI SOSIALISASI TKA JENJANG SD YANG BISA DIPELAJARI
byindianhari25
 
Penggorengan Dago Elos dalam memperluas wilayah nya.pdf
bymuhammadbyaman
 
PRESENTASI PERMENDIKDASMEN NO 1 TAHUN 2026
bytatirohaeti6131
 
Modus Mafia Tanah Dago Penggorengan Wilayah Dago Elos.pdf
bymuhammadbyaman
 
Modul 4. Python & PictoBlox Introduction.pdf
bymrizkialkhatab250
 
Materi Beda_Fase_Gelombang_Kelas_XI.pptx
byDesiKristinLumbanGao
 

Pengenalan Big data_materi Pengenalan Big Data

  • 1.
    Modul ke: Fakultas Program Studi Modulke: Fakultas Program Studi PENGENALAN BIG DATA Dosen : Tiwuk Wahyuli Prihandayani, Skom., MMSI 01 Fakultas Ilmu Komputer Sistem Informasi
  • 2.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Big data adalah istilah yang menggambarkan volume besar data, baik data yang terstruktur maupun tidak terstruktur – yang membanjiri bisnis sehari-hari. Namun bukan jumlah data yang penting. Apa yang dilakukan organisasi dengan data itulah yang penting. Big data dapat dianalisis demi pemahaman yang mengarah kepada keputusan dan gerakan bisnis strategis yang lebih baik. Pengenalan Big Data
  • 3.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Pengantar • Big Data mulai “booming” di awal dekade abad 21 • Perusahaan online dan startup, misalnya Google, Amazon, eBay, LinkedIn, Facebook, dibangun dari data yang besar • Data yang sangat besar dapat memengaruhi banyak hal, di berbagai bidang: medis, industri, ekonomi dan perbankan, dll
  • 4.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI PerkembanganData
  • 5.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI ApaituBigData? • Big Data → mirip dengan ‘small data’, namun jauh lebih besar ukurannya • Dengan data sangat besar perlu pendekatan berbeda • Teknik, alat bantu, arsitektur • Tujuan: menyelesaikan masalah baru atau masalah lama dengan cara lebih baik • Big Data memberikan nilai dari penyimpanan dan pemrosesan dari kuantitas sangat besar yang tidak bisa dianalisis dengan teknik komputasi tradisional.
  • 6.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI ApaituBigData? • Walmart menangani > 1 juta transaksi dari customer tiap jam • Facebook menangani 40 miliar foto dari user base • Decoding genome manusia awalnya memerlukan pemrosesan selama 10 tahun → sekarang 1 minggu
  • 7.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Apa itu Big Data? ⚫ Big Data: istilah untuk data sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dikelola (capture, store, manage, analyze) dengan software dan tool pemrograman database biasa/konvensional. ⚫ Tidak cukup dengan SQL biasa saja (Relational Database Management System), sehingga butuh teknologi baru/tambahan NoSQL (Not only SQL). ⚫ Tidak hanya berisi data berstruktur/relational tapi juga (mayoritas) tidak berstruktur (unstructured).
  • 8.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Mengapa belajarAnalisisBigData? • Banyak yang menulis tentang Big Data dan kebutuhan untuk analisis yang canggih dalam industri, akademisi, dan pemerintah, maupun lainnya. • Ketersediaan sumber data baru dan munculnya peluang analitis yang lebih kompleks telah menciptakan kebutuhan untuk memikirkan kembali arsitektur data yang ada untuk memungkinkan analisis yang dapat dengan optimal memanfaatkan Big Data • Pada bagian ini menjelaskan beberapa konsep utama Big Data, mengapa analisis canggih diperlukan, perbedaan Data Science vs Business Intelligence (BI), dan apa peran baru yang diperlukan untuk ekosistem Big Data.
  • 9.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI DataSciencevs BusinessIntelligence
  • 10.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI GambaranUmumBigData • Big Data vs Big Information vs Big Knowledge: • Data (Facts, a description of the World) • Information (Captured Data and Knowledge): Merekam atau mengambil Data dan Knowledge pada satu waktu tertentu (at a single point). Sedangkan Data dan Knowledge dapat terus berubah dan bertambah dari waktu ke waktu. • Knowledge (Our personal map/model of the world): apa yang kita ketahui (not the real world itself) kita saat ini tidak dapat menyimpan pengetahuan dalam diri kita dalam apa pun selain otak, dan untuk membangun pengetahuan perlu informasi dan data.
  • 11.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI GambaranUmumBigData • McKinsey Global (2011) • Big Data dapat didefinisikan dengan data yang memiliki skala (volume), distribusi (velocity), keragaman (variety) yang sangat besar, dan atau abadi, sehingga membutuhkan penggunaan arsitektur teknikal dan metode analitis yang inovatif untuk mendapatkan wawasan yang dapat memberikan nilai bisnis baru (informasi yang bermakna). • Hurwitz, et al. (2013) • Big data merupakan istilah untuk sekumpulan data yang begitu besar atau kompleks dimana tidak bisa ditangani lagi dengan sistem teknologi komputer konvensional
  • 12.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Hadoop dan Big Data • Open-Source Framework untuk memproses himpunan-data berskala besar (big data) dalam beberapa cluster hardware komputer • Dikembangkan menggunakan bahasa Java, beberapa menggunakan C dan utilitas command line sebagai shell-scripts • Dikembangkan oleh Apache Software foundation ( apache.org ) 2007 dibawah lisensi v2 Apache
  • 13.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Job Type for Big Data Job Type Job functions Skill Hadoop Developer develops MapReduce jobs, designs data warehouses Java, Scripting, Linux Hadoop Admin manages Hadoop cluster, designs data pipelines Linux administration, Network Management, Experience in managing large cluster of machines Data Scientist Data mining and figuring out hidden knowledge in data Math, data mining algorithms Business Analyst Analyzed data! Pig, Hive, SQL, familiarity with BI tools
  • 14.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Potensi Big Data • Jumlah data yang telah dibuat dan disimpan pada tingkat global hari ini hampir tak terbayangkan jumlahnya. Data tersebut terus tumbuh tanpa henti. Sayangnya sampai saat ini, baru sebagian kecil data yang telah dianalisis. • Pentingnya Big Data, tidak hanya seputar pada jumlah data yang di miliki, tetapi hal yang penting adalah bagaimana mengolah data data tersebut untuk pengambilan keputusan. Misalnya menganalisa data untuk menemukan jawaban yang diinginkan dalam kegiatan bisnis seperti: – Pengurangan biaya; – Pengurangan waktu; – Pengembangan produk baru dan optimalisasi penawaran produk; dan – Pengambilan keputusan yang cerdas.
  • 15.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Siklus Data, Informasi, Pengetahuan dan Kebijakan
  • 16.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Mengapa Big Data Penting? Pentingnya big data tidak berkisar pada seberapa banyak data yang kita miliki, tetapi apa yang kita lakukan dengan data tersebut. kita dapat mengambil data dari sumber apa pun dan menganalisisnya untuk menemukan jawaban yang memungkinkan : 1) Pengurangan biaya, 2) Pengurangan waktu, 3) Pengembangan produk baru, dan penawaran yang dioptimalkan, 4) Pengambilan keputusan yang cerdas.
  • 17.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Mengapa Big Data Penting? Saat kita menggabungkan big data dengan analitik berkekuatan tinggi, kita dapat menyelesaikan tugas- tugas yang terkait dengan bisnis seperti: ➢ Menentukan akar penyebab kegagalan, masalah, dan kegagalan hampir secara real time. ➢ Menghasilkan kupon di titik penjualan berdasarkan kebiasaan membeli pelanggan. ➢ Menghitung ulang seluruh portofolio risiko dalam hitungan menit. ➢ Mendeteksi perilaku curang sebelum mempengaruhi organisasi kita.
  • 18.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI Cara Kerja Big Data Sebelum bisnis dapat menempatkan data besar maka harus mempertimbangkan bagaimana data tersebut mengalir di antara banyak lokasi, sumber, sistem, pemilik dan pengguna. Ada lima langkah utama untuk mengambil alih “struktur data” besar ini yang mencakup data tradisional dan terstruktur bersama dengan data tidak terstruktur dan terstruktur:
  • 19.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI 1. Tetapkan strategi big data. 2. Identifikasi sumber big data. 3. Akses, kelola, dan simpan data. 4. Analisis data. 5. Buat keputusan berdasarkan data. Ada lima langkah utama untuk mengambil alih “struktur data” besar ini yang mencakup data tradisional dan terstruktur bersama dengan data tidak terstruktur dan terstruktur:
  • 20.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI 1) Tetapkan Strategi Big Data Pada level tinggi, strategi big data adalah rencana yang dirancang untuk membantu mengawasi dan meningkatkan cara memperoleh, menyimpan, mengelola, berbagi, dan menggunakan data di dalam dan di luar organisasi. Strategi big data mengatur panggung untuk kesuksesan bisnis di tengah banyaknya data. Ketika mengembangkan strategi, penting untuk mempertimbangkan tujuan dan inisiatif bisnis dan teknologi yang ada - dan di masa depan. Ini panggilan untuk memperlakukan big data seperti aset bisnis berharga lainnya daripada hanya produk sampingan aplikasi.
  • 21.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI 2) Ketahui Sumber Big Data ➢ Streaming Data Berasal dari Internet of Things (IoT) dan perangkat terhubung lainnya yang mengalir ke sistem TI dari perangkat yang dapat dipakai, mobil pintar, perangkat medis, peralatan industri, dan banyak lagi. Dapat menganalisis data besar ini saat tiba memutuskan data mana yang akan disimpan atau tidak, dan mana yang perlu analisis lebih lanjut. ➢ Media Sosial Data berasal dari interaksi di Facebook, YouTube, Instagram, dll. Ini termasuk sejumlah besar data besar dalam bentuk gambar, video, suara, teks dan suara - berguna untuk fungsi pemasaran, penjualan, dan dukungan. Data ini sering dalam bentuk tidak terstruktur atau semi-terstruktur, sehingga menimbulkan tantangan unik untuk konsumsi dan analisis.
  • 22.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI 2) Ketahui sumber big data ➢ Data yang tersedia untuk umum Berasal dari sejumlah besar sumber data terbuka seperti data pemerintah AS. Gov, CIA World Factbook, atau Portal Data Terbuka Uni Eropa. ➢ Data besar lainnya Dapat berasal dari sumber data cloud, pemasok dan pelanggan.
  • 23.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI
  • 24.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI 3) Akses, kelola, dan simpan big data ➢ Sistem komputasi modern memberikan kecepatan, daya, dan fleksibilitas yang dibutuhkan untuk dengan cepat mengakses sejumlah besar dan tipe data besar. ➢ Seiring dengan akses yang andal, perusahaan juga membutuhkan metode untuk mengintegrasikan data, memastikan kualitas data, menyediakan tata kelola dan penyimpanan data, dan menyiapkan data untuk analitik. ➢ Beberapa data dapat disimpan di tempat di gudang data tradisional - tetapi ada juga opsi yang fleksibel dan murah untuk menyimpan dan menangani data besar melalui solusi cloud, data lake dan Hadoop.
  • 25.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI 4) Menganalisis Big Data ➢ Dengan teknologi kinerja tinggi seperti komputasi grid atau analytics di memori, organisasi dapat memilih untuk menggunakan semua data besar mereka untuk analisis. ➢ Pendekatan lain adalah untuk menentukan dimuka data mana yang relevan sebelum menganalisisnya. Dengan kedua cara tersebut, analitik big data adalah bagaimana perusahaan mendapatkan nilai dan wawasan dari data. Semakin besar, big data mengakselerasi analitik canggih saat ini seperti kecerdasan buatan.
  • 26.
    < > MENU AKHIRI ←→ MENU AKHIRI 5) Membuat keputusan yang cerdas dan digerakkan oleh data Dikelola dengan baik, data tepercaya mengarah ke analitik tepercaya dan keputusan tepercaya. Agar tetap kompetitif, bisnis perlu merebut nilai penuh dari data besar dan beroperasi dengan cara yang didorong oleh data - membuat keputusan berdasarkan bukti yang disajikan oleh data besar daripada insting. Manfaat menjadi data-driven jelas. Organisasi yang digerakkan oleh data berkinerja lebih baik, secara operasional lebih mudah diprediksi, dan lebih menguntungkan.
  • 27.