Kita hidup di zaman di mana data berlimpah. Mari kita pikirkan sedikit: data apa tentang kita yang bisa ada di Internet , mengambang di dunia maya? Nama, nama keluarga, mungkin alamat (produk dari pembelian yang kita lakukan secara online dan yang tentu saja harus datang ke rumah kita), musik yang kita dengarkan (dari daftar Spotify kita atau apa yang kita dengarkan di Soundcloud), artikel apa yang kita tonton ( produk dari halaman yang kita lihat di Amazon dan toko online lainnya), dan banyak lagi.
Jumlah data ini, setelah diproses dan dianalisis, dapat membawa kita pada kesimpulan, baik tentang individu individu maupun kelompok populasi , dan bahkan membedakannya sesuai dengan preferensi mereka, kesimpulan yang, pada gilirannya, dapat diterapkan pada individu tertentu dalam bentuk rekomendasi. . Untuk ini, disiplin dari Big Data lahir .
Kita mendefinisikan Big Data sebagai disiplin ilmu komputasi yang berhubungan dengan penangkapan, pengelolaan, dan analisis kumpulan data besar, ekstraksi kesimpulan dari analisis ini, dan penerapan kesimpulan ini pada kasus tertentu.
Dengan kata lain, Big Data adalah disiplin yang lengkap, dan bukan hanya pengumpulan dan penyimpanan kumpulan data besar.
Di era di mana data tidak hanya tidak langka, tetapi dalam banyak kasus kita memiliki lebih dari yang kita inginkan atau yang dapat sangat berguna bagi kita, Big Data juga tentang bagaimana memilih data yang benar-benar berguna bagi kita untuk melakukan analisis dan penarikan kesimpulan.
Tujuan akhir dari Big Data adalah untuk mendapatkan keuntungan bagi perusahaan atau inisiatif kita.
Mari kita ambil kasus khusus: katakanlah kita memiliki toko musik online dan dari apa yang didengarkan pelanggan kita, kita menyimpan informasi seperti judul lagu, nama artis, dan berapa kali setiap lagu dimainkan.
Setelah semua data ini dianalisis, kita dapat mencapai beberapa kesimpulan. Katakanlah kita melihat bahwa setiap klien kita terbiasa mengklasifikasikan pilihan musik mereka dalam satu atau beberapa genre tertentu, dan kita dapat mengklasifikasikan setiap grup dan artis yang kita miliki dalam katalog kita dalam genre ini.
Kemudian, kita dapat menggunakan Big Data untuk merekomendasikan kepada pelanggan toko kita bahwa mereka mendengarkan (dan kemudian membeli, tentu saja!) Musik dari grup tertentu yang menyesuaikan dengan preferensi mereka.
Dengan cara ini, kita menawarkan layanan yang lebih disesuaikan dengan preferensi pribadi masing-masing klien kita, membuatnya lebih personal dan, oleh karena itu, menawarkan mereka “toko Anda” daripada toko umum.
Big Data adalah disiplin yang digunakan, misalnya, halaman jejaring sosial dan profil sarankan untuk mengikuti, atau konten website untuk menyarankan bacaan.
Amazon adalah salah satu bisnis yang mencontohkan penggunaan Big Data , karena dari analisis pertanyaan dan pembelian semua pengguna situs web terkenal ini, disimpulkan saran mana untuk produk baru yang harus ditunjukkan kepada setiap pengguna individu.
Namun, perlu dicatat bahwa tidak semua yang disarankan kepada kita di Internet adalah hasil dari analisis tren menggunakan Big Data .
Kita juga harus mempertimbangkan perjanjian komersial antara perusahaan yang membuat saran, dan produsen produk sehingga mereka termasuk dalam saran tersebut.
Secara teknologi, penggunaan solusi Big Data membutuhkan kekuatan pemrosesan yang besar.
Itulah sebabnya mereka terbiasa menggunakan sistem komputer khusus, seperti server besar, dan fasilitas khusus yang disewa oleh perusahaan khusus untuk studi atau klien tertentu untuk digunakan sepanjang tahun.
Sering kali Big Data membutuhkan penanganan pengumpulan data yang tidak sepenuhnya terstruktur. Itulah mengapa solusi khusus diperlukan untuk digunakan dalam jenis aplikasi ini.
Dikatakan bahwa profil teknis yang berspesialisasi dalam Big Data akan sangat diminati di masa depan.
Dengan kata lain: jika Anda berpikir untuk memiliki pekerjaan di bidang ilmu komputer, Anda harus serius memikirkan spesialisasi di bidang Big Data , di mana ada kekurangan pasokan untuk menutupi permintaan.
Pengumpulan data untuk analisis selanjutnya tidak hanya dilakukan di Internet dan pada orang, tetapi juga dapat dilakukan dengan menggunakan sensor IoT.
Dengan cara ini, misalnya, kita dapat menganalisis pola perilaku pengemudi, mengumpulkan data dari sensor parkir untuk mengetahui waktu atau pola pergerakan tersibuk .
Foto: Fotolia – lasse / georgejmclittle
Topik dalam Big Data
