Istilah Big Data Dijelaskan: Istilah Esensial yang Harus Diketahui Setiap Penggemar Data
Big data dipenuhi dengan terminologi spesialis. Memahami istilah paling umum membantu Anda memahami, berkontribusi, dan mempengaruhi percakapan berbasis data. Gabung dalam percakapan tentang evolusi data di datamakespossible.com.
Mari kita misteriuskan istilah kunci yang akan Anda temukan—dan perkenalkan beberapa yang mungkin belum pernah Anda dengar.
Data Scientist
Seorang ilmuwan data menggabungkan ketelitian ilmiah, wawasan bisnis, dan pemecahan masalah kreatif. Menggunakan algoritma, model statistik, dan alat pemrograman, mereka mengekstrak nilai yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data kompleks, sering melalui teknik machine learning (ML) atau kecerdasan buatan (AI).
Heteroscedasticity
Dalam statistik, heteroscedasticity merujuk pada data yang variabilitasnya berubah di seluruh rentang pengukuran. Dalam praktik, ini berarti titik data dapat menunjukkan pola yang berubah cepat dan lonjakan yang tidak dapat diprediksi—umum dalam aliran kecepatan tinggi seperti feed media sosial atau log sensor waktu nyata. Sebagai contoh, posting viral dapat menarik ribuan komentar dalam detik, kemudian mereda, menciptakan aliran data yang volatif yang sulit dimodelkan dengan asumsi linear sederhana.
Machine Learning (ML)
ML adalah subset ilmu komputer yang melatih algoritma untuk mengenali pola dalam data mentah. Ia memangking tiga “C” big data: klasifikasi (menugaskan item ke kategori), clustering (mengelompokkan item serupa), dan collaborative filtering (menghasilkan rekomendasi). Sebagian besar aplikasi ML komersial bergantung pada shallow learning, sementara deep learning—bagian integral dari AI sejati—memanfaatkan jaringan saraf multi-lapisan.
Artificial Intelligence (AI)
AI melampaui ML dengan memungkinkan sistem untuk menyesuaikan diri sendiri, belajar, dan membuat keputusan yang meniru kognisi manusia. Model deep learning adalah sumbu AI, memungkinkan komputer untuk memproses pola kompleks dalam teks, gambar, dan ucapan.
Virtual Reality (VR)
VR menyelimuti pengguna dalam lingkungan sintetik sepenuhnya, biasanya diakses melalui headset. Sementara populer dalam gaming, VR juga menawarkan aplikasi komersial seperti simulasi pelatihan virtual.
Augmented Reality (AR)
AR melapisi informasi digital ke dunia nyata, meningkatkan persepsi dan interaksi. Kisah sukses termasuk aplikasi game seluler yang menggabungkan objek virtual dengan tampilan kamera langsung.
Natural Language Processing (NLP)
NLP melengkapi komputer untuk menafsirkan bahasa lisan atau tertulis. NLP “shallow” awal memparsing kalimat menjadi token dan menerapkan logika berbasis aturan. NLP deep learning modern mempertimbangkan konteks seluruhnya, memungkinkan analisis sentimen yang halus dan AI percakapan.
Image Recognition
Pengenalan citra mengidentifikasi elemen visual dalam foto atau video. Ini memangking OCR untuk ekstraksi teks, penandaan objek, dan deteksi wajah—fitur yang kini digunakan dalam sistem pemantau pengemudi otomotif.
Structured, Semi-Structured, and Unstructured Data
Data terstruktur pas rapi ke dalam tabel; data semi-terstruktur, seperti email, memiliki header dan badan bebas; data tidak terstruktur—teks, audio, gambar—tidak memiliki skema tetap. Kemajuan selama sepuluh tahun yang lalu kini memungkinkan analisis yang kuat dari ketiga tipe data ini.
Data Lake
Data lake menyimpan data mentah yang tidak diproses dengan biaya rendah, memungkinkan retensi jangka panjang petabyte informasi. Ini analog dengan rak penyimpanan bahan mentah, dari mana Anda hanya mengambil yang dibutuhkan untuk analisis tertentu.
Database (RDBMS)
Database relasional (Oracle, MySQL, SQL Server) menangani beban kerja transaksi volume tinggi (OLTP). Mereka unggul dalam baca dan tulis cepat untuk aplikasi sehari-hari seperti e-commerce.
Data Warehouse (EDW)
Enterprise data warehouse mengonsolidasikan volume besar data yang telah dibersihkan untuk kueri analitik. EDW mendukung pengambilan keputusan strategis, seperti mengidentifikasi garis produk atau wilayah terbaik.
Visualization
Alat visualisasi menerjemahkan analitik kompleks menjadi dashboard yang intuitif. Dengan antarmuka drag-and-drop dan konektivitas SQL, bahkan pengguna non-teknis dapat membuat laporan yang mengungkap wawasan seperti tren penjualan triwulan atau kinerja produk.
Bekas dengan terminologi ini, Anda siap untuk membahas bagaimana data lake, ML, dan AI sedang merubah dunia. Berbagi lingkungan baru Anda di pantri kopi atau gabung dalam percakapan di datamakespossible.com.
Artikel ini diproduksi dalam kemitraan dengan Western Digital.
Penulis adalah Fellow dan Chief Data Scientist di Western Digital, mendorong platform Big Data dan analitik canggih untuk manufaktur semiconductor.
