Pastinya kamu sudah tidak asing ya, dengan kata “big data? Big data sendiri adalah penerapan teknik dan teknologi khusus untuk memproses kumpulan data yang sangat besar. Kumpulan data ini seringkali sangat besar dan kompleks, sehingga menjadi sulit untuk diproses menggunakan tools database management yang ada. Di sini, tentunya big data analytics memiliki peran penting untuk menganalisa data tersebut. Big data analytics adalah penggunaan teknik analitik terhadap kumpulan big data yang sangat besar dan beragam yang mencakup data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Dengan big data analytics, kamu dapat melakukan pengambilan keputusan, pemodelan, dan prediksi hasil masa depan yang lebih baik, serta business intelligence yang ditingkatkan. Dalam big data analytics, tentunya terdapat berbagai teknik yang perlu diterapkan. Berikut teknik big data analytics yang perlu kamu pahami:

1. Association Analysis

big-data-analytics
Photo by pdfprof.com/PDF_Image.php

Association analysis merupakan salah satu teknik analisis yang sering digunakan dalam ilmu data saat ini. Dengan menemukan hubungan antar item dalam jumlah besar atau jaringan data, kamu dapat memperoleh wawasan di banyak area. Analisa ini mengharapkan adanya transaksi yang berada dalam format tertentu. Di mana, kisi input harus memiliki data binominal (benar atau salah) dengan item dalam kolom dan setiap transaksi sebagai baris. Pada dasarnya, association dalam big data sendiri dianggap sebagai hubungan dalam teori himpunan. Saat metrik ditetapkan, association diformalkan sebagai hubungan lanjutan. Salah satu contohnya adalah korelasi statistik dan hubungan geometris adalah association yang diberikan kemudian dengan metrik probabilitas dan geometris. Jika hanya analisa dasar, maka akan berurusan dengan kemunculan satu item dengan item lainnya. Namun, apabila analisanya lebih rumit, akan mempertimbangkan secara lebih detail, seperti kuantitas kejadian, harga, urutan kejadian, dll.

2. High-dimensional Analysis

big-data-analytics
Photo by vis.pku.edu.cn/hdvis

Big data adalah kombinasi dari banyak sumber data yang berasal dari sub-populasi yang berbeda. Setiap sub-populasi dapat menunjukkan fitur yang tidak dimiliki oleh orang lain. Nah, menganalisis data tersebut memerlukan estimasi simultan atau pengujian beberapa parameter. Sehingga, memungkinkan terjadinya kesalahan yang terkait dengan estimasi parameter. Hal ini dikarenakan aturan keputusan atau prediksi bergantung pada parameter ini. Oleh karena itu, diperlukannya high-dimensional analysis untuk penanganan analisanya. High-dimensional analysis lebih mengarah pada tantangan, baik dalam matematika maupun statistik. Analisa ini mempelajari data yang dimensinya lebih besar dari dimensi tersebut dalam analisis multivariat. Di mana, multivariat ini yang memeriksa pola dalam data multidimensi dengan mempertimbangkan sekaligus beberapa variabel data. Dalam banyak aplikasi, bahkan dimensi vektor data mungkin lebih besar dari ukuran sampel.

3. Deep Analysis

big-data-analytics
Photo by towardsdatascience.com/what-is-deep-analytics

Deep analysis adalah analisa yang berpotensi dalam mengeksplorasi properti struktur kompleks dari big data. Variabel yang tidak dapat diamati, parameter tersembunyi, hierarki tersembunyi, korelasi lokal, dan distribusi kompleks variabel acak dapat ditemukan melalui analisis ini. Jika melakukan deep analysis, informasi yang tidak penting dihilangkan dan diatur. Biasanya data yang perlu dianalisa ini adalah yang berskala besar yang sekaligus berkualitas tinggi, relevan, dan dapat ditindaklanjuti. Selain itu, deep analysis juga sering dianggap sebagai fungsi transformasi deterministik (atau stokastik) dari input ke output. Analisa ini menerapkan teknik pemrosesan data untuk menghasilkan informasi dari kumpulan big data. Biasanya menerapkan multi-sumber yang mungkin tidak hanya berisi data terstruktur, tetapi juga data tidak terstruktur dan semi-terstruktur.

4. Precision Analysis

big-data-analytics
Photo by wou.edu

Precision adalah pengurangan yang mengukur kesalahan acak suatu metode, yang menyebar dalam data. Ini menunjukkan seberapa baik suatu metode atau instrumen memberikan hasil yang sama ketika satu sampel diuji berulang kali. Di mana, precision bukanlah kuantitas, sehingga itu tidak dinyatakan secara numerik. Sebaliknya, itu dinyatakan dengan ukuran seperti varians, standar deviasi, atau koefisien variasi di bawah kondisi pengukuran yang ditentukan. Nah, untuk precision analysis sendiri digunakan untuk mengevaluasi kebenaran data dari perspektif utilitas dan kualitas data. Dapat dikatakan, analisa ini menyempurnakan definisi metadata presisi yang ada untuk kolom selektif berdasarkan nilai data aktual yang ada di kolom data.  Analisa ini sering diterapkan untuk pemasaran, kedokteran, dan pertanian.

5. Divide-and-conquer Analysis

big-data-analytics
Photo by khanacademy.org

Divide-and-conquer adalah strategi komputasi umum untuk meningkatkan efisiensi masalah dan kecepatan komputasi data yang besar. Melalui divide-and-conquer analysis, sebuah masalah secara rekursif dipecah menjadi dua atau lebih sub-masalah dalam tahap pembagian. Hal ini dilakukan hingga menjadi cukup mudah untuk dipecahkan secara langsung pada tahap conquering. Setelah selesai, solusi untuk sub-masalah digabungkan menjadi solusi untuk masalah asli. Dalam artian, komputasi terdistribusi, seperti cloud computing dan distributed intelligence computing, dapat dianggap sebagai komputasi sebagai divide-and-conquer dalam ruang. Serta, komputasi paralel (komputasi multi-inti dan cluster) dapat dianggap sebagai divide-and-conquer dalam waktu. Divide-and-conquer analysis mudah dieksekusi di mesin multi-prosesor, dan sub-masalah yang berbeda dapat dieksekusi pada prosesor yang berbeda. Informasi dipertukarkan dengan melewatkan pesan antara prosesor. Pada intinya, divide-and-conquer analysis ini penerapannya dilakukan untuk velocity atau kecepatan data.

Nah, itulah penjabaran dari 6 teknik dalam big data analytics. Pada dasarnya, teknik ini juga bersifat umum untuk analisis data lainnya, walaupun ada juga yang tidak bisa digunakan untuk semuanya. Contohnya, spatiotemporal associations analysis itu khusus digunakan untuk data geografis. Selain itu, masih banyak juga teknik lainnya yang bisa kamu terapkan selain yang di atas. Jika kamu tertarik dengan artikel dari Coding Studio, pantau terus ya blog ini. Kamu juga bisa baca artikel terkait implementasi big data untuk bisnis!