Tools dan Teknik Terbaik untuk Data Analytics: Panduan Lengkap

Pentingnya tools dan teknik dalam Data Analytics tak terbantahkan dalam era informasi saat ini. Ini karena tools dan teknik ini adalah fondasi yang memungkinkan organisasi untuk mengubah data besar menjadi wawasan berharga. Berikut gambaran singkat tentang pentingnya tools dan teknik dalam Data Analytics:

Hadoop: Pondasi Data Analytics

Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak yang dirancang untuk mengelola, menyimpan, dan menganalisis data besar atau Big Data. Ini terdiri dari sejumlah komponen inti yang bekerja bersama untuk memproses data besar secara terdistribusi. Salah satu keunggulan utama Hadoop adalah kemampuannya untuk memproses data di sejumlah node (komputer) yang tersebar di dalam cluster, sehingga memungkinkan pengolahan data paralel yang cepat dan efisien.

Hadoop bekerja berdasarkan paradigma pemrosesan data terdistribusi dan terbagi menjadi dua komponen utama:

Hadoop Distributed File System (HDFS): 

HDFS adalah sistem penyimpanan berbasis blok yang digunakan oleh Hadoop. Data yang akan dianalisis disimpan dalam blok-blok yang terdistribusi di seluruh node dalam cluster Hadoop. Setiap blok data memiliki beberapa salinan (replika) untuk meningkatkan keandalan dan ketersediaan data. Ketika data diunggah ke HDFS, itu secara otomatis dibagi menjadi blok-blok yang lebih kecil.

MapReduce: 

MapReduce adalah model pemrograman dan pemrosesan data yang digunakan oleh Hadoop. Ini berfungsi dengan cara yang sederhana: langkah pertama adalah pemetaan (mapping), di mana data dibagi dan diproses pada node-node yang berbeda secara paralel. Kemudian, hasil pemetaan diagregasi dan disortir dalam langkah reduksi (reducing). Hasil akhir dari langkah reduksi adalah data yang telah diolah dan dianalisis dengan cara yang sesuai.

Apache Spark: Menghadirkan Kecepatan dalam Pemrosesan Data

Apache Spark adalah kerangka kerja open-source yang dirancang untuk mengolah data besar dengan cepat dan efisien. Ini dikembangkan oleh Apache Software Foundation dan telah menjadi Tools yang sangat populer dalam Data Analytics. Spark dirancang untuk mengatasi beberapa keterbatasan yang ada dalam model pemrosesan data sebelumnya, seperti Hadoop MapReduce, dengan tujuan utama meningkatkan kinerja dan fleksibilitas pemrosesan data.

Bagaimana Apache Spark Bekerja?

Apache Spark bekerja berdasarkan model pemrosesan data yang disebut “Directed Acyclic Graph” (DAG), yang memungkinkan pemrosesan data yang sangat terdistribusi dan terdistribusi. Berikut beberapa komponen dan cara kerja Spark:

Resilient Distributed Dataset (RDD): RDD adalah struktur dasar Spark yang menyediakan abstraksi data terdistribusi yang dapat di-cache dan dihitung ulang secara paralel. RDD memungkinkan Spark untuk memproses data dalam partisi yang terdistribusi di berbagai node.

Transformasi dan Aksi: Spark menyediakan operasi transformasi, seperti map, filter, dan reduce, yang memungkinkan pemrosesan data. Operasi ini diterapkan pada RDD untuk menghasilkan hasil yang diinginkan. Selain itu, ada aksi seperti count, collect, dan saveAsTextFile yang memicu pemrosesan data dan menghasilkan output yang nyata.

Spark Core: Ini adalah mesin eksekusi inti dari Spark yang bertanggung jawab atas pengolahan data dan perencanaan tugas. Spark Core mengatur tugas dan partisi data untuk dieksekusi secara terdistribusi.

Komponen Tambahan: Selain Spark Core, ada komponen tambahan seperti Spark SQL (untuk mengakses data SQL dan data warehousing), Spark Streaming (untuk pemrosesan data real-time), dan MLlib (perpustakaan machine learning).

Tools Data Visualisasi: Memahami Data dengan Lebih Baik

Tools visualisasi data seperti Tableau, Power BI, dan sejenisnya adalah perangkat lunak yang dirancang untuk membantu Anda menganalisis dan menggambarkan data Anda dengan cara yang lebih mudah dipahami. Mereka dapat membantu Anda membuat visualisasi data yang kuat, laporan, dan dashboard interaktif dengan cepat. Berikut pengenalan singkat untuk beberapa Tools visualisasi data populer:

Tableau:

Tableau adalah salah satu Tools visualisasi data yang paling populer di dunia.

Memungkinkan Anda untuk menghubungkan ke berbagai sumber data, merancang visualisasi yang kaya, dan membuat dashboard interaktif.

Mudah digunakan bahkan oleh mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis yang kuat.

Power BI:

Power BI adalah Tools visualisasi data dari Microsoft.

Cocok untuk menggabungkan data dari berbagai sumber, mengubahnya menjadi visualisasi yang informatif, dan berbagi hasilnya dengan pengguna lain.

Integrasi kuat dengan produk Microsoft lainnya.

QlikView / Qlik Sense:

QlikView adalah pendahulu dari Qlik Sense.

Keduanya menggabungkan data dari berbagai sumber dan memungkinkan Anda membuat visualisasi yang berinteraksi.

Qlik Sense lebih baru dan fokus pada kemudahan penggunaan dan tampilan yang lebih modern.

Google Data Studio:

Tools visualisasi data ini gratis dan dikembangkan oleh Google.

Terintegrasi dengan produk Google lainnya seperti Google Sheets dan Google Analytics.

Cocok untuk laporan dan dashboard sederhana hingga menengah.

D3.js:

Ini adalah pustaka JavaScript yang kuat yang memberikan tingkat kontrol yang tinggi dalam pembuatan visualisasi data yang disesuaikan.

Lebih cocok untuk pengembang web yang ingin membuat visualisasi yang unik dan sesuai kebutuhan.

R dan Python:

Meskipun bukan Tools visualisasi data khusus, bahasa pemrograman R dan Python memiliki banyak pustaka (seperti ggplot2, matplotlib, Seaborn, dan lain-lain) yang memungkinkan Anda membuat visualisasi data yang sangat kustom.

Excel:

Microsoft Excel memiliki kemampuan dasar dalam pembuatan grafik dan visualisasi data.

Cocok untuk pekerjaan kecil hingga menengah.

Machine Learning: Menggali Wawasan dari Data

Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan mengidentifikasi pola serta membuat keputusan tanpa perlu pemrograman yang eksplisit. Ini merupakan Tools yang luar biasa untuk menganalisis data besar, dan berikut adalah cara kerja Machine Learning:

Pengumpulan Data: Pertama-tama, data diperlukan. Ini bisa berupa data historis, data real-time, atau kombinasi keduanya. Data ini berisi informasi yang akan digunakan oleh model Machine Learning.

Pelatihan Model: Model Machine Learning dibangun dan dilatih menggunakan data yang telah dikumpulkan. Model ini mempelajari pola, hubungan, dan karakteristik dalam data dengan mengidentifikasi parameter yang paling relevan.

Validasi Model: Setelah model dibangun, ia diuji dengan data yang berbeda untuk memastikan bahwa ia dapat memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.

Penggunaan Model: Setelah model dianggap valid, itu dapat digunakan untuk memprediksi, mengklasifikasikan, atau menghasilkan wawasan dari data baru yang diberikan padanya.

Konsep Machine Learning dalam Data Analytics

Machine Learning (ML) adalah konsep yang sangat penting dalam Data Analytics. Ini adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dalam Data Analytics, Machine Learning berperan penting dalam menggali wawasan berharga dari data besar. Berikut penjelasan tentang konsep Machine Learning dalam Data Analytics:

Data sebagai Bahan Bakar:

Machine Learning bergantung pada data. Dalam konteks Data Analytics, data merupakan bahan bakar utama. Data besar (Big Data) menyediakan lebih banyak informasi untuk dilakukan pembelajaran dan analisis. Semakin banyak data yang tersedia, semakin baik kemampuan Machine Learning untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi yang akurat.

Pembelajaran dari Data:

Konsep utama di balik Machine Learning adalah kemampuannya untuk “mempelajari” dari data. Model Machine Learning dibangun dan dilatih menggunakan data yang tersedia. Model ini mengidentifikasi pola, hubungan, dan karakteristik dalam data dengan menganalisis dan mengklasifikasikan berbagai fitur atau atribut.

Best Practice dalam Data Analytics

Di tengah tumpukan data yang terus bertambah, Data Analytics adalah Tools yang kuat untuk memahami tren, mengambil keputusan strategis, dan memaksimalkan efisiensi. Namun, untuk mencapai hasil terbaik, perlu adanya praktik terbaik (best practice) yang diikuti. Artikel ini akan membahas beberapa panduan praktis tentang bagaimana menerapkan Data Analytics dalam lingkungan bisnis.

1. Definisikan Tujuan Bisnis yang Jelas
2. Pilih Sumber Data yang Tepat
3. Kurasi dan Bersihkan Data dengan Teliti
4. Pilih Analytics Tools yang Sesuai
5. Implementasikan Keamanan Data yang Kuat
6. Gunakan Analisis Prediktif
7. Berfokus pada Pengguna Akhir
8. Evaluasi Hasil secara Berkala
9. Berbagi Wawasan dengan Tim
10. Pelajari dari Kesalahan dan Sukses

Dengan mengikuti praktik-praktik terbaik ini, Anda dapat memaksimalkan potensi Data Analytics dalam bisnis Anda. Ini bukan hanya tentang menganalisis data; ini tentang menggabungkan data menjadi wawasan yang dapat mengubah bisnis Anda menjadi yang lebih baik.

Baca juga: 7 Gambaran Singkat Pentingnya Tools dan Teknik dalam Big Data Analytics.

Penutup

Setiap tools dan teknik memiliki manfaatnya sendiri tergantung pada tugas analisis data yang ingin Anda selesaikan. Pemilihan yang tepat akan sangat tergantung pada sumber data, tujuan analisis, dan kebutuhan bisnis Anda. Yang terpenting adalah memahami perbedaan dan kekuatan masing-masing tools dan teknik agar dapat memaksimalkan manfaatnya dalam analisis data Anda.

Sumber datacamp