Di dunia yang digerakkan oleh data saat ini, penting untuk memahami istilah-istilah terkait data utama untuk secara efektif menavigasi dan memahami sejumlah besar informasi yang tersedia. Berikut adalah 15 istilah data penting yang perlu diketahui:
data besar
Kumpulan data yang besar dan rumit kesulitan manajemen, pemrosesan, atau analisis menggunakan teknik pemrosesan data konvensional disebut sebagai “data besar”. Big data mencakup data dengan volume, kecepatan, dan variasi yang tinggi. Sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur biasanya berasal dari berbagai sumber, termasuk media sosial, sensor, gadget, dan platform internet.
Analitik data besar melibatkan metode dan alat untuk mengumpulkan, mengatur, mengelola, dan menganalisis kumpulan data yang luas ini untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan penting yang dapat mendorong keputusan, inovasi, dan taktik bisnis.
DevOps
DevOps, kependekan dari pengembangan dan operasi, adalah pendekatan kolaboratif untuk pengembangan dan pengiriman perangkat lunak yang menekankan komunikasi, kolaborasi, dan integrasi antara tim pengembangan dan operasi.
Mencoba untuk meningkatkan efisiensi, meningkatkan kualitas produk secara keseluruhan, dan merampingkan proses pengiriman perangkat lunak. Untuk mengotomatiskan dan meningkatkan siklus hidup pengembangan perangkat lunak, DevOps mengintegrasikan metode, alat, dan keyakinan budaya. Dorong komunikasi yang erat antara pemrogram, administrator sistem, dan pihak lain yang terlibat dalam membangun dan mendistribusikan perangkat lunak baru.
Integrasi, pengiriman, dan pengiriman berkelanjutan adalah konsep utama dalam DevOps, di mana perubahan kode terus digabungkan dan diuji untuk menghasilkan rilis perangkat lunak yang lebih cepat dan lebih andal. Ini juga menggabungkan otomatisasi infrastruktur, pemantauan, dan umpan balik untuk memastikan respons cepat dan peningkatan berkelanjutan.
Mana yang memberikan nilai lebih?
1.Backend
2. Ujung depan
3. DevOps— Programmer Memes~ (@iammemeloper) 22 Mei 2023
Ekstraksi data
Penambangan data adalah ekstraksi pola, informasi, atau wawasan berguna dari basis data besar. Membuat keputusan atau prakiraan berdasarkan informasi memerlukan evaluasi dan identifikasi pola, korelasi, atau tren tersembunyi dalam data. Pengelompokan, klasifikasiregresi, penambangan aturan asosiasi, dan teknik lainnya adalah contoh dari penambangan data.
Terkait: 7 sumber belajar gratis untuk mendapatkan pekerjaan terbaik dalam ilmu data
analisis data
Analitik data adalah proses mengeksplorasi, menafsirkan, dan menganalisis data untuk menemukan tren, pola, dan wawasan yang signifikan. Untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data besar, ia menggunakan berbagai alat statistik dan analitik, yang memungkinkan bisnis melakukannya keputusan berdasarkan data.
Sementara analisis data melibatkan mempelajari dan menafsirkan data untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan yang tepat, penambangan data berfokus pada menemukan pola dan hubungan dalam kumpulan data yang sangat besar. Analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif semuanya disertakan dalam analitik data, yang memberikan wawasan bisnis ke dalam pembangunan strategi dan manajemen bisnis.
Tata Kelola Data
Tata kelola data mengacu pada keseluruhan manajemen dan kontrol data dalam suatu organisasi, termasuk kebijakan, prosedur, dan standar untuk kualitas, keamanan, dan kepatuhan data. Prosedur tata kelola data diterapkan oleh perusahaan untuk memastikan privasi, keamanan, dan keakuratan data konsumen.
Visualisasi data
Visualisasi data melibatkan pembuatan dan penyajian representasi visual data untuk memfasilitasi pemahaman, analisis, dan pengambilan keputusan. Misalnya, dasbor dan visualisasi interaktif dibuat oleh tim pemasaran untuk mengukur keterlibatan pelanggan dan keefektifan kampanye. Mereka menggunakan bagan, grafik, dan peta untuk menyajikan data dengan gaya yang menarik secara visual dan mudah dipahami.
arsitektur data
Arsitektur data mengacu pada desain dan organisasi sistem data, termasuk model data, struktur, dan proses integrasi. Untuk memberi pelanggan perspektif yang seragam tentang interaksi mereka, bank mungkin, misalnya, memiliki arsitektur data yang menggabungkan data pelanggan dari berbagai saluran, seperti online, seluler, dan tatap muka.
gudang data
Gudang data adalah tempat penyimpanan terpusat yang menyimpan dan mengatur volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber, menyediakan tampilan terkonsolidasi untuk tujuan analisis dan pelaporan. Misalnya, pengecer pakaian mungkin menggunakan gudang data untuk memeriksa tren pembelian pelanggan dan meningkatkan kontrol inventaris di beberapa toko.
bagaimana cara belajar?
Dasar-Dasar Gudang Data:
✅ Pemodelan data
✅ OLTP vs OLAP
✅ Ekstrak Transform Load (ETL)
✅ Penyerapan data
✅ Jenis Pola (Pola Kepingan Salju vs. Bintang)
✅ Tabel Fakta vs Sun
✅ Pemartisian dan pengelompokan data
✅ Tanggal Mar pic.twitter.com/9KwPYVLpUV—Darsil | Insinyur Data (@parmardarshil07) 23 Maret 2023
migrasi data
Migrasi data memindahkan data dari satu sistem atau lingkungan penyimpanan ke yang lain. Data pertama-tama harus diekstraksi dari sistem sumber, kemudian diunggah ke sistem target setelah transformasi dan pembersihan yang diperlukan. Migrasi data dapat terjadi ketika perusahaan memperbarui perangkat lunaknya, beralih ke program perangkat lunak baru, atau menggabungkan data dari berbagai sumber.
Misalnya, bisnis mungkin memindahkan informasi pelanggan dari platform manajemen hubungan pelanggan (CRM) yang sudah usang ke yang baru. Untuk memigrasikan data, pertama-tama perlu diekstraksi dari sistem lama, dipetakan dan dimodifikasi untuk memenuhi format data sistem baru, dan diunggah ke sistem CRM baru. Ini memastikan bahwa semua data pelanggan ditransfer secara akurat dan efisien ke sistem baru, memungkinkan bisnis untuk terus mengelola hubungan pelanggan tanpa gangguan.
Etika data
Etika data adalah prinsip dan aturan moral mengarahkan penggunaan yang sah dan bermoral data. Memastikan bahwa privasi, otonomi, dan hak orang dilindungi perlu mempertimbangkan implikasi etis dari pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan distribusi data.
Etika data dalam konteks analitik data dapat melibatkan perolehan persetujuan dari individu sebelum mengumpulkan informasi pribadi mereka – memastikan bahwa data dianonimkan dan dikumpulkan untuk melindungi identitas individu – dan menggunakan data untuk kepentingan masyarakat dan meminimalkan potensi kerugian atau diskriminasi.
Terkait: Perlindungan data dalam obrolan AI: Apakah ChatGPT sesuai dengan standar GDPR?
danau data
Istilah “danau data” menggambarkan repositori terpusat yang menampung sejumlah besar data mentah yang belum diproses dalam format aslinya. Tanpa memerlukan skema yang telah ditentukan sebelumnya, ini memungkinkan penyimpanan dan analisis berbagai bentuk data, termasuk data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Organisasi dapat mengeksplorasi dan menganalisis data secara lebih fleksibel dan eksploratif berkat fleksibilitas dan skalabilitas data lake.
Misalnya, sebuah bisnis mungkin memiliki danau data tempat ia menyimpan berbagai jenis data pelanggan, termasuk riwayat transaksi, interaksi media sosial, dan kebiasaan menjelajah online. Alih-alih mengubah dan menyusun data di awal, data lake menyimpan data mentah apa adanya, memungkinkan ilmuwan data dan analis mengakses dan memprosesnya sesuai kebutuhan untuk kasus penggunaan tertentu, seperti segmentasi pelanggan atau kampanye pemasaran yang disesuaikan .
“Data Warehouse vs. Data Lake”
Dapatkan alatnya dengan Magnimind Academy!
Di Kamp Pelatihan Ilmu Data online langsung kami, Anda akan membangun keterampilan, membangun koneksi, dan belajar dari pakar ilmu data. #data #ilmu data #ilmuwan data #gudang data #datalake pic.twitter.com/00JOW9Tyc0
— Akademi Magnimind (@MagnimindA) 22 Mei 2023
Peningkatan data
Proses meningkatkan atau memperkaya data yang ada dengan menambahkan atau mengubah sifat atau karakteristik tertentu dikenal sebagai augmentasi data. Ini sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan analitik data untuk meningkatkan kinerja dan generalisasi model, serta meningkatkan jumlah dan keragaman data pelatihan.
Misalnya, dalam pengenalan gambarTeknik augmentasi data dapat melibatkan transformasi foto yang sudah ada untuk menghasilkan versi baru dari data dengan memutar, menskalakan, atau membalik gambar. Kemudian, dengan menggunakan kumpulan data yang disempurnakan ini, model pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mengenali objek atau pola dengan lebih akurat dan andal.
rekayasa data
Proses mengembangkan, membangun, dan memelihara sistem dan infrastruktur yang diperlukan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data dikenal sebagai rekayasa data. Penyerapan data, transformasi, integrasi, dan pembuatan pipa adalah beberapa aktivitas yang terlibat. Insinyur data menggunakan berbagai teknik dan teknologi untuk memastikan aliran data yang efektif dan andal di berbagai sistem dan platform.
Seorang insinyur data mungkin, misalnya, ditugaskan untuk membuat dan memelihara arsitektur dan cetak biru gudang data Ekstrak, ubah, muat (ETL) prosedur. untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, memformatnya dengan tepat, dan memuatnya ke gudang data. Untuk mengaktifkan integrasi dan pemrosesan data yang mulus, mereka juga dapat membuat jalur pipa data menggunakan alat seperti Percikan Apache emas Apache Kafka.
Integrasi data
Proses penggabungan data dari berbagai sumber menjadi satu tampilan dikenal sebagai integrasi data. Membangun dataset yang konsisten dan lengkap melibatkan penggabungan data dari banyak database, sistem, atau aplikasi. Beberapa teknik, termasuk pemrosesan batch, streaming waktu nyata, dan integrasi virtual, dapat digunakan untuk mengintegrasikan data.
Untuk memahami perilaku dan preferensi konsumen secara komprehensif, sebuah bisnis dapat, misalnya, menggabungkan data pelanggan dari banyak sumber, seperti sistem CRM, platform pemasaran, dan transaksi online. Oleh karena itu, penggunaan kumpulan data terintegrasi ini untuk analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan dimungkinkan.
Pembuatan profil data
Pembuatan profil data melibatkan analisis dan pemahaman kualitas, struktur, dan konten data. Hal ini bertujuan untuk mengevaluasi keakuratan, kelengkapan, konsistensi dan keunikan atribut data. Teknik pemrofilan data meliputi analisis statistik, alat pemrofilan data, dan analisis data eksplorasi.
Misalnya, seorang analis data dapat melakukan pemrofilan data pada kumpulan data untuk mengidentifikasi nilai yang hilang, outlier, atau ketidakkonsistenan dalam model data. Ini membantu mengidentifikasi masalah kualitas data, memungkinkan pembersihan data dan upaya perbaikan untuk memastikan akurasi data untuk analisis lebih lanjut dan pengambilan keputusan.