Tanya Jawab Big Data Seri-2: Big Data Engineering and Implementation
BK TEKNIK INDUSTRI PII (BKTI – PII)

Tanya Jawab Big Data Seri-2: Big Data Engineering and Implementation

Total 0 Modul

Tanya Jawab Big Data Seri-2: Big Data Engineering and Implementation

Instruktur: Bagus Rully Muttaqien, ST

Pendaftaran Free Webinar: https://linktr.ee/diklatkerja

1. Muhammad Dzuhri Ma'arief: M.Dzuhri - PTCT - Batam

Question:

1. Sebenarnya apa yg menyebabkan ukuran data menjadi semakin besar dari tahun ke tahun? Apakah karena terlalu banyak informasi yg tercapture dalam data? Dan sebenarnya inilah yg membuat Data Cleansing dan Data Organizing jadi mengambil porsi terbesar dalam mengolah dan memproses data? Too much information will kill you..

2. Skill real apa yg bias dibutuhkan bagi Data Engineer sehingga kita tidak terkesan "Garbage In, Garbage Out"? Mengolah data tapi hanya jadi "sampah" juga...

Jawab: pertanyaan yang sangat bagus. Kenapa data semakin banyak otomatis penggunaannya. Dulu blm banyak yang menggunakan telekomunikasi. Hampir semua orang sekarang mempunya hp. Kenapa data semakin banyak karena pertambahan customer atau subscriber telko. Pertambahan layanan. 5kb akes data 1 record 1 mg 200 record 1gb 200000 record. Generate 1 hari 200.000 record. Ini yang menyebabkan data semakin besar. Di perbankan bertambah data nasabah. Dulu drop call data di buang begitu saja. Tapi kalau sekarang data di analisis. Kenapa drop call. Sistem langsung mengetahui mengapa drop call. Contohnya pulsa habis. Drop call karena netwrok nya down, jadi sistem bisa melakukan analisis. Kalau orang daerah sini sistem nya tidak bagus bisa di alokasikan ke network. Jadinya berguna. Terlalu banyak informasi menjadi bingung. Data engineering menyaring informasi berikut. Skill yang dibutuhkan untuk engineer atau manipulasi terhadap datanya. Yang dibutuhkan berikutnya adalah kemampuan analisis untuk berikutnya. Bisa mengorek-ngorek sampah ternyata data ini bisa berguna dan bisa menghasilkan benefit apa. Menggunakan tools pengunaan data

2. rumthe jul roy: Selamat Siang Pak Rully,

Perkenalkan saya Rumthe Jr / Univ. Papua / Kota Manokwari Prov. Papua Barat. Saya ingin Bertanya bagaimana kita membuat/mengcreate Big Data dari sebuah object penelitian dikarenakan kita belum bisa mendapatkan data yang kita inginkan.Jawab:

3. Junianto Yuristiono: Junianto BKTI, Question: Apakah big data nanti bisa digeser oleh Block chain utk sektor tertentu misal di sektor perbankan dan transaksi keuangan?

Jawab: bukan digeser namun block chain dan big data akan bersinergi. Block chain di dukung oleh big data untuk melakukan ke sisteman mereka. Sudah ada kepercayaan di sistem block chain

4. Imron Gozali: Imron - PTSI - Tuban. Pertanyaan:m Jika di perusahaan tertentu datanya masih tersebar di berbagai unit kerja, tidak ada format baku, belum terintegrasi step-step konkrit apa yang harus dilakukan? dan membutuhkan investasi berapa untuk melakukan master data management tersebut?

Jawab: ini jika membicarakn pertanyaan awal, ini di seluruh instansi seperti itu, data collection menjadi PR semua instansi. Menjadi masalah. Untuk open data harus ada perintah dari atasan. Ada rule dari yang paling atas. Contoh nya satu Indonesia maka Presiden harus membuat rule agar membuka data. Contoh di perusahaan satu divisi mempunyai kebijakan data tersebut maka data boleh diakses oleh divisi mana. Data dikumpulkan dalam satu tempat. Divisi IT yang akan memberikan rule. Keamanan data juga akan diatur agar data tidak bocor keluar. Apabila data ingin dimanfaatkan data akan dimanfaatkan untuk apa. Dianalisis data digunakan untuk apa sehingga data baru boleh dibuka dan tidak boleh ada kebocoran data. Pertama bangun infrastruktur atau membangun satu server di mana data dikumpulkan di situ semua. Satu data dapat di akses oleh semua. Ini akan menjadi master data untuk semuanya.

5. Christian Alessandro: Nama: Christian Alessandro. Instansi: Universitas Pattimura. Pertanyaan:

1. dalam data cleansing, apakah outlier harus selalu disingkirkan pak termasuk data yang tidak memiliki atribut lengkap?

2. apakah dengan tim yang sama membangun data infrastruktur sekaligus melakukan data analyst, memungkinkan pak

Jawab:

Tergantung rule. Ada beberapa hal data itu tidak lengkap harus dilengkapi. Apabila tidak bisa dilengkapi akan di buang. Namun data tersebut sebaik nya data tersebut tidak dibuang. Namun di simpan di data base yang terisis data-data reject.

Step by step. Namun data analyst tidak bisa bekerja jika engineer nya siap. Memberikan gambaran data yang akan di ambil apa saja, storage apa saja, dan lain-lain sehingga infrastruktur sudah siap.

6. Rahmad Harjono: Rahmad Harjono, PT Rekayasa industri, Pertanyaan: Apa sajakah tahapan2 nya jika perusahaan akan mulai melakukan implementasi Big Data mulai dari Nol? serta infrastructure apa saja yang perlu disiapkan? Terima kasih.

Jawab: mulai dari infrastruktur, kemudian build data engineer dan terakhir data analytics. Infrastruktur yang perlu 6 server, 2 master note, 3 data note, 1 console note. Sudah cukup membangun 1 infrastruktur big data yang lengkap.

Kursus Lainnya

Big Data Seri-3: Big Data Analytics: Data Visualization and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Big Data Seri-3: Big Data Analytics: Data Visualization and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Big Data Seri-4: Computer Vision in Big Data Applications (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Big Data Seri-4: Computer Vision in Big Data Applications (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Big Data Seri-5: Artificial Intelligence: Predicting the Future

Big Data Seri-5: Artificial Intelligence: Predicting the Future

Batch 2 Big Data Seri-1: Introduction to Big Data and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Batch 2 Big Data Seri-1: Introduction to Big Data and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Batch 2 Big Data Seri-2: Big Data Engineering and Implementation (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Batch 2 Big Data Seri-2: Big Data Engineering and Implementation (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Big Data Seri-2: Big Data Engineering and Implementation (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Big Data Seri-2: Big Data Engineering and Implementation (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Batch 2 Big Data Seri-3: Big Data Analytics: Data Visualization and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Batch 2 Big Data Seri-3: Big Data Analytics: Data Visualization and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Tanya Jawab Big Data Seri-1: Introduction to Big Data and Data Science

Tanya Jawab Big Data Seri-1: Introduction to Big Data and Data Science

Batch 2 Big Data Seri-4: Computer Vision in Big Data Applications (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Batch 2 Big Data Seri-4: Computer Vision in Big Data Applications (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Tanya jawab Big Data Seri-3: Big Data Analytics: Data Visualization and Data Science

Tanya jawab Big Data Seri-3: Big Data Analytics: Data Visualization and Data Science

Tanya Jawab Big Data Seri-4: Computer Vision in Big Data Applications

Tanya Jawab Big Data Seri-4: Computer Vision in Big Data Applications

Big Data Seri-1: Introduction to Big Data and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Big Data Seri-1: Introduction to Big Data and Data Science (Merdeka Belajar Kampus Merdeka)

Batch 2 Big Data Seri-5: Artificial Intelligence: Predicting the Future

Batch 2 Big Data Seri-5: Artificial Intelligence: Predicting the Future

https://www.diklatkerja.com/ View My Stats google-site-verification=NZYxT_LuTP9MO8Y5NiwWF4-gn9VswpOgX2gKm3EGtmE k=rsa; p=MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQC7oocmjoXIed2vSE790e1bSahpUlaqGTn4MPX1dqt6iZb/bCeDPF8AwU5V+O2GdUldnnwsg6EFqqsJZ8QUfXJDbOetOSH/ETbRIAHxeSQjiaq2Cqob+uyKl7uVYIXkWYR1p1Ln04hc7B05Bs/pv7t7sToNFRIqr9G04P8vRxjpswIDAQAB