Kenali Apa yang Dimaksud dengan Destination di Data Science!

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

22 January 2024

•

603

Destination adalah salah satu terminologi yang sering muncul dalam data science. Lalu, apa yang dimaksud dengan destination? Secara garis besar, destination dalam data science merujuk pada lokasi akhir data disimpan atau dianalisis.

Di ilmu data, destination tentu memiliki peran krusial. Oleh karena itu, memahami apa yang dimaksud dengan destination adalah hal penting bagi kamu yang tertarik pada data science.

Untuk memahaminya, berikut adalah penjelasan lengkap apa yang dimaksud dengan destination dalam data science. Baca sampai habis yaa!

Apa yang Dimaksud dengan Destination?

Secara garis besar, apa yang dimaksud dengan destination dalam data science merujuk pada lokasi akhir penyimpanan data. Destination secara spesifik merujuk pada lokasi data berada setelah menjalani berbagai proses.

Destination merupakan bagian penting dari arsitektur data karena ini menentukan banyak hal. Beberapa hal yang ditentukan destination adalah bagaimana dan di mana data akan disimpan, dianalisis, dan digunakan.

Fungsi Destination dalam Data Science

Setelah memahami apa yang dimaksud dengan destination, berikutnya mari pelajari fungsinya dalam data science. Beberapa fungsi destination adalah:

1. Penyimpanan Data

Pertama, fungsinya adalah untuk penyimpanan data. Hal ini mencakup data yang telah dikumpulkan, dibersihkan, dan ditransformasi.

Tujuan penyimpanan data adalah memelihara data dalam format yang aman dan terorganisir. Selain itu, destination juga berguna untuk memastikan bahwa data dapat diakses dan dipulihkan dengan mudah guna analisis di masa depan.

Baca Juga: Mengenal Apa Itu Tahap Preprocessing Data

2. Pusat Analisis

Selanjutnya, fungsi destination adalah sebagai pusat analisis. Destination berperan sebagai tempat di mana data tersimpan bisa diakses, dianalisis, dan dimanipulasi untuk dapat wawasan.

Dalam konteks ini, destination dapat menyediakan alat atau antarmuka untuk menjalankan kueri, melakukan analisis statistik, atau menerapkan model machine learning.

Fungsi ini berperan dalam mengekstrak nilai dari data serta merubahnya menjadi informasi yang bermanfaat dan dapat digunakan.

3. Integrasi Data

Berikutnya, destination berfungsi sebagai wadah untuk integrasi data. Hal ini bisa bermanfaat untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih komprehensif.

4. Dasar Pengambilan Keputusan

Setelah itu, fungsinya adalah sebagai dasar pengambilan keputusan. Destination menyediakan akses ke data terkini dan historis. Hal tersebut memungkinkan praktisi untuk melakukan analisis, identifikasi pola, serta mengambil keputusan.

5. Visualisasi dan Pelaporan

Selanjutnya, fungsi destination adalah sebagai sarana untuk visualisasi dan pelaporan data. Hal ini bisa dicapai karena destination sering kali terintegrasi dengan alat-alat visualisasi data.

6. Automasi dan Skalabilitas

Terakhir, fungsinya adalah untuk automasi dan skalabilitas. Pasalnya, destination dalam data science sering kali dirancang untuk mendukung automasi dan skalabilitas.

Contoh Destination dalam Data Science

Setelah mengerti apa yang dimaksud dengan destination dan fungsinya, berikutnya mari kita lihat contohnya. Berikut adalah contoh destination dalam data science:

1. Database Relasional

Pertama adalah database relasional. Ini merupakan jenis destination yang sangat umum dalam data science. Jenis ini menggunakan model relasional untuk menyimpan dan mengatur data.

Beberapa contoh database relasional adalah MySQL, PostgreSQL, dan Oracle. Database ini berguna untuk menyimpan data terstruktur dalam bentuk tabel dengan baris dan kolom.

Baris tersebut merepresentasikan sebuah record. Sementara itu, kolom merepresentasikan data dari satu variabel.

Keunggulan database relasional adalah kemampuan mereka untuk menjaga integritas data melalui aturan-aturan seperti kunci asing dan utama. Mereka juga berperan untuk mendukung operasi kompleks seperti join dan transaksi yang aman.

2. Data Warehouse

Selanjutnya adalah data warehouse. Ini merupakan sistem yang dirancang untuk penyimpanan dan analisis data dalam skala besar. Data warehouse seringkali digunakan dalam konteks business intelligence.

Contoh sistem dalam data warehouse adalah Amazon Redshift, Google BigQuery, dan Snowflake. Contoh tersebut menyediakan kapabilitas penyimpanan dan pengelolahan data yang masif.

Lebih lanjut, data warehouse juga memberikan kesempatan bagi pengguna untuk melakukan analisis multidimensional.

Baca Juga: Pengertian Data Governance: Data Engineer Wajib Tahu!

3. Sistem Manajemen Database NoSQL

Berikutnya adalah sistem manajemen database NoSQL. Sistem tersebut memberikan pendekatan yang lebih fleksibel untuk penyimpanan data dibandingkan dengan database relasional.

Database NoSQL sangat cocok untuk data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur. Contoh datanya adalah dokumen JSON, data realtime dari aplikasi mobile atau media sosial.

Beberapa database NoSQL yang seringkali digunakan adalah MongoDB, Cassandra, dan Couchbase.

4. Platform Cloud Storage

Selanjutnya adalah platform cloud storage yang memberikan solusi penyimpanan data yang scaleable dan aksibel secara global. Beberapa contohnya adalah Amazon S3, Google Cloud Storage, dan Azure Blob Storage.

Platform tersebut sangat ideal dalam menangani data dalam jumlah besar. Mereka khususnya digunakan untuk menangani data seperti big data dan aplikasi berbasis cloud.

5. Sistem File Terdistribusi

Berikutnya adalah sistem file terdistribusi seperti Hadoop Distributed File System (HDFS). Sistem ini menyediakan metode untuk menyimpan data secara efisien di banyak server.

Hal ini memberikan kemungkinan untuk menyimpan dan mengelola data dalam skala yang sangat besar. Oleh karena itu, sistem ini seringkali digunakan dalam aplikasi big data.

6. Dashboard dan Alat Visualisasi Data

Selanjutnya adalah dashboard dan alat visualisasi data. Beberapa contohnya adalah Tableau, Power BI, dan Qlik. Alat tersebut memungkinkan pengguna dalam menciptakan representasi visual yang menarik dan mudah dipahami dari data yang kompleks.

7. Sistem Analitik Khusus

Terakhir adalah sistem analitik khusus seperti R Studio dan Jupyter Notebooks. Destination ini sangat penting bagi data scientist dan analyst. Pasalnya, sistem ini menyediakan alat yang diperlukan untuk mengolah, menganalisis, dan mendapatkan wawasan dari data.

Demikian penjelasan lengkap mengenai apa yang dimaksud dengan destination hingga contohnya. Seperti yang telah dijelaskan, destination dalam data science adalah komponen penting dalam penyimpanan data.

Akan tetapi, ada hal penting lainnya yang harus diperhatikan dalam data science selain destination. Beberapa di antaranya pengumpulan data, preprocessing, analisis, pemodelan, dan masih banyak lagi.

Apabila kamu tertarik untuk mendalaminya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, Sobat MinDi bisa belajar A-Z data science dengan mentor ahli dan materi terupdate di industri.

Selain itu, Sobat MinDi juga akan dapatkan hands-on experience lewat real-case project yang bisa digunakan sebagai portofolio. Bukan hanya itu, Sobat MinDi juga terjamin untuk dapatkan pekerjaan lewat layanan job-connection ke 500+ companies.

So, tunggu apa lagi? Daftarkan dirimu dan kembangkan pengetahuanmu bersama Dibimbing.id!