


Study with the several resources on Docsity
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Prepare for your exams
Study with the several resources on Docsity
Earn points to download
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Community
Ask the community for help and clear up your study doubts
Discover the best universities in your country according to Docsity users
Free resources
Download our free guides on studying techniques, anxiety management strategies, and thesis advice from Docsity tutors
Dokumen yang berisi jawaban dari UTS Mata Kuliah Analitik dan Visualisasi Data
Typology: Exams
1 / 4
This page cannot be seen from the preview
Don't miss anything!
UTS Analitik dan Visualisasi Data Soal
attachment kuis/assignment). Analisislah paper tersebut yang mencakup:
Jawaban:
Memanajemen data dengan membuat kategori-kategori tertentu sehingga lebih tertata dalam penyimpanan. Kurangnya tenaga profesional analitik data. Tidak semua karyawan bisa mahir dalam mengatasi permasalahan Big Data, oleh karena itu perusahaan minimal harus melakukan edukasi mendasar terhadap karyawannya. Selain itu, jika anggaran perusahaan mencukupi maka dapat merekrut karyawan yang ahli dalam hal Big Data. Pengamanan data (data security). Berkaitan dengan sistem keamanan, maka diperlukan tenaga professional yang memang memiliki pengalaman dan pengetahuan dalam mengamankan data dari perusahaan. Tindakan pengamanan yang biasa dilakukan adalah dengan melakukan enkripsi data, mengontrol actor yang memiliki akses terhadap data, dan secara berkala melakukan pemeliharaan keamanan terhadap data perusahaan. Integrasi data dari berbagai sumber data (database dan flat file). Masalah ini dapat diatasi jika perusahaan menggunakan perangkat lunak atau sistem yang dapat melakukan integrasi data secara rapi dan terstruktur. Selain itu data mentah yang ada di perusahaan harus dianalisis supaya dapat terintegrasi dengan baik. b. Penerapan framework computational thinking Computational Practices Karena permasalahan yang dihadapi berkaitan dengan Big Data, maka computational practices yang tepat digunakan yaitu Data Collection & Analys. Alasannya yaitu dengan menerapkan skills tersebut maka data yang dimiliki dapat dikelola sedemikian rupa dan bisa dianalisis sehingga permasalahan dalam perusahaan dapat diketahui dan dicari solusinya. Computational Concepts Penerapan computational concepts yang tepat untuk masalah diatas yaitu terkait dengan Data, Variabel, Inputs & Outputs. Computational Disposition Berkaitan dengan permasalahan big data maka perusahaan harus mempunyai kemampuan dalam menangani masalah terbuka, dan kompleks. Sehingga pendekatan computational thinking yang tepat yaitu menggunakan Thinkering, Reusing & Remixing. Thinkering diterapkan untuk menganalisis permasalahan yang dihadapi perusahaan dengan mengedepankan logika untuk mencari solusi permasalahan. Reusing & Remixing diterapkan karena dalam menangani Big Data, proses integrasi data perusahaan bisa dilakukan dengan menggunakan Kembali data yang ada dan memodifikasi data tersebut sesuai dengan kebutuhan dari perusahaan. c. Tahapan data science untuk menyelesaikan permasalahan tersebut Identifikasi data permasalahan bisnis, yang meliputi kurangnya pemahaman yang tepat tentang Big Data, permasalahan pertumbuhan data (data growth) , kurangnya tenaga profesional analitik data, pengamanan data (data security), dan integrasi data dari berbagai sumber data (database dan flat file). Memahami data yang ada secara menyeluruh, dengan cara mengumpulkan data-data yang diperlukan untuk mencari solusi dari permasalahan pperusahaan,