:::: MENU ::::

idBigData

Posts Categorized / Komunitas

  • Jan 16 / 2017
  • Comments Off on Seputar Big Data edisi #2
Big Data, Forum Info, Komunitas

Seputar Big Data edisi #2

Kumpulan berita, artikel, tutorial dan blog mengenai Big Data yang dikutip dari berbagai site. Berikut ini beberapa hal menarik yang layak untuk dibaca kembali selama minggu kedua bulan Januari 2017.

Artikel dan Berita

  1. DZone Big Data - Generating Values From Big Data Analytics for Your Business in 2017
    Beberapa hal yang dapat dilakukan dalam pemanfaatan big data pada toko online atau marketplace
  2. McKinsey - Unlocking the power of data in sales
    Bagaimana memanfaatkan data untuk memaksimalkan performa dalam B2B sales.
  3. Simplified Analytics - This is how Analytics is changing the game of Sports!!
    Big Data dan Analisa Data telah membuat banyak perubahan pada berbagai industri, tak terkecuali pada bidang olahraga. Selama beberapa tahun terakhir, dunia olahraga telah mengalami ledakan dalam penggunaan analisa data.
  4. DZone Big Data - The Role of Big Data in Finance and Trading
    Industri keuangan dan perdagangan valuta maupun saham selalu mengandalkan data yang kuat dan masukan yang akurat dalam pengambilan keputusan. Memasuki tahun 2017 ini, sangat jelas bahwa big data merevolusi industri keuangan dan perdagangan baik dari dalam ke luar.
  5. Yahoo Finance - Big Data Market to Reach 3 Billion by 2025: Increased Adoption of Cloud Computing - Research and Markets
    Research and Markets dalam laporannya "Big Data Market Analysis 2014 - 2025" menyatakan bahwa pasar big data diharapkan akan mencapai USD 123.2 miliar pada tahun 2025.
  6. Smart Data Collective - 3 Sweet Big Data Lies
    Big Data menjadi sebuah buzzword sampai hari ini. Walaupun memang petensinya cukup besar dalam menyelesaikan masalah, namun ada beberapa pemahaman yang kurang tepat terhadap big data.
  7. The Register - Hadoop hurler Hortonworks votes Tibco veteran for president
    Hortonworks menunjuk nama baru sebagai sebagai President dan COO pada perusahaan tersebut. Ia adalah Raj Verma yang sebelumnya merupakan COO pada enterprise software bussiness TIBCO dan telah terbukti kesuksesannya dalam mengakselearsi peningkatan revenue yang signifikan.

Tutorial dan Pengetahuan Teknis

  1. DZone Big Data - Quick Tips: Apache Phoenix and Zeppelin
    Sebuah tips mengenai query pada Apache Phoenix menggunakan Zeppelin, dan dengan cepat menambahkan grafis untuk tabel Zeppelin tersebut
  2. AWS Big Data Blog - Create a Healthcare Data Hub with AWS and Mirth Connect
    Pemanfaatan Mirth Connect yang merupakan teknologi open source pada Amazon Web Services untuk membangun sebuah sistem untuk mengintegrasikan informasi-informasi dalam bidang kesehatan.
  3. Creating Data Visualization in Matplotlib
    Matplotlib adalah library data visualization untuk Python yang paling banyak digunakan. Overview ini mencakup beberapa grafik yang bermanfaat untuk berbagai macam analisis, dan bagaimana sebaiknya grafik tersebut disajikan agar data anda dapat 'bercerita'.
  4. DZone Big Data - Parsing and Querying CSVs With Apache Spark
    Pada artikel ini akan dijelaskan bagaimana memecah dan mengquery data berformat CSV menggunakan Apache Spark. SQLContext akan memudahkan query pada data CSV.
  5. MapR - Real-time Smart City Traffic Monitoring Using Microservices-based Streaming Architecture (Part 2)
    Artikel ini merupakan seri lanjutan dari pemanfaatan Complex Event Processing (CEP). Kasus ini akan memanfaatkan sensor tunggal yang dapat mengukur kecepatan kendaraan yang melewatinya. Dengan menggunakan data sensor tersebut kita dapat memprediksikan kemacetan secara realtime
  6. Cloudera Engineering Blog - How-to: Fuzzy Name Indexing in Apache Hadoop with Rosette and Cloudera Search
    Pada tutorial ini akan dipelajari cara menggunakan Coudera Search dan Rosette untuk melakukan pencarian nama secara fuzzy pada berbagai bahasa dan dokumen.

  7. KDnuggets - The Most Popular Language For Machine Learning and Data Science Is …
    Ketika melakukan pemilihan bahasa pemrograman untuk proyek Data Analytics, banyak terjadi perbedaan pendapat yang tentunya sangat bergantung pada latar belakang dan area yang digeluti.
Rilis produk
  1. Apache Beam - Apache Beam established as a new top-level project
    Apache Software Foundation mengumumkan bahwa Apache Beam telah menjadi Top-Level Project pada apache project. Sebelumnya Apache Beam merilis versi terbaru yaitu versi 0.4.0
  2. Apache Calcite - Release 1.11.0
    Hampir tiga bulan setelah rilis sebelumnya, terdapat daftar panjang perbaikan software termasuk perbaikan bug.

 

Contributor :
Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
  • Dec 23 / 2016
  • Comments Off on Persembahan idBigData untuk Indonesia
Big Data, Forum Info, Komunitas, Uncategorized

Persembahan idBigData untuk Indonesia

Komunitas big data Indonesia telah sukses menggelar konferensi big data terbesar di Indonesia untuk yang ke 3 kalinya pada 7 dan 8 Desember 2016 lalu. Konferensi yang dihadiri sekitar 400 peserta ini diselenggarakan di di Auditorium Gedung BPPT, Jakarta, dan menampilkan 30 pembicara.

Konferensi Big Data Indonesia merupakan event tahunan yang diadakan oleh idBigdata, dan selama 3 tahun ini selalu konsisten dalam usaha mendorong perkembangan dan pemanfaatan big data di Indonesia. Menurut Sigit Prasetyo, chairman IDBigData sekaligus ketua panitia, KBI2016 adalah ajang show-off bagi berbagai pihak di dalam negeri untuk menunjukkan bahwa bangsa Indonesia sangat mampu untuk mengembangkan dan menerapkan big data dan berbagai teknologi yang mendukungnya.

Besarnya potensi data dan kebutuhan teknologi big data di dalam negeri diungkapkan Neil L Himam dari Bekraf, bahwa pada tahun 2020 mendatang di Indonesia diperkirakan akan ada sekitar 1,7 milyar perangkat terhubung ke internet of things, yang tentunya akan memproduksi data yang sangat besar. Nilai komersialisasi data sendiri bukanlah jumlah yang kecil, misalnya kapitalisasi pasar Facebook saat ini adalah USD 340 miliar, sedangkan ‘warga’ Facebook dari Indonesia sebanyak 77 juta, setara dengan USD 15 miliar atau Rp. 200 Triliun. Contoh lain adalah GOJEK, dengan jumlah pengemudi lebih dari 20 ribu dan aplikasi terinstall melebihi 10 juta, saat ini membukukan setidaknya 20 juta transaksi per bulan. Hal tersebut menunjukkan potensi pemanfaatan big data untuk mendorong tumbuhnya ekonomi kreatif sangat besar.

Indonesia sebenarnya memiliki banyak potensi dan kemampuan dalam pengembangan maupun penerapan big data, seperti disampaikan oleh Beno K. Pradekso, CEO Solusi247, bahwa big data yang banyak didukung oleh teknologi open source, memungkinkan siapapun untuk dapat mengembangkan dan memanfaatkannya. Seperti yang selama ini sudah dilakukan oleh Solusi247, yang telah berhasil membuat berbagai tools untuk big data processing, maupun big data analytics, yang sudah diimplementasikan oleh beberapa perusahaan besar di Indonesia.

Wisnu Jatmiko, Manager Riset Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia menyampaikan hal senada, yaitu bahwa Indonesia sebenarnya sangat mampu untuk mengembangkan berbagai peralatan, algoritma maupun berbagai teknologi modern lainnya, seperti misalnya yang telah dikembangkan oleh team peneliti dari indonesia dalam bidang telehealth. Dalam serangkaian penelitian ini telah berhasil dikembangkan berbagai alat maupun algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan USG maupun EKG secara otomatis, bahkan alat EKG ini telah berhasil mendapat penghargaan di level asia pasifik.

Tampil pula Oskar Riandi, CEO Bahasa Kita, yang menampilkan teknologi voice analytics. Oskar menyampaikan bahwa multimedia adalah bagian terbesar dari big data, namun saat ini penggalian dan pengolahannya masih sangat minim. Dalam pemaparannya disampaikan mengenai berbagai contoh pemanfaatan dan pengolahan data suara, khususnya yang telah berhasil dilakukan dengan menggunakan tools yang dibuat oleh Bahasa Kita.

Konferensi Big Data Indonesia 2016 juga menampilkan beberapa pembicara yang membagi pengalaman, tip dan insight mengenai implementasi big data dalam perusahaan mereka, di antaranya adalah Tina Lusiana, IT Data Analyst dari PT Telkomsel, perusahaan yang saat ini memiliki cluster Hadoop terbesar di Indonesia dengan lebih dari 300 nodes. Telkomsel merupakan operator telekomunikasi terbesar ke-15 di dunia, sehingga data yang diproses sangat besar, dan big data, khususnya Hadoop menjadi solusi pengolahan data yang ekonomis untuk diterapkan dalam skala besar. Hadoop cluster dapat mendukung kebutuhan pengolahan data dan analytics untuk memperbaiki layanan, merumuskan strategi marketing, maupun mendeteksi fraud. Salah satu peningkatan yang didapatkan dengan penggunaan customer profiling dan campaign, adalah adanya peningkatan recharge sebesar 13 Milyar rupiah.

Pemanfaatan big data untuk pembangunan kota, yang biasa disebut dengan smart city disampaikan oleh Setiaji, Head of Jakarta Smart City. Pembicara lain yaitu Aldila Septiadi, Digital & Data Analytics Manager, PT Danone Indonesia, yang menyampaikan mengenai inovasi disruptive dalam bisnis FMCG. Dari bidang perbankan, tampil Febrianto, Team Leader Data Analyst and Insight PT. Bank Mandiri, menyampaikan mengenai transformasi bisnis melalui data analytics yang dilakukan oleh bank Mandiri.

Dari sisi pembentukan sumber daya, khususnya data scientist, tampil Komang Budi Aryasa, Deputy Research & Big Data, Pt Telkom Indonesia, mengulas mengenai peran seorang Chief Data Scientist. Menurut Komang, seorang data scientist memiliki peran yang luas dalam proses bisnis modern, baik dari sisi teknis maupun bisnis, mulai dari pendefinisian produk dan visi, sampai pada penerapan teknologi untuk memaksimalkan gross margin. Tampil pula Ainun Najib, Head Of Data, Traveloka, yang membawakan mengenai role dan skillset yang diperlukan dalam sebuah data team.

Dihadirkan pula beberapa showcase yang diantara menampilkan pemanfaatan tools maupun platform big data, di antaranya Big Data Lake, Big Data Document, Business Data Science, dan Big Data for Geospatial, yang disampaikan oleh pembicara-pembicara dari Labs247, Montis Advisory, dan Badan Informasi Geospatial Indonesia (BIG).

Untuk lebih lengkapnya, dapat dilihat melalui channel IDBigData, di (https://www.youtube.com/watch?v=GF16B6uepC0&list=PLzPU503u40ymTwuknU3yKgMPWN2d_6XpM)

Contributor :
Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
  • Oct 26 / 2016
  • Comments Off on [Flashback video 2015]
Big Data, Forum Info, Komunitas, Uncategorized

[Flashback video 2015]

Why Local Distro?

Saat ini makin banyak perusahaan yang beralih ke teknologi open source. Bahkan vendor-vendor besar pun mulai ikut terjun dalam penggunaan dan pengembangan software open source.

Beberapa motivasinya adalah:
  • akses source code, dan menjamin keberlangsungannya meskipun jika vendor penyedianya tidak survive
  • kemudahan integrasi
  • tidak ada vendor lock-in
  • lebih cost efficient karena tidak ada biaya license
Dan lain sebagainya.

Big Data sebagai teknologi yang banyak didukung software open source membuat biaya investasi untuk implementasi lebih rendah. Hortonwork menyatakan, penggunaan Hadoop dapat memberikan penghematan sampai 100x. Seperti yang kita ketahui, Hadoop dapat menggunakan server commodity atau server berbiaya ekonomis, sehingga di samping penghematan dari sisi software terdapat penghematan dari sisi hardware.

Big data adalah teknologi yang akan sustain, karena digunakan oleh banyak perusahaan besar. Yahoo! misalnya, saat ini memiliki lebih dari 40.000 nodes. Di Indonesia sendiri, di tahun 2015 cluster Hadoop terbesar dimiliki oleh Telkomsel, yaitu sekitar 300 nodes.

Demikian yang dikatakan oleh salah satu pembicara dalam Konferensi Big Data Indonesia 2015, Beno Kunto Pradekso, CEO Solusi247.

Disampaikan juga contoh kasus dari Splice Machine, yang mengklaim dirinya sebagai “the first Hadoop RDBMS”. Splice Machine menyatakan dapat menggantikan Oracle dengan kecepatan 20x dan biaya ¼-nya. Dan jika dilihat komponen di dalam Splice Machine, ternyata banyak di antaranya adalah software-software open source dari Apache.org. Hal semacam ini sebenarnya mungkin sekali untuk dilakukan di dalam negeri. Lisensi Apache.org memungkinkan siapapun untuk mengembangkan dan memasarkan software open source tersebut.

Penggunaan software open source sendiri bukan berarti tidak ada biaya sama sekali, sebab di samping implementasi, hampir semua perusahaan mensyaratkan adanya support resmi untuk softwarenya. Support inilah yang saat ini sebagian besar masih didapatkan dari luar negeri. Padahal cluster Hadoop biasanya terdiri dari puluhan bahkan ratusan node.

Dengan kondisi nilai tukar Rupiah yang kurang stabil seperti akhir-akhir ini, mengurangi komponen mata uang asing dalam pembiayaan, khususnya untuk support software, menjadi sebuah langkah yang perlu dilakukan. Satu-satunya jalan adalah dengan mendorong munculnya distro atau distribusi lokal, yang tentunya menyediakan support secara lokal pula.

Beberapa keuntungan dari support lokal yaitu:

  • cost effective
  • responsive
  • on site
  • talkable
Berbeda dengan support dari luar negeri yang umumnya hanya dilakukan lewat telepon dan email, support lokal dapat memberikan respon yang lebih baik, seperti misalnya teknisi yang datang langsung ke lokasi jika terjadi masalah.

Belajar dari pengalaman perusahaan yang mengembangkan software open source, ada beberapa hal yang perlu dimiliki :

  • Research & Development : perusahaan open source biasanya memiliki RnD yang kuat, untuk mengembangkan core competencies and tools untuk data engineering, analytics, visualization & compute platform
  • Distro & support : memiliki distro sendiri dan menyediakan support, termasuk training
  • Community : komunitas yang aktif diperlukan untuk sharing pengalaman, pengetahuan dan programming codes
  • Customers : basis customer yang baik berarti income, yang pasti diperlukan untuk mendorong dan menjalankan semua aktifitas di atas

Big data, jika tidak dapat dipenuhi sendiri, bisa berarti big investment. Oleh karenanya perlu didorong munculnya perusahaan-perusahaan lokal yang dapat mengembangkan dan menyediakan support secara lokal sehingga kita mandiri secara teknologi.

Contributor :

Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂

  • Oct 19 / 2016
  • Comments Off on [Flashback KBI 2015]
Big Data, Forum Info, Implementation, Komunitas, Uncategorized

[Flashback KBI 2015]

Masa Depan Indonesia : Ekonomi Berdasar Inovasi

Bagaimana masa depan Indonesia? McKinsey memprediksi bahwa perekonomian Indonesia di tahun 2030 bisa masuk ke dalam 7 besar. Namun hal ini hanya akan bisa dicapai jika kita mengubah ekonomi Indonesia dari berbasis sumber daya alam dan jumlah konsumer yang besar, menjadi ekonomi berbasis pengetahuan dan inovasi.

Ada 4 hal yang harus diperhatikan oleh sebuah negara yang ingin mencapai potensi maksimalnya, yaitu:
  • Investasi ke human capital
  • Investasi ke sains dan teknologi
  • Membina dan mendukung inovasi dan kewirausahaan
  • Meminimalkan kemiskinan

Hendaknya pengeluaran untuk pengembangan sains dan teknologi tidak lagi dianggap sebagai biaya, namun sebagai sebuah investasi yang dapat kita nantikan return atau hasilnya. Inovasi sendiri tidak dapat dilepaskan dari kewirausahaan, karena sebuah penemuan yang disebut inovasi adalah yang dapat diterapkan dalam dan diambil manfaatnya. Sedangkan penemuan yang tidak diterapkan hanyalah menjadi sebuah invensi saja.

Hal tersebut disampaikan oleh Prof. Dr. Eng. Ilham Habibie dalam keynote speech pada Konferensi Big Data Indonesia 2015 yang lalu.

Menurut UNESCO, idealnya pengeluaran untuk RnD sebuah negara setidaknya 2% dari PDB. Pengeluaran RnD Indonesia sendiri saat ini baru sekitar 0.1%, yang 80% dari jumlah itu didominasi oleh pemerintah.

Untuk dapat menumbuhkan inovasi, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, yaitu: Inovasi dilakukan dalam sebuah klaster lintas sektoral, yang terdiri dari 4 komponen ABCG (Akademia, Bisnis, Komunitas dan Pemerintah). Idealnya dilakukan dengan co-location Jika tidak memungkinkan, maka perlu dibentuk i-Klaster, atau kelompok kerja virtual yang terhubung dengan komunikasi broadband. Oleh karenanya inovasi + teknologi + konektivitas dibutuhkan untuk menghasilkan pertumbuhan yang cepat Perlu dipertimbangkan adanya insentif pajak untuk kegiatan inovasi

Sinergi antara akademia dan bisnis di Indonesia masih sangat rendah, karena beberapa hal: Dari sisi universitas/akademia riset masih banyak yang berorientasi kepada jenjang karir penelitian, yang targetnya adalah poin dan jumlah publikasi, sehingga kurang terasa dari sisi manfaatnya. Sedangkan dari sisi industri masih banyak kekhawatiran mengenai HAKI, masalah ketepatan waktu dan lain sebagainya, sehingga lebih suka membeli hasil yang sudah jadi dari luar negeri. Hal seperti ini hendaknya mulai dikurangi, jika Indonesia ingin mencapai ekonomi yang berbasis pengetahuan dan inovasi.

Video materi KBI2015 lainnya bisa dilihat di channel idBigdata.

Contributor :

Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂

  • Oct 10 / 2016
  • Comments Off on Indonesia Menggelar “Karpet Merah” untuk Data
Big Data, Forum Info, Hadoop, Komunitas, Uncategorized

Indonesia Menggelar “Karpet Merah” untuk Data

Pemerintah Indonesia terus membangun infrastruktur untuk penggunaan transaksi data di Indonesia. Di antaranya adalah program menghubungkan kota-kota dan kabupaten di seluruh Indonesia dengan backbone fiber optik yang selesai pada akhir 2015, refarming 1800 MHz yang juga selesai pada akhir 2015, disusul dengan 2,1 dan 2,3 GHz untuk memasuki 4G dan nantinya 5G. Semua itu dilakukan untuk menyongsong penggunaan data dan teknologi big data di Indonesia.

Demikian disampaikan oleh Prof. Dr.-Ing. Ir. Kalamullah Ramli, M.Eng. selaku Direktur Jenderal Pos dan Penyelenggaraan Informatika Kementerian Komunikasi dan Informatika pada Konferensi Big Data Indonesia 2015 yang lalu.

Beberapa poin penting yang disampaikan pada kesempatan tersebut yaitu:

  • Big data merupakan peluang bagi seluruh pelaku usaha, pemerintah, dan masyarakat dalam mengoptimalkan strategi mencapai sasaran yang lebih efisien, efektif dan terarah.
  • Sumber daya big data nasional yang tercipta dalam NKRI harus diproteksi dan dioptimalkan untuk kepentingan nasional dan khususnya digunakan untuk menyediakan layanan big data dengan kemandirian.
  • Pemerintah telah membangun kebijakan dan regulasi yang mendorong terciptanya ekosistem big data di indonesia dengan baik. Kemkominfo fokus pada pengembangan dukungan infrastruktur dan platform untuk penyediaan layanan big data.
  • Semua instansi terkait harus berperan dalam pengembangan ekosistem big data, khususnya pada pengembangan human capital dari sisi kemampuan analitikal
  • Penyelenggara telko dapat menyediakan layanan big data untuk mengetahui subscriber behavior dan subscriber demographic untuk kepentingan pengembangan usaha oleh berbagai korporasi di indonesia serta pemerintah untuk mencapai pertumbuhan yang lebih dan akhirnya bermuara pada pertumbuhan ekonomi nasional.

Konferensi Big Data Indonesia kembali akan digelar pada tanggal 7-8 Desember 2016 di Jakarta, dan tentunya akan menampilkan pembicara dan materi yang sangat relevan dengan perkembangan big data di Indonesia.

Contributor :
Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
  • Aug 18 / 2016
  • Comments Off on Spark 2.0.0 – Kecepatan dan Kemudahan dalam Kemasan Simple
Apache, Hadoop, Komunitas, Spark

Spark 2.0.0 – Kecepatan dan Kemudahan dalam Kemasan Simple

Databrick akhirnya mengumumkan release Spark 2.0.0 pada 26 Juli 2016. Dua bulan sebelumnya mereka melansir preview-release untuk memberikan kesempatan para penggunanya bereksperimen dan memberikan feedback mengenai fitur-fitur baru Spark.

Release Spark versi 2.0.0 merupakan momen yang ditunggu-tunggu karena menjanjikan banyak kemajuan di sisi fitur dan performance, dan juga mencakup 2500 patches dari 300 lebih kontributor.

Beberapa hal yang dijanjikan oleh Spark 2.0.0 adalah :

Lebih mudah : Support ANSI SQL dan API yang disederhanakan. Spark berfokus pada dua hal : a) dukungan ANSI SQL dan b) penyederhanaan API. Beberapa hal yang dilakukan pada sisi programming API adalah: menggabungkan API developer dalam library Spark, seperti misalnya antara DataFrames dan Datasets, serta SQLContext dan HiveContext. API berbasis dataFrame dengan “pipeline” API-nya akan menjadi package utama dari API machine learning. Meskipun library yang lama tetap dipertahankan untuk backward compatibility, fokus di masa depan akan lebih pada pengembangan API berbasis DataFrame. User dapat menyimpan dan me-load pipeline dan model machine learning dalam berbagai bahasa pemrograman yang disupport oleh Spark. Support tambahan untuk R, yaitu : Algoritma terdistribusi untuk Generalized Linear Models (GLM), Naive Bayes, Survival Regression, and K-Means Mendukung UDF (user defined function) untuk dapat dijalankan di level partisi (dapply & gapply) serta tuning hyper-parameter (lapply)

Lebih cepat : peningkatan kecepatan 5 sampai 10 kali daripada Spark 1.6 untuk beberapa operator, sebagai hasil dari project Tungsten Fase 2 yang mencakup whole stage code generation dan optimisasi code Catalyst.

Lebih cerdas : Streaming terstruktur, yaitu menggabungkan berbagai macam komponen komputasi Spark yang mendukung komputasi streaming untuk menghasilkan aplikasi yang berkesinambungan. Selama ini pemrosesan streaming sering dinilai sebagai titik lemah dari Spark, dan Spark 2.0.0 bertujuan untuk mengatasi hal ini. Ada beberapa perbaikan yang dilakukan dalam Spark 2.0, di antaranya:
  • Intergrasi streaming API dengan batch job
  • Interaksi transaksional dengan storage system
  • Integrasi dengan komponen komputasi lain melalui Spark SQL, penggabungan dengan data statis, dan library yang sudah menggunakan DataFrame. Target selanjutnya adalah integrasi dengan MLlib dan library-library lain.

Contributor :

M. Urfah
Penyuka kopi dan pasta (bukan copy paste) yang sangat hobi makan nasi goreng. Telah berkecimpung di bidang data processing dan data warehousing selama 12 tahun. Salah satu obsesi yang belum terpenuhi saat ini adalah menjadi kontributor aktif di forum idBigdata.

  • Oct 06 / 2015
  • Comments Off on idBigdata MeetUp #5
Forum Info, Komunitas, Uncategorized

idBigdata MeetUp #5

Setelah pada MeetUp sebelumnya idBigdata mengunjungi kota Bandung, pada MeetUp ke – 5 ini idBigdata memilih Surabaya sebagai tuan rumah. Antusiasme idBigdata-ers sudah terlihat sejak hari pertama pendaftaran dibuka. Bahkan beberapa idBigdata-ers sudah hadir di venue 1 jam sebelum acara dimulai.

MeetUp kali ini bekerjasama dengan Jurusan Sistem Informasi FTIS-ITS dan dibuka oleh Bp. Dr Eng Febriliyan Samopa, ketua Jurusan Sistem Informasi FTIF-ITS.

Acara ini terdiri dari 4 sesi, di mana pada setiap sesi disediakan waktu diskusi sehingga para peserta bisa langsung bertanya atau sharing tentang pemaparan topik yg sedang diberikan. Pada sesi pertama bapak Noor Azam dari KLAS (Kelompok Linux Arek Suroboyo) memaparkan topik khusus berjudul Open Source & Bigdata. Sesi ini berakhir bersamaan dengan masuknya waktu dzuhur dan makan siang.

Peserta berkumpul kembali di venue MeetUp pada pukul 13.00, dan sesi kedua dilanjutkan oleh ibu Nur Aini, M.Sc, Eng, ITS dengan judul yang cukup provokatif : Linked Data, Even A Cow Can Find Your Data. Topik berlanjut ke arah yg lebih teknis di sesi 3, oleh Joko Mulyono dari Solusi247 dengan tema khusus : Real Time Processing.

Topik terakhir dengan judul : Berkenalan Dengan Solr dipaparkan oleh Sigit Prasetyo dari idBigdata sekaligus menjadi penutup dari rangkaian acara MeetUp ke – 5 idBigdata di ITS kali ini.

Acara diikuti oleh berbagai kalangan mulai dari akademisi, implementor di bidang bisnis, dan juga dari pemerintahan. MeetUp ke-5 idBigdata ini juga dapat diakses secara online melalui live.idBigdata.com. Diharapkan acara MeetUp ini bisa terus berlanjut sehingga komunitas idBigdata bisa terus bersinergi, berkolaborasi, dan berinovasi.

IdBigdata-ers juga bisa mengakses seluruh rangkaian acara MeetUp sebelumnya di live.idbigdata.com

Contributor :

Vinka Palupi
pecinta astronomi yang sejak kecil bercita-cita menjadi astronaut, setelah dewasa baru sadar kalau tinggi badannya tidak akan pernah cukup untuk lulus seleksi astronaut.

  • May 04 / 2015
  • Comments Off on idBigData MeetUp #3
Big Data, Forum Info, Komunitas

idBigData MeetUp #3

suasana kelas idBigData MeetUp #3

Bekerjasama dengan Departemen Teknik Elektro FTUI, kali ini idBigData mengunjungi Depok untuk mengadakan MeetUp ketiga, pada tanggal 24 april 2015 kemarin. idBigData MeetUp merupakan kegiatan rutin yang lebih dari sebagai ajang berkumpul dan saling sapa, tetapi juga untuk berbagi ilmu.

Kepala Departemen Teknik Elektro FTUI, Ir. Gunawan Wibisono, Msc, PhD, dalam sambutan pembukaan mengatakan bahwa Departemen Teknik Elektro FTUI telah menerapkan mata kuliah yang terintegrasi dengan sertifikasi. Hal ini dilakukan dalam rangka mempersiapkan sumber daya yang siap bersaing di dunia kerja Indonesia yang mulai Agustus 2015 harus terbuka dalam kerangka Masyarakat Ekonomi Asean. Sementara itu Sigit Prasetyo, sebagai kuncen idBigData, memberikan sedikit bocoran bahwa untuk tahun ini idBigData akan merencanakan konferensi bigdata Indonesia yg ke-2 sebagai rangkaian dari program berbagi pengetahuan kepada komunitas.

Pembicara pertama, Beno K Pradekso, CEO PT Dua Empat Tujuh, dengan presentasinya Big Data Boost Business Productivity, bercerita mengenai bagaimana perkembangan big data dan bagaimana pengaruhnya terhadap perkembangan teknologi yang mengikutinya. Pada kesempatan ini pula beliau memperkenalkan kembali salah satu tools Hadoop data processing yang dikembangkan oleh PT Dua Empat Tujuh, yaitu HGrid247.

MapR Technologies yang merupakan perusahaan di balik distro hadoop MapR, juga turut berpartisipasi dalam kegiatan MeetUp idBigData kali ini. Allen Day, Principal Data Scientist MapR Technologies, menjelaskan bagaimana Hadoop berperan dalam pemrosesan data genomics.

Pada sesi ke tiga Ardiansyah M.Eng, DTE FTUI, memperkenalkan  Big Data Training & Research Collaboration at DTE-FTUI. Dilanjutkan dengan sesi terakhir yang dibawakan oleh Dwika Sudrajat, Director of VIDE Freeman Consulting Group dengan topic berjudul “Solution and Business Big Data”

idBigData Meetup #3 yang dimulai pukul 14.00 WIB ini diikuti oleh berbagai kalangan mulai dari mahasiswa, dosen, penggiat open source, implementor di bidang bisnis, dan juga dari pemerintahan. Diharapkan acara MeetUp ini bisa terus berlanjut sehingga komunitas idbigdata bisa terus bersinergi, berkolaborasi, dan berinovasi. Untuk informasi kegiatan berikutnya dapat mengikuti sosmed kita di facebook, twitter dan youtube

Contributor :

Vinka Palupi
pecinta astronomi yang sejak kecil bercita-cita menjadi astronaut, setelah dewasa baru sadar kalau tinggi badannya tidak akan pernah cukup untuk lulus seleksi astronaut.

Pages:‹123
Tertarik dengan Big Data beserta ekosistemnya? Gabung