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 ketiga bulan Juli 2017

1. Airbus Gets A Step Closer To The Holy Grail Of Big Data And Plane Connectivity
   Salah satu kendala yang sering dihadapi oleh industri penerbangan dalam penerapan big data adalah interoperabilitas data antar berbagai peralatan dari berbagai pabrikan, serta belum adanya penyimpanan data yang terpusat. Airbus melakukan sebuah langkah besar dalam penerapan big data dengan mengumumkan Skywise, platform airline-centric berbasis cloud.
   
2. The Impact of Big Data on Banking and Financial Systems
   Sektor keuangan dan perbankan termasuk bidang yang banyak menerapkan pendekatan berbasiskan data untuk mengembangkan bisnis dan meningkatkan layanan kepada pelanggan. Apa saja pengaruh dan manfaat big data untuk sektor ini?
   
3. Why Startups Should Not Ignore Big Data
   Startup adalah sebuah usulan bisnis yang cukup memiliki resiko. Ini berarti bahwa jika segala sesuatunya tidak dikerjakan dengan baik dan efektif, bisnis tidak akan pernah berhasil melewati tahun pertama. Bisnis plan merupakan penentu apakah sebuah bisnis akan melewati fase startup perusahaan atau tidak
   
4. The 2016 Election Was a Wake-Up Call for Marketers, Forcing Many to Rethink Big Data
   Salah satu hal yang dituding sebagai penyebab kekalahan Hillary Clinton dalam pemilihan presiden Amerika yang lalu adalah penggunaan Big Data Analytics yang tidak benar. Apa saja kesalahan yang kiranya dilakukan, dan apakah para politisi maupun marketers menjadi anti terhadap big data analytics?
   
5. What AI-enhanced health care could look like in 5 years
   Sejak data kesehatan mulai didigitalisasi pada tahun 2013, jumlah data di bidang tersebut terus meningkat sekitar 48% per tahun secara global. Teknologi AI diyakini sesuai untuk mengatasi inefisiensi di bidang kesehatan, mengurangi beban bagi tenaga medis, dan menghemat biaya hingga ratusan juta US$. Artikel ini mengupas mengenai bagaimana wajah layanan kesehatan yang didukung AI lima tahun ke depan.
   

1. Using Apache Kafka as a Scalable, Event Driven Backbone for Service Architectures
   Artikel in imenjelaskan mengenai berbagai fitur utama Apache Kafka, lengkap dengan contoh dan diagram yang menggambarkan konsep-konsep dasarnya.
   
2. implyr: R Interface for Apache Impala
   Artikel ini menjelaskan secara singkat mengenai integrasi implyr, yaitu package baru yang merupakan antarmuka R ke Impala, yang memungkinkan melakukan query ke Impala dari R menggunakan dplyr.
   
3. 5 Free Resources for Getting Started with Deep Learning for Natural Language Processing
   5 link ke resource untuk mulai mempelajari deep learning untuk NLP. Ditujukan untuk memberi gambaran mengenai NLP dan deep learning, serta apa langkah selanjutnya yang perlu diambil untuk mendalaminya.
   
4. How to Use the Kafka Streams API
   Kafka Streams API memungkinkan kita untuk membuat aplikasi real-time yang memperkuat bisnis utama kita. Penggunaan API merupakan cara termudah untuk memanfaatkan teknologi terbaik untuk mengolah data yang tersimpan di Kafka.
   
5. When not to use deep learning
   Meskipun banyak keberhasilan dalam penerapan Deep Learning, setidaknya ada 4 situasi di mana hal ini justru menjadi penghalang, di antaranya ketika anggaran yang tersedia kecil, atau saat menjelaskan model dan fitur kepada orang awam.
   
6. Ask a question, get an answer in Google Analytics
   Saat ini, Google Analytics telah berkembang sangat maju menuju masa depan. Ia mengetahui data apa yang anda butuhkan dan inginkan dengan cepat? Tanya apa saja dengan menggunakan bahasa Inggris pada Google Analytics dan dapatkan jawabannya.
   
7. Random Forests in R
   Random Forest adalah sebuah tehnik Ensembling yang populer digunakan untuk memperbaiki kinerja prediktif dari Decision Trees dengan cara mengurangi varian dalam pencabangan (Trees) dengan membuat rata-ratanya.
   

1. Hue 4 SQL Editor improvements
   Setelah Hue 4 dirilis pada Juni lalu, kali ini Hue 4 SQL Editor mendapatkan perbaikan, di antaranya enriched autocomplete dan multi-query editing.
   

---

Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂