Beberapa artikel teknis menarik mengenai Keras – sebuah Python Deep Learning library, pemanfaatan Apache Flink untuk risk engine, perbandingan antara Apache Arrow, Parquet dan ORC, serta tutorial mengenai penggunaan Spark dan SparkSQL untuk memproses file csv. Dari segmen news ditampilkan penerapan big data analytics oleh PT Pos Indonesia, MIT yang membangun FeatureHub untuk crowdsourcing big data analytics, dan implikasi blockchain bagi industri asuransi. Tidak ketinggalan juga beberapa rilis open source, diantaranya yaitu Apache Spark 2.1.2. Hive, Pandas, dan OpenNLP.

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 4 bulan Oktober 2017.

Artikel dan Berita

1. The Amazing Ways Spotify Uses Big Data, AI And Machine Learning To Drive Business Success
   Spotify, layanan musik on-demand terbesar di dunia, dikenal sebagai pendobrak batas teknologi. Perusahaan musik digital dengan lebih dari 100 juta pengguna ini terus meningkatkan kemampuan layanan dan teknologinya melalui beberapa akuisisi serta pemanfaatan big data, kecerdasan buatan dan machine learning.
2. Crowdsourcing big-data analysis
   Langkah pertama dalam proses analisis big data dalah identifikasi fitur, yaitu data poin yang memiliki nilai prediktif, yang berguna dalam proses analisis. Langkah ini biasanya memerlukan intuisi manusia. Peneliti MIT membangun sebuah sistem kolaborasi, yang diberi nama FeatureHub. Dengan alat ini diharapkan proses identifikasi fitur dapat dilakukan secara efisien dan efektif. Dengan FeatureHub, para data saintis dan domain expert dapat masuk ke dalam sebuah situs untuk mereview permasalahan dan mengajukan fitur yang akan digunakan. FeatureHub kemudian akan melakukan pengetesan berbagai kemungkinan kombinasi fitur tersebut terhadap target data, untuk menentukan kombinasi mana yang paling tepat untuk permasalahan tertentu.
3. Keuangan Inklusif, PT Pos Bangun Big Data Analytic
   Hingga kini, baru 36 persen masyarakat Indonesia yang memiliki akun bank. Sedangkan 64 persen masyarakat yang tinggal di pelosok belum tersentuh keuangan inklusif karena sulitnya akses ke perbankan. Untuk membantu masyarakat tersebut, PT Pos tengah membangun big data analytic. Lewat big data analytic, Pos akan membuat kredit skoring yang nantinya bisa dikerjasamakan dengan perbankan untuk penyaluran pembiayaan.
4. What PredictionIO does for machine learning and Spark
   Apache PredictionIO dibangun di atas Spark dan Hadoop, dan menyediakan template yang dapat dikustomisasi untuk task-task yang umum.
   Aplikasi mengirimkan data ke server event untuk melakukan training model, kemudian meng-query engine untuk mendapatkan prediksi berdasarkan model tersebut. Kemudahan apa yang ditawarkan oleh Apache PredictionIO?
5. Blockchain Implications Every Insurance Company Needs To Consider Now
   Teknologi blockchain sangat berpotensi mengguncang industri asuransi dan mengubah cara berbagi data, memproses klaim dan mencegah fraud. Namun implementasinya di industri asuransi saat ini masih dalam tahap eksplorasi awal. Untuk dapat merealisasikan potensi blockchain yang sangat besar implikasinya tersebut, Industri asuransi perlu secara aktif bekerja sama dengan para pionir, regulator, dan pakar-pakar industri. Perusahaan-perusahaan asuransi pun harus mulai mencoba memanfaatkan blockchain dalam proses internal mereka untuk mendapatkan pembelajaran guna memanfaatkan teknologi ini.

Tutorial dan Pengetahuan Teknis

1. 7 Steps to Mastering Deep Learning with Keras
   Apakah anda tertarik untuk mempelajari Keras? Apakah Anda sudah memiliki pemahaman tentang bagaimana neural network bekerja? Artikel berikut ini menyajikan tujuh langkah praktis untuk menguasai dasar-dasar Keras dengan mudah dan cepat.
2. StreamING Machine Learning Models: How ING Adds Fraud Detection Models at Runtime with Apache Flink®
   Artikel ini menjelaskan bagaimana ING menggunakan Apache Flink untuk risk engine mereka. Mereka menggunakan Apache Spark, Knime, dan Apache Zeppelin untuk training model secara batch dan menggunakan Flink untuk komponen real-time. Mereka menggunakan data PMML, yang dikirim melalui Kafka, untuk memperbarui aplikasi Flink. Arsitektur yang digunakan memungkinkan mereka menerapkan algoritma baru dengan zero downtime, seketika.
3. Apache Arrow vs. Parquet and ORC: Do we really need a third Apache project for columnar data representation?
   Setelah Apache Parquet dan ORC, muncullah Apache Arrow sebagai representasi format data kolumnar. Apakah kemunculan Arrow menawarkan kelebihan atau perbedaan dibanding dua format yang lainnya? Artikel ini membahas dengan detail mengenai kolumnar data format dan perbandingan di antara ketiga format tersebut, lengkap dengan benchmark.
4. ETL Pipeline to Transform, Store and Explore Healthcare Dataset With Spark SQL, JSON and MapR-DB
   Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan Spark untuk membaca data dari file CSV, mengubahnya menjadi skema yang terdefinisi dengan baik (dalam hal ini Scala Case Class), dan melakukan query menggunakan SparkSQL. Ada juga contoh kode untuk menyimpan data di MapR-DB dan membacanya kembali.

Rilis Produk

1. Spark Release 2.1.2
   Spark 2.1.2 baru saja dirilis. Ada lebih dari 100 perbaikan bug dan berbagai penyempurnaan pada versi ini.
2. Pandas v0.21.0
   Ini adalah major rilis dari 0,20,3 mencakup sejumlah perubahan, deprecation, fitur baru, penyempurnaan, dan peningkatan kinerja API serta sejumlah besar perbaikan bug. User sangat disarankan melakukan upgrade ke versi ini.
   
3. Hive – Version 2.3.1
   Hive versi 2.3.1 dirilis minggu lalu dengan beberapa bug fixing dan penyempurnaan.
4. Apache OpenNLP 1.8.3
   Rilis ini memperkenalkan beberapa fitur baru, perbaikan bug, dan penyempurnaan. Versi ini memerlukan Java 1.8 dan Maven 3.3.9.

Contributor :

---

Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂