Training ini membahas perbedaan, karakteristik, dan pengelolaan data terstruktur dan tidak terstruktur. Peserta akan mempelajari bagaimana kedua jenis data ini digunakan dalam analisis bisnis, integrasi sistem, serta implementasi solusi berbasis data. Materi mencakup metode penyimpanan, pengolahan, dan analisis menggunakan teknologi terkini.
Memberikan pemahaman mendalam tentang konsep data terstruktur dan tidak terstruktur, serta keterampilan praktis dalam mengelola dan menganalisis kedua jenis data untuk mendukung pengambilan keputusan.
Data Analyst, Data Engineer, Business Intelligence Specialist, Database Administrator, Software Developer, dan profesional lain yang bekerja dengan pengelolaan data.
Modul 1: Pengantar Data Terstruktur dan Tidak Terstruktur
Menjelaskan definisi, karakteristik, dan contoh nyata data terstruktur serta tidak terstruktur dalam berbagai industri.
Modul 2: Penyimpanan dan Manajemen Data
Membahas teknologi database relasional untuk data terstruktur dan sistem penyimpanan berbasis dokumen atau big data untuk data tidak terstruktur.
Modul 3: Teknik Analisis Data Terstruktur
Menggunakan SQL dan alat analitik lainnya untuk memproses dan menganalisis data terstruktur.
Modul 4: Teknik Analisis Data Tidak Terstruktur
Menggunakan NLP, image recognition, dan machine learning untuk memproses dan menganalisis data tidak terstruktur.
Modul 5: Integrasi Data Terstruktur dan Tidak Terstruktur
Menerapkan metode integrasi untuk menghasilkan insight yang lebih komprehensif.
Modul 6: Studi Kasus dan Implementasi
Menganalisis studi kasus nyata penerapan pengelolaan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam bisnis.
Sebuah perusahaan e-commerce ingin menggabungkan data transaksi penjualan (data terstruktur) dengan ulasan pelanggan dalam bentuk teks dan gambar (data tidak terstruktur) untuk menganalisis kepuasan pelanggan dan tren pembelian.
Sebuah perusahaan telekomunikasi ingin menggabungkan data interaksi pelanggan yang terekam melalui chatbot berbasis teks (data tidak terstruktur) dengan data panggilan VOIP yang mencakup metadata dan catatan transaksi (data terstruktur). Tujuannya adalah untuk menganalisis pola pertanyaan, durasi panggilan, tingkat penyelesaian masalah, serta sentimen pelanggan secara menyeluruh, sehingga dapat meningkatkan efisiensi layanan pelanggan dan mengurangi waktu penanganan masalah.