NEW
Font size
WorksheetsUAS Sistem dan Teknologi Informasi
Total questions: 20
Worksheet time: 10mins
Apa yang dimaksud dengan big data?
Data yang hanya berbentuk teks
Data yang hanya disimpan dalam cloud
Data dengan ukuran kecil dan terstruktur
Data yang tidak perlu dianalisis
Data dengan volume besar, kecepatan tinggi, dan variasi yang luas
Apa yang membedakan big data dari data tradisional?
Big data lebih mudah dikelola daripada data tradisional
Big data memiliki volume, kecepatan, dan variasi yang lebih besar
Big data hanya tersedia dalam format teks
Big data lebih lambat untuk diproses dibandingkan data tradisional
Tidak ada perbedaan antara big data dan data tradisional
Apa contoh konkret aplikasi big data dalam industri kesehatan?
Monitoring pasien secara real-time menggunakan data dari perangkat medis
Pembuatan laporan keuangan bulanan
Penyimpanan data karyawan
Pengelolaan stok barang di gudang
Penjualan tiket online
Apa yang dimaksud dengan "Volume" dalam karakteristik big data 3V?
Kecepatan data diterima
Variasi jenis data
Ukuran data yang sangat besar
Validitas data
Nilai data
Apa yang dimaksud dengan "Velocity" dalam karakteristik big data 3V?
Ukuran data yang sangat besar
Variasi jenis data
Validitas data
Kecepatan data diproses
Nilai data
Apa yang dimaksud dengan "Variety" dalam karakteristik big data 3V?
Kecepatan data diterima
Ukuran data yang sangat besar
Variasi jenis data
Validitas data
Nilai data
Bagaimana "Volume" mempengaruhi cara kita mengelola data?
Meningkatkan kecepatan pemrosesan data
Mengurangi variasi data
Menyederhanakan struktur data
Mengurangi kebutuhan akan analisis data
Membutuhkan kapasitas penyimpanan yang besar dan solusi penyimpanan terdistribusi
Bagaimana "Velocity" mempengaruhi cara kita menganalisis data?
Mengurangi ukuran data
Menyederhanakan jenis data
Meningkatkan kapasitas penyimpanan
Membutuhkan pemrosesan data secara real-time atau near real-time
Mengurangi variasi data
Apa fungsi utama dari Hadoop dalam menangani big data?
Mengelola basis data relasional
Mengoptimalkan jaringan komputer
Menyimpan dan memproses data besar secara terdistribusi
Menyediakan keamanan untuk data
Mengurangi ukuran data
Bagaimana Spark menangani tantangan big data?
Dengan menyimpan data dalam format teks
Dengan memproses data dalam memori untuk meningkatkan kecepatan
Dengan mengurangi volume data
Dengan meningkatkan variasi data
Dengan menyimpan data secara manual
Apa keuntungan utama dari NoSQL databases dalam konteks big data?
Mereka mengurangi kecepatan data
Mereka mendukung skema yang fleksibel dan skala horizontal
Mereka hanya mendukung data terstruktur
Mereka lebih lambat dibandingkan basis data relasional
Mereka mengurangi variasi data
Contoh dari NoSQL database adalah?
MySQL
PostgreSQL
MongoDB
Oracle
SQLite
Langkah pertama dalam arsitektur big data adalah
Analisis data
Penyimpanan data
Pengambilan data
Penghapusan data
Penggunaan data
Bagaimana data biasanya diambil dalam sistem big data?
Secara manual
Melalui proses ETL tradisional
Menggunakan sensor dan perangkat IoT
Dari hard drive lokal
Dari dokumen cetak
Setelah data diambil, langkah berikutnya dalam arsitektur big data adalah
Penghapusan data
Penyimpanan data
Analisis data
Penggunaan data
Mengirim data ke cloud
Apa peran utama dari analisis data dalam arsitektur big data?
Mengurangi ukuran data
Menyimpan data
Menyediakan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan
Menghapus data yang tidak diperlukan
Meningkatkan kecepatan data
Apa tujuan utama dari descriptive analytics?
Memprediksi masa depan berdasarkan data historis
Menyediakan wawasan tentang apa yang telah terjadi
Memberikan rekomendasi tindakan
Mengurangi ukuran data
Meningkatkan variasi data
Contoh nyata dari predictive analytics adalah
Laporan keuangan bulanan
Prediksi permintaan pasar di masa depan
Analisis kinerja historis
Rekomendasi produk untuk pelanggan
Pengurangan biaya operasional
Apa tujuan utama dari prescriptive analytics?
Memprediksi masa depan berdasarkan data historis
Menyediakan wawasan tentang apa yang telah terjadi
Memberikan rekomendasi tindakan untuk hasil optimal
Mengurangi ukuran data
Meningkatkan variasi data
Contoh nyata dari prescriptive analytics adalah
Laporan keuangan bulanan
Prediksi permintaan pasar di masa depan
Analisis kinerja historis
Pengurangan biaya operasional
Rekomendasi rute pengiriman optimal untuk penghematan biaya
