Analisis Kinerja Scalable Profiling Tools untuk Sumber Data Besar Berbasis File Web, API, dan File Storage yang Memfasilitasi Data Discovery

HANAN FAKHIRA RIMA WIBOWO, Dr. Mardhani Riasetiawan, M.T.

2024 | Skripsi | ILMU KOMPUTER

Scalable Profiling adalah teknik profiling yang dilakukan dengan menggunakan skala tertentu sebagai pengukuran terhadap sumber data yang akan dikelola. Sumber data yang besar membuat pekerjaan para Data Analyst menjadi sulit karena akan memakan waktu untuk menemukan data yang cocok untuk dianalisis. Oleh karena itu, perlu adanya fasilitas yang membantu penemuan data (data discovery), sehingga pekerjaan Data Analyst menjadi lebih mudah. Skripsi ini akan membahas mengenai Scalable Profiling yang bernama DDPROFILER. Hasil dari penelitian ini akan memberikan insight mengenai bagaimana kinerja DDPROFILER untuk melakukan profiling data, juga bagaimana environment DDPROFILER yang terbaik saat melakukan profiling data tersebut.

Scalable Profiling is a profiling technique that can be done by specific scales as a measurement of data source. BIg data sources making Data Analysts works harder because it will take times to find relevant data to be analyzed. Therefore, we need a facilitation to help find relevant data (data discovery), so Data Analyst's job will be easier. This thesis will explain about a scalable profiling tools with a name 'DDPROFILER'. The result of this research is giving insight about how DDPROFILER works to do a data profiling, also how is the best DDPROFILER environment to do that data profiling.

Kata Kunci : Profiling, Data, Scalable, Data Discovery, Tools, Analysis