Big Data Analytics

“Big Data Anlaytics” adalah satu cabang ilmu yang terhasil daripada kewujudan data dalam kuantiti yang sangat besar, sentiasa bertambah dengan pantas dan terdiri daripada pelbagai jenis yang mempunyai struktur yang berbeza. Para akademia, penyelidik dan pihak industri sedang berhadapan dengan cabaran untuk mencapai data, melakukan pra-pemprosesan, mengklasifikasikan hasil analisis, dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan analisa terperinci. Pada masa yang sama, mereka juga menghadapi cabaran dalam menentukan mekanisma yang terbaik untuk digunakan bagi menyelesaikan masalah mengendalikan data kerana set data tersebut tidak mampu dianalisis oleh sesuatu bidang melainkan melalui penggabungan ilmu dan kemahiran daripada pelbagai bidang.

Malaysia memerlukan 1500 saintis data dan 20,000 profesional data pada tahun 2020 untuk menampung keperluan industri dalam usaha untuk kekal berdaya saing [1]. Menurut laporan yang direkodkan oleh Malaysia Digital Economy Corporation (MDEC), hanya terdapat terdapat 80 orang saintis data yang ada dalam pasaran tempatan. Jurang permintaan dan penawaran yang besar ini memerlukan satu langkah proaktif dibuat boleh universiti awam (UA) untuk menyediakan ekosistem yang relevan kepada pembangunan modal insan yang mampu mengadaptasi dengan teknologi Big Data Analytics (BDA), membudayakan inovasi dan seterusnya memberi impak positif kepada sektor ekonomi negara.

Dalam usaha untuk meramaikan pekerja yang berpengetahuan dalam bidang BDA, MDEC telah memperkenalkan inisiatif MSC Malaysia MyProCert (SRI) iaitu Data Science Massive Open Online Courses (MOOC) dengan menawarkan pengkhususan sains data pada 2015. Pengambilan kedua dengan trek pengkhususan baharu telah diperkenalkan pada 2016 [2]. Usaha ini adalah bertujuan untuk memberi akses yang luas kepada lebih ramai peserta melalui capaian atas talian. Walau bagaimanapun terdapat keperluan daripada masyarakat untuk belajar secara hands-on bersama tenaga pengajar yang bertauliah untuk mendapatkan kefahaman yang lebih terperinci dan bersepadu. Persekitaran hands-on memberi beberapa faedah utama, antaranya adalah meningkatkan tahap keyakinan pelajar kepada arahan terpimpin (guided instruction), memperkemaskan pemikiran kritis dan memberi pendekatan peribadi kepada pelbagai jenis saluran pembelajaran – pelajar yang menggunakan auditori (auditory learner) akan dapat mendengar penjelasan pensyarah; pelajar yang menggunakan visual (visual learner) akan dapat melihat hasil yang direka oleh pelajar lain; pelajar yang menggunakan hubungan sosial (social learner) berinteraksi secara terus dengan tenaga pengajar dan peserta lain terutama dalam projek kumpulan; dan seterusnya pelajar kinestetik (kinesthetic learner) dapat terus mengaplikasikan hasil ciptaan di dalam kelas dan dipantau oleh tenaga pengajar.

Oleh yang demikian, Universiti Teknologi MARA mengambil inisiatif tepat untuk memperkenalkan Big Data Analytics Collaborative Group sebagai platform untuk mempersiapkan staf dan pelajar dengan pengetahuan dan kemahiran dalam big data analytics. Setakat ini, masih belum ada sebarang UA menawarkan program nilai tambah berstruktur dalam BDA memperlihatkan terdapat keperluan yang mendesak untuk UiTM menjadi peneraju dalam usaha menjayakan aspirasi nasional.

Inisiatif BDA di UiTM telah bermula dengan pengenalan Big Data Lab @ UiTM di Shah Alam pada 25 Mei 2017 yang telah dirasmikan oleh YB Dato’Seri Idris Jusoh, Menteri Pendidikan Tinggi. UiTM seterusnya telah meningkatkan usaha untuk memastikan fasiliti dan prasarana BDA UiTM cukup dengan mengadakan 13 makmal analitik data raya di kampus-kampus UiTM dan telah dirasmikan pada 29 Oktober 2017.

Kerja-kerja dasar juga telah dilaksanakan untuk memenuhi keperluan pelajar dan staf UiTM. Program DataCamp telah diperkenalkan kepada pelajar dan staf untuk memperkasakan pengetahuan warga UiTM dalam bidang BDA. Pengenalan kursus DataCamp telah dilaksanakan setelah diluluskan diperingkat Majlis Eksekutif UiTM.

Data Camp merupakan salah satu cara untuk mempelajari kursus BDA dengan pantas dan menyeluruh dengan capaian Internet. Oleh yang demikian, kaedah ini akan dapat memenuhi keperluan pelajar yang telah dikenalpasti untuk menjalani kursus BDA tambahan dengan pemantauan yang berterusan daripada tenaga pengajar UiTM. Pelajar akan didedahkan dengan latihan Data Camp yang memerlukan pelajar menulis kod aturcara menggunakan R, Python atau SQL yang mana pelajar akan didedahkan pengalaman hands-on menggunakan data set sebenar dalam kursus sains data. Pada 25 Oktober 2017, MDEC telah bersetuju untuk mengakui bahawa pelajar atau staf yang telah mengikuti program DataCamp boleh dikira sebagai profesional data.

Siri pengenalan DataCamp telah dilaksanakan kepada staf bermula pada 17 dan 18 Januari 2018 dengan penglibatan 23 orang pensyarah daripada seluruh sistem UiTM. Pensyarah-pensyarah ini seterusnya melaksanakan program DataCamp di kampus masing-masing dengan pelajar-pelajar. Sebagai sokongan padu daripada BHEA, satu pekeliling Garis Panduan Pelaksanaan Program Pembangunan Bakat Analitik Data Raya di UiTM telah dikeluarkan pada 12 Februari 2018. Program ini telah dilaksanakan secara berkala kepada pelajar-pelajar semasa cuti semester dan telah berjaya menghasilkan lebih 1000 pelajar yang telah berjaya menamatkan modul DataCamp.

Aktiviti pemerkasaan pensyarah juga turut diadakan pada 22 -24 Oktober 2019 telah dikendalikan oleh penceramah, Prof. Madya Ts. Dr. Norhaslinda Kamaruddin dengan dibantu oleh Encik Mohammad Bakri Che Haron dan Encik Muhammad Hamiz Mohd Radzi bersama 20 orang pensyarah di Institute of Leadership and Development (ILD).

Diharapkan dengan program-program BDA yang telah digariskan, falsafah pendidikan negara yang kedua iaitu menghasilkan modal insan yang memiliki minda kelas pertama untuk menghadapi cabaran pembangunan pembangunan ekonomi yang berlandaskan ilmu pengetahuan dan inovasi dapat dibentuk dan dihasilkan dalam bentuk tenaga kerja berkemahiran tertumpu (concentrated skills). Tenaga kerja pertengahan dan rendah seperti pembantu jurutera, kerani, juruteknik dan pelbagai jawatan lain dapat ditransformasi dan diperkasakan fungsinya kepada pekerja berpengetahuan berkemahiran tinggi yang dapat memberi nilai tambah kepada pembangunan syarikat seterusnya kepada kemajuan sektor ekonomi Malaysia.


Training planning (ILD)

Akan dilaksanakan secara berkala mengikut modul DataCamp yang bersesuaian dan diperlukan oleh UiTM. Latihan khusus mengikut keperluan domain juga boleh dilaksanakan mengikut permintaan khusus.

Big Data Analytics Team

Prof. Madya Ts. Dr Norhaslinda Kamaruddin
CG Big Data Analytics Felo

Muhammad Hamiz Mohd Radzi
Team Member
Faculty of Computer & Mathematical Sciences

Mohammad Bakri Che Haron
Team Member
Faculty of Computer & Mathematical Sciences



You may contact us at
nhaslinda@uitm.edu.my