e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Data Besar, Data Analisis, dan Pengembangan Kompetensi Pustakawan
Big Data, Data Analyst, and Improving the Competence of Librarian
Albertus Pramukti Narendra 1

## Fakultas Teknologi Informasi UKSW Salatiga

## Abstrak
Istilah  Big  Data  sudah  dibesarkan  oleh  Fremont  Rider,  seorang  Amerika  Pustakawan  dari Westleyan  University,  pada  tahun  1944.  Dia  memperkirakan  bahwa  volume  koleksi universitas di Amerika akan mencapai 200 juta kopi di tahun 2040. Akibatnya, ia membawa ke kedepan beberapa isu-isu  seperti  pengguna data  yang besar, kapasitas  penyimpanan, dan kebutuhan  untuk  memiliki  analis  data.  Di  Indonesia,  analis  data  masih  profesi  langka,  dan karena  itu  sangat  dibutuhkan.  Salah  satu  tugas  yang  khas  adalah  untuk  melakukan  analisis visual  yang  dari  berbagai  sumber  data  dan  juga  untuk  menyajikan  hasilnya  secara  visual sebagai pengetahuan yang menarik. Ini menjadi ilmu meramaikan oleh visualisasi interaktif. Dalam menanggapi masalah ini, pustakawan sudah dilengkapi dengan manajemen informasi dasar.  Namun,  mereka  bisa  melihat  peluang  dan  meningkatkan  diri  mereka  sebagai  analis data. Di negara maju, itu adalah hal umum bahwa pustakawan juga dianggap sebagai  analis data.  Mereka  meningkatkan  diri  dengan  berbagai  keterampilan  yang  diperlukan,  seperti komputasi awan dan komputasi cerdas. Pada akhirnya pustakawan dengan kompetensi analis data fasih untuk mengekstrak dan sekarang sumber data yang kompleks sebagai pengetahuan. Yang "menarik dan dapat dilihat"
Kata kunci : big data, data analis, pustakawan

## Abstract
Issue  of  Big  Data  was  already  raised  by  Fremont  Rider,  an  American  Librarian  from Westleyan  University,  in  1944.  He  predicted  that  the  volume  of  American  universities collection  would  reach  200  million  copies  in  2040.  As  a  result,  it  brings  to  fore  multiple issues  such  as  big  data  users,  storage  capacity,  and  the  need  to  have  data  analysts.    In Indonesia,  data  analysts  is  still  a  rare  profession,  and  therefore  urgently  needed.  One  of  its distinctive tasks is to conduct visual analyses from various data resources and also to present the  result  visually  as  interesting  knowledge.  It  becomes  science  enliven  by  interactive visualization.  In  response  to  the  issue,  librarians  have  already  been  equipped  with  basic information management. Yet, they can see the opportunity and improve themselves as data analysts.  In  developed  countries,  it  is  common  that  librarian  are  also  regarded  as  data analysts. They enhance   themselves with  various  skills  required, such  as   cloud   computing and  smart  computing.  In  the  end  librarian  with  data  analysts competency are eloquent to extract and present complex data resources as “interesting and discernible” knowledge.
Keywords : big data, data analyst, librarian
1 Korespondensi:  Albertus  Pramukti  Narendra.  Fakultas  Teknologi  Informasi  UKSW Salatiga. Jalan Diponegoro 52-60 Salatiga. Telepon: 0298-321212. Email: pram@unika.ac.id.

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Arus  data  dan  informasi  tumbuh  signifikan  dalam  ukuran  jumlah  dan  media  yang bervariasi,  yang  kemudian  disebut  sebagai  Big  Data.  Sumber  mengungkapkan,  dari  segi pengguna  Big Data, misalnya,  jaringan sosial  media Facebook pada  tahun 2012 memiliki jumlah  pengguna  mencapai  1  miliar  pengguna,  dan  menangani  350  juta  unggahan  foto,  4,5 miliar  like  dan  10  miliar  pesan  setiap  hari.  Artinya  bahwa  jejaring  sosial  media  ini menyimpan data lebih dari 100 pertabytes untuk kebutuhan analitiknya. Sugiarsono (2015)
Penyedia jaringan sosial media yang lain yaitu Twitter  pada tahun 2014 penggunanya mencapai  500  juta  dengan  284  juta  pengguna  aktif  dan  setiap  hari  menangani  1.6  miliar search query.  Youtube pada tahun 2013 digunakan oleh 1 milyar pengguna,   Mesin pencari (search  engine)  Google  mempublikasikan    data  bahwa    pada  bulan  April  2014  Google  Inc mencatat sekitar 100 miliar query /  pencarian per bulan. Sugiarsono  (2015)  Angka  angka tersebut  menampakkan  bahwa  pergerakan  data sungguh sangat besar sekarang ini dan akan terus tumbuh.
Bertolak dari kenyataan diatas,  penulis memperkuat dengan makna   Big Data seperti dikemukakan oleh Heer and  Kandel (dalam Lemieux, 2014),   At what volume data become big  remains  an  open  question,  however,  with  some  suggesting  that  it  comprises  data  at  the scale  of  exabytes,  while  others  argue  for  zettabytes  or  yottabytes.  Definisi  tersebut memperkuat  realitas  bahwa  pertumbuhan  data  perlu  memdapatkan  pengelolaan  secara  lebih khusus  dan    staf  yang  spesifik.  Pustakawan  sebagai  pekerja  di  bidang      informasi  perlu menangkap  peluang  melimpahnya  data  untuk  dikelola.  Pustakawan  perlu  untuk  melakukan transformasi dan meningkatkan daya saing  untuk menjawab tantangan yang dihadapi dewasa ini.

## Metode Penelitian
Bertolak dari latar belakang tersebut, dengan dukungan sumber-sumber pustaka yang penulis  peroleh,  penulis  ingin    menganalisis  secara  deskriptif  dan  mengemukakan  Apakah big data itu? Mengapa ada istilah Big Data?, profesi Data Analis? Bagaimanakah pustakawan mampu  untuk  menghadapi  fenomena  ini  dan  memiliki  kompetensi  untuk  menjadi  seorang ilmuwan data atau data analist?

## Hasil Big Data
Big    data    ternyata    sudah    mulai    diidentifikasi    sejak    tahun    1944.    Big    data diidentifikasi oleh seorang pustakawan bernama Fremont Rider dari Universitas Westleyan di Amerika Serikat. Pada tahun tersebut ia telah melakukan estimasi bahwa perpustakaan yang ada  di  universitas–universitas  di  Amerika  akan  berkembang  menjadi  200  juta  volume  pada tahun 2040.
Kemudian, pada tahun 1949 Claude Shannon seorang ahli matematika dari  AS  yang dikenal  sebagai  pakar  /  ahli    teori  ilmu  informasi  melakukan  riset    pada  item  item  seperti kapasitas  penyimpanan punch  cards dan  data  data  fotografi.  Dari  hasil  penelitian  tersebut diketahui  bahwa  salah  satu  item    terbesar    yang  berhasil  diukur  adalah The  Library  Of Congress yang  mengukur  lebih  dari  100  triliun  bit  data.  Penyebutan  pertama  kali  Big  Data terjadi pada tahun 1997 ketika seorang peneliti bernama Michael Cox dan David Ellisworth di  dalam  artikel  dengan  judul Application-controlled  demand  paging  for  out-of-core visualization . (Sugiarsono, 2015)
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Apa Sebenarnya Big Data Itu?
Big  data pertama  kali  disebut  dalam  sebuah  artikel  ilmiah  berjudul Application- controlled demand paging for  out-of-core visualization . Yang ditulis oleh Michael  Cox dan David  Ellsworth  tahun  1997.  Persoalan  yang  muncul  mengenai  Big  data  dinyatakan  dalam rumusan berikut:
Visualization  provides  an  interesting  challenge  for  computer  systems: data  sets  are  generally  quite  large,  taxing  the  capacities  of  main memory,  local  disk,  and  even  remote  disk.  We  call  this  the  problem  of big data
Di  dalam  perkembangan  selanjutnya  banyak  pengertian  seperti  tertuang  di  dalam tulisan Victoria Louise Lemieux (2014), berkaitan dengan Big Data antara lain:
At what volume data become big remains an open question, however, with some  suggesting  that  it  comprises  data  at  the  scale  of  exabytes,  while others argue for zettabytes or yottabytes (Heer and Kandel, 2012).
Amore  formal  definition  of  the  term  suggests  that  it  is  data  “with  sizes beyond  the  ability  of  commonly  used  software  tools  to  capture,  curate, manage, and process the data within a tolerable elapsed time” (Snijders et al., 2012) .
Other  definitions  emphasise  not  just  the  increasing  volume  or  amount  of data, but also its velocity (speed of data in and out), and variety (range of data types and sources) (Gartner, 2011).
Terlepas  dari  definisi  mana  yang  paling  tepat,  hal  yang  utama  adalah  terdapat pertumbuhan data dan informasi yang sangat eksponensial, kecepatan dalam pertambahannya dan  semakin  bervariasinya  data  tersebut  yang  dikemudian  hari  menciptakan  tantangan  baru bagi kita yang  tidak hanya tantangan dalam pengelolaan sejumlah besar data yang heterogen, tetapi juga bagaimana untuk memahami semua data tersebut.
Mengacu pada definisi yang ada, maka big data akan berkaitan dengan (1) volume, (2) velositas (kecepatan data mengalir) dan (3) varietas (keberagama data). Di dalam lingkungan organisasi juga  mulai tumbuh sejumlah pegawai / staf yang secara spesifik mendapat sebutan sebagai “analis bisnis”, "data analis" dan " ilmuwan data" ( Kandel et al ., 2011), yang dalam aktifitas  bekerjanya  memanfaatkan  peralatan  yang  modern,  melakukan  praktek  dan  mencari solusi.  Di  antaranya  adalah  melakukan  analisis  visual  (VA),  yang  didefinisikan  sebagai  " ilmu  penalaran  analitis  yang  difasilitasi  oleh  layanan  antarmuka  visual  interaktif  "  Thomas dan Cook, dalam Lemieux (2014) .

## Visualisasi Informasi dan Analisis Big Data
Adanya  pergeseran  representasi  data  dari  yang  tekstual  dalam  bentuk  buku  tercetak menjadi  virtual yang dibaca secara visual telah menciptakan tantangan baru bagi masyarakat. Data  yang  tersaji  secara  virtual  ini  memiliki  jumlah  yang  sangat  besar,  akses  yang  sangat cepat  untuk  ditemukan,  dan  tersaji  secara  variatif  berupa  teks,  grafik,  gambar,  diagram bahkan video.
Van  Wijk  (dalam  Lemieux,  2014)  menjelaskan  proses  analisis  visual  sebagai "visualisasi Melingkar" (gambar 1), yang bergerak dari data, proses analis yang menciptakan visualisasi  berupa  gambar  dan  ditangkap  sebagai  persepsi  sehingga  memunculkan  cara pandang  baru  sebagai  awal  sebuah  pengetahuan,  menjadi  sebuah  hipotesa  dan  selanjutnya
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
digali  kembali  dan  dianalisis  untuk  menjadi  spesifik    yang  kemudian  dapat  divisualkan kembali.

## Gambar 1. Visual Analisis Model Melingkar
Terdapat jufa cara lain untuk melihat interaksi visualisasi informasi. Visualisasi hadir sebagai "pipa"  mengikuti  langkah-langkah  seperti  pada  Gambar  2;  Keim  et  al.  (2010)  membedakan tiga  tahap  (manajemen  data,  pemodelan  data  dan  visualisasi).  Dimana  di  tahap  visualisasi nampak adanya berbagai cara pandang dari beberapa hal/data  yang tampak.
Gambar 2. Visual Analisis Model Pipa
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL

## Big Data Google
Siapa yang belum kenal Google? Mesin pencari ini begitu familiar bagi semua orang. Ketika orang membutuhkan berbagai informasi maka akan selalu ingat akan Google. Data bulan April 2014 tercatat sekitar 100 miliar pencarian dalam setiap bulannya.

## Gambar 3. Google Company Product
Didirikan  Oleh  Lary  Page, Google menjadi  sebuah  “mesin  telusur  sempurna” sebagai  sesuatu  yang  “memahami  benar  apa  yang  kita  maksud  dan  memberikan  apa  yang benar-benar  kita    inginkan”. Google juga    bisa    memahami    bagaimana    perilaku  pencarian informasi  pengguna.  Melalui  google  juga  bisa  memprediksi  apa  yang  akan  dicari  oleh pengguna  di  langkah  berikutnya.  Teknologi  penelusuran Chrome dikenalkan  sehingga  kita sebagai pengguna merasa mudah ketika berhadapan dengan Google.
Di  balik  sukses Google sebagai  salah  satu  “keunggulan  big  data”  yang  dikenal masyarakat,    ada    dua    teknologi    yang    menopangnya    yaitu Google    Map    Reduce dan Google File System . Teknologi ini digunakan oleh Google untuk menata ulang   cara google membangun indeks pencariannya. (Sugiarso, Maret 2015 hlm. 32-46)
Lalu  apa  yang  dimaksud GoogleMap  Reduce itu  ?  Secara  lebih  teknis  sebuah sumber  menuliskan  bahwa MapReduce adalah  model  pemrograman  rilisan  Google  yang ditujukan untuk  memproses data  berukuran raksasa  secara  terdistribusi dan  paralel dalam cluster yang  terdiri  atas  ribuan  komputer.  Dalam  memproses  data,  secara  garis  besar Map Reduce dapat  dibagi  dalam  dua  proses  yaitu  proses  Map  dan  proses Reduce .  Kedua  jenis proses  ini  didistribusikan  atau  dibagi-bagikan  ke  setiap  komputer  dalam  suatu  cluster (kelompok  komputer  yang  salih  terhubung)  dan  berjalan  secara  paralel  tanpa  saling bergantung satu dengan yang lainnya. Proses Map bertugas untuk mengumpulkan informasi dari potongan-potongan data yang terdistribusi dalam tiap komputer dalam cluster . Hasilnya diserahkan kepada proses Reduce untuk diproses lebih lanjut. Hasil proses Reduce merupakan hasil akhir yang dikirim ke pengguna.
Map  Reduce telah  didesain  sangat  sederhana.  Untuk  menggunakan Map  Reduce , seorang programer cukup membuat dua program yaitu program yang memuat kalkulasi atau

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
prosedur  yang  akan  dilakukan  oleh  proses Map dan Reduce .  Jadi  tidak  perlu  pusing memikirkan bagaimana memotong-motong data untuk dibagi-bagikan kepada tiap komputer, dan  memprosesnya secara  paralel  kemudian  mengumpulkannya kembali. Semua proses ini akan dikerjakan secara otomatis oleh MapReduce yang dijalankan diatas Google File  System (Vijjam, 2013)

## Gambar 4. Google Map Reduce

## Bigdata, Kelimpahan Informasi
Salah  satu  definisi Big  data dikemukakan  oleh  Gartner  yang  mengatakan bahwa bigdata      adalah  aset  informasi  yang  bervolume  sangat  besar  bergerak  sangat  cepat,      dan amat      bervariasi      yang      membutuhkan      cara      baru      pemrosesan      untuk  memperbaiki pembuatan  keputusan,  menemukan  pemahaman  dan  mengoptimalkan  proses.  Karakteristik bigdata  terletak  pada  3V  yaitu volume ,  velositas  dan  varietas  dan  dalam  perjalanannya tumbuh  satu  V  lagi  yaitu value yang  terkait  dengan  nilai  dan  kegunaan  data  yang  tersedia. Dari  definisi  tesebut  maka  data  terkait  erat  dengan  informasi  yang  saat  ini  tersedia  begitu berlimpah ruah.
Besarnya  informasi      yang tersedia  hingga dalam  jumlah  yang  tidak  kita bayangkan dewasa  ini    merupakan  sesuatu  keuntungan  bagi    kita    yang  hidup  di    era  informasi, namun  demikian  juga  memiliki  sisi  perlu  kita  cermati  mengingat  jumlah  yang  sangat besar sehingga diperlukan proses seleksi terhadap data yang sungguh sungguh berguna.  Jika demikian  maka big  data ini  merupakan  suatu  situasi  nyata  yang  kita    hadapi    dan membutuhkan    perhatian    dan    kepedulian    kita    untuk    mengelolanya.  Bukan  pada  ukuran
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
jumlahnya  yang  besar,  tetapi  lebih  pada  kegunaan  bagi  kehidupan  kita  baik  di  lembaga maupun untuk kebutuhan pribadi.

## Pendekatan Profesi Pustakawan Sebagai Analis Data dan  Informasi
Era    informasi    dan    dengan    ketersediaan    informasi    yang    berlimpah    akan membuat  kita  semua  selalu  berjumpa  dengan  informasi  yang  baru  setiap  saat.  Informasi tersebut  dari  keanekaragaman  sumber  dan  melalui  bantuan  teknologi  informasi  bergerak sangat  cepat  dan  tersebar  dalam  jangkauan  yang  tak    terbatas.      Menghadapi  situasi tersebut maka dibutuhkan kemampuan untuk  selalu mempertanyakan dan dengan landasan keterampilan berfikir secara kritis. (Purwo dalam Lien, 2010)
Terlepas dari tugas  tugas tradisional pustakawan antara lain  ilmu  yang mempelajari pengorganisasian  buku-buku,  ilmu  mencari  referensi,  membuat  katalog  dan  berbagai aktivitas  lainnya,  pustakawan  sebagai  pekerja  informasi  perlu  untuk  meningkatkan kapasitasnya.
Big  data dan  pustakawan  merupakan  suatu  peluang  pengembangan  profesi pustakawan  di  masa  datang.  Membicarakan  tentang big  data saat  ini  merupakan  hal yang trendy ,  berkaitan  dengan  isyu hi-tech dan  dalam  jumlah  penyimpanan  yang  sangat besar atau zetabyte . Pustakawan dapat meningkatkan diri untuk mampu menjadi seseorang penganalisa data ( data  analyst) dan mengolah berbagai data dan informasi dengan kemampuan  analisa  yang  memadai.  Pengolahan big  data membutuhkan  pustakawan  andal yang memiliki kemampuan untuk mentransformasikan data menjadi informasi/wisdom yang berguna bagi  organisasi  maupun  perusahaan. Secara  umum, dalam  kemampuan dasar  yang dimiliki  seorang  pustakawan  dapat  melakukan  kegiatan  mengumpulkan  ( collect), mengelola  ( organize), menyimpan    ( store),  curate, menganalisis (analyze), membuat laporan  ( report), menayangkan  ( visualize),  and melindungi/mengamankan  ( securing) pada koleksi  informasi  di  pusat  informasi  (perpustakaan,  riset,  dsb).  Pustakawan  perlu meningkatkan  atau  menambahkan skill yang  perlu  sebagai  profesi  data  analis,  yaitu mendalami  ilmu  statistik  dan  beberapa  sentuhan  pengetahuan  teknologi  informasi  terkini ( cloud  computing,  smart  computing, dsb),  maka  pustakawan  bisa  dikatakan  termasuk kategori data analyst . Hal ini seperti yang dikemukakan oleh Terence K. Huwe, Library and Information Resources Institute, University of CaLifornia-Berkeley.
“The likely big data projects for librarians user studies, collections use analysis, and cross-disciplinary  comparative  studies-all lend themselves to (using  big  data).  But  at  the  same  time,  the  jump  into the  blue  should  be  tempting  us  to  go  where  no  librarian  has  gone before-and that is welcome indeed.” (Putrawan, 2015)
Pendapat lain dikemukakan Riri Fitri Sari dari Universitas Indonesia, menyebutkan “Yang sangat diperlukan data analyst adalah kemampuan logika yang dalam  dan  kegigihan untuk  terus  belajar  dan  menguasai  proses   bisnis    yang  ada”. (Sugirsono, 05, Maret 2015 hlm.  32-46).  Pendapat  tersebut  tentunya  merupakan  tantangan  bagi  pustakawan  untuk memulai belajar lintas disiplin ilmu.
Adapun  Beberapa job yang  ditawarkan  yang  berhubungan  dengan  lingkup data analyst pustakawan  antara  lain  sebagai  berikut:  1) Data  Management  Consultant, 2)  Data Mining Consultant, 3) Data Research Scientist, 4) Data Services Librarian, 5) Design Data Librarian,  6)  Digital  Archivist,  7)  Digital  Collections,  8)  Strategist  and  Architecture Librarian,  9)  Digital  Humanities  Design  Consultant,  10)  Digital  Records  Archivist
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY
JOURNAL
Manager,  11)  Data  Management  Services,  12)  Research  Data  Librarian,  13)  Research Data  Management  Coordinator,  14)  Scientific  Data  Curation,  15)  Specialist  /  Metadata Librarian, 16) Scientific Data Curator, 17) Social Science Data Consultant.

## Tantangan Profesi dan Daya Saing Pustakawan
Tantangan      yang      dihadapi      oleh      pustakawan      memang      tidaklah mudah.Tantangan itu antara lain nampak bahwa sebagian besar pustakawan masih terjebak dalam  tugas  tugas  yang  sifatnya  teknis  operasional  misalnya  (1)  pengolahan  pustaka, pelayanan  sirkulasi  (2)  Pustakawan  masih  perlu  terus  meningkatkan  kemampuan  dalam penguasaan  bahasa  asing  (3)  Pustakawan  memiliki  kemampuan  teknologi  informasi yang harus selalu  diasah  atau masih terbatas   dibanding kemampuan TI  yang dimiliki oleh para lulusan bidang ilmu komputer
Namun  kekurangan  bukan  penghalang  untuk  pustakawan  tidak  berkembang, pustakawan  memiliki  kemampuan  non  teknis  untuk  mengelola  big  data  dan mengembangkan  potensi  big  data  itu  bagi  para  klien  dengan  menggunakan  alat  alat yang  sudah  ada  misalnya  melakukan  data  riset  lokal,  hingga  menggunakan  data  untuk mengadvokasi  diri  sendiri  dan  komunitas  sekitar.  Penanganan  konten  atau  informasi merupakan  ruang  lingkup  ilmu  perpustakaan.  Beberapa  contoh  potensi  data  yang  dapat diambil oleh pustakawan adalah: (1) Website data: pustakawan memiliki kemampuan untuk melakukan    kegiatan    manajemen  Data  web  yang  mengacu  pada  berbagai  teknik  dari kegiatan temu balik informasi. (2) Survey data: kemampuan pustakawan untuk melakukan kegiatan  penyelidikan    tentang  karakteristik  populasi  tertentu  dengan  cara  mengumpulkan data dari sampel populasi itu dan memperkirakan  karakteristik  mereka  melalui  penggunaan metodologi  statistik    yang sistematis . (3)  Data  koleksi  : pustakawan memiliki kemampuan untuk melakukan analisis (SWOT- TOWS ) dari data koleksi  yang  dimiliki   perpustakaan untuk  mengembangkan  layanan  dan  memperkuat  spesialisasi    subyek    tertentu.    (4) Aktivitas  terbaru  dari  media  sosial  :   media  sosial dewasa  ini  tumbuh  menjadi  salah satu  kekuatan  dalam  penyebaran  informasi   yang cukup diminati  oleh  berbagai  kalangan baik  industri maupun jasa.  Pustakawan mampu melakukan  kegiatan  dengan  karakteristik 2.0  dimana  pustakawan  menjembatani berbagai kepentingan dari penyedia informasi dan pencari informasi melalui sarana media sosial. (5) Penghitungan sirkulasi: di dalam aktivitas ini  data  yang  tercipta  terkait  dengan  tingkat  kunjungan  para  pemustaka,  dan  pustakawan memiliki  kesempatan  untuk  melakukan  analisis  kebutuhan  pemustaka  serta  minat  kunjung para  pemustaka  ke  perpustakaan  beserta  latar  belakang  masing  masing.  (6)  Pengaksesan jurnal: di dalam aktivitas  ini  potensi  data  dan  pengetahuan   dari  ketersediaan  jurnal  perlu terus  digali  oleh  pustakawan.  Kemampuan  pustakawan  untuk  secara  lebih  mendalam berkaitan  dengan  pengenalan  dan  pemanfaatan  sumber  informasi  ilmiah  online  sangat dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan pemustaka yang lebih spesifik.
Dengan  keterampilan  yang  dimiliki  oleh  pustakawan  modern,  data  data  tersebut kemudian dikelola dan dimanfaatkan untuk kepentingan bisnis komersial dengan visualisasi data  yang lebih  menarik,  mengimprovisasi rencana  layanan,  membuat  konten  lebih  mudah diakses, serta assess current services .
Kemampuan  yang  lebih  komprehensif  dalam  pengelolaan  data  ini  bukan  hanya dapat  diimplementasi  di  perpustakaan  untuk  peningkatan  layanan  dan  inovasi  namun  juga berguna untuk mendukung proses dunia bisnis. Artinya dengan berbekal kemampuan  dasar pustakawan  yang  mampu  melakukan  kegiatan collect,  organize, store,  curate,  manage, analyze,  report,  visualize,  and  securing pada  koleksi  informasi  di  pusat  informasi

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
(perpustakaan,  riset,  pusat  data  bisnis,  statistik  dsb)  dan  menambah skill yang  perlu ditingkatkan, yaitu mendalami ilmu statistik dan beberapa sentuhan pengetahuan  teknologi informasi  terkini    ( cloud    computing,    smart    computing, dsb),  maka  pustakawan  bisa dikatakan termasuk kategori data analyst yang dibutuhkan dunia komersial.
Maka  baik  jika  dimulai  secara  sistematis  pustakawan  mulai  berlatih  untuk merencanakan,  pengimplementasian,  melakukan  analisa  dan  penggunaan  hasil  analisanya untuk dunia bisnis komersial.

## Kemampuan Pustakawan sebagai Data Analist
Kemampuan  pustakawan  sebagai  data  analist  salah  satu  caranya  diawali  dari Lembaga    pendidikan  formal    bidang    ilmu    informasi    dan    perpustakaan    yang    mulai memberikan  materi  pembelajaran  mengenai  data  analis,  atau  data  spesialis  untuk pustakawan. Di masa mendatang daya saing pustakawan untuk menjawab tantangan profesi sebagai data  analist atau data  scientist membutuhkan  syarat  kompetensi  untuk mempertajam kemampuannya.
Emmelhainz  (2015)  mengemukakan  beberapa  pengetahuan  tambahan  yang  perlu dipelajari  antara  lain  (1)  memiliki  kemampuan  untuk  memberikan  edukasi  mengenai informasi  literasiu,  memahami  data  dan  statistic  (2)  memiliki  kemampuan  untuk berkolaborasi dengan ilmuwan bidang ilmu bisnis, ilmu murni dan ilmu sosial di era digital (3)  menyediakan  “referensi  data”  bagi  professional  yang  membutuhkan  bantuan  informasi dan  kemampuan  menganalisis  data  yang  tersaji  di  dunia  maya  (4)  membantu  antar pustakawan untuk  lebih  berani  melakukan penelusuran data  seperti  juga penelusuran buku, web  dan  sumber  multimedia.  (5)  berbagi  sumber  data  publik  (6)  aktif  untuk mengembangkan diri dengan terus belajar lintas disiplin ilmu dan (7) mengemukakan dalam forum seminar berkaitan dengan pencarian, penggunaan, distribusi dan visualisasi data.
Pendapat  yang  lain  dikemukakan  dari   The  U.S. Chief  Data  Scientist,  D.  J. Patil, yang  mendefinisikan data  science as  “ the  ability  to  extract  knowledge  and insights from  large  and  complex  datasets .  Dari  pendapat  tersebut,  bila  ingin  diterapkan  pada pustakawan,  maka      kita  perlu  terus  melakukan  transformasi  untuk  memiliki  kemampuan menghasilkan pengetahuan dari berbagai data yang terus tumbuh dan semakin kompleks.
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL

## Gambar 5. Peta Kompetensi Pustakawan Analis Data

## Simpulan
Profesi  pustakawan  sebagai  data  analis  merupakan  profesi  yang  menarik  untuk dikembangkan. Peta  kompetensinya  bila  dituangkan  dalam  bentuk course  outline meliputi empat  tahap/pilar  pengembangan  aktivitas  kompetensi.  Tahap  itu  diawali  dengan kemampuan  untuk  melakukan  kegiatan  pemahaman  pencarian  dan  pengumpulan  berbagai sumber  data  dalam  topic  tertentu.  Tahap  kedua  adalah  mendiskusikan  berkaitan  dengan merumuskan data yang hanya akan digunakan, melakukan persiapan untuk analis, distribusi dan  penyimpanan  data.  Tahap  ketiga  adalah  kegiatan  analisis  yang  merupakan  aktivitas untuk  membuat  pemahaman  terkait  dengan  makna  bentuk  data,  merancang  model  dan menciptakan grafis dan  pemetaan dari hasil analisis dan tahap  ke  empat  yang terakhir dari pilar  kompetensi  pustakawan  adalah  visualisasi  yang  didalamnya  terdapat  aktivitas  kajian tehadap  tipe  visualisasi,  menemukan  narasi  yang  mendasari  data  dan  mendeskripsikan/ menceritakan secara visual.
Dua  hal  yang  penulis  ingin  rekomendasikan  berkaitan  dengan  tema  ini:  (1) Lembaga  pendidikan  formal  bidang  ilmu  informasi  dan  perpustakaan  mulai  memberikan materi  pembelajaran  mengenai  data  analis,  atau  data  spesialis  untuk  mahasiswa  Program Ilmu  Informasi  dan  Perpustakaan.  Mahasiswa  diharapkan  aktif  untuk  melakukan  kegiatan analisis  terhadap  data  dan  informasi  visual.  (2)  Pustakawan  secara  berkesinambungan senantiasa  terbuka  untuk  melakukan  transformasi  terhadap  pengetahuan  yang dimilikinya. Berani  terus  belajar  lintas  disiplin  ilmu  sehingga  mampu  mengambil  peluang  profesi sebagai  data  analis.  Pustakawan  atau  mahasiswa  program  studi  Ilmu  Perpustakaan  dan Informasi  diharapkan  aktif  dalam  berbagai  forum  konferensi,  seminar  dan  diskusi  ilmiah

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
untuk  menambah  berbagai  subyek  ilmu  pengetahuan,  bahkan  secara  kolaboratif  bersama professional  yang  lain    membuat  karya  tulis  ilmiah  berbagai  kajian  pengetahuan  lintas disiplin ilmu.

## Referensi
Emmelhainz,  C.  (2015). Data  librarians  in  public  Libraries .  Retrieved  from http://databrarians.org/author/celia/
Cox,  M.,  &  Ellsworth,  D.  (1997). Application  controlled  demand  paging  for  out-of-core visualization. Retrieved from https://www.nas.nasa.gov/assets/pdf/techreports/1997/nas- 97010.pdf#page=3&zoom=auto,-13,248
Lemieux, V. L., et.,al. (2014). Meeting big data challenges with visual analytics the role of records  management .  Records  Management  Journal,  24 (2),  122-141. doi:10.1108/RMJ-01-2014-0009
Lien,  D. A.,  et.,al.  (2010 ). Literasi  informasi  7  langkah  knowledge  management . Jakarta :  Penerbit Universitas Atma Jaya Jakarta.
Putrawan,  N.  (2015). Relevansi  big  data  dan  ilmu  perpustakaan:  Sebuah  pendekatan. Retrieved  from  https://www.linkedin.com/pulse/relevansi-  big-data-dan-ilmu- perpustakaan-sebuah-baru-a-putrawan
Sugiarsono, J. (2015). SWA sembada Media Bisnis . XXXI, (05),32-46.
Vijjam, Wjaya. (2013) Map reduce: Besar dan powerful, tapi tidak ribet . Retrieved from       http://vijjam.blogspot.com/2013/02/mapreduce-besar-dan- powerful- tapi-tidak.html