Apa yang terjadi jika data mentah langsung dimasukkan ke komputer

Sebuah data yang didapat biasanya tidak langsung dapat digunakan untuk kebutuhan perusahaan. Data tersebut perlu diolah terlebih dahulu agar dapat digunakan. Proses tersebut biasa dikenal dengan pengolahan data. Pengolahan data adalah sebuah proses untuk mengumpulkan data mentah yang nantinya akan diproses untuk menjadi sebuah informasi yang berguna. Ingin tahu seputar pengolahan data lebih dalam? Simak informasinya dalam artikel ini.

Baca juga: Data Driven: Pengertian, Pentingnya, Cara Menerapkan, dan Tips Mempresentasikannya

Apa itu pengolahan data?

Pengolahan data diperlukan untuk menerjemahkan data menjadi informasi. (Sumber: Pexels)

Pengolahan data adalah sebuah proses yang dilakukan ketika data yang kamu kumpulkan diolah menjadi sebuah informasi yang dapat digunakan untuk berbagai kepentingan. Biasanya pengolahan data dilakukan oleh seorang data scientist. Bagi mereka, pengolahan data adalah sebuah proses yang penting karena akan berdampak pada hasil akhir atau output data yang akan dihasilkan.

Proses pengolahan data dimulai dengan mengumpulkan data mentah dan mengubahnya menjadi format yang mudah dibaca. Seperti berbentuk grafik, dokumen, dan masih banyak lagi. Biasanya data akan diolah sesuai dengan kebutuhan karyawan atau perusahaan.

Baca juga: Memahami Big Data Mulai Dari Kegunaannya, Tipe, Karakteristik, dan 3 Best Practices

6 Langkah pengolahan data

Langkah pengolahan data. (Sumber: Pexels)

Pengolahan data memiliki beberapa langkah. Umumnya, langkah untuk pengolahan data diawali dengan mengumpulkan data yang akan diproses dan diakhiri dengan penyimpanan data. Untuk mengetahui berbagai prosesnya, berikut langkah-langkah pengolahan data yang perlu kamu ketahui.

1. Data collection atau pengumpulan data

Langkah pengolahan data yang pertama adalah data collection atau mengumpulkan data. Pada langkah ini, data akan diambil dari sumber yang telah tersedia seperti pada data warehouse. Dalam langkah pengumpulan data, kamu harus memastikan sumber data yang tersedia dapat dipercaya dan dibangun dengan baik, sehingga data yang dikumpulkan untuk diolah menjadi informasi memiliki kualitas yang baik.

2. Data preparation atau mempersiapkan data

Selanjutnya, setelah data dikumpulkan, maka data akan masuk ke dalam langkah persiapan. Pada langkah mempersiapkan data, data mentah akan disortir dan diatur untuk proses selanjutnya. Selama mempersiapkan dara, data mentah juga akan diperiksa dengan sangat teliti. Hal ini bertujuan untuk menyaring data agar menghasilkan data yang sesuai dengan kebutuhan dan berkualitas.

3. Data input atau memasukkan data

Langkah selanjutnya adalah memasukkan data ke sebuah tempat untuk mengolah data. Misalnya, CRM seperti Salesforce atau Redshift. Langkah memasukkan data ini adalah sebuah langkah pertama di mana data mentah mulai berbentuk informasi yang dapat digunakan untuk diolah.

4. Data processing atau pengolahan data

Kemudian setelah data-data dimasukan, maka data tersebut akan memasuki langkah pengolahan data. Dalam langkah ini, data akan diproses dengan cara yang beragam, biasanya proses pengolahan data akan disesuaikan dengan tujuan penggunaannya.

5. Data output atau hasil pengolahan data

Langkah data output atau hasil pengolahan data adalah proses dimana data sudah dapat digunakan oleh para non-data scientist. Data yang ada pada proses ini telah diterjemahkan dan dapat dibaca. Biasanya, data hasil pengolahan berbentuk grafik, video, teks, gambar dan lain-lain.

6. Data storage atau penyimpanan data

Terakhir, setelah semua data melalui beberapa langkah pengolahan data, kini data akan disimpan untuk digunakan di waktu yang akan datang. Beberapa informasi dapat segera digunakan, namun tak jarang juga ada informasi yang disimpan untuk kemudian hari. Data juga harus disimpan dengan benar agar dapat dengan mudah diakses kembali oleh karyawan atau pihak perusahaan yang membutuhkan data tersebut.

Baca juga: 4 Langkah Data Preprocessing Agar Data Lebih Mudah Dibaca

Tipe pengolahan data

Tipe pengolahan data. (Sumber: Pexels)

Tipe pengolahan data terdiri dari beberapa jenis. Hal ini disesuaikan dengan sumber data dan langkah-langkah yang diambil untuk menghasilkan data. Berikut penjelasan mengenai berbagai tipe pengolahan data.

1. Batch processing

Tipe pengolahan data yang pertama adalah batch processing. Sesuai dengan namanya, tipe pengolahan data ini biasanya akan mengumpulkan dan mengolah data per batch dan sangat cocok digunakan untuk data dengan jumlah yang besar. Contohnya seperti sistem payroll.

2. Real-time processing

Real-time processing adalah sebuah tipe pengolahan data yang mengolah data dalam hitungan waktu yang sangat singkat. Real-time processing digunakan untuk data dengan jumlah yang tidak terlalu banyak, seperti melakukan penarikan uang tunai melalui ATM.

3. Online processing

Menggunakan tipe pengolahan data online processing, data secara otomatis akan dimasukkan ke dalam CPU sesegera mungkin setelah tersedia. Online processing diterapkan untuk pengolahan data yang dilakukan secara terus menerus, contohnya adalah pemindaian barcode.

4. Multiprocessing

Multiprocessing adalah sebuah tipe pengolahan data yang memecah data menjadi beberapa bagian lalu diproses dengan menggunakan dua atau lebih CPU dalam satu sistem komputer. Biasanya hal tersebut dikenal sebagai parallel processing. Salah satu contoh penerapan multiprocessing adalah data perkiraan cuaca.

Tipe pengolahan data yang terakhir adalah time sharing. Time sharing akan mengalokasikan sumber daya komputer dengan data kepada penggunanya dalam waktu yang bersamaan.

Baca juga: 4 Cara Memulai Karier Data Engineer Beserta Proyeksi Kariernya di Tahun 2022

Contoh pengolahan data

Contoh pengolahan data. (Sumber: Pexels)

Pengolahan data sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari. Namun, mungkin kamu tidak menyadari hal tersebut. Berikut beberapa contoh dari pengolahan data.

Sebuah software jual beli saham tengah mengubah jutaan data saham menjadi grafik yang sederhana dan mudah dipahami para penggunanya.
Ecommerce menggunakan riwayat pencarian pelanggan untuk memberikan rekomendasi produk serupa kepada pelanggan.
Perusahaan digital marketing menggunakan data demografis untuk menyusun strategi kampanye.

Baca juga: Data Scientist: Tanggung jawab, keahlian, dan kisaran gaji 2022

Demikian informasi mengenai 6 langkah pengolahan data beserta tipe, metode dan contoh. Semoga informasi diatas dapat bermanfaat bagi kamu yang sedang mempelajari bagaimana cara untuk mengolah berbagai data.

Sekarang, melamar pekerjaan sangat mudah karena kamu bisa langsung melamar dari rumah dengan menggunakan platform EKRUT. EKRUT punya banyak informasi tentang dunia pekerjaan, lho! Kamu bisa mencari informasi seputar lowongan pekerjaan, diskusi tentang pekerjaan, dan berbagai kebutuhan lainnya terkait dengan pekerjaan.

Selain melalui artikel dari EKRUT Media, berbagai informasi dan tips menarik tersedia pula di YouTube EKRUT Official. Jika kamu tertarik mendapatkan berbagai kesempatan untuk mengembangkan karier, sign up EKRUT sekarang juga. Hanya di EKRUT, kamu dapat memperoleh berbagai peluang kerja yang dapat disesuaikan dengan minatmu.

Sumber:

talend.com
simplilearn.com
tutorialspoint.com

Umumnya, ada beberapa siklus pengolahan data yang pasti terjadi dalam data science, yakni:

1. Data collection

Mengumpulkan data merupakan langkah pertama dalam pengolahan data. Sumber data bisa berasal dari data lake, yakni kumpulan data mentah dalam jumlah sangat besar yang tujuannya belum ditentukan, atau data warehouse, yaitu gudang untuk data terstruktur dan terfilter yang telah diproses untuk tujuan tertentu. Penting dipastikan bahwa sumber data yang tersedia dapat dipercaya dan dibangun dengan baik, sehingga data yang dikumpulkan dan kemudian digunakan sebagai informasi memiliki kualitas tinggi.

2. Data preparation

Jika data sudah terkumpul, siklus selanjutnya adalah persiapan data. Persiapan data adalah tahap di mana data mentah dibersihkan dan diatur untuk tahap pemrosesan data berikutnya. Selama persiapan, data mentah diperiksa dengan teliti untuk menemukan kesalahan. Tujuan dari langkah ini adalah untuk menghilangkan data yang buruk (data yang berlebihan, tidak lengkap, atau salah) dan mulai membuat data berkualitas tinggi sehingga bisa digunakan untuk berbagai keperluan yang tepercaya dan bisa dipertanggungjawabkan.

3. Data input

Data yang sudah diseleksi kemudian akan dimasukkan ke tujuannya (mungkin CRM seperti Salesforce atau gudang data seperti Redshift) untuk selanjutnya diterjemahkan ke dalam bahasa yang dapat dipahami. Data input merupakan tahap pertama di mana data mentah mulai dibentuk menjadi informasi yang dapat digunakan.

4. Data Processing

Selama tahap ini, data yang pada tahap sebelumnya sudah dimasukkan ke komputer akan secara menyeluruh diproses untuk interpretasi. Pemrosesan dilakukan menggunakan algoritma machine learning (pembelajaran mesin) meskipun prosesnya sendiri mungkin sedikit berbeda, bergantung pada sumber data yang diproses (data lake, jejaring sosial, perangkat yang terhubung, dan sebagainya) dan tujuan penggunaannya (memeriksa pola iklan, diagnosis medis dari perangkat yang terhubung, menentukan kebutuhan pelanggan, dan lain-lain).

5. Data output

Tahap output atau interpretasi adalah tahap di mana data akhirnya dapat digunakan oleh pihak-pihak yang bukan data scientist. Data output biasanya diterjemahkan, dibaca, dan dibuat dalam bentuk grafik, video, gambar, teks biasa, dan sebagainya. Jika data output sudah keluar, maka anggota perusahaan atau institusi bisa mengakses sendiri data tersebut untuk kemudian menjalankan proyek analitik data secara mandiri.

6. Data storage

Tahap terakhir dari pengolahan data adalah penyimpanan. Setelah semua data diproses, data kemudian akan disimpan untuk digunakan di masa mendatang. Beberapa informasi dapat segera digunakan, sebagian informasi lainnya dapat disimpan untuk digunakan di kemudian hari. Anda perlu memastikan data tersimpan dengan benar agar mematuhi undang-undang perlindungan data. Data yang disimpan dengan benar juga dapat dengan cepat dan mudah diakses oleh anggota organisasi saat dibutuhkan sehingga lebih menguntungkan.