3 Tipe Metode Pengolahan Data yang Harus Kamu Ketahui

Pengolahan data adalah kegiatan konversi data menjadi informasi yang berguna. Pengolahan ini dilakukan menggunakan urutan operasi yang sudah ditentukan, baik secara otomatis maupun manual. Sebagian besar pengolahan data dilakukan dengan menggunakan komputer atau perangkat pengolah data lainnya. Output yang dihasilkan dari pengolahan data sangat bervariasi, mulai dari gambar, grafik, table, vector, audio, maupun format lainnya. Format output tergantung pada software atau metode yang digunakan. Saat mesin atau komputer mengolah data secara mandiri, maka proses pengolahan data tersebut disebut dengan proses pengolahan data otomatis.

Pusat data adalah komponen kunci untuk melakukan pemrosesan, penyimpanan, akses, pembagian, dan analisis data. Pusat data menghasilkan produktivitas yang lebih tinggi dan lebih menguntungkan, terutama di bidang bisnis. Untuk menghasilkan pemrosesan data yang handal, akurat, dan hemat biaya membutuhkan kemajuan di berbagai bidang seperti keamanan data, akurasi mesin, data science, keamanan jaringan dan lain sebagainya. Saat ini, hampir semua bisnis membutuhkan pemrosesan data real time yang andal dan efisien. Pusat data ini berisi infrastruktur penting dan menyediakan pemrosesan yang kuat. Apakah kamu tahu jika di dunia ini ada beberapa tipe metode pengolahan data? Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan 3 tipe metode pengolahan data yang perlu kamu ketahui sebelum mengolah data. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1.  Batch Processing

Batch processing atau pemrosesan batch adalah Teknik dimana data yang akan diproses atau program yang akan dijalankan dikumpulkan menjadi beberapa kelompok agar pemrosesan data lebih nyaman, efisien, dan cepat. Teknik ini adalah bentuk pemrosesan data yang paling sederhana. Dengan metode ini, pemrosesan yang dilakukan oleh komputer dilakukan secara berkala, pada interval waktu tertentu, seperti minggu, bulan, dan sebagainya. Contohnya adalah data transaksi harian dapat diproses secara batch atau kelompok pada setiap minggu. Keuntungan batch processing adalah ekonomis untuk volume data besar, sedangkan kekurangan dari metode ini adalah membutuhkan proses filtering sebelum diproses, dalam beberapa kasus bisa mengurangi ketepatan waktu, dan membutuhkan organisasi file yang berurutan.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2.  Online dan Real Time Processing

Kata online mengacu pada peralatan atau perangkat di bawah kendali langsung oleh CPU (Central Processing Unit) pada sebuah komputer. Operasi online adalah operasi yang menggunakan perangkat yang terhubung langsung ke CPU baik untuk entry data atau keperluan lain. Dengan menggunakan online processing, data akan secara otomatis tersimpan di "wadah" yang telah tersedia.

Real time processing adalah metode pengolahan data yang memiliki kemampuan respon yang cepat untuk memperoleh data dari suatu aktivitas atau proses fisik, melakukan perhitungan, dan mengembalikan proses dengan cukup cepat untuk mempengaruhi output yang dihasilkan. Salah satu contoh penerapan real time processing adalah reservasi tiket pesawat. Setiap kali tiket dipesan atau dibatalkan, jadwal pesawat akan berubah sehingga data harus segera di update dan diinput untuk melacak ketersediaan kursi.

3. Distributed Processing

Distributed processing merupakan proses pengolahan data yang paling kompleks. Metode ini umumnya terdiri dari terminal jarak jauh yang terhubung ke system komputer pusat yang besar untuk membantu user melakukan operasi pemrosesan data. Metode ini lebih banyak digunakan di sistem komunikasi dan informasi. Beberapa keunggulan metode ini adalah waktu idle prosesor pusat lebih sedikit. Lebih responsive terhadap solusi atau masalah yang bisa saja muncul saat pengolahan data. Sedangkan kekurangan metode ini adalah biaya fasilitas yang cukup mahal, terminal output input yang seringkali lambat dan tidak efisien, keamanan kurang terjaga.

 Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist