Teknik Pengolahan Data: Yuk Pelajari Teknik Pengolahan Data yang Tepat Sesuai Tujuan Penelitianmu!
Teknik pengolahan data, salah satu bagian dari digital transformation merupakan suatu hal yang krusial dalam proses analisis data. Kata data berasal dari bahasa latin yang artinya kumpulan informasi mentah. Tujuan dari pengolahan data adalah memproses data mentah menggunakan komputer untuk mendapatkan output yang diinginkan. Data tersebut dapat diolah baik secara manual maupun otomatis. Dalam digital transformation, output yang diperoleh setelah pengolahan data mentah direpresentasikan dalam berbagai format seperti angka, format string, format alfabet, format alfanumerik atau bentuk grafik seperti diagram, grafik, peta, dan lain sebagainya.
Pengolahan data dalam digital transformation, biasanya dilakukan oleh data scientist atau tim data scientist. Oleh karena itu, pengolahan data harus dilakukan dengan benar agar tidak berdampak negatif pada produk akhir atau output data. Pengolahan data dimulai dengan data dalam bentuk mentahnya dan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dibaca seperti grafik, dokumen, dan lain sebagainya. Fungsi dasar dari teknik pengolahan data ini adalah validasi, pengurutan, peringkasan, agregasi, analisis, laporan, klasifikasi. Proses ini tidak boleh dilakukan dengan sembarangan. Perlu pengetahuan dan keahlian khusus untuk menghasilkan output yang tepat dengan rentang error yang kecil sehingga dapat meminimalisir resiko saat output diimplementasikan. Proses pengolahan data relatif rumit sehingga sebelum mengolah data, kita harus tahu apa saja langkah-langkah pengolahan data, jenis-jenis teknik pengolahan data, dan bagaimana mengimplementasikan teknik pengolahan data yang tepat. Artikel ini akan membantu kita untuk memahami teknik pengolahan data secara rinci. Yuk siapkan alat tulismu dan baca artikelnya sampai selesai ya!
1. Langkah-langkah teknik pengolahan data
Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah mengumpulkan data. Data dapat diambil dari sumber yang tersedia termasuk dari data lakes dan data warehouses. Hal penting dalam proses pengumpulan data adalah memastikan bahwa sumber data adalah sumber yang terpercaya. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa data yang akan kita gunakan adalah data yang berkualitas dan tidak "abal-abal". Langkah kedua yang harus kita lakukan adalah mempersiapkan data atau biasa disebut data preparation. Persiapan data sering juga disebut sebagai "pra-pemrosesan". Langkah ini adalah langkah untuk membersihkan dan mengatur data mentah agar dapat digunakan untuk proses selanjutnya. Selama persiapan data mentah diperiksa dengan cermat untuk menemukan adanya kesalahan. Tujuan dari langkah ini adalah untuk menghilangkan data yang buruk seperti data yang berlebihan, tidak lengkap, atau tidak benar. Setelah data siap digunakan, langkah ketiga yang harus kita lakukan dalam proses pengolahan data adalah menginput data. Data yang telah dibersihkan pada tahap sebelumnya kemudian dimasukkan ke CRM seperti Salesforce atau ke data warehouse seperti Redshift. Data tersebut kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa yang dapat dipahami oleh komputer. Input data adalah tahap pertama di mana data mentah mulai berbentuk informasi yang dapat digunakan. Setelah data diinput, data telah masuk ke langkah inti yaitu proses pengolahan data. Selama berada di langkah ini, data yang dimasukkan ke komputer pada tahap sebelumnya sebenarnya diproses untuk diinterpretasikan. Pemrosesan dilakukan menggunakan algoritma machine learning. Proses pengolahan yang dilakukan berbeda-beda tergantung sumber data dan tujuan pengolahan datanya. Beberapa contoh tujuan pengolahan data adalah memeriksa pola periklanan, diagnosis medis dari perangkat yang terhubung, menentukan kebutuhan pelanggan, dan lain sebagainya. Setelah data selesai diproses, maka data siap untuk diinterpretasikan. langkah ini adalah langkah untuk menerjemahkan data menjadi informasi dalam bentuk grafik, video, gambar, teks, dan lain sebagainya. Langkah terakhir dari pengolahan data adalah menyimpan prose dan hasil pengolahan data. Setelah semua data diproses, kemudian disimpan agar dapat digunakan lagi di masa mendatang.
Salah satu teknologi canggih dalam pemrosesan data adalah teknologi cloud. Teknologi ini dibangun agar pemrosesan data dapat dilakukan lebih cepat dan lebih efektif. Teknologi cloud dapat membantu kita untuk menggabungkan semua data dari berbagai platform ke dalam satu sistem yang mudah beradaptasi.
Baca Juga: Digital Transformation : Microsoft Access Aplikasi yang Penting dalam Pengolahan Data
2. Jenis-Jenis Teknik Pengolahan Data
Saat ini ada beragam jenis teknik pemrosesan data. Jenis pemrosesan data yang biasa digunakan adalah statistik, aljabar, pemetaan dan plotting, forest and tree method, machine learning, linear models, non-linear models, relational and non-relational processing, dan lain sebagainya. Berdasarkan tujuannya, jenis teknik pengolahan data dibagi menjadi dua yaitu, pengolahan data ilmiah dan komersial. Metode pengolahan data yang digunakan pada penelitian atau studi ilmiah sangat berbeda dengan metode pengolahan data untuk tujuan komersial. Pengolahan data ilmiah adalah jenis pengolahan data khusus yang digunakan dalam bidang akademik dan penelitian. Teknik pengolahan data ini membutuhkan ketelitian tinggi karena tidak boleh ada kesalahan signifikan yang dapat mempengaruhi kesimpulan. Oleh karena itu, proses cleaning dan validasi dalam teknik pengolahan data ilmiah memakan waktu lebih banyak dibanding pengolahan data untuk tujuan komersial. Inti dari teknik pengolahan data ilmiah adalah untuk menarik kesimpulan berdasarkan hipotesis yang telah dirumuskan sehingga proses seleksi dan peringkasan data harus dilakukan dengan hati-hati dan menggunakan alat khusus agar tidak menghasilkan bias atau hubungan data yang salah. Jika pengolahan data ilmiah memerlukan teknik khusus dan tingkat kehati-hatian yang tinggi, berbeda dengan teknik pengolahan data untuk tujuan komersial yang lebih fleksibel. Teknik pengolahan data komersial memiliki banyak kegunaan dan cenderung tidak membutuhkan proses seleksi yang rumit. Teknik pemrosesan data ini pertama kali digunakan secara luas di bidang pemasaran untuk aplikasi manajemen hubungan pelanggan. Pengolahan data komersial biasanya menggunakan database relasional standar dan menggunakan pemrosesan batch. Namun pada beberapa aplikasi tertentu bisa juga menggunakan database non-relasional.
Berdasarkan metodenya, teknik pengolahan data dibagi menjadi dua yaitu teknik pengolahan data secara manual dan otomatis. Beberapa contoh pengolahan data secara manual adalah proses pembukuan di buku besar, survei pelanggan dengan wawancara langsung, bahkan pemrosesan data berbasis spreadsheet pun sekarang dianggap manual karena proses pengolahan data dilakukan secara manual, hanya proses penghitungan yang dibantu oleh alat. Teknologi pertama yang dikembangkan untuk teknik pengolahan data secara otomatis adalah punch card yang digunakan dalam penghitungan sensus. Teknik pengolahan data secara otomatis mulai berkembang saat komputer mulai digunakan oleh perusahaan pada tahun 1970-an. Saat itu, teknik pengolahan data secara otomatis dikembangkan untuk membuat database pelanggan dengan tujuan untuk mendorong penjualan produk perusahaan. Teknik pengolahan data secara otomatis berkembang pesat karena didukung oleh perkembangan teknologi yang semakin canggih. Contohnya Oracle dan Peloton yang menawarkan teknologi canggih berupa "self-driving" database. Selain itu perkembangan teknik pengolahan data secara otomatis meningkat pesat karena adanya teknologi machine learning yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan dan meningkatkan layanan dan mempermudah pengaksesan dan pengelolaan data tanpa memerlukan profesional data yang sangat terspesialisasi secara internal.
3. Kelebihan, Kekurangan, dan Implementasi Teknik Pengolahan Data
Setiap teknologi pasti memiliki keuntungan dan kerugian. Keuntungan dari teknik pengolahan data adalah sangat efisien, menghemat waktu, lebih cepat, dan meminimalisir resiko kesalahan. Namun, selain memiliki kelebihan, teknik pengolahan data juga memiliki kekurangan yaitu membutuhkan daya yang besar sehingga membutuhkan listrik dan energi yang besar, membutuhkan memori yang besar sehingga menyebabkan pemborosan memori, dan biaya pemasangan dan perawatan yang relatif mahal.
Teknik pengolahan data dapat diterapkan di berbagai sektor seperti di sektor perbankan, pengolahan data dapat digunakan oleh nasabah bank untuk memverifikasi akun, detail bank, transaksi, dan detail lainnya. Di sektor pendidikan seperti sekolah, perguruan tinggi, salah satu fungsi pengolahan data adalah untuk menemukan detail informasi siswa seperti biodata, kelas, nomor induk, nilai yang diperoleh, dan detail lainnya. Dalam proses transaksi, teknik pengolahan data dapat digunakan untuk memperbarui informasi di sebuah aplikasi. Di sektor logistik, pengolahan data ini dapat membantu proses pengambilan data pelanggan yang diperlukan secara online. Sedangkan di sektor kesehatan, pengolahan data dapat digunakan untuk mencari informasi mengenai pasien.
Teknik pengolahan data dan data science diibaratkan seperti kunci dan gembok. Artinya teknik pengolahan data tidak akan lepas dari ilmu data science. Sama halnya dengan teknik pengolahan data, data science adalah ilmu penting yang dapat diterapkan di banyak sektor dan dapat membantu meringankan pekerjaan kita. Data science merupakan gabungan dari ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer. Namun, dengan perkembangan teknologi saat ini, tidak hanya orang dengan latar belakang pendidikan statistika, matematika, dan ilmu komputer saja yang dapat belajar data science, tetapi setiap orang dengan latar belakang pendidikan apapun juga bisa belajar data science baik secara online maupun offline.
Baca Juga: Memasuki Era Transformasi Digital, Kenali 3 Metode Pengolahan Data Memiliki Peran Penting
4. Mulai Belajar Gratis Sekarang!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita