Proses Integrasi Data : Tantangan Perusahaan di Era Tranformasi Digital untuk Hasilkan Insight yang Impactful

Transformasi digital kini sedang terjadi di seluruh industri, apalagi di masa pandemi yang akhirnya mempercepat proses ini. Ini artinya sistem akan semakin terkoneksi, data semakin banyak diproduksi, dan kesempatan mendapatkan informasi yang mengarah ke daya saing tinggi semakin besar untuk didapatkan.

Integrasi data merupakan proses dimana seorang praktisi data melakukan penggabungan atau penyatuan data yang berasal dari berbagai sumber yang berbeda. Proses ini dilakukan untuk mendukung manajemen informasi dimana data diolah menjadi informasi yang lebih baik atau lebih sempurna. 

Pentingnya melakukan proses integrasi data dapat bertujuan untuk meningkatkan daya saing karena dapat kelengkapan dan kekayaan informasi yang bisa didapatkan. Sebelum itu, kamu juga perlu mengenal jenis-jenis integrasi data. Bersama Aswan Syahputra, Data Analyst Jabar Digital Service yang mengintegrasi data Covid-19 di wilayah Jawa Barat. Yuk kenali apa saja jenis dari integrasi data dari kacamata seorang Data Analyst!

1. Proses : Mulai Integrasi Data dengan Data yang Banyak

Proses penggabungan atau penyatuan data ini merupakan salah satu jenis tahapan yang harus dilakukan oleh seorang praktisi data. Dengan demikian seorang praktisi data memiliki bahan data yang dapat diolah dan difilter untuk proses selanjutnya. Mendapatkan data-data yang banyak merupakan langkah awal untuk memulai integrasi data. Dari situ seorang praktisi data dapat melanjutkan proses ini ke tahap selanjutnya yaitu data collecting.

"Jenis pertama yang akan kamu hadapi adalah proses mendapatkan data sebanyak-banyaknya." Tutur Aswan.

Baca juga : Intip 3 Alasan Mengapa Integrasi Data Covid-19 menjadi Tantangan Bagi Para Pakar Data?

2. Melakukan Data Collection

Setelah mendapatkan data dalam jumlah banyak, kini saatnya kamu untuk melakukan data collecting atau semacam filterasi untuk memilah milah data yang dapat digunakan untuk proses selanjutnya. Dari sumber data yang berbeda, Aswan kerap kali menggabungkan data-data yang dinilai penting untuk dilanjutkan untuk proses pengolahan data. 

"Biasanya saya mendapatkan data-data dari pemerintah pusat atau data konvensional baik data kasus atau data lainnya.: Tambahnya.

3. Consume : Hasilkan Integrasi Data dalam Insight Menarik

Keuntungan lain yang tidak dapat dipungkiri adalah dengan melakukan integrasi data maka arus data dan informasi dalam perusahaan semakin membaik. Dengan melakukan integrasi data maka perusahaan akan dinilai sebagai sumber informasi yang kredibel. Hasil insight yang dihasilkan pun dapat mengoptimalkan jawaban dari sebuah kasus industri pada era digital transformation ini.

"Dari data-data yang di-collect, tujuan utamanya adalah untuk menghasilkan jawaban dari pertanyaan permasalahan, dari hasil integrasi data kita akan mendapatkan insight menarik sehingga dapat di consume oleh masyarakat atau pihak-pihak terkait." Tutupnya.

Baca juga : Pahami Proses Integrasi Data untuk Hasilkan Proses Pengolahan Data yang Valid

4. Ingin Belajar Bagaimana Caranya Mengintegrasikan Data? Yuk, Mulai Sign Up 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":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Tags