Kenali Pengertian dan 6 Langkah dalam Pengolahan Data, Yuk!
Penggunaan media sosial, belanja online, dan layanan streaming video ternyata dapat menambah jumlah data yang ada. Di dalam sebuah studi yang dilakukan oleh Domo memperkirakan bahwa pada tahun 2020, sekitar 1,7 MB data yang dibuat setiap detik untuk masing-masing orang yang ada di seluruh dunia. Data ini bisa dimanfaatkan untuk membantu menambah wawasan akan data. Namun sayangnya, data mentah ini tidak akan berguna sehingga data memerlukan pengolahan terlebih dahulu.
Pengolahan data merupakan proses yang sangat penting untuk dilakukan karena pada proses ini data mentah akan diubah menjadi bentuk yang lebih mudah untuk dimengerti, bahkan oleh mereka yang bukan praktisi data sekalipun. Untuk mendapatkan output yang tepat, ternyata proses pengolahan data ini memerlukan enam tahapan. Apa saja sih tahapannya? Yuk, simak artikel berikut ini!
1. Pengertian Pengolahan Data
Pengolahan data merupakan metode mengumpulkan data mentah dan menerjemahkannya menjadi informasi yang berguna. Hal ini karena data mentah yang belum diolah tidak akan berguna bagi organisasi atau perusahaan manapun. Biasanya pengolahan data ini akan dilakukan dalam proses langkah demi langkah oleh tim Data Scientist dan Data Engineer yang ada di dalam perusahaan. Data mentah dikumpulkan, disaring, disortir, diproses, dianalisis, disimpan, dan kemudian disajikan dalam format yang dapat dibaca.
Pemrosesan data menjadi hal yang sangat penting bagi perusahaan untuk menciptakan strategi bisnis yang lebih baik dan meningkatkan daya saing mereka. Dengan mengubah data menjadi format yang dapat dibaca seperti grafik, bagan, dan dokumen, yang dapat memahami dan menggunakan data tidak hanya praktisi data, namun semua karyawan yang ada di perusahaan tersebut.
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Data Collection dan Data Preparation
Langkah pertama dari siklus pemrosesan data adalah melakukan pengumpulan data mentah. Jenis data mentah yang dikumpulkan ternyata memiliki dampak besar pada output yang akan dihasilkan. Oleh karena itu, data mentah harus dikumpulkan dari sumber yang pasti dan akurat sehingga hasil yang didapatkan valid dan dapat digunakan. Data mentah dapat mencakup angka moneter, cookie situs web, laporan laba/rugi perusahaan, perilaku pengguna, dll.
Data preparation atau bisa juga disebut sebagai proses cleaning data merupakan proses pemilahan dan penyaringan data mentah untuk menghilangkan data yang tidak dibutuhkan dan tidak akurat. Data mentah akan dilihat apakah terdapat data yang salah, duplikasi, salah perhitungan atau ada data yang kosong dan hilang, kemudian akan dihilangkan data yang tidak dibutuhkan. Data ini akan diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk analisis dan pemrosesan lebih lanjut. Tujuan hal ini dilakukan adalah untuk memastikan bahwa hanya data dengan kualitas terbaik yang dimasukkan ke dalam unit pemrosesan.
3. Input dan Data Processing
Pada proses input data, data mentah akan diubah menjadi bentuk yang dapat dibaca oleh mesin dan dimasukkan ke dalam unit pemrosesan. Ini bisa dalam bentuk entri data melalui keyboard, pemindai, atau sumber input lainnya.
Setelah berhasil di proses input, kita akan masuk ke tahap data preprocessing. Pada tahap ini, data mentah akan diberikan berbagai perlakukan dengan menerapkan metode pemrosesan data menggunakan machine learning dan algoritma artificial intelligence untuk menghasilkan output yang diinginkan. Langkah ini mungkin sedikit berbeda dari proses ke proses tergantung pada sumber data yang sedang diproses (data lake, database online, perangkat yang terhubung, dll.) dan tujuan penggunaan output.
4. Output dan Storage
Tujuan dari pengolahan data adalah untuk mendapatkan output. Data akan ditransmisikan dan ditampilkan kepada pengguna dalam bentuk yang dapat dibaca seperti grafik, tabel, file vektor, audio, video, dokumen, dll. Output ini dapat disimpan dan diproses lebih lanjut dalam siklus pemrosesan data berikutnya.
Langkah terakhir dari siklus pemrosesan data adalah penyimpanan, di mana data dan metadata disimpan untuk penggunaan selanjutnya. Hal ini memungkinkan akses terhadap data menjadi lebih cepat dan pengambilan informasi dapat dilakukan kapanpun diperlukan, dan juga memungkinkan untuk digunakan sebagai input dalam siklus pemrosesan data berikutnya secara langsung.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
5. Tertarik untuk Mengolah Data? Yuk, Belajar Bersama DQLab!
Setelah membaca penjelasan mengenai proses pengolahan data, apakah kamu tertarik untuk belajar melakukan pengolahan data? Jika iya, maka DQLab bisa kamu jadikan sebagai tempat kursus yang tepat. Ada banyak modul yang menjelaskan tentang pengolahan data dengan menggunakan bahasa R, Python, dan juga SQL. Kamu juga bisa menikmati free modul, yaitu Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python. Yuk, tunggu apa lagi, buruan jadi member DQLab sekarang!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri
Editor: Annissa Widya Davita