Yuk, Mengenal Siklus Pengolahan Data Bersama DQLab

Sebelum kita memahami lebih lanjut mengenai siklus pengolahan data yang merupakan rangkaian proses yang dilakukan secara berulang dalam mengolah data agar dapat menghasilkan sebuah informasi. Informasi ini akan dijadikan sebuah insight yang dapat bermanfaat bagi kelangsungan perusahaan, organisasi atau instansi terkait dalam meningkatkan bisnis dan pelayanannya. Data science merupakan bidang ilmu yang cocok digunakan untuk proses pengolahan data. Kini pengolahan data dengan menerapkan ilmu data science memang telah banyak diterapkan oleh perusahaan-perusahaan. Kemajuan teknologi serta ketersediaan data dalam jumlah besarlah yang menjadi faktor pendorong data science menjadi bidang ilmu yang digunakan paling favorit digunakan perusahaan untuk mendukung pengambilan keputusan-keputusan bisnis mereka.

Oleh karena itu, penting bagi kita untuk memahami tentang siklus pengolahan data. Adapun siklus pengolahan data secara umum adalah data masukan, pemrosesan, data keluaran, sistem pendistribusian dan penyimpanan. Untuk berkarir sebagai seorang praktisi data, memahami siklus pengolahan data sangatlah penting dan merupakan sebuah pengetahuan umum yang bisa kita pahami. Yang mana masing-masing akan kami bahas bersama-sama dalam artikel ini. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai, ya !

1. Data Masukan

Pertama-tama yang perlu dilakukan ketika mengolah data adalah dengan mengumpulkan data. Proses mengumpulkan data ini sama artinya dengan kita mendapatkan data masukan. Data masukan yang kita kumpulkan hanya data-data yang relevan saja dengan penelitian atau problem yang sedang kita ingin pecahkan. Data masukan dapat berupa data teks, gambar, audio, video, data tabular dan jenis data lainnya yang kita kumpulkan berdasarkan device inputan seperti kamera, scanning barcode, keyboard, dan perekam suara. Data masukan menjadi proses paling utama dalam siklus pengolahan data karena merupakan sumber sekaligus kunci utama seluruh proses pengolahan data selanjutnya.

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

2. Pemrosesan

Selanjutnya jika kita telah memiliki data masukan, tahapan yang kedua adalah pemrosesan. Yang mana data masukan yang sudah berhasil kita kumpulkan kemudian kita olah menggunakan teknik dan metode tertentu yang ditentukan oleh peneliti. Pada tahap ini akan mencakup proses perhitungan, perbandingan, pengklasifikasian, pengurutan pengontrolan atau pencarian dalam suatu database. Jika dilihat dari cakupan proses yang banyak dari tahapan pemrosesan ini maka, bisa dikatakan bahwa tahap ini akan memakan banyak waktu dibandingkan dengan tahapan lainnya. Belum lagi jika kebetulan kita mendapatkan data yang tidak terstruktur dan berbeda-beda jenis maka kita harus mengolah data-data tersebut harus diseragamkan terlebih dahulu agar memudahkan dalam tahapan pemrosesan. Pada tahap pemrosesan juga biasanya akan menerapkan algoritma machine learning untuk membantu pengolahan data lebih cepat karena kita memecahkan permasalahan berdasarkan data berbasiskan komputer.

3. Data Keluaran

Tahapan ketiga setelah pemrosesan tentunya adalah data keluaran atau hasil dengan menggunakan output device. Data keluaran ini berupa informasi yang dapat dijadikan sebuah insight untuk pengambilan keputusan-keputusan bisnis di suatu perusahaan. Dalam hal ini contoh data keluaran juga bisa berupa grafik visualisasi yang kita buat di dalam sebuah dashboard yang menarik. Atau dapat berupa aplikasi berbasis web dengan algoritma machine learning yang kita bangun sesuai dengan tahapan sebelumnya yaitu pemrosesan. 

4. Sistem Pendistribusian dan Penyimpanan

Setelah ketiga rangkaian proses pengolahan data tersebut telah kita lakukan. Maka informasi atau data keluarkan yang kita peroleh perlu didistribusikan ke pihak-pihak terkait yang membutuhkan informasi tersebut. Seperti departemen marketing di suatu perusahaan yang membutuhkan informasi mengenai kecenderungan customer dalam membeli suatu produk agar tim marketing bisa meningkatkan penjualan mereka. Data keluaran yang telah didistribusikan tersebut disimpan di sebuah media penyimpanan misalnya seperti cloud dan lain sebagainya. Hal ini dilakukan agar bisa lebih reusable lagi di kemudian hari atau bisa dijadikan sebagai data pembanding untuk evaluasi.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

5. Yuk, Mengenal Siklus Pengolahan Data Lainnya pada Modul DQLab

Bersama DQLab kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita