Memasuki Era Transformasi Digital dengan Mengenal Teknik Pengolahan Data
Salah satu hal yang mendorong kesuksesan suatu strategi Transformasi Digital adalah ilmu data science. Pengolahan data merupakan bagian dari keilmuan data yang terus berkembang saat ini. Transformasi Digital sudah menjadi perbincangan hangat di kalangan masyarakat dan pebisnis saat ini, bahkan hingga ke berbagai sektor. Yang kini banyak di gandrungi oleh berbagai kalangan masyarakat.
Aplikasi Transformasi Digital umumnya digunakan dalam konteks bisnis. Pengenalan transformasi digital memicu terciptanya model bisnis baru. Teknologi yang muncul seperti Artificial Intelligence, Cloud Computing dan Internet of Thing mempercepat transformasi. Sedangkan teknologi dasar seperti manajemen data dan analitik dibutuhkan untuk menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan oleh transformasi digital. Lalu seperti apa teknik pengolahan data-data tersebut? Yuk simak penjelasannya!
1. Pengertian Pengolahan Data
Pengolahan data terjadi ketika data dikumpulkan dan diterjemahkan menjadi informasi yang dapat berguna. Tahap ini biasanya dilakukan oleh tim Data Scientist agar pengolahan data dilakukan dengan benar dan tidak berdampak negatif pada output akhir. Pengolahan data dimulai dengan data dalam bentuk raw data dan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dibaca. Mengolah data membutuhkan cara berpikir yang kreatif dan juga wawasan yang cukup luas.
Baca juga: Teknik Pengolahan Data : Mengenal Missing Values dan Cara-Cara Menanganinya
2. Langkah Pengolahan Data
1. Penyusunan Data
Data yang ada hubungannya dengan analisis perlu dikumpulkan semua supaya lebih mudah untuk mengecek apakah semua data yang diperlukan sudah terekam semua. Kegiatan ini dimaksudkan untuk menguji hipotesis analisis.
2. Klasifikasi Data
Klasifikasi data adalah usaha menggolongkan, mengelompokkan, serta memilah data berdasarkan pada klasifikasi tertentu yang telah ditentukan oleh si analis. Keuntungan klasifikasi data ini adalah untuk memudahkan pengujian hipotesis.
3. Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan. Hipotesis yang akan diuji haruslah berkaitan dengan permasalahan yang akan diajukan. Setiap jenis analisis tidak harus berhipotesis akan tetapi semua jenis analisis wajib merumuskan masalahnya, sedangkan analisis yang menggunakan hipotesis adalah analisis dengan metode eksperimen.
4. Interpretasi Hasil
Setelah mengolah data, kemudian langkah selanjutnya analis menginterpretasikan hasil analisis akhirnya dan menarik suatu kesimpulan yang berisikan intisari dari seluruh rangkaian kegiatan analisis serta membuat rekomendasinya. Menginterpretasikan hasil analisis perlu memperhatikan hal-hal seperti interpretasi yang tidak melenceng dari hasil analisis.
3. Teknik Pengolahan Data
a. Teknik pengolahan data kualitatif
Merupakan teknik pengolahan yang berfokus pada informasi non numerik dengan jenis data non statistik. Pada penggunaan teknik pengolahan data kualitatif ini pada dasarnya membahas secara konseptual terhadap suatu permasalahan dan tidak berpengaruh dengan data-data angka. Beberapa jenis teknik pengolahan data kualitatif yaitu, analisis konten, analisis naratif, analisis wacana, analisis kerangka kerja, dan teori beralas.
b. Teknik pengolahan data kuantitatif
Merupakan teknik pengolahan data yang mengolah data-data numerik seperti penggunaan data statistik, data hasil survei responden, dan lain sebagainya. Sama halnya dengan teknik pengolahan data kualitatif, pada pengolahan data kuantitatif juga terdapat beberapa jenisnya, seperti analisis data kuantitatif deskriptif dan analisis data kuantitatif inferensial.
Baca juga: Kombinasikan Teknik Pengolahan Data untuk Bangun Insight dan Visualisasi Data Agar Semakin Menarik
4. Tertarik mempelajari Teknik Analisis Data yang lain? Yuk, Mulai Belajar Data Science Gratis sekarang!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
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
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita