3 Metode Pengolahan Data Berdasarkan Kebutuhan Proyek Bisnismu
Pengolahan data adalah suatu proses pengumpulan, manipulasi dan pemrosesan data berdasarkan data yang dikumpulkan agar dapat digunakan untuk mencapai tujuan tertentu. Pengolahan data penting dalam operasi bisnis dan ilmiah, mengapa ? Karena data mentah saja tentunya tidak berarti apa-apa bagi organisasi maupun perusahaan manapun. Untuk itu, diperlukan metode pengolahan data untuk menemukan makna dibalik data-data tersebut. Terdapat berbagai metode pengolahan data yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang lebih bermakna. Data mentah tersebut dimanipulasi untuk menghasilkan output yang mengarah pada penyelesaian masalah bisnis maupun ilmiah. Selain itu, mengubah data menjadi format yang mudah dibaca seperti grafik atau bagan maka, seluruh karyawan yang ada di berbagai departemen di perusahaan akan lebih mudah memahaminya. Kemudian dengan menerapkan suatu siklus dimana inputannya berupa data mentah yang akan diproses sedemikian rupa agar menghasilkan output berupa informasi dan pengetahuan.
Setidaknya terdapat 3 metode pengolahan data berdasarkan kebutuhan proyek yang kamu jalani antara lain, metode pengolahan data manual, metode pengolahan data mekanis, dan metode pengolahan data elektronik. Dimana masing-masing dari ketiga metode tersebut akan dijelaskan pada artikel ini. Yuk, simak terus artikel ini sampai selesai bersama DQLab.
1. Metode Pengolahan Data Manual
Sesuai dengan namanya pada metode pengolahan data manual, data diolah secara manual tanpa menggunakan mesin atau alat apapun. Dalam metode ini, semua proses pengumpulan data, pemfilteran, penyortiran, penghitungan, dan operasi logika lainnya semuanya dilakukan dengan campur tangan manusia tanpa menggunakan perangkat elektronik atau perangkat lunak otomatisasi lainnya. Begitu pula dengan proses transfer data yang dilakukan dari satu tempat ke tempat lain. Ini adalah metode berbiaya rendah dan membutuhkan sedikit atau tanpa alat, tetapi menghasilkan kesalahan yang tinggi, biaya tenaga kerja yang tinggi dan banyak memakan waktu. Akan tetapi, penerapan metode ini cocok untuk proyek bisnis skala kecil seperti di toko buku kecil yang masih melakukan pencatatan harian manual dengan bantuan kertas invoice khusus serta pena dan buku untuk mencatat berapa banyak buku yang berhasil dijual.
2. Metode Pengolahan Data Mekanis
Pengolahan data manual itu rumit dan membosankan, terutama untuk melakukan kegiatan yang berulang. Oleh karena itu, perangkat mekanis dikembangan untuk otomatisasi tugas manual. Pengolahan Data Mekanis Data diproses secara mekanis melalui penggunaan perangkat dan mesin. Ini dapat mencakup perangkat sederhana seperti kalkulator, mesin tik, mesin cetak, dan perangkat mekanis lainnya. Operasi pemrosesan data sederhana dapat dilakukan dengan metode ini. Ini memiliki kesalahan yang jauh lebih sedikit daripada pengolahan data manual, hal ini membuat metode ini lebih mahal dari metode pengolahan data manual, serta apabila terjadi peningkatan data membuat metode ini lebih kompleks dan sulit. Metode ini cocok digunakan untuk membantu percepatan aktivitas proyek bisnis skala kecil seperti, pada toko kelontong bisa menggunakan kalkulator untuk mempercepat sistem pengolahan data keuangannya, dengan begitu kemungkinan kesalahannya akan lebih kecil dari pada hanya mengandalkan pengolahan data manual saja.
3. Metode Pengolahan Data Elektronik
Ini merupakan pengolahan data terbaru dan tercepat karena pengolahan data elektronik diproses dengan teknologi modern menggunakan perangkat lunak dan program pengolah data. Serangkaian instruksi diberikan kepada perangkat lunak untuk memproses data dan menghasilkan keluaran yang sesuai dengan instruksi di awal tadi. Dengan menggunakan metode ini dapat mengatasi apabila terjadi peningkatan data yang sangat besar dengan mudah dan dapat memberikan hasil yang 100% benar, jika data yang diinput sudah benar dan sesuai sehingga memakan waktu relatif sedikit dan lebih efisien dari pada dua metode sebelumnya. Karena itulah membuat metode ini paling mahal baik dari segi proses pengolahan datanya, biaya untuk perangkat dan pemeliharaan perangkatnya, dan juga dari segi gaji karyawan nya mengingat untuk mencari sumber daya manusia yang sesuai jauh lebih sulit daripada dua metode sebelumnya. Tetapi, metode ini sangat cocok untuk kebutuhan proyek bisnis skala besar seperti, sektor perbankan, perguruan tinggi, lembaga pemerintahan, rumah sakit dan sektor lainnya yang volume aktivitasnya padat dan cepat.
4.Yuk, Belajar Data Science 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 industri data yang sebenarnya! 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: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita
Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.
Sign-Up dengan Google
Sign-Up dengan Facebook