PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 12 Jam 58 Menit 55 Detik 

Contoh Teknik Pengolahan Data dan Pengertiannya

Belajar Data Science di Rumah 16-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7c7cc46f62794cbd266a3921ae11539e_x_Thumbnail800.png

Sebelum membahas tentang contoh teknik pengolahan data, kita perlu memahami seluk beluk tentang pengolahan data dimulai dari pengertiannya. Dengan pengolahan data kamu dapat melakukan konversi data menjadi bentuk yang kamu inginkan menggunakan. Dimana konversi ini dilakukan dengan menggunakan urutan operasi yang telah ditentukan baik itu secara manual atau otomatis. Sebagian besar pengolahan data dilakukan dengan menggunakan komputer dan perangkat pengolahan data lainnya dan karenanya dilakukan secara otomatis. Terdapat berbagai teknik 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.


Semakin banyak informasi dapat diurutkan dengan teknik pengolahan data yang tepat, akan membantu kita untuk mendapatkan pandangan yang lebih jelas dan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang itu. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas yang lebih baik dan lebih banyak keuntungan untuk berbagai bidang terutama bidang bisnis. Untuk selengkapnya, mari kita simak bersama-sama tentang pengertian hingga contoh teknik pengolahan data berikut ini!


1. Pengertian Teknik Pengolahan Data

Data dalam bentuk mentahnya tidak berguna untuk organisasi manapun. Oleh karena itu, diperlukan pengolahan data. Pengolahan data adalah metode untuk mengumpulkan data mentah dan menerjemahkannya dalam informasi yang dapat digunakan. Biasanya dilakukan dalam proses berdasarkan step by step oleh tim data scientist dan praktisi data dalam suatu organisasi .Data mentah dikumpulkan, di filter, diurutkan, diproses, dianalisis dan kemudian disajikan dalam format yang dapat dibaca. Pengolahan data sangat penting bagi organisasi untuk menciptakan strategi bisnis yang lebih baik dan meningkatkan keunggulan kompetitif mereka. Dengan mengkonversi data menjadi format yang dapat dibaca seperti grafik, dan dokumen. 


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Proses Pengolahan Data

Siklus pengolahan data terdiri dari serangkaian langkah-langkah dimana data mentah (data inputan) dimasukkan ke dalam proses (CPU) untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti (data output). Output dari siklus pengolahan data pertama dapat disimpan dan diberi makan sebagai input dan siklus berikutnya. Secara umum, ada enam langkah utama dalam siklus pengolahan data: 

  • Pengumpulan data: merupakan langkah pertama siklus pengolahan data, jenis data mentah yang dikumpulkan dapat memiliki dampak besar pada output yang dihasilkan.

  • Data preparation: langkah ini adalah proses untuk penyortiran dan pemfilteran data mentah untuk menghilangkan data yang tidak perlu dan tidak akurat. 

  • Input: langkah ini, raw data dikonversi menjadi mesin yang dapat dibaca dan dimasukkan ke dalam unit pemrosesan. 

  • Pengolahan data: di langkah ini, pada raw data dilatih menggunakan berbagai metode pengolahan data dan machine learning serta algoritma AI untuk menghasilkan output yang diinginkan. 

  • Output: data akhirnya ditransmisikan dan ditampilkan ke pengguna dalam bentuk yang dapat dibaca seperti grafik, tabel, file vektor, audio, video, dokumen, dll. Yang nantinya disimpan dan diproses lebih lanjut dalam siklus berikutnya.

  • Penyimpanan: langkah terakhir dari siklus pengolahan data, dimana data dan metadata disimpan untuk digunakan lebih lanjut. 


3. Jenis Teknik Pengolahan Data

Ada berbagai pengolahan data berdasarkan data dan langkah-langkah yang diambil oleh unit pengolahan untuk menghasilkan suatu output. Karena tidak semua metode bisa digunakan untuk mengolah data mentah. Adapun beberapa jenis pengolahan data sebagai berikut:

  • batch processing : yaitu data dikumpulkan dan diproses dalam batch yang kemudian digunakan untuk sejumlah data yang besar, contohnya adalah sistem penggajian

  • real-time processing: yaitu data di proses dalam hitungan detik ketika input diberikan dan biasanya untuk data yang jumlahnya kecil, contohnya adalah sistem penarikan uang dari ATM

  • online processing: yaitu data secara otomatis dimasukkan ke dalam CPU segera, setelah tersedia. Biasanya digunakan untuk pengolahan data yang berkelanjutan, contohnya adalah pemindaian barcode/ barcode scanner

  • multiprocessing: data dipecah menjadi bingkai dan diproses menggunakan dua atau lebih CPU dalam satu sistem komputer. Biasanya dikenal sebagai pengolahan data paralel, contohnya adalah sistem perkiraan cuaca

  • time-sharing: untuk mengalokasikan sumber daya komputer dan data dalam slot waktu ke beberapa pengguna secara bersamaan.


4. Contoh Teknik Pengolahan Data

Adapun beberapa contoh penerapan teknik pengolahan data untuk berbagai sektor yang berkorelasi dengan kehidupan sehari-hari kita, seperti beberapa contoh berikut:

  • perangkat lunak yang mengubah jutaan data stok menjadi grafik sederhana yang mudah dipahami audience

  • perusahaan ecommerce yang menggunakan riwayat pencarian pelanggan untuk merekomendasikan produk serupa

  • perusahaan digital marketing menggunakan alat demografis orang untuk menyusun strategi kampanye khusus lokasi

  • teknologi self-driving menggunakan data real-time dari sensor untuk mendeteksi jika ada pejalan kaki dan mobil lain di jalan


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Yuk, Belajar Teknik Pengolahan Data dengan Modul DQLab!

Bersama DQLab kamu akan disediakan sumber data primer dan sekunder sehingga kamu bisa langsung mengasah skill tanpa perlu mencari sumber data untuk berlatih atau membangun portfolio kamu. Selain itu, belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu 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.id ! 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










Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :