Kenali 5 Proses Pengolahan Data yang Tidak Boleh Terlewat

Proses atau metode pengolahan data dalam bentuk apa pun dan jenis apa pun membutuhkan pemrosesan hampir sepanjang waktu. Ini dapat dikategorikan sebagai informasi pribadi, transaksi keuangan, kredit pajak, detail perbankan, komputasi, citra, dan hampir semua hal yang dapat Anda pikirkan. Kuantum pemrosesan yang diperlukan akan tergantung pada pemrosesan khusus yang dibutuhkan data. Selanjutnya itu akan tergantung pada output yang Anda butuhkan. Dengan meningkatnya permintaan dan persyaratan untuk layanan tersebut, pasar yang kompetitif untuk layanan data telah muncul.

Ada berbagai layanan pemrosesan data yang tersedia yang melakukan audit, operasi pemrosesan untuk perusahaan atau organisasi yang mengumpulkan data. Layanan atau bisnis ini membantu bisnis lain untuk mematuhi hukum yang berlaku, mengikuti klausul kontrak standar, membuat perjanjian pemrosesan data, membuat dokumentasi keamanan, mencegah pelanggaran data pribadi, dan bahkan bertindak sebagai otoritas pengawas pemerintah.

Pemrosesan data menjadi topik yang populer karena berbagai undang-undang dan penggunaan baru yang terkait dengan data. Perusahaan besar dan MNC mengumpulkan data dengan berbagai cara yang terdiri dari informasi pribadi, data pelanggan, informasi kesehatan, informasi kontak, data lokasi, dll. Karena pengumpulan data ini, ada kekhawatiran yang meningkat tentang bagaimana data itu dikumpulkan dan bagaimana data tersebut akan dikumpulkan. digunakan. Mengumpulkan, menyimpan dan memproses informasi sensitif seperti pendapatan, catatan medis, informasi spasial dll menjadi perhatian di seluruh dunia. Undang-undang baru sedang disusun untuk mengatur data apa yang dikumpulkan dan bagaimana data tersebut diproses dan dengan tetap memperhatikan privasi pengguna.

Lalu bagaimana proses dan metode pengolahan data yang tepat ? Berikut selengkapnya ya.

1.Pengumpulan data

Mengumpulkan data adalah langkah pertama dalam pengolahan data. Data diambil dari sumber yang tersedia, termasuk data lake dan data warehouse. Penting bahwa sumber data yang tersedia dapat dipercaya dan dibangun dengan baik sehingga data yang dikumpulkan (dan kemudian digunakan sebagai informasi) memiliki kualitas setinggi mungkin.

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

2. Persiapan data

Setelah data terkumpul, selanjutnya memasuki tahap persiapan data. Persiapan data, sering disebut sebagai "pra-pemrosesan" adalah tahap di mana data mentah dibersihkan dan diatur untuk tahap pemrosesan data berikutnya. Selama persiapan, data mentah diperiksa dengan cermat untuk menemukan kesalahan. Tujuan dari langkah ini adalah untuk menghilangkan data yang buruk (data yang berlebihan, tidak lengkap, atau salah) dan mulai membuat data berkualitas tinggi untuk intelijen bisnis terbaik.

3. Pengolahan

Selama tahap ini, data yang dimasukkan ke komputer pada tahap sebelumnya benar-benar diproses untuk interpretasi. Pemrosesan dilakukan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, meskipun prosesnya sendiri mungkin sedikit berbeda tergantung pada sumber data yang diproses (data lake, jejaring sosial, perangkat yang terhubung, dll.) dan tujuan penggunaannya (memeriksa pola iklan, diagnosis medis dari perangkat yang terhubung, menentukan kebutuhan pelanggan, dll). Data yang sudah bersih kemudian dimasukkan ke tujuannya (mungkin CRM seperti Salesforce atau data warehouse seperti Redshift), dan diterjemahkan ke dalam bahasa yang dapat dipahami. Input data adalah tahap pertama di mana data mentah mulai berbentuk informasi yang dapat digunakan.

4. Interpretasi data

Tahap output/interpretasi adalah tahap di mana data akhirnya dapat digunakan oleh ilmuwan non-data. Ini diterjemahkan, dapat dibaca, dan sering dalam bentuk grafik, video, gambar, teks biasa, dll.). Anggota perusahaan atau institusi sekarang dapat mulai melayani sendiri data untuk proyek analitik data mereka sendiri.

5. Penyimpanan data

Tahap terakhir dari pengolahan data adalah penyimpanan. Setelah semua data diproses, kemudian disimpan untuk digunakan di masa mendatang. Sementara beberapa informasi dapat digunakan segera, sebagian besar akan berguna di kemudian hari. Selain itu, data yang disimpan dengan benar merupakan keharusan untuk mematuhi undang-undang perlindungan data seperti GDPR. Ketika data disimpan dengan benar, itu dapat dengan cepat dan mudah diakses oleh anggota organisasi saat dibutuhkan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

6. Yuk ketahui Teknik Pengolahan Data bersama DQLab

Tahukah kamu bahwa DQLab selalu mengadakan promo kelas pembelajaran lho, mulai dari kelas yang free sampai kelas yang bisa kamu beli dengan harga "Mahasiswa" banget. Tapi tenang, walaupun harga mahasiswa materinya luar biasa. Yuk eksplore dan persiapkan karir sebagai praktisi data bersama DQLab.