Kenali Jenis-Jenis Teknik Pengolahan Data dan Contohnya Di Berbagai Industri
Secara sistematik, teknik pengolahan data digunakan untuk menggambarkan ruang lingkup data, struktur data, merepresentasikan data, mengilustrasikan data melalui gambar, tabel, dan grafik, mengidentifikasi probabilitas suatu kejadian, hingga menarik kesimpulan yang bermanfaat berdasarkan data real. Data digunakan sebagai dasar penarikan kesimpulan karena dalam data tersebut mengandung fakta dan informasi real di lapangan sehingga keputusan yang diambil tepat sasaran. Teknik pengolahan data sangat bervariasi, mulai dari teknik sederhana seperti statistik deskriptif hingga teknik pengolahan data yang kompleks yang membutuhkan tools dan device khusus.
Pengolahan data dapat diterapkan di berbagai bidang industri, seperti transportasi, perbankan dan finance, marketing, kesehatan, perencanaan kota, iklan digital, dan lain sebagainya. Contohnya, di industri kesehatan, pengolahan data dapat diterapkan untuk menangani kasus pandemi Covid-19. Dengan adanya pengolahan data, setiap rumah sakit dapat menentukan kapasitas pelayanan dan skenario penanganan pasien Covid-19 agar tidak overload. Setiap bidang industri membutuhkan teknik pengolahan data yang berbeda. Pada artikel kali ini, kita akan membahas berbagai jenis teknik pengolahan data dan penerapannya di berbagai industri. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Text Analysis
Text analysis adalah teknik pengolahan data untuk memperoleh fakta dan informasi dari teks, baik di surat kabar, web, jurnal, dan lain sebagainya. Teknik ini bertujuan untuk membuat data teks yang tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang bisa dibaca, dikelola, dan diinterpretasikan oleh program atau mesin. Teknik ini juga dikenal dengan teknik text mining. Kendala terbesar menggunakan teknik ini adalah adanya ambiguitas bahasa manusia. Contohnya, dalam dunia olahraga, dikenal dengan pertandingan baseball yang biasa dikenal dengan œRed Sox Tames Bull. Namun, jika kalimat ini dimasukan ke dalam programa atau mesin tanpa pelatihan, mesin atau program tersebut akan menghasilkan interpretasi yang berbeda. Teknik ini biasa digunakan untuk analisis sentimen yang bertujuan untuk mengidentifikasi penilaian masyarakat terhadap suatu produk atau campaign.
Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data
2. Statistical Analysis
Statistical analysis adalah teknik pengolahan data untuk mengukur data dengan menerapkan analisis statistik. Teknik ini membutuhkan berbagai tools seperti SAS, SPSS, Stata, EViews, dan lain sebagainya. Bahkan Microsoft Excel memiliki beberapa formula untuk mendukung statistical analysis. Semua jenis data dapat diolah menggunakan statistical analysis dan teknik ini biasanya digunakan untuk penelitian dan pengujian hipotesis pada skripsi, thesis, atau penelitian lainnya.
3. Diagnostic Analysis
Diagnostic analysis merupakan langkah lanjut untuk statistical analysis yang bertujuan untuk identifikasi mendalam terhadap suatu permasalahan. Teknik pengolahan data ini juga disebut sebagai root cause analysis karena mencakup beberapa proses seperti, data discovery, mining, dan analisis mendalam. Teknik ini terdiri dari tiga kategori analisis mendalam, yaitu identifikasi anomali untuk mengidentifikasi area yang memerlukan studi lebih lanjut, discovery analysis untuk mencari pola di luar kumpulan data yang ada, dan causal relationships untuk mengungkap hubungan tersembunyi dengan mengidentifikasi peristiwa melalui teori probabilitas, analisis regresi, time series untuk mengungkap cerita tersembunyi di dalam data.
4. Predictive Analysis
Predictive analysis merupakan teknik pengolahan data yang menggunakan data historis yang diinput ke dalam model machine learning untuk menemukan pola dan trend pada data. Model ini akan memprediksi peristiwa yang mungkin akan terjadi di masa depan. Beberapa industri menggunakan teknik pengolahan data ini karena lebih cepat dan murah, mudah digunakan dan dipelajari, serta bisa digunakan untuk berbagai volume dan jenis data. Teknik predictive analysis banyak digunakan di industri perbankan untuk analisis fraud, di industri marketing digunakan untuk optimalisasi digital marketing, di industri ritel digunakan untuk optimalisasi operasi harian dan analisis resiko saat penjualan.
Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif
5. Belajar Tools Pengolahan Data Bersama DQLab
Dalam pengolahan data, banyak tools yang bisa digunakan tergantung dari kompleksitas metode yang digunakan. Jika pengolahan data yang dibutuhkan hanya pengolahan data dasar, kita bisa menggunakan Microsoft Excel. Namun, jika pengolahan data yang kita butuhkan adalah pengolahan data yang kompleks seperti harus membutuhkan model machine learning, maka kita membutuhkan tools khusus seperti R dan Python. Tertarik untuk belajar tools pengolahan data? Yuk belajar bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul pembelajaran yang berisi berbagai tools pengolahan data seperti Microsoft Excel, R, Python, bahkan tools manajemen database seperti SQL. Modul yang dimiliki DQLab sudah dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall software tambahan, video penjelasan, dan ilustrasi singkat yang memudahkan kita untuk memahami materi. Yuk klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis DQLab! Selamat belajar!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita