PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 3 Jam 23 Menit 58 Detik

Kenali Proses Integrasi Data dalam Dunia Basis Data

Belajar Data Science 17-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9c010173a91882037b2c1d42ed7eff7f_x_Thumbnail800.jpg

Pada era perkembangan digital ini tentunya setiap perusahaan atau start up tentu memiliki data baik dalam skala kecil maupun besar. Data yang dimiliki tentunya diharapkan dapat memberikan informasi demi kemajuan perusahaan tersebut. Data yang terpisah-pisah akan menyulitkan proses analisis data. Oleh karena itu perlu adanya integrasi data agar data dapat diolah lebih efisien dan maksimal.

Integrasi data merupakan salah satu proses penting dalam analisis data. Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) integrasi artinya penggabungan atau penyatuan. Integrasi data berarti penggabungan atau pengkombinasian dua atau lebih dataset yang nantinya akan disimpan dalam suatu gudang data (data warehouse).

Lalu apa lagi ya yang perlu kita ketahui tentang integrasi data? Yuk simak lebih lanjut artikel ini!

1. Alasan Perlunya Integrasi Data

Data yang didapatkan dalam perusahaan biasanya masih berupa data kotor. Data kotor dapat berupa data tidak lengkap (nilai-nilai atribut kurang), data noisy (memuat error atau outliers yang secara nyata berbeda dengan data-data yang lain), data tidak konsisten (memuat perbedaan dalam kode atau nama), dan lain-lain. Data kotor akan menghambat jalannya proses analisis data. Oleh karena itu data tersebut akan diproses terlebih dahulu agar menghasilkan data yang lebih baik dan hasil analisis yang baik pula.


Baca juga : Pahami Proses Integrasi Data untuk Hasilkan Proses Pengolahan Data yang Valid


2. Pemrosesan Awal Data

Pada penjelasan di atas telah disampaikan bahwa data kotor perlu diproses terlebih dahulu agar menghasilkan data yang lebih baik. Proses ini dinamakan data preprocessing. Dalam data preprocessing terdiri dari beberapa tahap yaitu data cleansing (pembersihan data kotor), integrasi data (mengkombinasikan data heterogen), transformasi data (mentransformasi data yang detail), reduksi data (mereduksi jumlah data yang besar), diskretisasi data (menyinambungkan atribut). Jika tahapan data preprocessing telah dilaksanakan sehingga data cukup baik maka dapat dilakukan analisis data yang menghasilkan informasi yang baik dan sesuai

3. Proses Integrasi Data

Dalam proses integrasi data, tahapan yang pertama adalah proses mengumpulkan atau memperoleh data sebanyak-banyaknya. Setelah itu kita masuk ke dalam proses data collection atau dengan kata lain memilah data. Data yang telah kita kumpulkan itu kita pilih-pilih yang menurut kita penting digunakan dalam analisis kita. Setelah data-data yang dirasa penting telah terpilih maka bisa dilanjutkan ke dalam proses pengolahan data.


Baca juga : Belajar Data Science: Simak 3 Manfaat Penerapan Big Data di Berbagai Industri


4. Yuk Mulai Belajar Data Science 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 industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login