Mengenal Lebih Dalam Proses Pengolahan Data yang Mempermudah Pekerjaanmu!
Di era digital transformation ini, pengolahan data merupakan hal umum yang didengar oleh masyarakat. Karena saat ini terdapat banyak sekali data yang digunakan untuk berbagai keperluan. Proses pengolahan data meliputi pengumpulan data, editing dan koding data, serta penyajian dan analisis data. Tahapan-tahapan ini harus dilakukan dengan teliti agar hasil yang diperoleh dapat menjawab permasalahan yang ada. Di era industri 4.0 kini, banyak perusahaan yang menerapkan Data Science untuk mempercepat proses pengolahan datanya.
Mengolah data berdasarkan jenis dan informasi juga dapat menghemat banyak space dibandingkan data hanya diinput tanpa memilahnya dengan jelas. Contoh pengaplikasiannya dalam industri medis yaitu, data yang sudah diolah bisa digunakan untuk pemrosesan informasi yang lebih cepat yang bisa digunakan untuk menyelamatkan nyawa pasien seperti memprediksi penyakit secara otomatis dengan hasil ronsen. Namun apakah kamu sudah mengenal lebih jauh tentang pengolahan data ini? Kali ini DQLab akan mengupasnya lebih dalam untuk kamu, jadi simak pembahas di bawah ini ya!
1. Definisi Pengolahan Data
Data merupakan kumpulan sebuah informasi atau fakta yang dapat berupa angka, simbol, kata atau gambar yang diperoleh dengan mengamati atau mencari sumber tertentu. Pengolahan data sendiri merupakan proses manipulasi data yang menghasilkan output yang bersifat informatif. Fungsi dari proses pengolahan data itu sendiri berguna untuk memproses data sehingga menghasilkan hasil akhir dan menyimpan program dari data, melakukan proses aritmatika dan logis untuk data yang dapat disimpan.
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Tahapan Pengolahan Data
Secara garis besar pengolahan data memiliki tiga tahap seperti berikut:
Input: ini merupakan data awal, atau data input yang disiapkan dalam berbagai bentuk yang sesuai untuk kepentingan pengolahan. Bentuk tersebut akan bergantung pada pengolahan mesin.
Processing: Pada langkah ini data input diubah, dan biasanya dikombinasikan dengan informasi lain untuk menghasilkan data dalam bentuk yang lebih bisa digunakan.
Output: Pada proses ini hasil-hasil dari pengolahan data sebelumnya dikumpulkan untuk pengolahan data selanjutnya.
3. Mengapa Pengolahan Data Diperlukan?
Mengapa pengolahan data sangat penting untuk dilakukan? Pertama, data yang mentah pada awalnya sangat sulit untuk diambil informasinya. Oleh karena itu kita perlu mengolah dan memfilter setiap hal yang ada pada data agar lebih relevan. Kedua, proses ini membuat seluruh prosedur menjadi lebih hemat dalam biaya. Dengan mengatur angka-angka besar ke dalam tabel yang terstruktur dengan baik akan menghindari kita dari risiko kehilangan informasi yang penting. Dan yang terpenting, pengolahan data akan meningkatkan kinerja keseluruhan perusahaan manapun karena mengesampingkan langkah-langkah yang tidak perlu yang dapat menghambat seluruh proses pemrosesan data.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Salsabila Miftah
Editor : Annissa Widya Davita
Postingan Terkait
Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.