DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 2 Jam 14 Menit 29 Detik 

Mengenal Tahapan Siklus Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 15-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/74145e138830ac00515a0e4fdd34cfe8_x_Thumbnail800.jpg

Siklus pengolahan data adalah istilah yang digunakan untuk menjelaskan urutan langkah atau proses yang digunakan untuk mengolah raw data dan mengubahnya menjadi format yang bisa dibaca sehingga dapat diekstrak untuk menghasilkan informasi yang insightful. Di era big data, data berperan penting dalam pertumbuhan berbagai sektor. Penggunaan dan pengolahan data yang berkelanjutan ini mengikuti suatu siklus. Seiring dengan perkembangan ilmu pengetahuan, kompleksitas di bidang pengolahan data semakin meningkat dan membutuhkan teknik-teknik yang lebih canggih. Saat ini langkah-langkah dalam mengolah data pun semakin beragam karena jenis data yang digunakan juga bervariasi.

Pengolahan data dimulai dengan pengumpulan data, lalu memilih metode pengolahan data, mengorganisir data, mengekstrak informasi, dan terakhir informasi tersebut dapat dimanfaatkan sesuai tujuan yang diinginkan. Langkah-langkah pengolahan data hendaknya dilakukan secara runtut agar proses pengolahan data lebih efektif dan efisien. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan langkah-langkah dalam pengolahan data agar proses pengolahan data lebih terstruktur dan tidak memakan banyak waktu untuk mengulang-ulang tahapan. Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengumpulkan data yang diperlukan. Pengumpulan data perlu dilakukan secara selektif karena hasil analisis tergantung dari kualitas data yang digunakan. Terkadang proses pengumpulan data membutuhkan effort lebih karena mungkin data yang dibutuhkan terlalu besar sehingga membutuhkan metode khusus untuk mengumpulkannya. Data sendiri dapat dikumpulkan dari sumber primer seperti observasi, survei, wawancara, dan sebagainya, ataupun melalui sumber sekunder, seperti data dari lembaga pemerintah, website perusahaan, laporan penelitian orang lain, dan lain sebagainya. Selain mengumpulkan data, pada tahap ini kita juga harus mengidentifikasi dataset dan item data yang akan diolah.

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

2. Penyaringan dan Input Data

Tahap penyaringan data merupakan bagian dari pengolahan data yang memilah dan menyaring data yang benar-benar akan digunakan sebagai input. Pada tahap ini, data ekstra yang tidak dapat digunakan atau tidak dapat diproses lebih lanjut akan dihapus agar proses pengolahan data lebih cepat dan lebih baik. Tahap ini juga disebut dengan tahap cleansing atau pembersihan data. 

Setelah data disaring atau dibersihkan, maka data siap untuk diinput. Proses ini akan berpengaruh pada hasil output karena apabila input yang dimasukkan tidak benar, maka hasilnya akan kurang akurat. Hal ini karena software atau program yang digunakan untuk mengolah data mengikuti aturan Garbage in garbage out. Maksudnya, apabila data yang diinput kurang berkualitas, maka output yang dihasilkan pun kurang berkualitas. 

3. Pengolahan Data

Pada tahap ini, data akan diolah dengan cara pengolahan data elektronik, pengolahan data mekanik, sistem pemrosesan, atau cara pengolahan lainnya. Pada tahap ini biasanya menggunakan tools dan software pengolahan data untuk meminimalisir human error, khususnya untuk data yang berukuran besar. Waktu pengolahan data sangat bervariasi, tergantung dari tools dan program yang digunakan, kompleksitas data, dan volume data input. Dua langkah sebelumnya akan membantu proses pengolahan data lebih cepat karena data yang diolah merupakan data yang siap untuk digunakan.

4. Output Data atau Hasil Pengolahan

Langkah ini merupakan langkah terakhir dalam siklus pengolahan data karena data yang sudah diproses akan menghasilkan output pada langkah ini. Setelah output jadi, maka output ini akan ditafsirkan menjadi informasi yang dapat dipahami oleh semua orang. Penafsiran ini bisa berbentuk kalimat atau laporan yang berisi diagram dan grafik. Output yang dihasilkan juga dapat disimpan dan digunakan sebagai input untuk pengolahan data selanjutnya. Penyimpanan output ini bisa dilakukan dengan berbagai cara, biasanya data akan disimpan dalam sistem database atau data warehouse.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

5. Belajar Mengolah Data

Saat ini skills pengolahan data termasuk ke dalam skills yang banyak dicari oleh perusahaan. Hal ini menyebabkan minat belajar pengolahan data meningkat drastis. Selain itu, di masa mendatang profesi yang membutuhkan keterampilan pengolahan data diprediksi akan memiliki karir yang menjanjikan. Tertarik untuk belajar mengolah data? Yuk bergabung bersama DQLab! Kunjungi www.dqlab.id dan nikmati berbagai fitur menarik yang ditawarkan DQLab untuk menunjang proses belajar mengolah datamu. Ada event menarik, sharing session, modul interaktif, dan fitur penunjang lainnya. Jadi tunggu apa lagi? Yuk belajar data bersama DQLab!

Penulis: Galuh Nurvinda K

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 :