Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Pengertian dan 3 Tipe Teknik Pengolahan Data yang Harus Kamu Ketahui

Belajar Data Science di Rumah 03-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d94450c9f4cd43ced40ee44601c563b6_x_Thumbnail800.jpg

Data dan teknik pengolahan data menjadi hal yang pasti ditemui oleh para praktisi data. Keduanya memiliki peran yang sama pentingnya. Data bisa kita ibaratkan sebagai bahan pokok makanan, sehingga proses pemilihan bahan makanan ini juga harus dilakukan dengan teliti, misal memilih bahan makanan yang masih segar. Di dalam data, tentu kita harus melihat kevalidan dan juga masa berlaku dari data. Sementara teknik pengolahan data sama hal nya dengan teknik mengolah makanan. Meskipun sudah mendapatkan sumber makanan terbaik, namun itu bisa menjadi makanan yang buruk jika salah teknik mengolah nya.

Tanpa proses pengolahan data, perusahaan akan susah untuk melihat insight yang ada dari data yang mereka miliki. Hal ini akan berdampak di proses pembuatan produk atau jasa baru untuk menyaingi kompetitornya. Ada enam langkah dalam pengolahan data, yaitu data collection, data preparation, data input, processing, data output, data storage. Tapi sebenarnya apa sih teknik pengolahan data tersebut?


1. Pengertian Pengolahan Data

Pengolahan data biasanya dilakukan oleh Data Scientist atau tim data yang ada di perusahaan. Pengolahan data sendiri merupakan proses yang terjadi ketika data dikumpulkan dan diterjemahkan menjadi informasi yang dapat digunakan. Pengolahan data dimulai dengan mengumpulkan data dalam bentuk mentahnya kemudian mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dibaca (grafik, dokumen, dll.). Selanjutnya, praktisi data akan memberikannya bentuk dan konteks yang diperlukan untuk ditafsirkan oleh komputer dan disajikan dalam bentuk yang mudah untuk dipahami oleh seluruh karyawan yang ada di perusahaan.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Pengolahan Data Komersial

Pengolahan data komersial ini menggabungkan perdagangan dan komputer untuk mendapatkan hasil (dalam hal ini berupa insight) yang optimal sehingga dapat digunakan untuk mengambil keputusan bisnis yang tepat. Pengolahan data tipe ini melibatkan jumlah data yang sangat besar sebagai input ke dalam sistem dan menciptakan volume output yang besar tetapi menggunakan lebih sedikit operasi komputasi. Data yang diproses melalui sistem ini biasanya distandarisasi dan oleh karena itu memiliki kemungkinan kesalahan yang jauh lebih rendah.


3. Pengolahan Data Ilmiah

Tidak seperti pengolahan data komersial, pengolahan data ilmiah melibatkan penggunaan operasi komputasi yang lebih besar tetapi volume input dan output yang lebih rendah. Operasi komputasi yang digunakan meliputi operasi aritmatika dan perbandingan. Dalam pengolahan data tipe ini, proses validasi, pemilahan, dan standarisasi data dilakukan dengan sangat hati-hati, dan berbagai metode ilmiah digunakan untuk memastikan tidak ada hubungan dan kesimpulan yang salah. Hal ini karena setiap kemungkinan kesalahan di tipe pengolahan data ini tidak dapat diterima. Tentu saja ini membuat proses pengolahan data tipe ini memakan waktu yang lebih lama dibandingkan tipe data komersial.


4. Pengolahan Data Real Time

Data real time menjadi salah satu jenis data yang akan dibutuhkan terlebih jika berkaitan dengan hal-hal yang membutuhkan update-an langsung setiap harinya. Data real time sendiri merupakan data yang terus berubah setiap detiknya memberikan data terbaru. Tipe pengolahan data ini memberikan hasil saat kejadian itu terjadi. Metode yang paling umum adalah mengambil data langsung dari sumbernya, yang juga dapat disebut sebagai aliran, dan menarik kesimpulan tanpa benar-benar mentransfer atau mengunduhnya. Teknik utama lainnya dalam pemrosesan waktu nyata adalah teknik virtualisasi data di mana informasi yang berarti ditarik untuk kebutuhan pemrosesan data sementara data tetap dalam bentuk sumbernya.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Belajar Mengolah Data Bersama DQLab, Yuk!

Tertarik untuk belajar mengolah data? DQLab menjadi tempat kursus yang bisa kamu pilih. Selain dilakukan secara online, waktu belajarnya juga bisa kamu tentukan sendiri sehingga sangat fleksibel terutama bagi kamu yang memiliki kegiatan lain, seperti bekerja, kuliah, dll. Ada banyak modul yang disediakan oleh DQLab dengan menggunakan bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh para praktisi data, yaitu R, Python dan juga SQL. Kamu juga bisa mencoba free modul yang disediakan oleh DQLab, loh, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, gabung dengan DQLab dan nikmati semua modulnya!



Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!