Pengertian Teknik Pengolahan Data dan Jenis Tipenya
Singkatnya pengertian teknik pengolahan data adalah suatu metode atau cara untuk konversi data menjadi bentuk yang dapat digunakan dan diinginkan. Dimana konversi ini dilakukan dengan menggunakan urutan operasi yang telah ditentukan baik itu secara manual atau otomatis. Yang sebagian besar pengolahan data dilakukan dengan menggunakan komputer dan perangkat pengolahan data lainnya dan karenanya dilakukan secara otomatis. Beberapa kegiatan yang berkaitan dengan data khususnya penelitian takan pernah luput dari pengolahan data. Untuk itu, penting untuk memahami jenis dan pengertian teknik pengolahan data itu sendiri. Terdapat berbagai teknik pengolahan data yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang lebih bermakna. Data mentah tersebut dimanipulasi untuk menghasilkan output yang mengarah pada penyelesaian masalah bisnis maupun ilmiah.
Dengan menerapkan teknik pengolahan data yang tepat, akan membantu kita untuk mendapatkan pandangan yang lebih jelas dan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang itu. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas yang lebih baik dan lebih banyak keuntungan untuk berbagai bidang terutama bidang bisnis. Untuk penjelasan lebih lanjut, simak terus artikel ini sampai selesai, ya!
1. Distributed Process
Seorang praktisi data akan terbiasa dengan data-data yang jumlahnya banyak dan besar. Dengan teknik pengolahan data yang didistribusikan memecah dataset yang besar ini untuk disimpan di beberapa server atau mesin yang berbeda. Ini bertumpu pada HDFS (Hadoop Distributed File System). Sistem pengolahan data terdistribusi memiliki toleransi kesalahan yang lebih tinggi . Jika satu server dalam jaringan gagal, tugas pengolahan data dapat dialokasikan kembali ke server lain yang tersedia. Pengolahan data yang didistribusikan juga bisa sangat hemat biaya. Bisnis tidak perlu membangun komputer yang mahal lagi dan investasi dalam pemeliharaannya.
Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data
2. Multiprocess
Multiprocessing adalah metode pengolahan data dimana dua atau lebih dari dua prosesor bekerja pada dataset yang sama. Mungkin terdengar persis seperti pemrosesan yang didistribusikan, tetapi ada perbedaan. Dalam multiprocessing, prosesor yang berbeda dalam sistem yang sama. Dengan demikian, mereka hadir di lokasi geografis yang sama. Jika ada kegagalan komponen, itu dapat mengurangi kecepatan sistemnya. Multiprocessing dapat dilihat memiliki sistem pemrosesan data yang di tempat. Biasanya, perusahaan yang menangani informasi yang sangat sensitif mungkin memilih pemrosesan data di tempat yang bertentangan dengan pemrosesan terdistribusi. Misalnya perusahaan farmasi atau bisnis yang bekerja di industri ekstraksi minyak dan gas. Kelemahan yang sangat jelas dari pengolahan semacam ini adalah biaya. Membangun dan memelihara server in house yang membuat ini mahal.
3. Batch Process
Sesuai dengan namanya, pengolahan data dengan teknik batch adalah ketika data mentah disimpan selama periode waktu tertentu, kemudian dianalisis bersama dalam satu batch. Teknik pengolahan data ini diperlukan ketika volume data yang besar perlu dianalisis untuk menggali suatu wawasan yang terperinci. Misalnya, angka penjualan perusahaan selama periode waktu tertentu biasanya akan menjalani teknik pengolahan data batch processing. Karena ada sejumlah data besar yang terlibat di dalamnya. Dengan menggunakan jenis pengolahan data batch maka akan menghemat sumber daya komputasi. Pengolahan data batch lebih disukai daripada karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi daripada kecepatannya. Selain itu pengolahan data dengan batch processing juga diukur dalam throughput (jumlah data yang diproses dalam satuan waktu).
4. Real Time Process
Jenis pengolahan data secara real-time dapat menghitung data yang masuk secepat mungkin. Dimana, ketika ia mengalami kesalahan dalam data yang masuk, ia akan mengabaikan kesalahan dan bergerak ke data berikutnya yang masuk. Aplikasi pelacakan GPS adalah contoh konkret yang paling umum untuk pengolahan data real-time. Pengolahan data real-time lebih disukai daripada pengolahan data lainnya. Di dunia analisis data, siklus pengolahan data adalah aplikasi umum pemrosesan data real-time. Pertama-tama dipopulerkan oleh Apache storm, streaming pemrosesan menganalisis data saat masuk. Google bigquery dan snowflake adalah contoh platform data cloud yang menggunakan pengolahan data real-time.
Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif
5. Yuk, Belajar Teknik Pengolahan Data dengan Modul DQLab!
Bersama DQLab kamu akan disediakan sumber data primer dan sekunder sehingga kamu bisa langsung mengasah skill tanpa perlu mencari sumber data untuk berlatih atau membangun portfolio kamu. Selain itu, belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab.id ! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita