PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 11 Menit 9 Detik 

Siklus Pengolahan Data Yang Dikembangkan Yang Wajib Kamu Ketahui!

Belajar Data Science di Rumah 13-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9464965ed268c7226e07eb0821e3b0be_x_Thumbnail800.jpeg

Siklus pengolahan data menggambarkan proses yang berjalan ketika mengolah data. Pengolahan data yang dilakukan dengan benar dan menggunakan metode yang tepat akan menghasilkan informasi yang berguna. Informasi ini dapat dijadikan insight bagi perusahaan atau instansi untuk meningkatkan bisnis dan pelayanannya. Data science adalah ilmu yang populer digunakan saat ini untuk mendukung proses pengolahan data lebih efektif. Pengolahan data dengan menggunakan data science kini banyak diterapkan oleh perusahaan-perusahaan. Kemajuan teknologi menyebabkan data terkumpul dengan cepat dan jadi bertumpuk begitu saja. Padahal di balik data kita bisa mendapatkan informasi yang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan. Inilah mengapa pengolahan data itu penting.


Dalam pengolahan data, terdapat 3 siklus utama yaitu input, processing, dan output. Setiap tahap harus dilewati saat mengolah data. Nampun siklus pengolahan data yang dikembangkan ada dua tahap lagi yaitu distribution dan storage. Jika kamu ingin menjadi talent data, hal ini wajib kamu ketahui dan pahami sehingga ketika melakukan pengolahan data, tidak ada tahapan yang terlewatkan. Dengan melewati tahapan dalam siklus dengan benar, diharapkan dapat memberikan hasil yang maksimal. Artikel kali ini akan membahas mengenai siklus pengolahan data yang dikembangkan. Yuk, simak pembahasannya bersama dibawah ini!

1. Input 

Hal utama yang dilakukan ketika akan mengolah data adalah mengumpulkan data. Data yang dikumpulkan harus relevan dengan penelitian atau permasalahan yang ingin dipecahkan. Tahap pertama dalam siklus pengolahan data adalah input. Input adalah masukan, dimana data-data yang sudah dikumpulkan dimasukkan ke dalam komputer lewat alat input (input device). Input dapat berupa pengetikkan huruf atau angka, scanning barcode atau gambar, scanning RFID, hasil foto, suara, video, dan sebagainya. Input bisa dikatakan sebagai pintu masukan untuk seluruh data yang dibutuhkan penelitian dan melakukan proses selanjutnya. 

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


2. Processing

Processing merupakan aktivitas pusat dari siklus pengolahan data dimana data yang sudah diinput akan diolah menggunakan metode tertentu yang ditentukan oleh peneliti. Tentunya banyak metode yang dapat digunakan saat mengolah data tergantung pada jenis data dan permasalahan yang akan dipecahkan. Tahapan processing bisa berupa proses perhitungan, pembandingan, pengklasifikasian, pengurutan, pengontrolan, atau pencarian dalam penyimpanan data. Bisa dikatakan tahap processing adalah tahap yang cukup memakan waktu karena data yang diolah sangat banyak. Data kadang tidak seragam karena berasal dari berbagai sumber sehingga perlu dilakukan manipulasi data agar tipe data menjadi seragam dan lebih mudah untuk diproses. Tahap processing dapat menerapkan algoritma-algoritma yang membantu pengolahan data lebih cepat contohnya machine learning.

3. Output

Output adalah tahap menghasilkan keluaran dari pengolahan data yang sudah dilakukan melalui perangkar keluaran (output device). Hasil output dari pengolahan data ini adalah informasi. Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, kumpulan data yang diolah dengan tepat dapat memberikan informasi yang berguna. Informasi ini dapat menjadi insight bagi penggunanya dalam memajukan bisnis dan pelayanannya. Oleh karena itu informasi yang diperoleh dari output hasil dari pengolahan data harus diperhatikan dan dipahami dengan baik.

4. Distribution Dan Storage

Informasi yang telah diperoleh dari output hasil pengolahan data, perlu didistribusikan ke pihak terkait yang membutuhkan informasi tersebut. Misalnya seorang praktisi data di sebuah perusahaan bertanggung jawab mengolah data penjualan. Maka hasil output dapat didistribusikan kepada bagian penjualan atau marketing sebagai evaluasi strategi bisnis kedepannya. Sedangkan storage adalah proses menyimpan hasil pengolahan data ke sebuah penyimpanan (storage). Hasil pengolahan data dapat disimpan dan dijadikan bahan input kembali untuk pengolahan data selanjutnya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Mulai Belajar Mengolah Data Bersama DQLab, Yuk! 

Bagaimana, menarik bukan mempelajari siklus pengolahan data? Apalagi jika kamu mempraktikkannya langsung pada dataset baik yang sederhana maupun yang kompleks. Nah, di DQLab kamu bisa mempelajari bagaimana pengolahan data yang baik agar mendapatkan informasi berupa insight yang bermanfaat. Buat akun dengan Sign Up di DQLab dan mulai belajar pengolahan data dengan data riil. 



Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!