Siklus Pengolahan Data yang Wajib Dikuasai Oleh Praktisi Data

Pengolahan data merupakan proses mengubah data mentah menjadi insight yang memuat banyak informasi serta lebih mudah untuk dimengerti. Perkembangan teknologi digital dan juga big data membuat proses pengolahan data tidak lagi bisa menggunakan cara yang sederhana, melainkan harus menggunakan cara lainnya seperti mulai memanfaatkan machine learning dan juga artificial intelligence untuk memproses data berukuran besar.

Ada banyak metode yang bisa dimanfaatkan untuk mengolah data, namun hingga saat ini belum ada satu metode pun yang mampu menyelesaikan banyak permasalahan. Sehingga praktisi data harus jeli dalam memilih metode yang akan digunakan. Dalam proses pengolahan data, ada beberapa siklus yang harus dilakukan agar data mentah yang tadinya tidak bisa ditarik informasi apapun menjadi kaya akan informasi. Apa saja sih siklus yang harus dilewati tersebut? Yuk, simak artikelnya!

1. Pengumpulan Data

Siklus pertama yang harus dilalui dalam pengolahan data adalah proses pengumpulan data. Meskipun terlihat simpel, proses pengumpulan data ini menjadi hal yang cukup krusial. Data yang dikumpulkan dari sumber yang tidak begitu akurat dapat menyebabkan output yang juga tidak bisa merepresentasikan keadaan yang sebenarnya. Sumber pengumpulan data dapat dibedakan menjadi sumber data internal, yaitu yang diambil dari dalam perusahaan/organisasi dan data eksternal, yaitu data yang didapatkan dari luar perusahaan/organisasi.

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

2. Input

Setelah berhasil mendapatkan data, kita akan memastikan apakah data tersebut valid atau tidak. Selain itu kita juga akan menghapus duplikasi jika ada, menyamakan format data, dan memilih variabel yang relevan. Jika hal ini berhasil dilakukan, maka kita sudah bisa masuk ke proses input data. Di proses ini, data mentah akan diubah menjadi bentuk yang dapat dibaca oleh mesin dan dimasukkan ke dalam unit pemrosesan. Cara input data bisa bermacam-macam, mulai dari bentuk entri data melalui keyboard, pemindai, atau sumber input lainnya.

3. Proses

Siklus ini baru bisa dilakukan jika proses input data telah berhasil. Di tahap proses, data mentah yang berhasil di-input-kan akan diberi berbagai perlakuan dengan menggunakan algoritma machine learning dan juga artificial intelligence untuk menghasilkan output. Metode yang digunakan dalam proses ini akan berbeda-beda di setiap kejadiannya. Hal ini karena metode yang akan digunakan tergantung data yang dimiliki. Tidak ada metode yang lebih baik dibandingkan metode lainnya, bisa dikatakan terbaik ketika metode tersebut sesuai dengan data yang ada.

4. Output dan Storage

Siklus akhir dari pengolahan data adalah menghasilkan output. Output yang ada dapat berupa tabel, grafik, audio, video, dokumen, dll. Output yang dihasilkan ini akan disimpan ke dalam storage penyimpanan. Storage penyimpanan ini dapat berupa data warehouse ataupun storage lainnya. Di storage ini, data dan metadata akan disimpan untuk penggunaan selanjutnya. Hal ini membuat akses terhadap data menjadi lebih cepat dan pengambilan informasi dapat dilakukan kapanpun data tersebut diperlukan. Selain itu, storage ini juga dapat digunakan sebagai input dalam siklus pemrosesan data berikutnya secara langsung.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

5. Yuk, Belajar Siklus Pengolahan Data Dari Awal Hingga Akhir di DQLab!

Untuk dapat memahami siklus data dengan baik, kita harus lebih banyak berlatih menggunakan siklus pengolahan data dari awal hingga akhir. Salah satu tempat belajar yang menggunakan siklus data ini adalah DQLab. Kamu bisa menikmati berbagai modul yang ada di DQLab dengan menggunakan bahasa R, Python, dan juga SQL. Jika kamu takut salah memilih tempat kursus, kamu mungkin bisa mencoba free modul dari DQLab, yaitu Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri