[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 15 Jam 34 Menit 40 Detik 

Yuk Kenali Teknik Pengolahan Data dan Jenisnya Di Berbagai Bidang

Belajar Data Science di Rumah 26-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d448028af1e8c68ba220a7a19fe8e9ba_x_Thumbnail800.png

Kata data berasal dari bahasa latin yang artinya kumpulan informasi mentah. Konsep pengolahan data merupakan teknik mengubah raw data menggunakan tools seperti  komputer dan software untuk mendapatkan output yang bermanfaat dan dibutuhkan. Pengolahan data dapat dilakukan secara manual maupun otomatis. Output pengolahan data direpresentasikan dalam berbagai bentuk seperti angka, karakter, alfabet, gambar seperti grafik dan chart, video, bahkan audio. Beragamnya output yang dihasilkan bergantung pada jenis tools atau prosedur yang digunakan dalam pengolahan data.


Pengolahan data dapat digunakan di berbagai bidang industri. Salah satu contohnya ketika kita membeli barang di supermarket, kasir akan memberikan struk pembelian dimana struk tersebut berisi semua informasi item yang kita beli seperti detail barang, nama kasir, waktu pembayaran, jumlah tagihan, jumlah produk yang dibeli, pajak yang harus dibayar, diskon yang kita dapat, dan lain sebagainya. Semua data tersebut membentuk sebuah informasi yang didapat dari pengolahan data. Dalam dunia industri, ada berbagai teknik pengolahan data yang dapat digunakan. Pada artikel kali ini kita akan membahas beberapa teknik tersebut. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Pengolahan Data Komersial

Teknik pengolahan data komersial adalah metode pengolahan data yang menggabungkan perdagangan dan komputer untuk mendapatkan insight pada bisnis. Teknik ini membutuhkan data yang besar sebagai input dan menciptakan volume output yang besar dengan operasi komputasi yang minim. Data yang diproses menggunakan teknik ini biasanya distandarisasi sehingga memiliki kemungkinan kesalahan yang jauh lebih rendah. Salah satu ilmu yang banyak dibutuhkan untuk pengolahan data komersial adalah ilmu akuntansi.


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


2. Pemrosesan Data Ilmiah

Tidak seperti pengolahan data komersial, pengolahan data ilmiah membutuhkan pengolahan operasi komputasi yang besar tetapi volume input dan outputnya kecil. Dalam pengolahan data ini, setiap kemungkinan kesalahan tidak dapat diterima karena akan menyebabkan pengambilan keputusan yang salah. Oleh karena itu, proses validasi, filtering, dan standarisasi data dilakukan dengan sangat hati-hati dan berbagai metode ilmiah digunakan untuk memastikan tidak ada kesimpulan yang salah. Teknik pengolahan data ilmiah memerlukan waktu yang lebih lama dari pada pengolahan data komersial.

 

3. Pengolahan Data Online

Pengolahan data online merupakan teknik pengolahan data yang dibangun dari sejumlah operator yang relatif lebih sederhana. Teknik pengolahan data ini sebagian melibatkan big data. Pada sebagian besar sistem pemrosesan online, jawaban untuk setiap titik dihitung terlebih dahulu sebelum menggunakan aplikasi. Teknik pengolahan data online digunakan ketika data akan diproses secara terus menerus dan dimasukan ke dalam sistem secara otomatis.


4. Pengolahan Data Real Time

Pengolahan data realtime biasanya membatasi kapasitas pemrosesan data berdasarkan waktu karena teknik ini selalu didasarkan pada pembaruan batch secara berkala karena ada jeda waktu berjam-jam dalam suatu peristiwa sehingga harus merekam dan memperbarui. Oleh karena itu, teknik ini dapat merekam, memperbarui, dan memproses data kapan saja sehingga jeda waktu antara kemunculan dan pengolahan peristiwa hampir nol. Output yang dihasilkan dari teknik ini dapat dikeluarkan saat itu juga, oleh karena itu teknik ini disebut dengan real time. 


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Belajar Berbagai Tools Pengolahan Data

Dalam dunia data, kita tidak akan terlepas dari salah satu software buatan microsoft, yaitu excel. Tools ini masih masuk ke dalam top list tools pengolahan data yang paling banyak digunakan. Salah satu alasannya adalah karena memiliki berbagai fitur untuk berbagai tujuan pengolahan data. Di industri big data, excel tidak banyak digunakan karena tidak kompatibel untuk data berukuran dan bervolume besar. Oleh karena itu, pengolah data beralih menggunakan bahasa pemrograman R atau python untuk mengolah data. Yuk belajar excel, R, dan Python bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses berbagai modul DQLab dan nikmati fitur penunjang belajar lainnya untuk mempermudah kita dalam memahami materi. Selamat belajar!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!