PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 4 Jam 26 Menit 2 Detik 

Yuk Pelajari Teknik Pengolahan Data dan Langkah-Langkah dalam Implementasinya

Belajar Data Science di Rumah 26-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a9583f7bd22e6801d8547eb1a8f8cc26_x_Thumbnail800.png

Teknik pengolahan data adalah cara untuk mengumpulkan dan mentransformasi data mentah menjadi informasi yang berguna. Setelah diproses, informasi ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan yang berbeda mulai dari data analyst, manajer IT, bahkan tim direksi. Sebagian besar analisis data modern sebagian besar lifecycle-nya sudah diotomatisasi menggunakan hardware dan  algoritma yang canggih. Terkadang hasil pengolahan data yang satu dapat digunakan sebagai input untuk pengolahan data yang lain. 


Data terus berkembang, diperbarui, dan terus berubah sehingga proses pengolahan data tidak dapat berdiri sendiri. Ada siklus yang terus berulang setiap kali data diperbarui atau mengembangkan analisis yang telah ada. Oleh karena itu, pengolahan data menggunakan mesin untuk mengotomatisasi proses-proses berulang tersebut. Setelah memahami arti dari teknik pengolahan data, apakah kamu sudah atau bagaimana langkah-langkah untuk mengolah data? Pada artikel kali ini kita akan membahas langkah-langkah tersebut. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Pengumpulan dan Persiapan Data

Langkah pertama dalam pengolahan data adalah pengumpulan raw data. Walaupun terdengar sederhana, namun langkah ini perlu perencanaan yang matang. Kualitas data yang kita kumpulkan akan berpengaruh pada hasil analisis yang kita peroleh. Oleh karena itu, kita harus berhati-hati untuk memetakan data yang kita butuhkan, sumber yang akan diakses, dan memastikan bahwa sumber tersebut adalah sumber yang terpercaya. 


Persiapan data juga disebut dengan data cleansing. Proses ini bertujuan untuk merapikan kumpulan raw data dengan cara membersihkan data dari noise yang dapat mempengaruhi hasil pengolahan data. Cleansing disini terdiri dari berbagai kegiatan seperti penghapus data yang tidak digunakan, data duplikat, outlier, memperbaiki distribusi data, mengonversi jenis data, dan lain sebagainya. 


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


2. Menginput Data

Langkah ini merupakan proses mengubah raw data yang telah dibersihkan menjadi format yang dapat dibaca oleh mesih. Pada langkah ini data dimasukkan ke dalam CPU dan biasanya menggunakan komputer yang kuat dengan arsitektur big data open source yang dibuat khusus atau bagian dari suatu software. Walaupun langkah ini tampak mudah, namun ternyata sama pentingnya dengan langkah pengumpulan data. Kita harus menggunakan data yang telah divalidasi untuk menghindari hasil pengolahan yang salah. Input data biasanya dilakukan secara elektronik. Namun untuk data yang ukurannya kecil, kita bisa menginputnya secara manual. Yang perlu diperhatikan dalam penginputan manual adalah pastikan tidak ada kesalahan karena proses ini rawan terjadi human error.


3. Pengolahan Data

Setelah data dimasukkan ke dalam sistem yang sesuai, data tersebut dapat diproses menggunakan berbagai teknik yang berbeda. Pada langkah ini, machine learning atau algoritma artificial intelligence akan memahami data dan bersiap untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Terkadang, langkah ini sangat memakan waktu. Kecepatan pemrosesan data bergantung pada daya komputasi, kompleksitas, ukuran data, serta faktor lain yang berkaitan dengan infrastruktur algoritma yang kita gunakan.


4. Output Data

Setelah data berhasil diproses, data akhirnya akan muncul sebagai output. Format output ini tergantung pada jenis data yang kita gunakan. Output yang keluar dapat berupa laporan tertulis, video, gambar, grafik, tabel, dan lain-lain. Pada tahap ini, data telah ditransformasi dan tidak dapat lagi dianggap sebagai raw data. Output ini dapat dibuat sebagai bahan dashboard, bahkan analisis lebih lanjut untuk menyempurnakan detail yang relevan.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Belajar Mengolah Data Bersama DQLab Yuk

Walaupun terdengar mudah, namun pengolahan data cukup rumit karena memerlukan beberapa tahapan sebelum akhirnya bisa menghasilkan insight yang bermanfaat. Yuk belajar berbagai metode pengolahan data beserta toolnya bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses berbagai modul olah data DQLab dan nikmati sensasi belajar menyenangkan dan anti ribet dengan modul interaktif yang dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall software tambahan. Menarik, bukan?


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :