Tahapan dalam Proses Pengolahan Data

Dalam menjalankan sebuah penelitian yang berkaitan dengan hal apa pun, pasti Anda akan bekerja dengan data dalam jumlah besar. Agar bisa menentukan kesimpulan atau hasil dari banyaknya data yang tersaji, maka Anda harus melewati proses pengolahan data.

Pengolahan data kini tak harus dijalan secara manual, namun Anda bisa menggunakan software yang tepat. Nah, meskipun pengolahan data bisa dijalankan dengan software, ada baiknya Anda tetap memahami siklus serta metode dari proses satu ini.

Apa itu pengolahan data?

Pengolahan data merupakan proses mengumpulkan dan mengonversi data yang ada menjadi sebuah informasi untuk bisa digunakan. Proses pengolahan data ini akan ditangani oleh para data scientist secara tepat dan akurat.

Data mentah yang sudah diterima akan diolah dan diubah ke dalam format yang bisa dipahami dan dibaca oleh banyak orang. Format yang dimaksud adalah dengan visualisasi data ke dalam bentuk seperti grafik, bagan, dan lain sebagainya. Dengan begitu, pemangku kepentingan yang lain bisa memahami data yang sudah diolah dengan lebih baik.

Siklus pengolahan data

Dalam melakukan pengolahan data, ada beberapa siklus atau tahapan yang perlu diketahui, yaitu:

- Data collection

Tahapan pertama adalah mengumpulkan data atau data collection. Anda harus bisa memastikan bahwa sumber data dapat dipercaya serta dibangun dengan benar, sehingga data yang dikumpulkan akan menghasilkan informasi dengan kualitas bagus. Sumber data idealnya berasal dari kumpulan data mentah dalam jumlah yang sangat besar. Meskipun demikian, data tersebut belum memiliki tujuan dan juga tidak terstruktur atau terfilter.

- Data preparation

Pada tahapan ini, Anda akan membersihkan dan mengatur data mentah agar data tersebut siap untuk melewati proses berikutnya. Selama melakukan data preparation, Anda harus memeriksa kembali apakah ada data yang error. Dengan begitu, Anda bisa menghilangkan data-data yang tidak berguna seperti duplikasi data, data tidak lengkap, atau data salah. Tahapan data preparation ini akan menghasilkan data berkualitas tinggi, sehingga hasilnya bisa dipertanggungjawabkan.

- Data input

Berikutnya adalah data input. Setelah melalui penyeleksian, Anda harus memasukkan data ke sebuah lokasi yang dituju. Dengan begitu, data mentah yang sudah disortir siap untuk diolah menjadi informasi yang lebih bisa dipahami. Pada tahapan ini, mesin komputer juga akan melakukan interpretasi terhadap data yang sudah dimasukkan.

- Data Processing

Data processing dilakukan dengan algoritma machine learning. Prosesnya akan berbeda-beda, tergantung pada sumber data yang Anda terima. Selain itu, tujuan penggunaannya pun juga akan berbeda-beda. Misalnya, jika Anda memiliki sebuah bisnis penjualan barang X, Anda akan membutuhkan informasi terkait kepuasan pelanggan. Maka dari itu, data akan diproses sesuai dengan kebutuhan Anda.

- Data output

Pada tahapan ini, data yang telah melalui tahapan-tahapan sebelumnya sudah bisa digunakan oleh pihak-pihak selain data scientist. Artinya, para pemangku kepentingan bisa membaca data yang sudah diolah. Idealnya, data tersebut akan disajikan dalam bentuk gambar, teks, video, atau grafik. Dengan begitu institusi atau perusahaan bisa mengambil kesimpulan dan kebijakan yang sesuai berdasarkan data yang sudah keluar.

- Data storage

Siklus yang terakhir dalam pengolahan data adalah data storage atau penyimpanan data. Seperti namanya, Anda akan menyimpan data yang sudah berhasil diproses dengan baik dan benar. Data yang tersimpan ini bisa digunakan pada masa mendatang jika Anda menghadapi permasalahan serupa. Karenanya, pastikan data yang tersimpan terlindungi secara aman dan bisa diakses dengan cepat oleh orang-orang di perusahaan atau institusi Anda.

Metode pengolahan data

Dalam melakukan pengolahan data, ada beberapa metode yang bisa Anda lakukan, salah satunya adalah single user programming. Biasanya, ini dilakukan oleh satu orang dengan jumlah data yang tidak terlalu banyak. Metode kedua adalah real time processing. Metode ini akan menghubungkan Anda secara langsung dengan sistem komputer yang sudah ditanamkan proses pengolahan data, sehingga prosesnya akan berjalan lebih cepat.

Berikutnya adalah multiple programming. Metode yang satu ini menyediakan fitur atau fasilitas  lebih dari satu program secara bersamaan. Bila anda menggunakan metode ini, maka efisiensi kerja akan semakin baik. Ada pula time sharing processing yang akan memfasilitasi beberapa user sekaligus untuk berbagi sumber daya dari sistem komputer yang sama.

Kesimpulan

Berdasarkan penjelasan di atas, dapat kita simpulkan bahwa pengolahan data merupakan proses yang penting agar suatu institusi atau perusahaan memahami informasi dari data yang ada. Pengolahan data memiliki beberapa tahapan yang harus dilakukan secara menyeluruh dan teliti agar akurat dan tepat. Dengan begitu, pemangku kepentingan di perusahaan Anda bisa menarik kesimpulan dan membuat kebijakan yang tepat untuk ke depannya.

Itulah tadi pembahasan singkat mengenai pengolahan data yang bisa Anda pahami. Berbagai teori mengenai data science lainnya bisa Anda dapatkan dengan mengikuti kelas Algoritma Data Science School. Algoritma Data Science School merupakan pusat pendidikan data science dengan kurikulum terbaik dan terpercaya yang diajarkan langsung oleh para mentor pilihan. Yuk, gabung sekarang!

Referensi:

• Itechdata - What is Data Processing: Definition, Cycle and Types (diakses pada 28 Juli 2022)
• Medium- The 6 Stages of Data Processing Cycle (diakses pada 28 Juli 2022)
• EU Business School - What is the Data Processing Life Cycle? (diakses pada 28 Juli 2022)
• Simplilearn - What Is Data Processing: Cycle, Types, Methods, Steps and Examples (diakses pada 28 Juli 2022)