Menjalankan sebuah bisnis atau organisasi pasti memerlukan pengolahan data yang akurat. Pengolahan data kini tak hanya bisa dilakukan secara manual, tetapi juga dengan menggunakan software dan bantuan teknologi lainnya. Lalu, seperti apa metode pengolahan data, tipe, prosesnya? Anda bisa menemukan jawaban selengkapnya di bawah ini.

Tipe pengolahan data

Terdapat beberapa perbedaan tipe data dalam metode pengolahan data. Perbedaan tipe data ini didasarkan pada sumber data maupun proses pengolahan data yang dilakukan. Adapun tipe pengolahan data ini adalah sebagai berikut.

1. Batch processing, yakni data yang dikumpulkan dalam kelompok-kelompok tertentu (batch). Biasanya, tipe ini digunakan untuk data dalam jumlah besar, misalnya dalam sistem pembayaran atau payroll.
2. Realtime processing, pada tipe pengolahan dan analis data ini biasanya data yang diproses hanya dalam hitungan detik saja dan hanya untuk data dengan ukuran kecil. Contohnya adalah proses pengambilan uang di mesin ATM.
3. Online processing, tipe ini akan memproses data dalam sebuah CPU sesegera mungkin, lalu diproses untuk membaca dan menganalisis data. Contohnya digunakan pada pemindaian barcode.
4. Multiprocessing, yakni data dipilah lagi dalam frame dan platform pemrosesan data menggunakan dua atau lebih CPU dengan satu sistem komputer atau dikenal juga dengan parallel processing. Contoh dari tipe ini biasa digunakan dalam prakiraan cuaca.
5. Time-sharing, tipe ini akan mengalokasikan komputer dan data dalam kurun waktu tertentu, baik itu untuk sebagian pengguna maupun secara simultan. 

Proses pengolahan data

Pengolahan dan analisis data yang dilakukan oleh mesin maupun secara konvensional memiliki beberapa tahapan yang harus dilewati. Hal ini berlaku hampir di berbagai metode pengolahan data. Jika diringkas, tahapan pengolahan data ini terdiri dari enam langkah berikut.

1. Pengumpulan data dari sumber-sumber tertentu. Biasanya, data tersebut akan diambil pada sumber-sumber yang berbeda. Selain itu, formatnya pun beragam, seperti XML, CSV, media sosial, gambar, data terstruktur maupun tidak terstruktur, dan lainnya.
2. Setelah data terkumpul, maka data akan disimpan. Data konvensional biasanya disimpan pada kertas, catatan, dan bentuk fisik lainnya. Kini, data disimpan dalam platform digital yang dapat menyimpan data dengan kapasitas lebih besar dan bisa disesuaikan.
3. Memilah dan menyortir data adalah step berikutnya. Di sini, data akan dipilah-pilah, mana data yang dianggap penting dan tidak penting. Data yang penting tentu akan membantu analisis informasi dan lebih mudah untuk divisualisasikan, sehingga lebih mudah pula untuk dipahami oleh orang awam sekalipun.
4. Langkah selanjutnya yakni memproses data. Tahapan ini data akan dilihat dari performanya, verifikasi, integrasi, dan lain sebagainya yang berdampak pada hasil data yang muncul pada akhirnya.
5. Setelah diproses, kemudian data akan dianalisis secara sistematis. Di samping itu, data juga akan dievaluasi penggunaannya melalui proses analitik dan logis, termasuk komponen apa saja yang diperlukan pada saat pengambilan keputusan.
6. Proses atau tahapan paling akhir dalam metode pengolahan data adalah output yang dihasilkan. Dalam hal ini, data akan lebih mudah dibaca, misalnya saja dalam bentuk teks, file excel, grafis, dan lain sebagainya.

Metode pengolahan data

Dalam penerapannya, metode pengolahan data terdiri dari tiga metode utama, yakni metode pengolahan data secara manual, menggunakan mesin, hingga yang terkini adalah dengan menggunakan software atau perangkat lunak. Berikut penjelasan mengenai ketiganya secara singkat.

1. Pengolahan manual

Metode pengolahan data yang pertama adalah pengolahan secara manual. Sesuai namanya, seluruh proses awal hingga akhir, seperti memasukkan data yang dikumpulkan, memilah atau filter, hingga proses kalkulasi, dan lainnya dilakukan dengan campur tangan manusia dan tanpa menggunakan perangkat elektronik maupun software otomatisasi. Meskipun sedikit biaya yang dikeluarkan, tapi tingkat kesalahannya cukup tinggi, pengeluaran untuk karyawan juga tinggi, serta tidak efisien.

2. Pengolahan dengan mesin

Kedua, yakni metode pengolahan data yang menggunakan mesin atau biasa disebut mekanis. Seperti namanya, prosesnya pun dilakukan menggunakan mesin-mesin tertentu. Contohnya adalah penggunaan kalkulator dalam menghitung, mesin tik, dan mesin cetak. Data yang diproses merupakan data sederhana. Keunggulannya adalah tingkat kesalahan dapat diminimalkan dibandingkan dengan proses manual. Namun, menambahkan datanya cukup sulit dan kompleks.

3. Pengolahan dengan software

Terakhir atau yang ketiga adalah metode pengolahan data dengan perangkat lunak atau software. Metode ini merupakan yang paling mutakhir dibandingkan dua metode sebelumnya. Semua instruksi dapat dilakukan dengan mudah sesuai dengan apa yang diprogram pada software. Walaupun penggunaannya cukup mahal, tapi ini memiliki banyak keunggulan. Misalnya, proses data jadi lebih cepat dan akurat, serta dapat diandalkan, termasuk dalam memasukkan data dalam jumlah besar dan kompleks sekalipun.

Kesimpulan

Itulah ulasan singkat mengenai metode pengolahan data, tipe, dan langkah-langkahnya. Dapat disimpulkan bahwa pengolahan data menggunakan software lebih efektif dibandingkan dengan cara manual dan mekanis. Agar pengolahan data dapat berjalan baik, bukan hanya infrastruktur IT saja yang perlu diperhatikan, tetapi juga sumber daya manusianya.

Untuk itu, Anda bisa memperdalam kemampuan data science yang berperan penting dalam metode pengolahan data dengan mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Ada berbagai macam kelas dan kursus yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan. Cek segera dan kembangkan ilmu Anda!