Siklus Pengolahan Data yang Pasti Terjadi dalam Data Science

Pentingnya Siklus Pengolahan Data dalam Data Science

10 Februari 2022

Pengolahan data merupakan salah satu kegiatan yang perlu dipahami oleh suatu perusahaan. Dengan memahami pentingnya mengolah data yang dimiliki dan mengetahui bagaimana cara melakukannya, akan lebih mungkin bagi perusahaan untuk mendapatkan berbagai keuntungan. Keuntungan yang dimaksud meliputi peningkatan produktivitas, membuat keputusan yang lebih baik, lebih akurat, dapat diandalkan, mengurangi biaya lebih lanjut, memudahkan penyimpanan, pendistribusian, dan pembuatan laporan diikuti dengan analisis dan presentasi yang lebih baik.

Apa itu pengolahan data?

Pengolahan data adalah sebuah proses mengumpulkan data yang kemudian diterjemahkan menjadi informasi yang dapat digunakan. Biasanya, pengolahan data dilakukan oleh seorang data scientist atau tim data scientist yang mengerti cara mengolah data dengan benar.

Proses awalnya sendiri dimulai dengan data dalam bentuk mentah dan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dibaca, misalnya dalam bentuk grafik atau dokumen. Format ini penting agar data yang awalnya mentah tersebut dapat dibentuk dan memiliki konteks sehingga bisa ditafsirkan oleh komputer dan dapat digunakan oleh karyawan di seluruh perusahaan.

Siklus pengolahan data

Umumnya, ada beberapa siklus pengolahan data yang pasti terjadi dalam data science, yakni:

1. Data collection

Mengumpulkan data merupakan langkah pertama dalam pengolahan data. Sumber data bisa berasal dari data lake, yakni kumpulan data mentah dalam jumlah sangat besar yang tujuannya belum ditentukan, atau data warehouse, yaitu gudang untuk data terstruktur dan terfilter yang telah diproses untuk tujuan tertentu. Penting dipastikan bahwa sumber data yang tersedia dapat dipercaya dan dibangun dengan baik, sehingga data yang dikumpulkan dan kemudian digunakan sebagai informasi memiliki kualitas tinggi.

2. Data preparation

Jika data sudah terkumpul, siklus selanjutnya adalah persiapan data. Persiapan data adalah tahap di mana data mentah dibersihkan dan diatur untuk tahap pemrosesan data berikutnya. Selama persiapan, data mentah diperiksa dengan teliti untuk menemukan kesalahan. Tujuan dari langkah ini adalah untuk menghilangkan data yang buruk (data yang berlebihan, tidak lengkap, atau salah) dan mulai membuat data berkualitas tinggi sehingga bisa digunakan untuk berbagai keperluan yang tepercaya dan bisa dipertanggungjawabkan.

3. Data input

Data yang sudah diseleksi kemudian akan dimasukkan ke tujuannya (mungkin CRM seperti Salesforce atau gudang data seperti Redshift) untuk selanjutnya diterjemahkan ke dalam bahasa yang dapat dipahami. Data input merupakan tahap pertama di mana data mentah mulai dibentuk menjadi informasi yang dapat digunakan.

4. Data Processing

Selama tahap ini, data yang pada tahap sebelumnya sudah dimasukkan ke komputer akan secara menyeluruh diproses untuk interpretasi. Pemrosesan dilakukan menggunakan algoritma machine learning (pembelajaran mesin) meskipun prosesnya sendiri mungkin sedikit berbeda, bergantung pada sumber data yang diproses (data lake, jejaring sosial, perangkat yang terhubung, dan sebagainya) dan tujuan penggunaannya (memeriksa pola iklan, diagnosis medis dari perangkat yang terhubung, menentukan kebutuhan pelanggan, dan lain-lain).

5. Data output

Tahap output atau interpretasi adalah tahap di mana data akhirnya dapat digunakan oleh pihak-pihak yang bukan data scientist. Data output biasanya diterjemahkan, dibaca, dan dibuat dalam bentuk grafik, video, gambar, teks biasa, dan sebagainya. Jika data output sudah keluar, maka anggota perusahaan atau institusi bisa mengakses sendiri data tersebut untuk kemudian menjalankan proyek analitik data secara mandiri.

6. Data storage

Tahap terakhir dari pengolahan data adalah penyimpanan. Setelah semua data diproses, data kemudian akan disimpan untuk digunakan di masa mendatang. Beberapa informasi dapat segera digunakan, sebagian informasi lainnya dapat disimpan untuk digunakan di kemudian hari. Anda perlu memastikan data tersimpan dengan benar agar mematuhi undang-undang perlindungan data. Data yang disimpan dengan benar juga dapat dengan cepat dan mudah diakses oleh anggota organisasi saat dibutuhkan sehingga lebih menguntungkan.

Metode pengolahan data

Ada beberapa metode berbeda yang bisa dilakukan untuk mengolah data, yaitu:

Single User Programming

Sesuai dengan namanya, Single User Programming (Pemrograman Pengguna Tunggal) biasanya dilakukan oleh satu orang untuk penggunaan pribadi. Teknik ini cocok digunakan oleh kantor kecil dengan jumlah data yang tidak terlalu besar.

Multiple Programming

Metode pengolahan data satu ini menyediakan fasilitas untuk menyimpan dan mengeksekusi lebih dari satu program di Central Processing Unit (CPU) secara bersamaan. Penggunaan teknik Multiple Programming (Pemrograman Ganda) ini meningkatkan efisiensi kerja keseluruhan komputer masing-masing.

Real-time Processing

Metode ini memungkinkan pengguna untuk berhubungan langsung dengan sistem komputer sehingga memudahkan proses pengolahan data. Metode ini juga dikenal sebagai mode langsung dan dikembangkan secara eksklusif untuk melakukan satu tugas. Real-time processing mirip semacam pemrosesan online yang selalu menjalankan eksekusi.

Online Processing

Metode ini memudahkan pemasukan dan eksekusi data secara langsung sehingga tidak menyimpan atau menumpuk terlebih dahulu untuk kemudian diproses. Metode yang banyak digunakan pada aplikasi online ini dikembangkan untuk mengurangi kesalahan entri data karena memvalidasi data di berbagai titik dan memastikan hanya data yang dikoreksi yang dimasukkan.

Time-sharing processing

Ini adalah bentuk lain dari pemrosesan data online yang memfasilitasi beberapa pengguna untuk berbagi sumber daya dari sistem komputer online. Beberapa keuntungan utama pemrosesan time-sharing adalah memungkinkan beberapa pengguna dapat dilayani secara bersamaan, semua pengguna memiliki jumlah waktu pemrosesan yang hampir sama, dan ada kemungkinan interaksi dengan program yang sedang berjalan.

Kesimpulan

Menyimak apa itu pengolahan data dan siklusnya di atas, tidak mengherankan jika penting bagi organisasi untuk melakukan pengolahan data yang baik dan benar. Data mentah yang dibiarkan tanpa diolah dapat merugikan perusahaan yang perlu terus berinovasi untuk mempertahankan minat pelanggan. Peran data scientist di sini sangat besar karena perlu melakukan pengolahan data yang tepat guna menghasilkan output yang tepat dan tepercaya.

Maka dari itu, penting bagi perusahaan untuk mendalami ilmu pengolahan data dengan mempelajarinya lewat Algoritma Data Science School, pusat pendidikan data science terpercaya dengan kurikulum pembelajaran langsung dari para praktisi.

Referensi:

itechdata – What is Data Processing: Definition, Cycle and Types
medium – peerxp – The 6 Stages of Data Processing Cycle
euruni.edu -What is the Data Processing Life Cycle?
simplilearn – What Is Data Processing: Cycle, Types, Methods, Steps and Examples

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment needs to be approved.

Related Blog

Apa Itu Data Analysis Expressions?

Cara Menjadi Data Scientist Handal

Mengenal Apa Itu Distributed Processing