Pengertian Pengolahan Data, Metode, dan Tahap-Tahapnya

Jasa pengolahan data sedang banyak dibutuhkan di industri. Terlebih saat ini berbagai lini bisnis sedang ekspansi besar-besaran ke metode penjualan digital yang membutuhkan banyak riset. 

Dari hasil riset yang diadakan akan menghasilkan data. Namun, data tersebut masih mentah sehingga perlu diolah dan ditafsirkan agar lebih mudah dipahami. Artikel ini akan mengulas tentang pengolahan data, mulai dari definisi, metode, dan prosesnya. Simak artikel berikut baik-baik!

Pengertian Pengolahan Data

Pengolahan data adalah mekanisme transformasi, analisa, dan organisir data menjadi sebuah informasi yang bermanfaat, terutama demi keberlangsungan bisnis.

Proses pengolahan data cukup panjang dan bisa memakan waktu untuk mengubah data mentah ke dalam format data yang bisa terbaca, karena menggunakan metode tertentu dan terdiri dari beberapa fase.

Fase pengolahan data dimulai dari pengumpulan data, memfilter data, lalu dilanjut penyortiran untuk memastikan data yang masuk sudah sesuai, dan analisa atau menafsirkan data.

Tujuan dari pengolahan data adalah untuk mencari informasi penting yang relevan dengan kebutuhan perusahaan sebagai bahan pertimbangan jajaran eksekutif perusahaan dalam mengambil keputusan.

Dikarenakan pengolahan data menjadi pekerjaan yang cukup berat, biasanya perusahaan akan merekrut tim profesional seperti data analyst atau data scientist yang khusus bekerja untuk memproses data.

Mereka akan mengolah data perusahaan menggunakan macam-macam metode, teknik, dan tools demi menghasilkan analisa data yang akurat dan rinci. Sebab, dari hasil analisis tersebut, akan menentukan masa depan perusahaan.

Baca juga: Pahami Profesi Data Analyst, Tanggung Jawab, Serta Besaran Gajinya!

Tahap-Tahap Pengolahan Data

Untuk bisa mendapatkan hasil data yang akurat, seorang data analyst dan data scientist harus melakukan pengolahan data dalam enam tahap yang akan dijelaskan sebagai berikut:

1. Pengumpulan Data

Tahap pertama adalah pengumpulan data mentah dari berbagai sumber. Misalnya mesin sensor, database, survei, hasil observasi, dan lain-lain. Data analyst dan data scientist wajib memastikan jika prosedur pengumpulan data sudah sesuai standar agar kualitas data terjamin relevansi dan keakuratannya.

2. Penyiapan Data

Setelah data mentah terkumpul, selanjutnya data tersebut disiapkan meliputi beberapa tahap lagi, yaitu: pembersihan data (data cleaning), memeriksa data eror, menghapus data yang tidak sesuai (data rusak, data duplikat, atau data tidak lengkap), serta mengorganisir data (data organising) supaya lebih mudah diproses ke tahap selanjutnya.

3. Memasukkan Data

Data yang sudah selesai dibersihkan dan disusun, mulai dimasukkan ke sistem pengolahan data. Umumnya data analyst menggunakan tool atau software tersendiri dalam mengolah data, misalnya Microsoft Excel, SQL, dan Python.

Dalam memasukkan data, ada beberapa metode yang sering dipakai data analyst, yaitu memasukkannya secara manual, mengimpornya dari memori eksternal, hingga pengambilan data secara otomatis.

4. Memproses Data

Berikutnya adalah pemrosesan data. Pada tahap ini, data sudah mulai ditransformasikan, dianalisa, dan disusun kembali demi menghasilkan informasi yang akurat dan relevan. Teknik pemrosesan data yang umum dipakai adalah filtering (penyaringan data), sorting (penyortiran data), aggregation (mengelompokkan data), dan classification (klasifikasi data). Metode yang dipilih tergantung pada bentuk data yang diinginkan.

5. Interpretasi Data

Ketika data sudah selesai diproses dalam format yang lebih mudah dicerna, data akan diinterpretasi dan dianalisis oleh data analyst dan data scientist demi mendapatkan informasi yang  berharga.

Interpretasi data nantinya akan berkaitan dengan pembuatan laporan, grafik, dan visualisasi data. Tujuannya untuk meningkatkan keterbacaan dan merampingkan data yang semula kompleks menjadi lebih sederhana.

6. Penyimpanan Data

Terakhir adalah penyimpanan data. Data yang sudah dianalisa dan divisualisasikan, data akan disimpan dalam database perusahaan. Fungsinya agar data bisa dipakai atau dianalisis kembali di masa depan.

Sistem database harus dipastikan tingkat keamanannya baik, supaya data dipastikan berumur panjang, mudah diakses, privasi terjaga, dan tidak mudah dibobol.

Fungsi Pengolahan Data

Ada sejumlah fungsi pengolahan data untuk perusahaan. Kira-kira apa sajakah itu? Simak rangkumannya berikut ini:

• Menganalisis data dalam jumlah banyak dari berbagai sumber supaya perusahaan tidak salah saat mengambil keputusan.

• Mengekstrak data untuk mendapatkan informasi penting agar perusahaan bisa menentukan strategi bisnis yang baik dan bisa bersaing dengan kompetitor.

• Mendeteksi segala macam risiko, potensi ancaman, dan memastikan data sensitif terlindung dengan sistem yang ketat demi mengatasi cyber attack.

Baca juga: Mari Mengenal Apa Itu Data Science yang Sedang Populer

Metode Pengolahan Data

Metode pengolahan data terbagi menjadi empat, yaitu pengolahan data manual, pengolahan data mekanis, pengolahan data elektronik, dan pengolahan data online. Berikut penjelasan lebih rincinya:

1. Pengolahan Data Manual

Metode pengolahan data manual mengandalkan tenaga manusia dalam mengolah data. Artinya, proses olah data dikumpulkan, disortir, dan diverifikasi tanpa bantuan mesin atau komputer. Metode tradisional ini cukup banyak kekurangannya, yaitu rawan human error, membutuhkan waktu lebih lama, dan biaya operasionalnya besar.

2. Pengolahan Data Mekanis

Sementara itu, pengolahan data mekanis adalah metode pemrosesan data yang sudah memanfaatkan mesin. Contohnya menggunakan kalkulator dan mesin ketik.

Beberapa tahun silam, perusahaan masih banyak yang menggunakan metode ini. Namun, setelah memasuki era digitalisasi, pengolahan data mekanis perlahan-lahan sudah mulai ditinggalkan.

3. Pengolahan Data Elektronik

Metode pengolahan data elektronik adalah metode yang lebih maju daripada pengolahan data mekanis. Metode satu ini dianggap lebih akurat, prosesnya cepat, dan hemat waktu. Data akan diolah melalui perangkat komputer, handphone, dan sebagainya.

4. Pengolahan Data Online

Banyak perusahaan mulai beralih menggunakan metode pengolahan data online, karena sudah menggunakan teknologi paling canggih saat ini dan biaya operasionalnya lebih murah. Contohnya seperti software yang diakses secara realtime, yaitu Google Colab dan Python.

Baca juga: Microsoft Azure Adalah Pilihan Populer di Era Cloud Computing

Itulah ulasan artikel mengenai pengolahan data yang perlu diketahui. Kamu bisa belajar menjadi data analyst profesional di kelas sertifikasi Microsoft Azure Data Fundamentals yang diadakan oleh MyEduSolve.

Persiapkan diri lebih matang untuk bersaing di industri dengan deretan kelas sertifikasi berkualitas yang bisa diakses di laman MyEduSolve.

Sumber:

What is Data Processing? https://www.talend.com/resources/what-is-data-processing/ (Diakses Juni 2024)

What is data processing? Definition, steps & methods https://www.fullstory.com/blog/what-is-data-processing/ (Diakses Juni 2024)