Data Processing : Siklus, Tipe, dan Metodenya

Apa itu Data Processing?

Data dalam bentuk mentah tidak berguna bagi organisasi mana pun sehingga data tersebut diolah terlebih dahulu untuk menjadi sebuah informasi yang bermanfaat. Data Processing adalah metode pengumpulan data mentah dan menerjemahkannya ke dalam informasi yang dapat digunakan.

Biasanya dilakukan dalam proses langkah demi langkah oleh tim data scientist dan data engineers dalam sebuah organisasi. Data mentah dikumpulkan, difilter, diurutkan, diproses, dianalisis, disimpan, lalu disajikan dalam format yang dapat dibaca.

Data Processing sangat penting bagi organisasi untuk menciptakan strategi bisnis yang lebih baik dan meningkatkan keunggulan kompetitif organisasi. Dengan mengonversi data menjadi format yang dapat dibaca seperti grafik, bagan, dan dokumen, karyawan di seluruh organisasi dapat memahami dan menggunakan data tersebut.

Siklus Data Processing

Siklus Data Processing terdiri dari serangkaian langkah di mana data mentah (input) dimasukkan ke dalam proses (CPU) untuk menghasilkan wawasan (output) yang dapat ditindaklanjuti.

Setiap langkah diambil dalam urutan tertentu, tetapi seluruh proses diulang dengan pola yang sama. Output siklus data processing pertama dapat disimpan dan dapat digunakan sebagai input untuk siklus berikutnya.

Umumnya, ada enam langkah utama dalam siklus data processing yaitu :

• Langkah 1 : Collection

Pengumpulan data mentah adalah langkah pertama dari siklus data processing. Jenis data mentah yang dikumpulkan memiliki dampak besar pada output yang dihasilkan.

Oleh karena itu, data mentah harus dikumpulkan dari berbagai sumber yang akurat dan telah ditentukan sehingga temuan berikutnya valid dan dapat digunakan. Data mentah dapat mencakup angka moneter, cookie situs web, laporan laba /rugi perusahaan, perilaku pengguna, dan lain-lain.

• Langkah 2 : Preparation

Persiapan data atau pembersihan data adalah proses pengurutan dan pemfilteran data mentah untuk menghapus data yang tidak perlu dan tidak akurat.

Data mentah diperiksa untuk dicari kesalahan, duplikasi, kesalahan perhitungan atau data yang hilang, dan diubah menjadi format yang cocok untuk analisis dan pemrosesan lebih lanjut. Proses ini dilakukan untuk memastikan bahwa hanya data berkualitas tinggi yang diberikan ke unit pemrosesan.

• Langkah 3 : Input

Dalam langkah ini, data mentah dikonversi menjadi bentuk yang dapat dibaca mesin dan diberikan ke unit pemrosesan. Proses ini dapat berupa entri data melalui keyboard, scanner, atau sumber input lainnya.

• Langkah 4 : Data Processing

Dalam langkah ini, data mentah diolah dari berbagai metode pemrosesan data menggunakan machine learning dan algoritma kecerdasan buatan untuk menghasilkan output yang diinginkan.

Langkah ini mungkin sedikit berbeda dari proses ke proses tergantung pada sumber data yang sedang diproses ( misalnya : data lake, database online, perangkat yang terhubung, dan lain-lain.) dan penggunaan output yang dimaksudkan.

• Langkah 5 : Output

Data akhirnya dikirimkan dan ditampilkan kepada pengguna dalam bentuk yang dapat dibaca seperti grafik, tabel, file vektor, audio, video, dokumen, dll. Output ini dapat disimpan dan diproses lebih lanjut dalam siklus data processing berikutnya.

• Langkah 6 : Storage

Langkah terakhir dari siklus data processing adalah penyimpanan, di mana data dan metadata disimpan untuk penggunaan lebih lanjut.

Proses ini memungkinkan untu akses secara cepat dan pengambilan informasi kapan pun diperlukan, dan juga memungkinkannya untuk digunakan sebagai input dalam siklus data processing berikutnya secara langsung.

Tipe Data Processing

Ada berbagai jenis data processing berdasarkan sumber data dan langkah-langkah yang diambil oleh unit pemrosesan untuk menghasilkan output. Tidak ada metode dengan istilah “one size (must) fit all” yang cocok untuk dapat digunakan dalam memproses data mentah. Berikut tipe data processing yaitu :

Metode Data Processing

Ada tiga metode dalam Data Processing yaitu :

• Manual Data Processing

Dalam metode pemrosesan data ini, data diproses secara manual. Seluruh proses pengumpulan data, pemfilteran, penyortiran, penghitungan, dan operasi logis lainnya dilakukan dengan intervensi manusia tanpa menggunakan perangkat elektronik atau perangkat lunak otomatisasi lainnya.

Metode ini adalah metode berbiaya rendah dan membutuhkan sedikit atau tanpa alat, namun menghasilkan kesalahan tinggi, biaya tenaga kerja yang tinggi dan banyak waktu.

• Mechanical Data Processing

Data diproses secara mekanis melalui penggunaan perangkat dan mesin. Metode ini dapat mencakup perangkat sederhana seperti kalkulator, mesin ketik, percetakan, dan lain-lain. Operasi pemrosesan data sederhana dapat dicapai dengan metode ini.

Metode ini memiliki kesalahan yang jauh lebih rendah daripada pemrosesan data manual, tetapi dengan terjadinya peningkatan data telah membuat metode ini menjadi lebih kompleks dan sulit.

• Electronic Data Processing

Data diproses dengan teknologi modern menggunakan perangkat lunak dan program pemrosesan data. Serangkaian instruksi diberikan kepada perangkat lunak untuk memproses data dan menghasilkan output. Metode ini adalah yang paling mahal tetapi memberikan kecepatan pemrosesan tercepat dengan keandalan dan akurasi output tertinggi.

Contoh Data Processing

Data processing telah terjadi dalam kehidupan sehari-hari namun apakah kita mungkin menyadarinya atau tidak. Berikut adalah beberapa contoh data processing di kehidupan sehari-hari:

• Software stock trading yang mengonversi jutaan data saham menjadi grafik sederhana.
• Perusahaan e-commerce menggunakan riwayat pencarian pelanggan untuk merekomendasikan produk serupa.
• Perusahaan digital marketing menggunakan data demografis orang untuk menyusun strategi kampanye dengan lokasi yang spesifik.
• Jenis mobil self-driving menggunakan data real-time dari sensor untuk mendeteksi apakah ada pejalan kaki dan mobil lain di jalan.