Data Processing Adalah: Siklus, Metode, dan Penerapan

Data processing adalah proses pengumpulan data mentah dan mentransformasi data tersebut menjadi informasi. Data yang didapatkan dalam bentuk mentah dan belum di proses adalah data yang tidak berguna bagi siapapun. Oleh sebab itu, untuk menjadikan data menjadi bermanfaat, dibutuhkan data processing agar dapat digunakan. Ada beberapa langkah yang dilakukan untuk melakukan data processing. Proses ini dilakukan oleh tim data scientist dan data engineers di dalam perusahaan.

Ketika data mentah berhasil didapatkan, data tersebut akan dikumpulkan, difilter, di urutan, diproses, dianalisa, dan disimpan untuk kemudian di presentasikan dalam format yang sudah di visualisasikan. Data processing adalah hal yang wajib bagi perusahaan untuk menciptakan strategi bisnis dan meningkatkan efisiensi dan efektifitas perusahaan. Data yang sudah diproses wajib di sajikan dalam visual yang mudah dipahami oleh karyawan di seluruh organisasi.

Tahap Data Processing

Sebuah data mentah yang ingin ditransformasi menjadi sebuah informasi harus melalui beberapa tahap yang harus dilalui. Data mentah yang berhasil didapatkan kemudian dimasukkan kedalam proses (CPU) dan kemudian dapat mengeluarkan hasil yang bisa dipahami. Pada umumnya, terdapat enam langkah dalam tahap data processing yang bisa dilakukan.

Collection

Pada tahap ini adalah tahap pengumpulan data-data yang bersifat mentah. Ini adalah tahap awal dari data processing. Setiap data-data mentah yang berhasil dikumpulkan, akan memiliki dampak yang besar ketika berhasil di proses. Karena alasan diatas, data yang dikumpulkan harus diambil dari berbagai sumber yang terpercaya dan akurat.

Sumber data tersebut harus dapat dipastikan sebagai sumber yang valid dan data yang didapat dapat digunakan. Beberapa jenis data mentah yang diambil dapat berupa cookies, angka moneter, web, laporan laba/rugi perusahaan, perilaku customer, dan lainnya.

Preparation

Tahap selanjutnya dalam tahap data processing adalah tahap persiapan atau pembersihan data. Dalam tahap ini, data yang berhasil dikumpulkan akan diurutkan dan kemudian dilakukan pemfilteran data tersebut untuk menghapus data yang tidak diperlukan. Data mentah akan diperiksa untuk dicari kesalahan dan informasi yang tidak akurat dan diubah menjadi format yang cocok.

Format yang cocok maksudnya adalah format yang bisa dipakai untuk kemudian di analisis dan diproses lebih lanjut. Proses ini diperlukan untuk memastikan data yang akan di proses memiliki kualitas tinggi.

Input

Setelah data berhasil dipersiapkan dan dibersihkan, langkah selanjutnya adalah mulai mengkonversi data mentah. Proses konversi ini adalah proses yang mengubah data mentah menjadi format yang dapat dibaca oleh tools dan diteruskan ke unit pemrosesan. Mudahnya proses ini adalah memasukkan data melalui keyboard, barcode scan, ataupun metode input lainnya.

Data Processing

Tahap ini akan mengolah data-data mentah yang sudah di input ke dalam unit pemrosesan untuk diolah kemudian. Dengan menggunakan beberapa metode pemrosesan data memanfaatkan machine learning dan algoritma AI untuk output yang lebih baik.

Output

Data yang berhasil diproses kemudian akan di keluarkan dan ditampilkan kepada user dalam format yang mudah dikonsumsi. Seperti format tabel, grafik, vektor, file, video, audio, dokumen, dan lainnya. Output ini juga dapat disimpan dan diproses lebih lanjut.

Storage

Tahap storage adalah tahap terakhir dimana output yang dihasilkan akan dilakukan penyimpanan. Penyimpanan ini berfungsi agar data-data tersebut dapat digunakan lebih lanjut oleh user lainnya.

Metode Processing

Ada tiga jenis metode untuk data processing yang bisa dipakai. Dimulai dari manual, mechanical, dan electronic data processing.

Manual Data Processing

Dalam metode manual data processing, data yang diproses akan dikerjakan secara manual. Semua proses dimulai dari pengumpulan, pemfilteran, penyortiran, perhitungan, hingga operasi logis data. Proses ini membutuhkan bantuan dari manusia tanpa adanya bantuan dari perangkat elektronik ataupun komputer. Metode ini memakan biaya yang tergolong rendah dan hanya membutuhkan sedikit atau tanpa alat bantuan sama sekali.

Kelemahan dari metode ini adalah metode ini memiliki akurasi yang rendah dan sering membuat kesalahan tinggi. Metode ini juga memakan banyak waktu dan biaya tenaga kerja yang tinggi.

Mechanical Data Processing

Data yang diproses menggunakan metode ini mulai dibantu oleh penggunaan perangkat dan mesin. Perangkat yang digunakan tergolong sederhana seperti kalkulator, mesin ketik, dan lainnya. Operasi pemrosesan data dalam metode ini berguna untuk memproses data yang lebih sederhana. Tingkat dari kesalahan dalam metode ini jauh lebih rendah daripada metode manual. Tapi penggunaan metode ini jauh lebih kompleks.

Electronic Data Processing

Metode pemrosesan data ini memanfaatkan teknologi modern sepert software dan program data processing. Instruksi yang diperlukan akan di input kedalam software untuk kemudian diproses dan dikeluarkan menjadi sebuah informasi. Metode ini memiliki akurasi dan hasil informasi yang lebih akurat, tapi biaya yang dikeluarkan untuk metode ini cukup lah tinggi.

Tipe Data Processing

Data processing memiliki beberapa tipe berdasarkan sumber dari data dan langkah-langkah ketika ingin memproses data. Berikut beberapa tipe data processing yang bisa digunakan

Batch Processing

Proses ini mengumpulkan data mentah dalam jumlah yang besar dan dijadikan menjadi satu batch.

Real-Time Processing

Dalam proses ini, data yang ingin diproses hanya memerlukan waktu yang singkat, bahkan hanya memakan waktu beberapa detik.

Online Processing

Data yang diproses akan masuk secara otomatis ke CPU setelah data tersedia. Pemrosesan data dilakukan secara berkelanjutan.

Multiprocessing

Proses ini memecah data menjadi beberapa frame dan diproses dengan lebih dari satu CPU dalam sistem komputer.

Time-sharing

Sumber daya dan data komputer akan dialokasikan dalam slot waktu secara bersamaan untuk beberapa pengguna secara bersamaan.

Contoh Data Processing

Berikut contoh-contoh dari penggunaan data processing dalam kehidupan sehari-hari.

• Fungsi software dari stock trading yang mengubah jutaan data saham menjadi visual dalam bentuk grafik yang mudah dipahami
• Perusahaan e-commerce memanfaatkan data para target audiens berdasarkan demografis untuk menyusun strategi berdasarkan lokasi.
• Self-driving car menggunakan data real-time yang diterima dari sensor pada mobil untuk mendeteksi keadaan sekitar mobil
• Perusahaan e-commerce menggunakan data dari riwayat pencarian pengguna dan menggunakan data tersebut untuk merekomendasikan produk serupa yang pernah dicari pengguna

Dari penjelasan diatas, data processing sangatlah dibutuhkan bahkan dalam kehidupan sehari-hari. Pemrosesan data mentah menjadi output yang berisikan informasi penting bermanfaat terutama untuk pengambilan keputusan bisnis. Melalui beberapa tahapan yang dilalui ketika melakukan data processing yang bertujuan untuk menghasilkan data yang berguna.

Mulai dari pengumpulan data mentah, mempersiapkan data, memasukkan data, memproses data, mendapatkan hasil dari proses tersebut, hingga penyimpanan. Perlu diperhatikan juga pemilihan cara memproses data tersebut sesuai dengan budget, waktu, dan resource yang dimiliki.Seperti manual data processing, mechanical data processing, dan electronic data processing.

Data processing adalah bagian dari data science karena hal ini sangat dibutuhkan pada perusahaan terutama pada masa globalisasi sekarang.