Pengolahan Data: Pengertian, Tujuan, Teknik, Metode, dan Siklusnya

Pengolahan data adalah salah satu aspek penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi yang ingin berkembang dan mencapai tujuannya. Tanpa pengolahan data, organisasi akan kesulitan untuk mengakses data yang dapat berguna untuk meningkatkan daya saingnya dan memberikan wawasan yang penting. Itulah mengapa sangat penting bagi setiap organisasi untuk memahami perlunya memproses semua data mereka, dan bagaimana melakukannya.

Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari mengenai pengolahan data secara lebih mendalam, mulai dari teknik, metode, siklus, hingga contohnya. Namun sebelum itu, kamu harus mengetahui apa yang dimaksud dengan pengolahan data terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Apa Itu Pengolahan Data?

Pengolahan data adalah proses yang mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dan mudah diterima. Data mentah biasanya berupa angka atau catatan yang tidak memiliki arti bagi pengguna, sehingga membutuhkan proses pengolahan untuk mengubahnya menjadi informasi berguna menggunakan teknik dan metode tertentu.

Biasanya, pengolahan data dilakukan oleh ilmuwan data atau tim ilmuwan data, dan harus dilakukan dengan benar agar tidak memengaruhi produk akhir atau keluaran data secara negatif. Proses pengolahan data dimulai dengan data dalam bentuk mentahnya dan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dibaca (grafik, dokumen, dll.), memberikannya bentuk dan konteks yang diperlukan untuk ditafsirkan oleh komputer dan digunakan oleh karyawan di seluruh organisasi.

Istilah "Pengolahan Data", atau “Pemrosesan Data”, dan “Data Processing” (DP) di dalam bahasa Inggris juga sering digunakan untuk merujuk ke departemen dalam organisasi yang bertanggung jawab atas pengoperasian program pengolahan data.

Baca Juga: Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif

Apa Saja Tujuan Pengolahan Data?

Pengolahan data adalah salah satu hal penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi. Berikut ini adalah beberapa tujuan pengolahan data.

1. Mengubah Data Mentah Menjadi Informasi

Tujuan utama dari pengolahan data adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna bagi pengguna. Data mentah yang telah dikumpulkan tidak akan berguna jika tidak diolah terlebih dahulu; data-data tersebut hanya akan menjadi angka-angka atau catatan yang tidak memiliki arti jika tidak diolah.

2. Mempermudah Pengambilan Keputusan

Data mentah yang telah diolah menjadi informasi berguna dapat membantu mempermudah pengambilan keputusan bagi pengguna. Informasi yang jelas dan mudah dipahami membuat proses pengambilan keputusan lebih cepat dan efisien.

3. Menyediakan Data yang Akurat dan Valid

Melalui proses pengolahan data, seluruh data mentah yang sudah dikumpulkan akan diolah dan disaring untuk memastikan bahwa data yang disediakan adalah akurat dan valid. Ini merupakan hal yang sangat penting ketika hendak membuat keputusan bisnis yang diambil berdasarkan data.

4. Mengurangi Biaya dan Waktu

Pengolahan data menggunakan teknik dan metode yang efisien dapat membantu mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan dan menganalisa data. Ini dapat membantu membuat proses bisnis menjadi lebih efisien dan efektif.

5. Membuat Data Lebih Mudah Dikelola dan Diolah Kembali

Data yang telah diolah menjadi informasi berguna dapat membuat data-data tersebut menjadi lebih mudah dikelola dan diolah kembali untuk keperluan selanjutnya. Ini dapat membantu memastikan bahwa data dapat digunakan dengan baik untuk waktu yang lama.

Baca Juga: Manajemen Data: Pengertian, Contoh, Serta Tujuannya dalam Perkembangan Bisnis

Apa Saja Teknik Pengolahan Data?

Ada banyak sekali teknik yang dapat kamu lakukan untuk mengolah data. Berikut ini adalah beberapa metode pengolahan data yang paling umum dilakukan.

1. Batch Processing

Teknik ini melibatkan pengolahan data secara berkala atau sekaligus dalam "batch" atau kelompok besar. Proses pengolahan data dilakukan pada data yang terkumpul dan tidak dilakukan secara real-time. Batch processing sering digunakan untuk tugas-tugas pemrosesan yang besar dan kompleks seperti laporan bulanan atau pemrosesan gaji.

2. Real-time Processing

Teknik ini melibatkan pengolahan data secara real-time, sehingga data dapat diproses dan diterima hasilnya pada saat yang sama. Real-time processing sering digunakan dalam aplikasi-aplikasi yang membutuhkan waktu tanggap cepat seperti sistem transaksi, pemantauan sensori, dan aplikasi permainan.

3. Online Processing

Teknik ini melibatkan pengolahan data secara terus-menerus saat data masuk dan memroses setiap data individu secara terpisah. Online processing sering digunakan dalam sistem yang membutuhkan interaksi real-time antara pengguna dan sistem, seperti aplikasi e-niaga (e-commerce), sistem informasi pelanggan, dan sistem informasi manajemen.

4. Multiprocessing

Teknik ini melibatkan pengolahan data oleh beberapa prosesor atau mesin pada saat yang sama, membagi tugas pemrosesan data menjadi beberapa bagian, dan mengelola setiap bagian dengan prosesor yang berbeda. Multiprocessing dapat meningkatkan efisiensi dan kecepatan pengolahan data, terutama untuk tugas-tugas yang membutuhkan sumber daya besar.

5. Time-sharing

Teknik ini melibatkan pengolahan data dengan mengalokasikan sumber daya komputer dan data dalam slot waktu ke beberapa pengguna secara bersamaan. Time-sharing memungkinkan banyak orang, yang berada di tempat berbeda, untuk menggunakan sistem komputer tertentu pada waktu yang bersamaan.

Baca Juga: Data Analisis untuk Menentukan Langkah Bisnis

Apa Saja Metode Pengolahan Data?

Setidaknya, ada tiga metode pengolahan data yang paling umum digunakan, antara lain:

1. Pengolahan Data Manual

Metode pengolahan data ini ditangani secara manual. Seluruh proses pengumpulan data, pemfilteran, penyortiran, perhitungan, dan operasi logis lainnya semuanya dilakukan dengan campur tangan manusia dan tanpa menggunakan perangkat elektronik atau perangkat lunak otomasi lainnya. Ini adalah metode berbiaya rendah dan membutuhkan sedikit atau tanpa alat, tetapi dapat menghasilkan kesalahan yang tinggi, biaya tenaga kerja yang tinggi, dan banyak waktu serta tugas yang repetitif.

2. Pengolahan Data Mekanis

Dalam metode ini, data diproses secara mekanis melalui penggunaan perangkat dan mesin. Ini dapat mencakup perangkat sederhana seperti kalkulator, mesin tik, mesin cetak, dll. Metode ini dapat digunakan untuk operasi pengolahan data sederhana. Selain itu, metode ini juga memiliki tingkat kesalahan yang jauh lebih sedikit daripada pengolahan data manual, tetapi peningkatan jumlah data membuat metode ini lebih kompleks dan sulit.

3. Pengolahan Data Elektronik

Dalam metode ini, data diproses dengan teknologi modern menggunakan perangkat lunak dan program pengolah data. Satu set instruksi diberikan kepada perangkat lunak untuk memroses data dan kemudian menghasilkan output. Metode ini adalah yang paling mahal tetapi dapat memberikan kecepatan pemrosesan tercepat dengan keandalan dan akurasi keluaran tertinggi.

Baca Juga: Pengantar Visualisasi Data Lanjutan

Apa Saja Contoh Pengolahan Data?

Kamu mungkin tidak terlalu menyadarinya, tetapi pengolahan data sebenarnya terjadi dalam kehidupan kita sehari-hari. Berikut ini adalah beberapa contoh nyata dari pemrosesan data.

• Perangkat lunak perdagangan saham yang mengubah jutaan data saham menjadi grafik sederhana.
• Perusahaan e-niaga menggunakan riwayat pencarian pelanggan untuk merekomendasikan produk.
• Perusahaan pemasaran digital menggunakan data demografis orang untuk menyusun strategi kampanye berdasarkan lokasi.
• Mobil self-driving menggunakan data real-time dari sensor untuk mendeteksi jika ada pejalan kaki dan mobil lain di jalan.

Apa Saja Siklus Pengolahan Data?

Setidaknya, ada tujuh proses yang harus dilalui untuk mengolah data, antara lain:

1. Collection

Siklus ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber seperti survei, transaksi, atau basis data. Data yang dikumpulkan harus akurat, lengkap, dan sesuai dengan tujuan pengolahan data.

2. Preparation

Siklus ini melibatkan pembersihan data dari kekurangan, kesalahan, atau duplikasi. Proses ini penting untuk memastikan bahwa data yang akan diproses berkualitas tinggi dan bisa diandalkan.

3. Transformation

Siklus ini melibatkan pengubahan bentuk data seperti encoding, scaling, atau aggregasi. Proses ini berguna untuk membantu mengubah data menjadi format yang sesuai dengan kebutuhan analisis.

4. Loading

Siklus ini melibatkan pemuatan data ke dalam basis data atau sistem penyimpanan data untuk diproses dan dianalisis. Proses ini harus dilakukan dengan benar agar data tetap akurat dan terjaga.

5. Analysis

Siklus ini melibatkan analisis data untuk mengekstrak informasi yang berguna dan memenuhi tujuan pengolahan data. Analisis yang dilakukan dapat menggunakan teknik statistik, pembelajaran mesin (machine learning), atau teknik lain yang sesuai.

6. Visualization

Siklus ini melibatkan representasi visual dari hasil analisis data, seperti tabel, grafik, atau visualisasi interaktif. Proses ini membantu memvisualisasikan dan memahami hasil analisis dengan mudah.

7. Reporting

Siklus ini melibatkan penyajian hasil analisis dan visualisasi dalam bentuk laporan atau presentasi. Proses ini dapat membantu menyajikan hasil analisis dan visualisasi kepada audiens yang tepat.

Bagaimana, apakah kamu sudah mengerti mengenai pengolahan data setelah membaca tulisan di atas? Jika kamu merasa masih kurang, langsung saja ikuti kursus-kursus mengenai pengolahan data di GreatNusa. Kamu bisa mendapatkan berbagai macam pelajaran dan langsung diajarkan oleh para profesional dan ahli di bidangnya, lho. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!