Pengertian Pengolahan Data

Apa itu pengolahan data? Pengolahan data adalah konversi data menjadi bentuk yang dapat digunakan dan diinginkan. Konversi atau “pengolahan” ini dilakukan menggunakan urutan operasi yang telah ditentukan baik secara manual atau otomatis.

Sebagian besar proses dilakukan dengan menggunakan komputer dan dengan dilakukan secara otomatis.

Data output dapat diperoleh dalam berbagai bentuk seperti gambar, grafik, tabel, file vektor, audio, grafik atau format lain yang diinginkan tergantung pada perangkat lunak atau metode pemrosesan data yang digunakan.

Ketika data di proses dengan sendirinya maka pengolahan data tersebut disebut sebagai pengolahan data otomatis.

Pemrosesan manual sangat memakan waktu dan mengharuskan kita melibatkan banyak orang untuk melakukannya, Ini bukanlah cara yang efektif, apalagi ketika kita memiliki data dalam jumlah yang sangat besar.

Saat ini orang-orang industri sangat bergantung kepada penggunaan software yang kuat dan efisien untuk membantu mereka melakukan pengolahan semua data tersebut.

Dengan pengolahan data yang tepat, semakin banyak informasi yang dapat disortir untuk mendapatkan perkiraan yang lebih jelas tentang materi dan memiliki pemahaman yang lebih baik tentangnya.

 

Fokus Pengolahan Data

untuk mendapatkan hasil yang terbaik kita harus memiliki wawasan tentang data yang dikumpulkan dan bagaimana cara mengaplikasikannya adalah aspek yang sangat penting dalam pengolahan data. misalnya saja data yang berkaitan dengan teknologi keuangan di mana data transaksi dan rincian pembayaran harus disimpan dengan baik agar mudah diakses oleh pelanggan serta pejabat perusahaan sesuai kebutuhan. dan data tersebut juga bisa digunakan untuk memprediksi berbagai macam hal yang diperlukan perusahaan.

Salah satu aspek penting dari ini adalah untuk memastikan bahwa wawasan yang terbentuk disimpan untuk masa depan dan digunakan bersama untuk menghemat daya dan waktu komputasi.

Dasar-dasar pengolahan data & bagaimana data diproses

Pengolahan data bisa dilakukan di semua hal yang menghasilkan data. Data yang sudah dikumpulkan ini akan disimpan, disortir, diproses, dianalisis, dan disajikan. Proses lengkap ini dibagi menjadi 6 tahap primer sederhana yaitu:

a.       Data collection

2. Storage of data
3. Sorting of data
4. Processing of data
5. Data analysis
6. Data presentation and conclusions

Setelah data dikumpulkan, kebutuhan untuk memasukan data muncul dengan tujuan untuk menyimpan data. Penyimpanan data dapat dilakukan dalam bentuk fisik dengan menggunakan kertas, notebook atau dalam bentuk fisik lainnya.

Seiring dengan perkembangan industri yang menggunakan komputer, Big Data & Data Mining pengumpulan data dengan jumlah yang sangat besar dan melakukan beberapa operasi tertentu maka data lebih baik disimpan dalam bentuk digital.

Memiliki data dalam bentuk digital memungkinkan pengguna untuk melakukan operasi dengan skala yang besar dalam waktu singkat dan bisa dilakukan konversi ke berbagai jenis. Dengan demikian pengguna dapat memilih output yang paling sesuai dengan kebutuhan.

Data harian umum dan nonkompleks dapat disimpan sebagai file teks, tabel, atau kombinasi keduanya dalam Microsoft Excel atau perangkat lunak serupa.

Ketika tugas menjadi kompleks yang memerlukan melakukan operasi khusus, mereka memerlukan alat pengolah data yang berbeda dan perangkat lunak yang dimaksudkan untuk memenuhi kebutuhan khusus.

Menyimpan, menyortir, memfilter, dan memproses data dapat dilakukan dengan perangkat lunak tunggal atau kombinasi perangkat lunak mana saja yang layak dan diperlukan.

Berbagai jenis file output pengolahan data

• plain text- Ini merupakan formulir paling sederhana dalam pemrosesan data. Sebagian besar file-file ini dapat dibaca pengguna dan lebih mudah untuk dipaham. Data dengan tipe seperti Ini bisa diekspor sebagai file notepad atau WordPad.
• Tabel / spreadsheet– Format file ini paling cocok untuk data numerik. Memiliki digit dalam baris dan kolom memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai operasi seperti pemfilteran dan pengurutan dalam urutan naik / turun untuk membuatnya mudah dipahami dan digunakan.
• Chart & Graph– Opsi untuk mendapatkan output dalam bentuk grafik dan grafik sangat mudah dan sekarang membentuk fitur standar di sebagian besar perangkat lunak. Opsi ini bermanfaat ketika berhadapan dengan nilai numerik yang mencerminkan tren dan pertumbuhan / penurunan. Meskipun ada banyak grafik dan grafik yang tersedia untuk mencocokkan beragam persyaratan, ada situasi ketika ada kebutuhan untuk memiliki opsi yang ditentukan pengguna.
• Maps/vector atau file gambar– Ketika berhadapan dengan data spasial, pilihan untuk mengekspor data yang diproses ke dalam peta, file vektor dan gambar sangat bermanfaat. Memiliki informasi tentang peta sangat bermanfaat bagi perencana kota yang mengerjakan berbagai jenis peta.
• Format lain / file mentah– Ini adalah format file khusus perangkat lunak yang dapat digunakan dan diproses oleh perangkat lunak khusus. File-file keluaran ini mungkin bukan produk lengkap dan memerlukan pemrosesan lebih lanjut.

Metode pengolahan Data

a.       Manual Processing-Dalam metode ini data diproses secara manual tanpa menggunakan mesin, alat, atau perangkat elektronik.

2. Mechanic Processing–Ini dilakukan dengan menggunakan perangkat mekanis atau perangkat elektronik yang sangat sederhana seperti kalkulator dan mesin ketik.
3. Electronic processing–Ini adalah teknik modern memproses data. Pemrosesan data elektronik adalah metode tercepat dan terbaik yang tersedia dengan keandalan dan akurasi tertinggi. Teknologi yang digunakan adalah yang terbaru karena metode ini menggunakan komputer dan digunakan di sebagian besar agensi. Penggunaan perangkat lunak merupakan bagian integral dari jenis ini. Data diproses melalui komputer; Data dan set instruksi diberikan ke komputer sebagai input, dan komputer secara otomatis memproses data sesuai dengan set instruksi yang diberikan.

Jenis pengolahan berdasarkan proses / langkah yang dilakukan

Ada berbagai jenis pemrosesan data, beberapa jenis nya adalah sebagai berikut:

a.       Batch Processing

2. Real-time processing
3. Online Processing
4. Multiprocessing
5. Time-sharing

Mengapa pengolahan data diperlukan?

• Sangat sulit untuk mengerjakan data mentah. Karena setiap bit informasi yang diberikan mungkin tidak bermanfaat sama sekali bahi kita. Maka dari itu kita perlu memfilter setiap konten agar relevan oleh sebab itu kita perlu melakukan data cleaning.
• kita tidak dapat setiap saat merujuk pada tumpukan besar data mentah dan memilih informasi relevan yang anda cari.
• Pemrosesan data akan membantu anda mengatur konten yang difilter ke dalam bentuk yang dihomogenisasi sehingga anda dapat dengan mudah mencocokkan angka-angka besar itu dan kapan pun Anda perlu melakukannya.
• Ini akan memudahkan Anda untuk mencari informasi yang relevan dan juga membuat pekerjaan Anda mudah.
• Ini bahkan akan membuat seluruh prosedur ini lebih hemat biaya juga. Dengan mengatur angka-angka besar ke dalam tabel yang terstruktur dengan baik menyelamatkan Anda dari risiko kehilangan informasi penting Anda.
• Ini juga memudahkan Anda untuk memodifikasi dan mengedit data yang diproses. Anda hanya perlu mencari sel yang sama dan menerapkan aturan yang sama untuk semua sel yang ingin Anda modifikasi.
• Pemrosesan data sangat penting sebelum Anda mulai melakukan data mining. Ini mengurangi biaya Anda melakukan semua dokumen yang diperlukan untuk memproses seluruh informasi dan menyaring semua konten yang relevan secara manual.
• Ini meningkatkan kinerja keseluruhan perusahaan mana pun karena mengesampingkan langkah-langkah yang tidak perlu yang dapat menghambat seluruh proses pemrosesan data.

Kenapa pengolahan data penting

Saat ini semakin banyak data yang dikumpulkan untuk keperluan akademik, penelitian ilmiah, penggunaan pribadi & pribadi, penggunaan institusional, penggunaan komersial.

Data yang dikumpulkan ini perlu disimpan, disortir, difilter, dianalisis, dan disajikan dan bahkan memerlukan transfer data agar dapat digunakan.

Proses ini bisa sederhana atau kompleks tergantung pada skala di mana pengumpulan data dilakukan dan kompleksitas hasil yang diperlukan untuk diperoleh.

Waktu yang digunakan untuk mendapatkan hasil yang diinginkan tergantung pada operasi yang perlu dilakukan pada data yang dikumpulkan dan pada sifat dari file output yang diperlukan untuk diperoleh. Masalah ini menjadi lebih tajam ketika berhadapan dengan volume data yang sangat besar seperti yang dikumpulkan oleh perusahaan multinasional tentang penggunanya, penjualan, produksi, dll. Layanan dan perusahaan yang berurusan dengan informasi pribadi dan informasi sensitif lainnya harus berhati-hati tentang perlindungan data.

Kebutuhan untuk pemrosesan menjadi semakin penting dalam kasus-kasus seperti itu. Dalam kasus seperti itu, data mining dan pengelolaan data ikut bermain tanpanya hasil optimal tidak dapat diperoleh. Setiap tahap mulai dari pengumpulan data hingga presentasi memiliki efek langsung pada output dan kegunaan dari data yang diproses. Berbagi dataset dengan pihak ketiga harus dilakukan dengan hati-hati dan sesuai dengan perjanjian tertulis & perjanjian layanan. Ini mencegah pencurian data, penyalahgunaan, dan kehilangan data.

Data apa saja yang bisa diproses?

Data dalam bentuk apapun bisa dijadikan sebagai bahan yang bisa diperoses. Data ini dapat dikategorikan sebagai informasi pribadi, transaksi keuangan, kredit pajak, rincian perbankan, data komputasi, gambar, dan hampir semua hal yang dapat Anda pikirkan. lama pemrosesan yang diperlukan akan tergantung pada pemrosesan khusus yang dibutuhkan data. Selanjutnya akan tergantung pada output yang Anda butuhkan. Dengan meningkatnya permintaan dan persyaratan untuk layanan tersebut, pasar kompetitif untuk layanan data telah muncul.

Alat yang digunakan untuk mengolah data

1. Alat Survei– SURVEI MONKEY, dll. Alat perangkat lunak yang membantu kami dalam mengatur survei yang diuraikan dengan mudah untuk membantu kami mengumpulkan konten yang relevan dari orang yang tepat.
2. Alat Statistik – SAS (SISTEM ANALISIS STATISTIK) dll adalah alat penghitungan statistik yang membantu dalam merencanakan grafik dan grafik besar untuk membantu kita mempelajari pola tertentu yang relevan dan dengan demikian melakukan perbandingan yang efektif dan menarik kesimpulan yang tepat.
3. Alat Perhitungan dan Analisis– EXCEL dan CALC, dll. Adalah perangkat lunak matematika yang membantu dalam menerapkan formula yang relevan untuk memproses seluruh data.
4. Database management system– Microsoft ACCESS dan BASE, dll. Adalah alat yang membantu kita mengelola sejumlah besar data yang jika tidak menjadi terlalu membosankan untuk dijaga atau dirujuk sebagai dan ketika kita perlu melakukannya.

Demikian artikel ini semoga bisa membuat anda menyadari pentingnya manajemen data yang efektif.