Apa itu Siklus Pemrosesan Data? Pengertian & Tahapannya!

Pada saat ini, seiring dengan berkembangnya teknologi yang semakin canggih, data berperan penting dalam aspek kehidupan manusia, mulai dari kehidupan pribadi hingga profesional.

Pada perusahaan, data berperan penting dalam memberikan informasi yang tepat mengenai strategi bisnis perusahaan kedepannya. Oleh sebab itu, seorang data analyst harus melakukan pemrosesan data yang benar dan akurat.

Mungkin Sobat MinDi bertanya-tanya mengenai bagaimana data mentah yang dikumpulkan bisa diolah menjadi informasi yang berguna? Nah, semua itu terjadi melalui teknologi yang disebut dengan siklus pemrosesan data. 

Lantas apa saja siklus pemrosesan data yang benar? Apa saja tahapan pemrosesan data yang benar dan akurat? Yuk simak penjelasan lengkapnya pada artikel ini.

Apa itu Siklus Pemrosesan Data?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai siklus pemrosesan data yang benar, pertama-tama yuk pahami dulu apa itu siklus pemrosesan data melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dilansir dari Planning Talk, Siklus pemrosesan data adalah serangkaian langkah atau operasi yang dilakukan untuk mengolah data, yaitu mengubah data mentah menjadi bentuk yang dapat digunakan. 

Siklus pemrosesan data yang benar melibatkan berbagai metode pemrosesan data yang diterapkan untuk mencapai hasil akhir berupa informasi yang berguna.

Siklus pemrosesan data yang benar mencakup beberapa tahapan penting yang harus dijalankan dengan cermat untuk memastikan data mentah diubah menjadi informasi yang akurat dan berguna. 

Tahapan Siklus Pemrosesan Data

Dikutip dari intone network, terdapat tiga tahapan siklus pemrosesan data yang perlu Sobat MinDi perhatikan dan pahami. Lantas apa saja tahapan siklus pemrosesan data tersebut?

1. Input Data

Tahap pertama dalam siklus pemrosesan data adalah input data, di mana data mentah dikumpulkan dan dimasukkan ke dalam sistem pemrosesan. 

Data ini bisa berasal dari berbagai sumber seperti survei, sensor, transaksi, atau perangkat input seperti keyboard dan scanner. Proses input memastikan bahwa data yang diperlukan untuk analisis tersedia dalam format yang dapat diproses. 

Pada tahap ini, penting untuk memastikan bahwa data yang dimasukkan akurat dan lengkap, karena kesalahan pada tahap ini dapat mempengaruhi hasil akhir.

2. Pemrosesan Data

Setelah data dimasukkan, tahap berikutnya adalah pemrosesan data. Pada tahap ini, data mentah diolah menggunakan berbagai metode dan teknik untuk mengubahnya menjadi informasi yang berguna. 

Proses ini dapat melibatkan langkah-langkah seperti penyortiran, pengelompokan, perhitungan, penyaringan, dan agregasi. Pemrosesan data bisa dilakukan secara manual atau otomatis menggunakan perangkat lunak dan komputer. 

Tahap ini adalah inti dari siklus pemrosesan data, di mana data diubah menjadi bentuk yang dapat dianalisis dan digunakan untuk pengambilan keputusan.

3. Output Data

Tahap terakhir adalah output data, di mana informasi yang telah diproses disajikan kepada pengguna akhir. Output data bisa berupa laporan, grafik, tabel, atau visualisasi lainnya yang memudahkan pengguna untuk memahami dan menganalisis informasi yang disajikan. 

Informasi ini kemudian digunakan untuk membuat keputusan, melakukan analisis lebih lanjut, atau sebagai input untuk proses lain. 

Tahap output memastikan bahwa data yang telah diproses disampaikan dengan cara yang paling efektif dan dapat dimanfaatkan oleh pengguna untuk tujuan yang diinginkan.

Dengan memahami ketiga tahapan siklus pemrosesan data, Sobat MinDi dapat memahami proses data mentah diubah menjadi informasi yang berguna melalui serangkaian tahapan yang terstruktur dan sistematis.

Bagaimana Langkah Siklus Pemrosesan Data yang Benar?

Dalam menjalankan 3 tahapan siklus pemrosesan data tersebut, terdapat beberapa langkah atau step yang perlu dilakukan agar tahapan siklus pemrosesan data tersebut berjalan dengan lancar.

Dikutip dari simplilearn, terdapat 6 langkah siklus pemrosesan data yang benar dan tepat, yang dapat Sobat MinDi perhatikan berikut ini.

1. Pengumpulan Data (Collection)

Langkah pertama dalam siklus pemrosesan data adalah pengumpulan data. Data dikumpulkan dari berbagai sumber seperti survei, sensor, transaksi, dan catatan lainnya. 

Sumber data dapat berupa data internal perusahaan atau data eksternal dari pihak ketiga. Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan akurat, relevan, dan representatif untuk tujuan analisis.

2. Persiapan Data (Preparation)

Setelah data dikumpulkan, tahap berikutnya adalah persiapan data. Data mentah sering kali mengandung kesalahan, duplikasi, atau format yang tidak konsisten. Pada tahap ini, data dibersihkan dan diorganisir agar siap untuk diproses. 

Langkah-langkah persiapan data dapat mencakup validasi, normalisasi, transformasi, dan penghapusan data yang tidak relevan atau duplikat. Tujuannya untuk memastikan bahwa data berada dalam kondisi optimal untuk pemrosesan lebih lanjut.

3. Input Data 

Tahap input melibatkan memasukkan data yang telah dipersiapkan ke dalam sistem pemrosesan. Data ini bisa dimasukkan secara manual melalui keyboard atau secara otomatis melalui perangkat input seperti scanner atau perangkat lunak khusus. 

Pada tahap ini, data disusun dan diformat agar sesuai dengan kebutuhan sistem pemrosesan, memastikan bahwa semua data yang diperlukan tersedia dan siap untuk diolah.

4. Pemrosesan Data (Data Processing)

Setelah data dimasukkan, tahap pemrosesan data dilakukan. Pada tahap ini, data mentah diolah melalui berbagai metode seperti perhitungan, pengelompokan, penyortiran, penyaringan, dan agregasi. 

Pemrosesan data dapat dilakukan secara manual atau otomatis menggunakan perangkat lunak dan algoritma yang dirancang khusus untuk mengolah data. Tahap ini adalah inti dari siklus pemrosesan data, di mana data diubah menjadi informasi yang berguna.

5. Output Data (Output)

Tahap output melibatkan penyajian informasi yang telah diproses kepada pengguna akhir. Informasi ini dapat disajikan dalam berbagai bentuk seperti laporan, grafik, tabel, atau visualisasi lainnya yang memudahkan pengguna untuk memahami dan menganalisis informasi yang disajikan. 

Output data harus disampaikan dengan cara yang jelas dan informatif, sehingga pengguna dapat mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi tersebut.

6. Penyimpanan Data (Storage)

Langkah terakhir dalam siklus pemrosesan data adalah penyimpanan data. Informasi yang telah diproses disimpan untuk digunakan di masa mendatang. Penyimpanan data dapat dilakukan di berbagai media seperti hard drive, server, atau cloud storage. 

Penyimpanan yang baik memastikan bahwa data dapat diakses dengan mudah dan aman ketika dibutuhkan untuk analisis lebih lanjut atau sebagai referensi. Penyimpanan data juga penting untuk tujuan pemulihan bencana dan memastikan kontinuitas operasional.

Dengan mengikuti keenam langkah ini, perusahaan dapat memastikan bahwa data diolah secara efisien dan akurat, sehingga menghasilkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Baca Juga: Data Warehouse & Data Mining: Pengertian & Perbedaannya

Tips Melakukan Siklus Pemrosesan Data yang Benar

Sobat MinDi ingin mulai melakukan tahapan pemrosesan data perusahaan? Belum tahu bagaimana cara melakukan siklus pemrosesan data yang benar? Yuk simak tips dari MinDi berikut ini.

1. Kumpulkan Data yang Berkualitas

Pastikan data yang kamu kumpulkan akurat, relevan, dan lengkap. Data yang baik adalah pondasi dari seluruh proses. 

Jadi, pastikan Sobat MinDi mengambil data dari sumber yang terpercaya dan valid, serta mengecek kembali untuk memastikan tidak ada yang terlewat atau salah.

2. Bersihkan dan Siapkan Data dengan Teliti

Setelah mengumpulkan data, langkah selanjutnya adalah membersihkannya dari kesalahan, duplikasi, atau informasi yang tidak relevan. Data yang bersih dan rapi akan lebih mudah dan cepat diproses. 

Luangkan waktu untuk memeriksa dan mengatur data sehingga siap untuk tahap pemrosesan. Ini akan menghemat banyak waktu dan mencegah masalah di kemudian hari.

3. Simpan Data dengan Aman dan Terorganisir

Setelah data diproses dan dihasilkan informasi yang berguna, pastikan untuk menyimpannya dengan aman dan terorganisir. 

Gunakan metode penyimpanan yang tepat, dan pastikan untuk melakukan backup secara rutin. Penyimpanan yang baik akan memudahkan kamu menemukan dan menggunakan data lagi di kemudian hari.

Dengan mengikuti tiga tips ini, Sobat MinDi bisa memastikan siklus pemrosesan data berjalan dengan benar dan efisien. Semoga tips ini membantu!

Baca Juga: Data Modelling Adalah: Definisi, Fungsi, Jenis & Langkahnya

Ingin Tahu Lebih Lanjut tentang Siklus Pemrosesan Data? Yuk Ikut Bootcamp Dibimbing.id!

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai siklus pemrosesan data yang benar. Jika Sobat MinDi seorang data engineer atau data analyst, memahami siklus pemrosesan data merupakan hal yang wajib.

Siklus pemrosesan data yang benar adalah memastikan data mentah diubah menjadi informasi yang berguna melalui langkah-langkah terstruktur seperti pengumpulan, persiapan, pemrosesan, output, dan penyimpanan yang efisien.

Ingin belajar siklus pemrosesan data yang benar? Tertarik switch career sebagai data engineer profesional?

Yuk ikuti bootcamp data engineering dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi web developer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang data engineering sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What Is Data Processing: Cycle, Types, Methods, Steps and Examples - Buka
2. Understanding the Stages of the Data Processing Cycle: A Comprehensive Guide - Buka
3. Data Processing Cycle | Definition, Stages, Use & Examples - Buka