8 Siklus Pengolahan Data, Tipe, dan Contohnya, Lengkap!

Warga Bimbingan pernah merasa tenggelam dalam lautan data, bingung harus mulai dari mana? Siklus pengolahan data sebenarnya adalah kunci utama untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. 

Di artikel ini, MinDi akan membahas 8 siklus pengolahan data, tipe siklus, sampai contohnya dalam kehidupan nyata, semuanya ada. 

Siapkan camilanmu dan yuk, kita mulai simak artikel ini untuk menuju pemahaman data yang lebih mendalam.

Apa itu Siklus Pengolahan Data?

Siklus pengolahan data adalah rangkaian langkah sistematis untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat. 

Dalam siklus pengolahan data, data dikumpulkan, disaring, diolah, dianalisis, hingga akhirnya disajikan dalam bentuk informasi yang mudah dimengerti dan siap digunakan untuk pengambilan keputusan. 

Siklus ini memastikan data tidak hanya numpang lewat, tapi benar-benar memberikan wawasan berharga!

8 Siklus Pengolahan Data

Sumber: Freepik

Setelah Warga Bimbingan memahami apa itu siklus pengolahan data, sekarang saatnya menyelami tiap tahapannya, satu per satu.

Setiap tahap berperan penting dalam memastikan data tak hanya menumpuk, tetapi juga benar-benar bermanfaat dan mudah dimengerti. Yuk, lihat apa saja yang terjadi dalam 8 siklus pengolahan data!

1. Mengumpulkan Data

Tahap pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Bisa berupa survei, wawancara, atau data otomatis dari sensor. Semakin lengkap dan relevan datanya, semakin mantap hasil akhirnya.

2. Menyiapkan Data

Setelah dikumpulkan, data butuh persiapan agar siap olah, seperti membersihkan sayuran sebelum dimasak. 

Proses ini melibatkan pengecekan kelengkapan, penanganan data hilang, dan pengorganisasian awal. Persiapan yang baik adalah kunci untuk pengolahan yang lancar!

3. Mensintesiskan Data

Data digabungkan dan diformat agar selaras, memungkinkan perbandingan atau analisis. Dengan menyintesiskan data, kamu bisa melihat pola atau tren awal yang mulai terbentuk.

4. Menginput Data

Di sinilah data mulai dimasukkan ke dalam sistem untuk diolah lebih lanjut. Data bisa diinput ke perangkat lunak, database, atau alat analisis tertentu. Proses ini memastikan data siap diolah dalam tahap berikutnya.

5. Memproses Data

Saatnya memasak! Data diolah melalui algoritma atau perhitungan tertentu untuk mengubahnya menjadi informasi berguna. Hasilnya adalah data yang lebih bersih, rapi, dan siap dianalisis atau disajikan.

6. Mempublikasi Data

Setelah diproses, data siap “dipamerkan” dalam bentuk laporan, grafik, atau dashboard. Tahap ini membuat data yang tadinya mentah menjadi lebih menarik dan mudah dipahami orang lain. 

Penyajian yang baik bisa membantu orang lain menangkap informasi dengan cepat.

7. Menyimpan Data

Data yang sudah jadi disimpan dengan aman untuk digunakan lagi di masa mendatang. 

Penyimpanan yang teratur memudahkan akses kembali saat dibutuhkan. Keamanan juga penting, agar data terhindar dari risiko hilang atau diakses tanpa izin.

8. Membersihkan Data

Terakhir, jangan lupa membersihkan data dari informasi yang tidak relevan atau usang. Proses ini menjaga kualitas dan akurasi data agar tetap bermanfaat. 

Data yang bersih memudahkan analisis lebih lanjut dan menghindari kebingungan di masa depan.

Baca Juga: Apa Itu Data Cleansing? Definisi, Manfaat, Langkah & Contoh

Tipe Pengolahan Data

Sumber: Freepik

Sekarang, setelah memahami siklus pengolahan data, MinDi akan lanjut ke berbagai tipe pengolahan data yang digunakan sesuai kebutuhan.

Masing-masing tipe pengolahan ini punya keunikan sendiri dalam mengelola data. Yuk Warga Bimbingan, simak apa saja tipe pengolahan data!

1. Batch Processing

Batch Processing adalah pengolahan data dalam kelompok besar atau batch, biasanya dijalankan pada waktu tertentu. 

Proses ini mirip seperti menumpuk pekerjaan lalu mengerjakannya sekaligus, cocok untuk data dalam jumlah banyak yang tidak perlu segera diproses. 

Contohnya, perusahaan bisa menjalankan batch processing untuk laporan penjualan harian di akhir hari.

2. Real-time Processing

Real-time Processing memproses data seketika saat data diterima, memungkinkan hasil instan. 

Seperti layanan antar makanan yang langsung memberi notifikasi saat pesanan diterima, tipe ini digunakan ketika informasi harus cepat tersedia.

Contohnya, transaksi bank yang perlu segera diperbarui agar saldo tetap akurat.

3. Online Processing

Online Processing mirip real-time, tetapi fokus pada transaksi langsung yang terjadi melalui jaringan online. 

Ibarat belanja online yang langsung mengurangi stok saat pesanan masuk, proses ini mengutamakan akses langsung ke data. Cocok untuk aplikasi e-commerce atau sistem reservasi.

4. Multiprocessing

Multiprocessing melibatkan beberapa prosesor yang bekerja bersama-sama untuk memproses data lebih cepat. 

Seperti tim kerja yang menyelesaikan proyek besar dengan berbagi tugas, tipe ini mempercepat pengolahan data besar atau kompleks. Ideal untuk pemrosesan data skala besar yang butuh efisiensi tinggi, seperti dalam analisis ilmiah.

5. Time-sharing

Time-sharing memungkinkan beberapa pengguna mengakses sistem secara bersamaan dengan membagi waktu pemrosesan. 

Ibarat satu laptop yang dipakai bergantian dalam satu keluarga, teknik ini cocok untuk lingkungan di mana banyak pengguna mengakses data secara bergantian. 

Biasanya digunakan dalam lingkungan komputasi yang mendukung multi-user, seperti sistem manajemen kantor.

Contoh Pengolahan Data

Setelah mengenal siklus dan tipe pengolahan data, saatnya Warga Bimbingan melihat contoh-contoh pengaplikasian pengolahan data dalam kehidupan nyata.

Setiap contoh menunjukkan bagaimana data yang tadinya tidak bermakna bisa diubah menjadi informasi penting yang memengaruhi keputusan sehari-hari. Yuk, simak 3 contohnya!

1. Pengolahan Data Penjualan Supermarket

Di supermarket, data penjualan dicatat setiap hari: produk yang terjual, stok yang tersisa, dan pola belanja pelanggan.

Semua data ini diolah dalam batch pada akhir hari untuk menghasilkan laporan harian dan menganalisis tren penjualan. 

Dari sini, manajer bisa menentukan produk yang perlu ditambah stoknya atau menyusun promosi sesuai dengan pola belanja pelanggan.

2. Navigasi GPS

Saat kamu menggunakan aplikasi GPS, data lokasi dan lalu lintas diproses secara real-time untuk memberikan rute tercepat. 

Sistem ini mengolah data dari banyak pengguna sekaligus untuk memetakan kondisi lalu lintas terkini dan memberi saran rute terbaik. 

Jadi, setiap keputusan yang diambil aplikasi navigasi dibuat seketika berdasarkan data yang terus diperbarui.

3. Sistem Pemesanan Tiket Pesawat

Dalam pemesanan tiket pesawat secara online, data ketersediaan kursi, jadwal penerbangan, dan harga tiket diolah dalam online processing.

Begitu kamu memilih kursi, data langsung diperbarui untuk memastikan tidak ada kursi yang terjual ganda. Proses ini memastikan semua calon penumpang mendapat informasi yang akurat dan up-to-date.

Baca Juga: Data Cleaning: Arti, Manfaat, dan Cara Melakukannya

Siap Melakukan Pengolahan Data yang Efektif?

Warga Bimbingan sekarang sudah paham teori siklus pengolahan data nih. Siap terjun langsung dalam pengolahan data yang efektif? Yuk, gabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id!

Bersama mentor-mentor berpengalaman, kamu akan belajar dengan silabus terlengkap yang sudah disusun sesuai kebutuhan industri. 

Di bootcamp ini, kamu juga bakal praktek langsung untuk mengisi portfolio, bebas mengulang kelas gratis, dan punya kesempatan kerja tinggi. Bahkan, 90% alumni telah sukses bekerja di bidang data.

Selain itu, dibimbing.id juga punya lebih dari 700+ hiring partner untuk penyaluran kerja, memastikan peluang kariermu terbuka lebar. 

Punya pertanyaan tentang pengolahan data, cara memulai, atau prospek karier di bidang ini? konsultasi gratis di sini. Bersama dibimbing.id pasti siap untuk #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. What Is Data Processing: Cycle, Types, Methods, Steps and Examples [Buka]