Pengolahan Data

Pemrosesan data adalah konsep utama dalam teknologi informasi dan manajemen data, karena membantu mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti melalui berbagai model dan teknologi.

Ini mencakup berbagai tahap yang bertujuan untuk mengatur, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan.

Apa yang dimaksud dengan pemrosesan data?

Pemrosesan data adalah serangkaian langkah yang memanipulasi, mengubah, mengatur, dan menganalisis data mentah untuk mengekstrak informasi yang bermakna yang melibatkan informasi unik dan metode untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna dan berharga untuk membuat keputusan yang lebih baik. Pemrosesan data dapat mencakup berbagai kegiatan, mulai dari tugas dasar seperti entri data dan validasi hingga langkah yang lebih maju seperti analisis dan pemodelan data.

Tingkatkan Performa Penjualan hingga 94% dengan Perangkat Lunak Manajemen Komisi Gamified Kami

Bagaimana siklus pemrosesan data?

Siklus pemrosesan data adalah tahapan yang dilalui data mulai dari pengumpulan awal hingga penggunaan dan pembuangan akhir. Siklus ini terdiri dari berbagai tahap pemrosesan data untuk mengubah data yang tidak terorganisir menjadi informasi yang bermakna. Berbagai langkah yang terlibat dalam pemrosesan data adalah sebagai berikut:

Pengumpulan data
Entri data
Pemrosesan data
Menyimpan data
Analisis data
Visualisasi data
Interpretasi data
Pengambilan keputusan
Pelaporan
Umpan balik

Pengumpulan data: Pengumpulan data adalah tahap awal, di mana data yang tidak terstruktur berasal dari berbagai sumber seperti transaksi, survei, interaksi media sosial, dan banyak sumber lainnya. Data yang dikumpulkan harus memiliki akurasi dan kualitas yang dapat menyebar ke seluruh siklus pemrosesan.
Entri data: Setelah data terkumpul, informasi dimasukkan ke dalam sistem untuk diproses lebih lanjut yang dapat dimasukkan secara manual atau metode alternatif lainnya, yang tentunya bergantung pada sumber dan volume data.
Pemrosesan data: data mentah dibersihkan dan diubah menjadi informasi yang berguna, yang meliputi identifikasi dan perbaikan kesalahan, data duplikat, dan nilai yang hilang. Transformasi data meliputi pengubahan data ke dalam format terstruktur, penggabungan atau peringkasan data, dan penghitungan untuk mempersiapkan evaluasi lebih lanjut.
Menyimpan data: Data yang diproses disimpan dalam sistem, gudang data atau sistem penyimpanan lainnya, untuk memastikan pengambilan dan integritas yang mudah. Pilihan teknologi dan arsitektur penyimpanan tergantung pada elemen-elemen seperti volume, frekuensi akses, dan persyaratan khusus.
Analisis data: Analisis data mencakup berbagai teknologi statistik atau komputerisasi untuk mengeksplorasi data dan mengungkap pola dan tren. Analisis data dapat mencakup rangkuman data dan perkiraan analisis bisnis di masa depan.
Visualisasi data: Setelah analisis, wawasan data sering kali disajikan secara visual menggunakan bagan, grafik, dan dasbor, yang membuat data yang rumit menjadi lebih mudah dipahami dan memungkinkan para pemangku kepentingan untuk dengan mudah memahami hal-hal penting.
Interpretasi data: Pakar data atau manajer menginterpretasikan data yang dianalisis untuk mendapatkan kesimpulan dan wawasan yang berarti dan mencapai tujuan yang memandu pengambilan keputusan yang tepat.
Pengambilan keputusan: Dengan menggunakan pengetahuan yang diperoleh dari interpretasi data, para pemangku kepentingan membuat keputusan yang tepat yang membantu dalam operasi organisasi, memproses dan membuat strategi yang tepat yang berkisar dari penyesuaian taktis hingga inisiatif strategis.
Pelaporan: Hasil yang diperoleh dari interpretasi data, para pemangku kepentingan membuat keputusan berharga yang didokumentasikan dan dikomunikasikan melalui presentasi, laporan, atau dasbor interaktif.
Umpan balik: Organisasi menggunakan hasil keputusan dan tindakan yang diambil berdasarkan data yang diproses untuk menilai keefektifannya, yang membantu menyempurnakan strategi, mengoptimalkan proses, dan meningkatkan tindakan lebih lanjut.

Apa sajakah jenis pemrosesan data?

Jenis pemrosesan data meliputi:

Pemrosesan batch
Pemrosesan waktu nyata
Pemrosesan transaksi online (OLTP)
Pemrosesan Analitik Online (OLAP)
Multi-pemrosesan
Pemrosesan paralel secara besar-besaran (MPP)

Pemrosesan batch: Pemrosesan batch mencakup pengumpulan dan pemrosesan data dalam jumlah besar sekaligus, biasanya dalam satu operasi atau pekerjaan, yang sering kali digunakan untuk tugas rutin yang tidak memerlukan pemrosesan waktu nyata, seperti penghitungan penggajian, penagihan, dan pembuatan laporan.
Pemrosesan waktu nyata: Pemrosesan waktu nyata mencakup penanganan dan analisis data saat data dihasilkan, tanpa penundaan, karena jenis pemrosesan ini cocok untuk situasi di mana pemrosesan segera diperlukan, seperti memantau data sensor, perdagangan keuangan, dan permainan online. Pemrosesan waktu nyata sering kali membutuhkan jalur pipa data dan sistem yang efisien untuk memproses dan merespons untuk merampingkan data secara waktu nyata.
Pemrosesan transaksi online (OLTP): OLTP mencakup pemrosesan transaksi individual secara real-time, seperti memperbarui catatan basis data, memproses pembelian online, atau membuat reservasi, yang berfokus pada menjaga integritas data dan memastikan informasi yang akurat dan diperbarui.
Pemrosesan Analitik Online (OLAP): OLAP mencakup pemrosesan dan analisis data dalam jumlah besar untuk memberikan wawasan bagi para pengambil keputusan dan perencanaan strategis. Sistem ini mendukung kueri yang rumit dan memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data melalui dimensi yang berbeda, sehingga memungkinkan visualisasi data.
Multi-pemrosesan: Multi-pemrosesan mencakup penggunaan beberapa prosesor untuk melakukan tugas pemrosesan data secara bersamaan. Jenis pemrosesan ini dapat meningkatkan performa dan mempercepat komputasi, terutama untuk tugas yang dapat diparalelkan.
Pemrosesan paralel masif (MPP): MPP melibatkan penggunaan sejumlah besar prosesor untuk melakukan tugas pemrosesan data secara paralel. Sistem ini dirancang untuk menangani masalah analitik yang kompleks pada set data besar yang digunakan dalam analisis data besar.

Apa saja contoh pemrosesan data?

Contoh pemrosesan data adalah sebagai berikut:

Perdagangan elektronik
Keuangan
Manufaktur
Transportasi dan logistik
Telekomunikasi

E-commerce: Menganalisis perilaku pelanggan dan penelusuran untuk mempersonalisasi rekomendasi dan promosi. Menghasilkan laporan tentang penjualan, tingkat inventaris, dan demografi pelanggan.
Keuangan: Memproses transaksi keuangan yang melibatkan pembayaran kartu kredit, transfer perbankan online, dan perdagangan saham. Mendeteksi pola dan anomali transaksi yang tidak wajar secara real-time.
Manufaktur: Memantau dan mengendalikan proses manufaktur menggunakan data sensor untuk kontrol kualitas dan peningkatan efisiensi. Optimalisasi rantai pasokan dengan menganalisis tingkat inventaris, pola permintaan, dan jadwal produksi.
Transportasi dan logistik: Pelacakan lokasi kendaraan secara real-time dan data GPS rutin serta mengoptimalkan rute dan jadwal pengiriman untuk meminimalkan konsumsi bahan bakar dan waktu pengiriman.
Telekomunikasi: Memproses catatan panggilan untuk tujuan penagihan dan menganalisis pola panggilan untuk optimalisasi jaringan dan analisis data jaringan secara real-time untuk mendeteksi dan mencegah pemadaman dan kemacetan jaringan.

Apa sajakah metode pemrosesan data?

Metode pemrosesan data adalah sebagai berikut:

Entri data secara manual
Pemrosesan data mekanis
Pemrosesan data elektronik

Entri data secara manual: Data dimasukkan ke dalam sistem secara manual oleh orang-orang karena metode yang digunakan adalah untuk menangani volume data yang kecil atau ketika data memerlukan verifikasi dan interpretasi manusia.
Pemrosesan data secara mekanis: Data dimasukkan secara mekanis melalui penggunaan perangkat dan mesin. Ini dapat melibatkan perangkat sederhana seperti mesin tik, kalkulator, atau perangkat lainnya. Pemrosesan data yang sederhana memungkinkan pengoperasian yang mudah dan meminimalkan kesalahan daripada pemrosesan data manual.
Pemrosesan data elektronik: Dalam pemrosesan data elektronik, teknologi modern dilakukan melalui perangkat lunak dan program pemrosesan data. Serangkaian instruksi diberikan kepada perangkat lunak untuk memproses data dan menghasilkan output karena metode ini mahal tetapi juga memberikan hasil yang lebih baik dan keandalan pada hasil data.

Survei denyut nadi karyawan:

Ini adalah survei singkat yang dapat dikirim secara berkala untuk mengetahui pendapat karyawan Anda tentang suatu masalah dengan cepat. Survei ini terdiri dari lebih sedikit pertanyaan (tidak lebih dari 10) untuk mendapatkan informasi dengan cepat. Survei ini dapat diberikan secara berkala (bulanan/mingguan/triwulanan).

Pertemuan empat mata:

Mengadakan pertemuan berkala selama satu jam untuk mengobrol secara informal dengan setiap anggota tim adalah cara terbaik untuk mengetahui apa yang sebenarnya terjadi dengan mereka. Karena ini adalah percakapan yang aman dan pribadi, ini membantu Anda mendapatkan detail yang lebih baik tentang suatu masalah.

eNPS:

eNPS (skor Net Promoter karyawan) adalah salah satu cara yang paling sederhana namun efektif untuk menilai pendapat karyawan tentang perusahaan Anda. Ini mencakup satu pertanyaan menarik yang mengukur loyalitas. Contoh pertanyaan eNPS antara lain: Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan perusahaan kami kepada orang lain? Karyawan menjawab survei eNPS dengan skala 1-10, di mana 10 menunjukkan bahwa mereka 'sangat mungkin' merekomendasikan perusahaan dan 1 menunjukkan bahwa mereka 'sangat tidak mungkin' merekomendasikannya.

Berdasarkan jawaban yang diberikan, karyawan dapat ditempatkan dalam tiga kategori yang berbeda:

Promotor
Karyawan yang memberikan tanggapan positif atau setuju.
Pengkritik
Karyawan yang bereaksi negatif atau tidak setuju.
Pasif
Karyawan yang bersikap netral dalam memberikan tanggapan.