Pengolahan Data Adalah, Tujuan, Teknik dan Metodenya

Pengolahan data adalah suatu aspek penting yang harus dilakukan setiap organisasi yang ingin tumbuh dan mencapai tujuannya.

Tanpa pemrosesan data, bisnis akan kesulitan mendapatkan akses ke informasi yang dapat meningkatkan daya saing mereka dan menawarkan wawasan penting. Oleh karena itu, setiap perusahaan perlu memahami persyaratan dan metode untuk memproses semua datanya.

Di artikel ini, Anda akan mendapatkan pemahaman lebih mengenai pemrosesan data, dimulai dengan teknik, metode, siklus, dan contoh.

Pengolahan Data Adalah

Pengolahan data adalah proses yang mengubah data yang belum diproses menjadi informasi yang berguna dan diterima secara luas. Karena berbentuk angka atau catatan yang tidak penting bagi pengguna, dibutuhkan pengolahan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat diterima.

Pemrosesan data biasanya dilakukan oleh ilmuwan data atau tim ilmuwan data, dan harus dilakukan dengan benar.

Pemrosesan data mengambil data mentah dan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dipahami (grafik, teks, dll.), memberikannya bentuk dan konteks yang memungkinkan komputer menafsirkannya dan digunakan oleh orang-orang di seluruh organisasi.

Departemen dalam organisasi yang bertugas menjalankan program pengolahan data sering disebut dengan kata “Pengolahan Data”, “Pemprosesan Data”, dan “Data Processing” (DP).

Baca juga: 8 Jenis Metode Analisis Data Seorang Analyst yang Dapat Anda Ketahui

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 dasar pengolahan data adalah untuk mengubah data yang tidak diproses menjadi informasi yang dapat digunakan pengguna. Data mentah yang diperoleh tidak akan ada artinya jika tidak diolah terlebih dahulu.

Jika tidak diolah, data tersebut hanya akan menjadi angka atau catatan yang tidak memiliki nilai.

2. Mempermudah Pengambilan Keputusan

Pengguna mungkin merasa lebih mudah membuat keputusan ketika mereka memiliki akses ke informasi yang berasal dari data mentah. Proses pengambilan keputusan dipercepat dan dibuat lebih efektif dengan informasi yang jelas dan mudah dipahami.

3. Menyediakan Data yang Akurat dan Valid

Untuk menjamin data yang diberikan akurat dan valid, maka seluruh data mentah yang terkumpul akan diolah dan disaring melalui prosedur pengolahan data. Dalam hal keputusan bisnis pada data, ini sangat penting.

4. Mengurangi Biaya dan Waktu

Mengurangi biaya dan waktu yang diperlukan untuk pengumpulan dan analisis data dapat dicapai dengan mengolah data menggunakan teknik dan metodologi yang efektif. Hal ini dapat berkontribusi pada efektivitas dan efisiensi proses perusahaan.

Baca juga: Ciri-Ciri Perusahaan dengan Keuangan Sehat dan Strateginya

5. Membuat Data Lebih Mudah Dikelola dan Diolah Kembali

Data yang telah diubah menjadi informasi yang berguna dapat lebih mudah dikelola dan diolah kembali untuk kegunaan baru. Ini dapat memastikan data digunakan untuk jangka waktu yang sangat lama.

Apa Saja Teknik Pengolahan Data?

Setelah mengetahui pengertian pengolahan data adalah mengubah data mentah menjadi data berguna, maka pembahasan selanjutnya masuk ke teknik pengolahan. Diantaranya adalah:

1. Batch Processing

Metode ini memerlukan penanganan kelompok besar atau “kumpulan” data secara berkala atau sekaligus. Pemrosesan data tidak dilakukan secara real-time; melainkan dilakukan pada data yang dikumpulkan.

Pemrosesan batch sering digunakan untuk operasi yang sulit dan memakan waktu seperti pemrosesan penggajian atau pelaporan bulanan.

2. Real-time Processing

Metode ini menggunakan pemrosesan data real-time untuk memungkinkan pemrosesan data dan pengiriman hasil secara simultan.

Aplikasi yang memerlukan respons cepat, seperti sistem transaksi, pemantauan sensorik, dan aplikasi game, sering kali menggunakan Real-time Processing.

3. Online Processing

Metode ini memerlukan pengolahan setiap bagian data secara terpisah dan terus-menerus ketika dimasukkan.

Pemrosesan online sering digunakan dalam sistem, seperti aplikasi e-commerce (e-commerce), sistem informasi pelanggan, dan sistem informasi manajemen, yang memerlukan interaksi sistem pengguna secara real-time.

4. Multiprocessing

Dengan prosesor yang berbeda ketika memproses data dengan beberapa prosesor atau mesin sekaligus, pengolahan data adalah salah satu pemisahan tugas data menjadi beberapa bagian dan menangani setiap komponen.

Pemrosesan data bisa lebih efektif dan lebih cepat bila multiproses, terutama untuk aktivitas yang membutuhkan banyak sumber daya.

Baca juga: Tugas dan Tanggung Jawab Seorang Staff Admin Perusahaan

5. Time-sharing

Menggunakan teknik ini, beberapa pengguna dapat memproses data secara bersamaan dengan berbagi sumber daya komputer dan data lintas interval waktu.

Time-sharing memungkinkan banyak pengguna, tersebar di berbagai lokasi, untuk mengakses sistem komputer tertentu secara bersamaan.

Bagaimana, sekarang sudah paham bukan mengenai pengertian pengolahan data adalah, tujuan dan tekniknya? Jadi jangan lupa diterapkan ya!