Apa itu pemrosesan data?

Secara historis, bisnis mengandalkan pemrosesan data manual dan kalkulator untuk mengelola kumpulan data berukuran lebih kecil. Ketika volume data yang dihasilkan perusahaan makin besar, metode pemrosesan data yang canggih menjadi penting.

Dari kebutuhan ini, muncul pemrosesan data elektronik, yang menawarkan unit pemrosesan pusat (central processing unit, CPU) canggih dan otomatisasi yang meminimalkan campur tangan manusia.

Dengan meningkatnya adopsi kecerdasan buatan (AI), pemrosesan data yang efektif menjadi kian penting. Data yang bersih dan terstruktur dengan baik mendukung model AI dan memungkinkan bisnis mengotomatiskan alur kerja serta menemukan insight yang lebih mendalam.

Menurut laporan IBM Institute for Business Value tahun 2024, hanya 29% pemimpin teknologi sangat setuju bahwa data perusahaan mereka memenuhi standar kualitas, aksesibilitas, dan keamanan untuk mendukung penskalaan AI generatif yang efisien. Namun, tanpa sistem pemrosesan berkualitas tinggi, aplikasi berbasis AI rentan terhadap inefisiensi, bias, dan output yang tidak dapat diandalkan.

Saat ini, machine learning (ML), AI, dan pemrosesan paralel (atau komputasi paralel) memungkinkan pemrosesan data berskala besar. Dengan kemajuan ini, organisasi dapat menemukan insight dengan menggunakan layanan komputasi cloud seperti Microsoft Azure atau IBM Cloud.

Meskipun metode pemrosesan data beragam, secara garis besar terdapat enam tahap untuk secara sistematis mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan:

1. Pengumpulan data: Perusahaan dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar dari sumber-sumber seperti sensor Internet of Things (IoT), media sosial, atau penyedia pihak ketiga. Menetapkan standar untuk praktik manajemen data dalam tahap ini dapat membantu menyederhanakan tugas pemrosesan data selanjutnya.
   
   
2. Persiapan data: Langkah ini melibatkan pembersihan, validasi, dan standardisasi data untuk memelihara kumpulan data berkualitas tinggi. Algoritma ML yang didukung oleh skrip Python dapat mendeteksi anomali, menandai nilai yang hilang, dan menghapus rekaman duplikat, sehingga meningkatkan akurasi analisis dan model AI.
   
   
3. Input data: Setelah diseleksi, data mentah dimasukkan ke sistem pemrosesan, seperti Apache Spark, melalui kueri SQL, alur kerja, atau tugas batch. Dengan memprioritaskan perlindungan data selama penyerapan, bisnis dapat menjaga kepatuhan, terutama di lingkungan dengan regulasi yang ketat.
   
   
4. Analisis: Algoritme, pemrosesan paralel, atau multi-pemrosesan dapat mengungkap pola dalam big data. Pada tahap ini, integrasi AI dapat membantu mengurangi kebutuhan akan pengawasan manual, sehingga mempercepat analisis data.
   
   
5. Output data: Pemangku kepentingan dapat memvisualisasikan hasil analisis data dengan menggunakan graf, dasbor, dan laporan. Pengambilan keputusan yang cepat bergantung pada seberapa mudah pengguna dapat menafsirkan insight berharga ini, terutama untuk perkiraan atau manajemen risiko.
   
   
6. Penyimpanan data: Data yang telah diproses kemudian disimpan di gudang data, data lake, atau repositori komputasi cloud agar dapat diakses di kemudian hari. Praktik penyimpanan data yang tepat dan selaras dengan peraturan, misalnya General Data Protection Regulation (GDPR), dapat membantu bisnis mempertahankan kepatuhan. 

Pemrosesan data membantu organisasi mengubah data menjadi insight berharga.

Ketika jumlah data yang dikumpulkan oleh bisnis makin meningkat, sistem pemrosesan yang efektif dapat membantu meningkatkan pengambilan keputusan dan merampingkan operasi. Sistem ini juga dapat membantu memastikan bahwa data akurat, sangat keamanan, dan siap untuk aplikasi AI tingkat lanjut.

Alat AI dan ML menganalisis kumpulan data untuk mengungkap insight yang membantu organisasi mengoptimalkan strategi harga, memprediksi tren pasar, dan meningkatkan perencanaan operasional. Alat visualisasi data seperti graf dan dasbor membuat insight lebih mudah diakses, serta mengubah data mentah menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti bagi pemangku kepentingan.

Persiapan data dan analisis yang hemat biaya dapat membantu perusahaan mengoptimalkan operasi, mulai dari menggabungkan data kinerja pemasaran hingga meningkatkan perkiraan inventaris.

Lebih luas lagi, pipeline data real-time yang dibangun pada platform cloud, misalnya Microsoft Azure dan AWS, memungkinkan bisnis untuk meningkatkan daya pemrosesan sesuai kebutuhan. Kemampuan ini membantu memastikan analisis kumpulan data besar yang cepat dan efisien.

Pemrosesan data yang kuat membantu organisasi melindungi informasi sensitif dan mematuhi peraturan seperti GDPR. Solusi penyimpanan yang sangat aman, seperti gudang data dan data lake, membantu mengurangi risiko dengan mempertahankan kontrol atas penyimpanan, akses, dan pemeliharaan data. Sistem pemrosesan otomatis dapat berintegrasi dengan kerangka kerja tata kelola dan menegakkan kebijakan, sehingga memastikan data ditangani secara konsisten dan sesuai peraturan. 

Data terstruktur berkualitas tinggi sangat penting untuk model AI generatif (gen AI) dan aplikasi berbasis AI lainnya. Ilmuwan data mengandalkan sistem pemrosesan canggih untuk membersihkan, mengklasifikasikan, dan memperkaya data. Persiapan ini membantu memastikan bahwa data diformat dengan benar untuk pelatihan AI.

Dengan menggunakan otomatisasi berdukungan AI, bisnis juga dapat mempercepat persiapan data dan meningkatkan kinerja solusi ML dan gen AI. 

Kemajuan dalam sistem pemrosesan telah merombak cara organisasi menganalisis dan mengelola informasi. 

Pemrosesan data awal mengandalkan entri manual, kalkulator dasar, dan komputasi berbasis batch, yang sering kali menyebabkan inefisiensi dan inkonsistensi kualitas data. Seiring berjalannya waktu, inovasi seperti SQL Database, komputasi cloud, dan algoritma ML menginspirasi perusahaan untuk mengoptimalkan metode pemrosesan data mereka. 

Saat ini, teknologi pemrosesan data utama meliputi:

Sistem pemrosesan berbasis cloud menyediakan daya komputasi yang dapat diskalakan, sehingga bisnis dapat mengelola data dalam jumlah sangat besar tanpa berinvestasi besar-besaran pada infrastruktur. Kerangka kerja seperti Apache Hadoop dan Spark memproses data real-time. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan semua elemen, mulai dari perkiraan rantai pasokan hingga pengalaman belanja yang dipersonalisasi. 

Munculnya algoritme machine learning mengubah pemrosesan data. Alat berdukungan AI seperti TensorFlow merampingkan persiapan data, meningkatkan pemodelan prediktif, dan mengotomatiskan analisis data skala besar. Kerangka kerja real-time seperti Apache Kafka mengoptimalkan pipeline data, sehingga meningkatkan aplikasi untuk deteksi penipuan, penetapan harga dinamis, dan mesin rekomendasi e-commerce.

Untuk mengurangi latensi dan meningkatkan analisis data secara real-time, komputasi edge memproses informasi lebih dekat ke sumbernya. Ini penting bagi industri yang membutuhkan pengambilan keputusan instan, seperti layanan kesehatan, di mana keputusan yang diambil dalam hitungan sepersekian detik memiliki risiko tinggi.

Pemrosesan data yang dilokalkan juga dapat meningkatkan interaksi pelanggan dan manajemen inventaris dengan meminimalkan keterlambatan.

Komputasi kuantum siap untuk merevolusi pemrosesan data dengan memecahkan masalah optimalisasi kompleks di luar kemampuan tradisional. Seiring bertambahnya jumlah contoh penggunaan, komputasi quantum berpotensi mengubah bidang seperti kriptografi, logistik, dan simulasi skala besar, yang mempercepat insight sekaligus menentukan masa depan pemrosesan data.

Perusahaan dapat mengadopsi metode pemrosesan data yang berbeda berdasarkan kebutuhan operasional dan skalabilitas mereka:

• Pemrosesan batch: Metode ini memproses data mentah pada interval terjadwal dan tetap menjadi pilihan hemat biaya untuk beban kerja berulang dengan campur tangan manusia yang minimal. Pemrosesan batch paling cocok untuk menggabungkan transaksi atau tugas rutin seperti sistem penggajian.
  
  
• Pemrosesan real-time: Pemrosesan real-time sangat penting untuk aplikasi yang bersifat mendesak, seperti pemantauan kesehatan atau deteksi penipuan, di mana output data diperlukan secara instan. Validasi data otomatis, machine learning, dan alat berlatensi rendah dapat membantu organisasi merespons peristiwa saat terjadi.
  
  
• Multi-pemrosesan: Multi-pemrosesan mendistribusikan tugas pemrosesan data di beberapa CPU untuk menangani big data secara efisien. Pendekatan ini sangat berguna bagi insinyur data yang menjalankan analisis data kompleks secara paralel, sehingga mengurangi total waktu pemrosesan.
  
  
• Pemrosesan data manual: Sesuai dengan namanya, pemrosesan data manual melibatkan campur tangan manusia. Meskipun lebih lambat, metode ini dapat diperlukan dalam konteks peraturan atau ketika penilaian manusia yang tepat diperlukan untuk menghindari kesalahan, misalnya dalam audit khusus atau aktivitas entri data yang penting.
  
  
• Pemrosesan online: Pemrosesan online mendukung interaksi data real-time yang berkelanjutan dalam lingkungan seperti media sosial atau e-commerce. Dengan terus memperbarui kumpulan data, pemrosesan online dapat mencocokkan analisis perilaku pengguna dengan respons sistem dinamis, dengan menerapkan algoritma ML untuk menyempurnakan pengalaman secara real time.

Organisasi menghadapi beberapa tantangan ketika mengelola volume data yang besar, termasuk: 

• Masalah kualitas
• Kendala skalabilitas
• Kompleksitas integrasi 
• Kepatuhan terhadap peraturan

Pembersihan atau validasi data yang tidak memadai dapat mengakibatkan ketidakakuratan, seperti redundansi yang tidak disengaja, bidang yang tidak lengkap, dan format yang tidak konsisten. Masalah-masalah ini dapat menurunkan kualitas insight berharga, mengganggu upaya perkiraan, dan berdampak serius pada perusahaan.

Contohnya adalah ketika Unity Software kehilangan sekitar 5 miliar USD dalam kapitalisasi pasar karena “keteledorannya sendiri”, akibat “kepemilikan data pelanggan yang buruk”. Dengan mempertahankan standar kualitas data yang ketat dan mengurangi pengawasan manual, organisasi dapat meningkatkan keandalan dan menjunjung tinggi praktik-praktik beretika di seluruh siklus data.

Unit pemrosesan tradisional atau arsitektur lama dapat kewalahan dengan kumpulan data yang makin besar. Namun, pada 2028, lingkup data global diperkirakan akan mencapai 393,9 zettabyte.¹ Jumlah byte ini kira-kira 50.000 kali lipat dari jumlah butiran pasir yang ada di Bumi.

Tanpa strategi penskalaan yang efisien, bisnis berisiko mengalami kemacetan, kueri yang lambat, dan kenaikan biaya infrastruktur. Metode multi-pemrosesan dan pemrosesan paralel modern dapat mendistribusikan beban kerja ke beberapa CPU, sehingga sistem dapat menangani volume data yang sangat besar secara real time.

Menyatukan data mentah dari berbagai penyedia layanan, sistem lokal, dan lingkungan komputasi cloud bisa jadi sulit. Menurut laporan “State of Data Science” dari Anaconda pada tahun 2023, persiapan data tetap menjadi tugas yang paling memakan waktu bagi praktisi ilmu data.² Berbagai jenis pemrosesan data mungkin diperlukan untuk menyatukan sekaligus memelihara silsilah data, terutama di industri dengan regulasi ketat.

Solusi yang dirancang dengan cermat dapat mengurangi fragmentasi dan mempertahankan informasi yang berarti di setiap tahap pipeline, sementara langkah-langkah pemrosesan standar dapat membantu memastikan konsistensi di berbagai lingkungan.

Peraturan seperti GDPR menjadikan perlindungan data sebagai prioritas penting. Denda atas ketidakpatuhan mencapai sekitar 1,2 miliar EUR pada tahun 2024.³ Seiring berkembangnya pemrosesan data, begitu pula risiko peraturan. Banyak organisasi kalang kabut menangani persyaratan seperti kedaulatan data, pelacakan persetujuan pengguna, dan pelaporan kepatuhan otomatis.

Tidak seperti langkah pemrosesan yang difokuskan pada kinerja, solusi regulasi mengutamakan keamanan dan kualitas data. Teknik seperti minimalisasi data dan enkripsi data dapat membantu perusahaan memproses data mentah sekaligus mematuhi undang-undang privasi.