Di era digital ini, data menjadi salah satu faktor yang penting. Data memiliki banyak guna, salah satunya adalah untuk mengambil keputusan atau langkah selanjutnya. Namun, untuk bisa mengambil keputusan, atau bahkan menarik sebuah informasi dari data, database yang kamu miliki harus dirapikan terlebih dahulu. Salah satu langkah dalam proses ini adalah Data Manipulation.
Data Manipulation adalah salah satu tahap paling penting dalam pengolahan data. Data Manipulation kerap disalahartikan punya makna yang buruk. Padahal, kata “manipulation” atau manipulasi dalam kasus ini bukan mengubah data sesuai dengan keinginan.
Untuk memahami Data Manipulation dengan lebih jelas, yuk simak artikel ini!
Apa itu Data Manipulation?
Dalam bahasa Indonesia, manipulasi lebih sering digunakan dengan konotasi negatif. Padahal, menurut KBBI, manipulasi juga memiliki arti “tindakan untuk mengerjakan sesuatu dengan tangan atau alat-alat mekanis secara terampil.” Salah satu contohnya adalah mengelola atau mengolah data menggunakan alat yang tepat.
Data Manipulation atau manipulasi data adalah proses memanipulasi atau mengubah informasi agar lebih terorganisir dan mudah dibaca. Proses Data Manipulation membutuhkan DML atau Data Manipulation Language. DML adalah bahasa pemrograman yang mampu menambah, menghapus, dan mengubah database. Artinya, dengan DML, kamu bisa mengubah informasi atau data mentah menjadi sesuatu yang bisa kita baca.
Proses manipulasi data menggunakan DML adalah tahap yang sangat penting di bidang data. Data mentah yang baru saja dikumpulkan tidak akan bisa dibaca ataupun dipahami dengan mudah. Dengan DML, data mentah tersebut bisa dibersihkan dan dipetakan sehingga ada kesimpulan atau informasi tertentu yang bisa diambil dari data yang sudah dikumpulkan.
Manfaat Manipulasi Data
Data Manipulation adalah salah satu langkah penting dalam pengolahan data dan dengan data, kamu bisa mengelola bisnismu dengan lebih baik.
Tentunya peran proses manipulasi data tidak bisa dianggap ringan dalam keseluruhan pengolahan data. Dengan Data Manipulation, kamu bisa memprediksi tren, memahami perilaku pelanggan, meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya, dan masih banyak lagi.
Ada beberapa manfaat lain dari Data Manipulation, yaitu:
1. Data yang konsisten
Data yang sudah melalui proses manipulasi data pastinya lebih konsisten dan rapi, sehingga bisa dibaca dan bisa disimpan secara konsisten.
2. Proyeksi data
Proyeksi data adalah suatu hal yang sangat penting bagi perusahaan atau bisnis. Dengan menganalisis data yang didapat dari proses manipulasi data perusahaan atau bisnis bisa mendapatkan proyeksi data yang bisa digunakan untuk mengambil langkah bisnis di kemudian hari.
3. Data yang rapi dan efisien
Data Manipulation membantu kamu mendapatkan data terbaru yang tidak hanya akurat, tapi juga rapi. Manipulasi data membantumu merapikan data ketika kamu mengubah, memperbarui, menghapus, atau memasukkan data ke dalam database. Tak hanya itu, proses manipulasi data juga membantumu mendapatkan data yang rapi ketika kamu mendapatkan data yang tidak lengkap atau ganda.
Baca Juga: Mengenal Apa Itu Bahasa Pemrograman C++ dan Penggunaannya
Contoh Manipulasi Data
Ada beragam bentuk manipulasi data. Masing-masing memiliki tujuan dan fungsi masing-masing. Berikut adalah beberapa contoh proses Data Manipulation:
- Menyusun data menurut abjad atau tanggal.
- Mengelola log server dan melihat lalu lintas website.
- Membuat prakiraan tren pasar saham.
- Menilai biaya produk, pola penetapan harga, atau kewajiban pajak di masa mendatang.
- Melihat informasi online.
Langkah-Langkah dalam Data Manipulation
Ada beberapa langkah yang perlu diikuti agar proses Data Manipulation berjalan lancar dan menghasilkan data yang diinginkan. Mari simak langkah-langkahnya di bawah ini!
1. Buat database dari data yang kamu miliki.
Manipulasi data hanya bisa dilakukan jika kamu memiliki data. Oleh karena itu, kamu harus membuat database yang dihasilkan dari sumber data. Dengan adanya database, kamu memiliki data yang bisa dimanipulasi.
2. Bersihkan, restrukturisasi, dan reorganisasi database.
Database mentah biasanya mengandung data lain yang tidak lengkap, ganda, rusak, atau tidak rapi. Maka dari itu, ketiga proses ini dibutuhkan agar kamu tidak menghitung atau memasukkan data-data yang ganda atau rusak. Untuk menyempurnakan database yang kamu miliki, kamu bisa mengatur atau menyusun ulang isi database yang kamu miliki.
3. Bangun database yang dapat dibaca.
Langkah ini bisa kamu lakukan dengan cara membangun database dari awal atau mengimpor database yang sudah ada sebelumnya.
4. Cek kembali data yang kamu miliki.
Jika ada data yang kurang, kamu bisa menggabungkan data yang ada. Sebaliknya, jika kamu menemukan data ganda atau yang berlebihan, kamu bisa melakukan penghapusan.
5. Lakukan analisis data.
Lakukan analisis data untuk mendapatkan insight yang bisa membantu kamu mengambil keputusan atau langkah selanjutnya.
Semua langkah-langkah tersebut perlu dilakukan agar kamu bisa memperoleh informasi yang mudah dibaca dan dipahami dari database yang kamu miliki. Apabila setelah kelima langkah tersebut informasi yang kamu dapatkan malah makin membingungkan, kemungkinan besar ada kesalahan dalam proses manipulasi data yang kamu lakukan.
Baca Juga: Perbedaan Data Science, Data Analyst, Dan Data Engineer
Dapatkan Tips Data Manipulation di Bootcamp Data Analytics dari Kuncie!
Tertarik untuk belajar Data Manipulation dan skills lainnya di bidang data? Kuncie punya kelas yang cocok untukmu, yaitu Bootcamp Data Analytics!
Bootcamp Data Analytics dari Kuncie adalah rangkaian kelas seputar Data Analytics yang lengkap, langsung dari ahli dan praktisinya. Rangkaian kelas yang berjalan selama 8 minggu, 5 jam per minggu ini dirancang khusus sehingga kamu yang sudah menyelesaikannya sudah siap untuk menjadi seorang Data Analyst, Marketing Analyst, atau Business Analyst yang andal!
Tak hanya itu, setelah lulus rangkaian kelas Bootcamp Data Analytics ini, kamu juga berkesempatan untuk bekerja di hiring partners Kuncie!
Ayo daftar Bootcamp Data Analysis dari Kuncie dengan klik di sini!
Referensi:
https://www.indeed.com/career-advice/career-development/data-manipulation
https://u-next.com/blogs/data-science/data-manipulation/
https://www.javatpoint.com/what-is-data-manipulation
https://www.astera.com/type/blog/data-manipulation-tools/
https://algorit.ma/blog/data-science/data-manipulation-2022/
Komentar