Aplikasi pengolah data adalah aplikasi yang bisa digunakan untuk memanipulasi data dan memprosesnya menjadi sekumpulan informasi yang penting, yuk simak selengkapnya di siipung.com
Pengertian pengolah data
Semua jenis data dapat diproses. Seperti data dokumen teks atau gambar, apa pun jenis file dapat diproses dan diubah menjadi informasi yang berpotensi berguna.
Metode pengumpulan data sepenuhnya bergantung pada kebutuhan dan persyaratan bisnis. Yang penting di sini adalah mengumpulkan dan memproses hanya informasi yang relevan dari rangkaian data yang diterima.
Manipulasi data yang rapi memiliki potensi yang luar biasa. Dengan mengumpulkan dan memproses data, informasi baru dapat diperoleh, dan pengetahuan baru dapat diterapkan pada penelitian ilmiah, pengembangan industri, dll.
Saat ini, sebagian besar perusahaan memiliki departemen pengolahan data sendiri. Perwakilan dari departemen ini bertanggung jawab untuk memanipulasi data di hari yang berbeda untuk mendapatkan hasil dan mempresentasikan wawasan mereka kepada kolega mereka atau publik.
Pengolahan data memiliki sejarah panjang yang penuh pasang surut. Perkembangan intensifnya terjadi pada abad ke-20 ketika langkah maju TI terbesar dibuat.
Baca juga :
Sejarah pengolahan data
Pengolahan data manual
Meskipun penggunaan luas istilah pengolahan data hanya berasal dari tahun sembilan belas lima puluhan, fungsi pengolahan data telah dilakukan secara manual selama ribuan tahun. Misalnya, pembukuan melibatkan fungsi seperti memposting transaksi dan menghasilkan laporan seperti neraca dan laporan arus kas . Metode yang sepenuhnya manual ditambah dengan penerapan kalkulator mekanis atau elektronik . Seseorang yang tugasnya melakukan kalkulasi secara manual atau menggunakan kalkulator disebut " komputer ".
The 1890 Sensus Amerika Serikat jadwal adalah orang pertama yang mengumpulkan data oleh individu daripada rumah tangga . Sejumlah pertanyaan dapat dijawab dengan memberi tanda centang pada kotak yang sesuai di formulir. Dari tahun 1850 hingga 1880, Biro Sensus menggunakan "sistem penghitungan, yang, dengan alasan meningkatnya jumlah kombinasi klasifikasi yang diperlukan, menjadi semakin kompleks. Hanya sejumlah kombinasi terbatas yang dapat dicatat dalam satu penghitungan, jadi perlu untuk menangani jadwal 5 atau 6 kali, untuk penghitungan independen sebanyak mungkin." "Butuh waktu lebih dari 7 tahun untuk mempublikasikan hasil sensus tahun 1880" dengan menggunakan metode pemrosesan manual.
Pengolahan data otomatis
Istilah pengolahan data otomatis diterapkan pada operasi yang dilakukan dengan menggunakan peralatan pencatatan unit , seperti penerapan peralatan kartu berlubang oleh Herman Hollerith untuk Sensus Amerika Serikat tahun 1890 . "Dengan menggunakan peralatan kartu berlubang Hollerith, Kantor Sensus dapat menyelesaikan tabulasi sebagian besar data sensus tahun 1890 dalam 2 hingga 3 tahun, dibandingkan dengan 7 hingga 8 tahun untuk sensus tahun 1880 .... Diperkirakan bahwa menggunakan sistem Hollerith dapat menghemat sekitar $ 5 juta dalam biaya pemrosesan " pada tahun 1890 dolar meskipun ada pertanyaan dua kali lebih banyak daripada pada tahun 1880.
Pengolahan data elektronik
Pengolahan data terkomputerisasi, atau pengolahan data elektronik merupakan perkembangan selanjutnya, dengan komputer digunakan sebagai pengganti beberapa peralatan independen. Biro Sensus pertama kali menggunakan komputer elektronik secara terbatas untuk Sensus Amerika Serikat tahun 1950 , menggunakan sistem UNIVAC I , disampaikan pada tahun 1952 ..
Perkembangan lainnya
Pengolahan data istilah sebagian besar telah dimasukkan oleh teknologi informasi istilah (TI) yang lebih umum . Istilah lama "pengolahan data" menunjukkan teknologi lama. Misalnya, pada tahun 1996 Asosiasi Manajemen pengolahan data (DPMA) berganti nama menjadi Asosiasi Profesional Teknologi Informasi . Namun demikian, istilah tersebut kurang lebih sama.
Tahapan Pengolahan Data dan Fungsi Pengolahan Data
1. Konversi
Data yang dikumpulkan diubah dari jenis format file ke jenis format lain.
2. Validasi
Perangkat lunak ini memastikan bahwa data yang dikumpulkan benar dan relevan dengan persyaratan proyek.
3. Penyortiran
Data dapat diproses dengan mengklasifikasikan item yang dikumpulkan menurut parameter tertentu, urutan, atau persyaratan lainnya.
4. Peringkasan
Tahap pengolahan data ini bertujuan untuk mengekstraksi poin utama dari data dan mengecualikan detail yang tidak perlu.
5. Pengumpulan
Langkah penting berikutnya dari pengolahan data dilakukan dengan menggabungkan data yang berbeda.
6. Analisis
Tahap pengolahan data ini dianggap salah satu yang paling memakan waktu dan intensif. Di sini, data yang diproses diinterpretasikan. Beberapa alat analisis data yang terkenal termasuk solusi SAS dan DAP SPSS.
7. Pelaporan
Pengolahan data berlanjut dengan tahap penting ini. Data, manipulasi yang diterapkan padanya, dan hasil analisis disajikan dengan cara yang paling nyaman dan deskriptif.
8. Klasifikasi
Mungkin ada banyak sekali data yang dikumpulkan. Jadi proses klasifikasi dimaksudkan untuk membedakan detail tertentu ke dalam kategori.
Jenis File Output Data
Pengolahan data memiliki tujuan yang ketat. Tujuannya untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Tetapi hanya mendapatkan informasi saja tidak cukup: penting juga untuk menyajikannya dengan cara yang paling jelas dan paling dapat dimengerti.
1. Teks
Jenis data ini dianggap sebagai salah satu bentuk yang paling populer dan sederhana. Di sini, teks dapat dibaca dan mudah dipahami, tetapi jenis keluaran ini dapat mempersulit pengolahan data lebih lanjut.
2. Grafik
Tren pertumbuhan atau penurunan harus ditunjukkan dengan diagram atau grafik. Dalam kebanyakan kasus, jenis data keluaran ini digunakan ketika Anda harus berurusan dengan angka dan statistik, dan ini sangat dapat dipahami oleh pengguna.
3. Tabel
Data statistik mudah dipahami jika ditampilkan sebagai tabel. Baris dan kolom memungkinkan data untuk dibandingkan, difilter, dan diurutkan, yang memudahkan penghitungan lebih lanjut untuk dilakukan.
4. Gambar
Peta, vektor, dan gambar lain bisa menjadi pilihan sempurna untuk mendemonstrasikan wawasan tertentu yang diungkapkan oleh pengolahan data.
Jenis keluaran data apa yang harus dipilih sepenuhnya terserah Anda. Perhatian harus diberikan pada pertanyaan-pertanyaan berikut:
- Apa target audiens Anda? Jenis file apa yang disukai orang-orang itu?
- Apa produkmu? Apakah tepat untuk menyajikannya dalam format (masukkan pilihan Anda di sini)?
- Apakah solusi perangkat lunak Anda untuk pengolahan data menyertakan opsi untuk memilih jenis file keluaran?
Aplikasi perangkat lunak pengolahan data perlu mendukung semua jenis data keluaran untuk memberi pelanggan lebih banyak pilihan.
Pentingnya pengolahan data
Pengolahan data, tahapan dan metodologi sangat penting untuk bisnis dan startup modern. Ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, jadi mari kita lihat sekilas penggunaan utama yang harus Anda pertimbangkan:
1. Penelitian ilmiah
Pengembangan perangkat lunak pengolahan data adalah apa yang dibutuhkan oleh semua organisasi ilmiah terkemuka di dunia.
Memang, dengan perkembangan secepat kilat dari penelitian nanopartikel atau neurobiologi, pertanyaan tentang pengolahan data menjadi sorotan. Sangat masuk akal: semakin cepat dan akurat data dianalisis, semakin baik hasil yang bisa diperoleh, dan semakin besar penggunaannya bagi seluruh umat manusia.
Metode pengolahan data yang digunakan untuk penelitian ilmiah mencakup operasi matematika yang jumlahnya relatif besar dengan sedikit informasi masukan dan keluaran.
2. Tujuan Komersial
Sains bukanlah satu-satunya industri tempat pengembang perangkat lunak pengolahan data bekerja.
Mari kita hadapi itu: setiap perusahaan saat ini harus berurusan dengan data. Volume data tergantung pada bidang operasi spesifik perusahaan, ukuran dan jumlah pelanggan. Secara umum, ini selalu tentang pemrosesan dan analisis data. Pengecer harus mengawasi database pelanggan untuk memberikan layanan terbaik kepada pelanggan; hotel mengumpulkan informasi tentang tamunya untuk alasan yang sama, serta untuk melakukan transaksi keuangan, dll. Daftar pengusaha yang tertarik dengan pengolahan data terus berlanjut, tetapi jelas bahwa pengolahan data dapat meningkatkan semua bisnis.
Pengolahan data komersial terdiri dari tiga tahap penting: input data dalam jumlah besar, beberapa manipulasi dengannya, dan volume data output yang sangat besar.
Seperti perangkat lunak lainnya, solusi yang dirancang untuk pengolahan data harus memenuhi persyaratan klien sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Aplikasi pengolah data dan Distribusi Data Besar Terbaik
Pengolahan data besar dan sistem distribusi menawarkan cara untuk mengumpulkan, mendistribusikan, menyimpan, dan mengelola kumpulan data besar yang tidak terstruktur secara real time. Solusi ini menyediakan cara sederhana untuk memproses dan mendistribusikan data di antara cluster komputasi paralel secara terorganisir.
Dibuat untuk skala, produk ini dibuat untuk berjalan di ratusan atau ribuan mesin secara bersamaan, masing-masing menyediakan kemampuan komputasi dan penyimpanan lokal. Pengolahan data besar dan sistem distribusi memberikan tingkat kesederhanaan untuk masalah bisnis umum pengumpulan data dalam skala besar dan paling sering digunakan oleh perusahaan yang perlu mengatur jumlah data yang selangit. Banyak dari produk ini menawarkan distribusi yang berjalan di atas alat pengelompokan data besar sumber terbuka Hadoop.
Perusahaan biasanya memiliki administrator khusus untuk mengelola cluster data besar. Peran tersebut membutuhkan pengetahuan mendalam tentang administrasi database, ekstraksi data, dan penulisan bahasa skrip sistem host. Tanggung jawab administrator sering kali mencakup penerapan penyimpanan data, pemeliharaan kinerja, pemeliharaan, keamanan, dan penarikan kumpulan data. Bisnis sering kali menggunakan alat analitik data besar untuk kemudian mempersiapkan, memanipulasi, dan membuat model data yang dikumpulkan oleh sistem ini.
Agar memenuhi syarat untuk dimasukkan dalam kategori Pemrosesan dan Distribusi Data Besar, produk harus:
- Kumpulkan dan proses kumpulan data besar secara real-time
- Mendistribusikan data ke seluruh cluster komputasi paralel
- Atur data sedemikian rupa sehingga dapat dikelola oleh administrator sistem dan ditarik untuk dianalisis
- Izinkan bisnis untuk menskalakan mesin ke nomor yang diperlukan untuk menyimpan datanya
Beriku ini contoh aplikasi pengolah data
Google BigQuery
BigQuery adalah gudang data perusahaan berbiaya rendah yang terkelola sepenuhnya dari Google, berskala petabyte, untuk analitik. BigQuery tidak memiliki server. Tidak ada infrastruktur yang harus dikelola dan Anda tidak memerlukan administrator database, sehingga Anda dapat fokus pada analisis data untuk menemukan wawasan yang bermakna menggunakan SQL yang sudah dikenal. BigQuery adalah platform analitik Big Data yang kuat yang digunakan oleh semua jenis organisasi, mulai dari perusahaan rintisan hingga perusahaan Fortune 500.
Snowflake
Snowflake menghadirkan Data Cloud - jaringan global tempat ribuan organisasi memobilisasi data dengan skala, konkurensi, dan kinerja yang hampir tak terbatas. Di dalam Data Cloud, organisasi menyatukan data mereka yang terisolasi, dengan mudah menemukan dan berbagi data yang diatur dengan aman, dan menjalankan beban kerja analitik yang beragam. Di mana pun data atau pengguna tinggal, Snowflake memberikan pengalaman tunggal dan tanpa batas di beberapa cloud publik. Platform Snowflake adalah mesin yang memberdayakan dan menyediakan akses ke Data ... Tampilkan Lebih Banyak
Azure Data Lake Store
Azure Data Lake Store diamankan, dapat diskalakan secara masif, dan dibuat dengan standar HDFS terbuka, memungkinkan Anda menjalankan analitik paralel secara masif.
Qubole
Qubole adalah aplikasi pengolah data pada perusahaan danau data terbuka yang menyediakan platform danau data sederhana dan aman untuk pembelajaran mesin, streaming, dan analitik ad-hoc. Tidak ada platform lain yang menyediakan keterbukaan dan fleksibilitas beban kerja data Qubole sambil secara radikal mempercepat adopsi data lake, mengurangi waktu untuk menilai, dan menurunkan biaya cloud data lake hingga 50 persen.
Amazon EMR
Amazon EMR adalah aplikasi pengolah data layanan berbasis web yang menyederhanakan pengolahan data besar, menyediakan kerangka kerja Hadoop terkelola yang membuatnya mudah, cepat, dan hemat biaya untuk mendistribusikan dan memproses data dalam jumlah besar di seluruh instans Amazon EC2 yang dapat diskalakan secara dinamis.
Microsoft SQL
SQL Server 2017 menghadirkan kekuatan SQL Server ke Windows, Linux, dan kontainer Docker untuk pertama kalinya, memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi cerdas menggunakan bahasa dan lingkungan pilihan mereka. Rasakan kinerja terdepan di industri, yakinlah dengan fitur keamanan inovatif, ubah bisnis Anda dengan AI bawaan, dan berikan wawasan di mana pun pengguna Anda berada dengan BI seluler.
Hadoop HDFS
Hadoop HDFS adalah aplikasi pengolah data sistem file terdistribusi, dapat diskalakan, dan portabel yang ditulis di Java.
Azure HDInsight
HDInsight adalah aplikasi pengolah data cloud Hadoop yang terkelola sepenuhnya yang menyediakan cluster analitik open source yang dioptimalkan untuk Spark, Hive, MapReduce, HBase, Storm, Kafka, dan R Server yang didukung oleh 99,9% SLA.
Google Cloud Dataflow
Cloud Dataflow adalah layanan terkelola sepenuhnya untuk mengubah dan memperkaya data dalam mode aliran (waktu nyata) dan batch (historis) dengan keandalan dan ekspresi yang sama - tidak perlu solusi atau kompromi yang lebih kompleks. Dan dengan pendekatan tanpa server untuk penyediaan dan pengelolaan sumber daya, Anda memiliki akses ke kapasitas yang hampir tidak terbatas untuk menyelesaikan tantangan pengolahan data terbesar Anda, sambil membayar hanya untuk apa yang Anda gunakan.
Apache Ambari
Apache Ambari adalah proyek perangkat lunak yang dirancang untuk memungkinkan administrator sistem menyediakan, mengelola dan memantau cluster Hadoop, dan juga untuk mengintegrasikan Hadoop dengan infrastruktur perusahaan yang ada.
Apache Spark for Azure HDInsight
Apache Spark untuk Azure HDInsight adalah kerangka kerja pemrosesan sumber terbuka yang menjalankan aplikasi analisis data skala besar.
Snowplow Analytics
Snowplow adalah platform pengiriman data yang mengumpulkan dan mengoperasionalkan data perilaku dalam skala besar. Kami memberdayakan Anda dan tim Anda untuk mengatasi kesulitan pengiriman dan pengaturan data, memungkinkan Anda untuk fokus pada perjalanan data Anda.
Databricks
Menyederhanakan data besar
Google Cloud Dataprep
Google Cloud Dataprep adalah aplikasi pengolah data layanan data cerdas untuk menjelajahi, membersihkan, dan menyiapkan data terstruktur dan tidak terstruktur secara visual untuk dianalisis. Cloud Dataprep tidak memiliki server dan berfungsi di semua skala.
Druid
Apache Druid adalah database analitik real-time open source. Druid menggabungkan ide-ide dari OLAP / database analitik, database rangkaian waktu, dan sistem pencarian untuk membuat solusi analitik real-time lengkap untuk data real-time. Ini mencakup penyerapan aliran dan batch, penyimpanan berorientasi kolom, partisi yang dioptimalkan waktu, OLAP asli dan pengindeksan pencarian, dukungan SQL dan REST, skema fleksibel; semua dengan skalabilitas horizontal yang sebenarnya pada apa pun yang tidak digunakan bersama.
Oracle Big Data Cloud Service
Oracle Big Data Cloud Service menawarkan portofolio produk terintegrasi untuk membantu mengatur dan menganalisis berbagai sumber data bersama dengan data yang ada.
Apache Beam
Apache Beam adalah aplikasi pengolah data model pemrograman terpadu open source yang dirancang untuk menentukan dan mengeksekusi pipeline pengolahan data, termasuk ETL, batch, dan pemrosesan streaming.
Cloudera
Di Cloudera, kami percaya data dapat membuat apa yang tidak mungkin hari ini, menjadi mungkin besok. Kami menghadirkan cloud data perusahaan untuk data apa pun, di mana pun, dari Edge hingga AI. Kami memungkinkan orang-orang untuk mengubah sejumlah besar data kompleks menjadi wawasan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan bisnis mereka dan melampaui harapan mereka. Cloudera memimpin rumah sakit untuk penyembuhan kanker yang lebih baik, mengamankan lembaga keuangan dari penipuan dan kejahatan dunia maya, dan membantu manusia tiba di Mars - dan seterusnya. Didukung oleh ... Tampilkan Lebih Banyak
Google Cloud Dataproc
Cloud Dataproc adalah aplikasi pengolah data cloud yang cepat, mudah digunakan, dan terkelola sepenuhnya untuk menjalankan cluster Apache Spark dan Apache Hadoop dengan cara yang lebih sederhana dan lebih hemat biaya. Operasi yang biasanya memakan waktu berjam-jam atau berhari-hari membutuhkan waktu beberapa detik atau menit, dan Anda hanya membayar untuk sumber daya yang Anda gunakan (dengan penagihan per detik). Cloud Dataproc juga mudah diintegrasikan dengan layanan Google Cloud Platform (GCP) lainnya, memberi Anda platform yang kuat dan lengkap untuk pengolahan data, analitik, dan pembelajaran mesin.
Apache Storm
Apache Storm adalah aplikasi pengolah data dengan sistem komputasi realtime terdistribusi gratis dan open source. Storm membuatnya mudah untuk memproses aliran data tanpa batas dengan andal, melakukan pemrosesan waktu nyata seperti yang dilakukan Hadoop untuk pemrosesan batch.
Dremio
Maksimalkan kekuatan data Anda dengan Dremio — mesin data lake. Dremio mengoperasikan penyimpanan data lake cloud Anda dan mempercepat proses analitik Anda dengan mesin kueri berkinerja tinggi dan berefisiensi tinggi sembari mendemokratisasi akses data untuk ilmuwan dan analis data melalui lapisan layanan mandiri yang diatur. Hasilnya adalah analitik data yang cepat dan mudah untuk konsumen data dengan biaya per kueri terendah untuk pemilik IT dan data lake.
Pepperdata
Pepperdata adalah aplikasi pengolah data yang pengoptimalan kinerja data besar dalam kategori yang lebih luas dari Application Performance Monitoring (APM). Pepperdata memberikan rekomendasi dan pengoptimalan untuk tumpukan data besar, baik di cloud maupun di lokasi. Dengan Pepperdata, Anda mendapatkan wawasan terperinci dan otomatisasi yang diperlukan serta jaminan bahwa Anda akan memenuhi SLA dan meningkatkan jumlah aplikasi yang Anda jalankan, semuanya dengan biaya yang sesuai dengan ekspektasi bisnis.
HVR
HVR adalah aplikasi pengolah data solusi replikasi data waktu nyata yang dirancang untuk memindahkan data dalam jumlah besar dengan CEPAT dan efisien dalam lingkungan hibrid untuk analisis waktu nyata. Dengan HVR, temukan manfaat menggunakan pengambilan data perubahan berbasis log untuk mereplikasi data dari DBMS umum seperti SQL Server, Oracle, SAP Hana, dan lainnya ke sumber seperti AWS, Azure, Teradata, dan lainnya.
IMDG Hazelcast
Hazelcast IMDG (In-Memory Data Grid) adalah aplikasi pengolah data penyimpanan struktur data dalam memori terdistribusi yang memungkinkan pemrosesan kecepatan tinggi untuk membangun aplikasi tercepat. Ini membuat kumpulan RAM bersama dari beberapa komputer, dan meningkatkan skala dengan menambahkan lebih banyak komputer ke cluster. Itu dapat diterapkan di mana saja (on-premise, cloud, multi-cloud, edge) karena kemasannya yang ringan yang juga membuatnya mudah untuk dipelihara, karena tidak ada ketergantungan eksternal yang diperlukan. Ini menyediakan mesin pengolah ... Tampilkan Lebih Banyak
TIMi Suite
Sejak 2007, kami menciptakan kerangka kerja paling kuat untuk mendorong hambatan analitik, analitik prediktif, AI dan Big Data, sambil menawarkan lingkungan yang membantu, cepat dan ramah. TIMi Suite terdiri dari empat alat: 1. Anatella (Analytical ETL & Big Data), 2. Modeler (Auto-ML / Automated Predictive Modeling / Automated-AI), 3. StarDust (Segmentasi 3D) 4. Kibella (solusi BI Dashboarding ).
GigaSpaces InsightEdge
GigaSpaces mendefinisikan ulang teknologi dalam memori untuk mendorong transformasi digital perusahaan dengan kecepatan, kinerja, dan skala yang tak tertandingi. Portofolio GigaSpaces InsightEdge menghadirkan rangkaian platform perangkat lunak tercepat, terukur, dan termudah untuk memenuhi kebutuhan pengolahan data dan analisis perusahaan yang paling menantang. Menampilkan lebih banyak
IBM Analytics Engine
Bangun dan terapkan cluster dalam hitungan menit dengan pengalaman pengguna, skalabilitas, dan keandalan yang disederhanakan. Konfigurasikan lingkungan secara kustom. Mengelola melalui banyak antarmuka. Skala sesuai permintaan.
Apache Apex
Apache Apex adalah platform yang bergerak dalam data besar YARN asli tingkat perusahaan yang dirancang untuk menyatukan pemrosesan aliran serta pemrosesan batch.
Sekian dulu artikel tentang aplikasi pengolah data dari siipung.com semoga bermanfaat dan jangan lupa bagikan artikel ini.