Ketahui Tujuan dan Langkah Melakukan Data Manipulation

Di era globalisasi, internet menjadi alat untuk mencari informasi secara luas. Untuk mendukung hal ini, infrastruktur seperti teknologi dan perangkatnya turut dibangun. Internet dan perangkat teknologi akan menyajikan data-data yang pada akhirnya mempengaruhi segala aspek kehidupan manusia. 

Proses mencari dan selanjutnya mengatur, membersihkan sekaligus mengubah data-data tersebut hingga menjadi mudah dipahami dikenal dengan istilah data manipulation. 

Data manipulation memungkinkan kamu untuk mengorganisir data-data yang semula tidak beraturan, menjadi selaras hingga bisa terbaca dengan baik. Biasanya, profesi Data Scientist yang melakukan proses-proses tersebut. 

Namun, sebelum kamu menjadi seorang profesional di bidang data, perlu memahami dulu apa itu tujuan, manfaat serta cara efektif dari data manipulation. Check this out!

Apa yang dimaksud Data Manipulation?

Data manipulation atau manipulasi data adalah proses pengorganisasian informasi agar dapat dibaca dan dimengerti. Melakukan manipulasi data biasanya menggunakan bahasa manipulasi data (data manipulation language) atau disingkat DML yang mampu menambah, menghapus, atau mengubah data.

Setiap orang dapat melakukan data manipulation dengan caranya masing-masing. Sebagai contoh, seorang pemilik situs web dapat menggunakan log server web untuk mengidentifikasi halaman dengan traffic tertinggi atau traffic source. 

Jumlah data yang terus meningkat telah mendorong kebutuhan bagi organisasi untuk memanipulasi data dengan efektif dan menggunakannya untuk pengambilan keputusan strategis. Kamu dapat menggunakan data terstruktur untuk mendukung intelijen bisnis, operasi bisnis, atau analisis tren dengan data manipulation.

Secara sederhana, data manipulation merupakan hal umum, yang ada dalam kehidupan sehari-hari. Iklan yang masuk pada email setiap hari, merupakan contoh bagaimana bisnis menggunakan data manipulation untuk melakukan promosi dengan memproses data berdasarkan demografi, parameter sosial ekonomi, dan faktor-faktor serupa lainnya.

Bahasa Pemrograman yang Digunakan untuk Data Manipulation?

Sumber: Pexels

Berkomunikasi dengan program basis data untuk melakukan penyesuaian memerlukan penggunaan bahasa manipulasi data (DML) untuk memastikan tidak ada data yang hilang dalam basis data saat diorganisir. 

DML menyediakan operasi yang menangani permintaan pengguna, memberikan cara untuk mengakses dan memanipulasi data yang disimpan pengguna dalam basis data. Fungsinya meliputi penyisipan, pembaruan, dan pengambilan data dari basis data.

Berikut beberapa perintah DML yang umum digunakan dalam proses data manipulation.

Select

Perintah ini memungkinkan kamu untuk memilih data yang ingin dimanipulasi dari basis data. Secara khusus, perintah ini memberi tahu basis data data apa yang harus dipilih dan di mana menemukan data tersebut.

Update

Update adalah perintah untuk memperbarui data yang ada dalam basis data. Perintah ini dapat berkomunikasi dengan basis data untuk memberi tahu apa dan dimana data yang perlu diperbarui, dimasukkan, atau ditambahkan.

Insert

Berikutnya ada Insert, perintah yang memungkinkan kamu untuk memindahkan data dalam basis data. Perintah ini memberi tahu basis data di mana data saat ini berada dan kemana data harus dipindahkan.

Delete

Perintah ini untuk menghapus data dari basis data. Secara khusus, perintah Delete memberi tahu basis data data apa yang harus dihapus dan di mana menemukan data tersebut.

Baca juga:

• Formula Syntax dan Variabel pada Data Analysis Expressions
• Siklus dan Tipe Pengolahan Data yang Dapat Digunakan

Tujuan Data Manipulation

Untuk operasi dan optimasi bisnis, data manipulation adalah kuncinya. Kamu harus dapat mengelola data sesuai kebutuhan untuk menggunakan data dengan benar dan mengubahnya menjadi informasi berharga.

Di bawah ini beberapa alasan mengapa suatu organisasi melakukan data manipulation .

Konsistensi Data

Data dalam format yang konsisten artinya data dapat diatur, dibaca, dan dipahami dengan lebih baik. Data diambil dari berbagai sumber, maka, pasti tidak teratur. Tetapi dengan data manipulation, kamu dapat memastikan bahwa data tersebut terstruktur dan disimpan secara konsisten.

Proyeksi Data 

Penting bagi organisasi untuk menggunakan data historis untuk memproyeksikan masa depan dan memberikan analisis yang lebih mendalam. Data manipulation memungkinkan hal ini.

Lebih Banyak Data Berharga

Secara keseluruhan, mengubah, memperbarui, menghapus, dan menggabungkan data ke dalam basis data berarti kamu melakukan lebih banyak dengan data tersebut. Seperti menciptakan lebih banyak nilai dari data dan memberikan data yang tetap statis menjadi berguna. 

Menghapus atau Mengabaikan Data yang Tidak Perlu

Data yang tidak dapat digunakan selalu ada dan dapat mengganggu hal yang penting. Dengan data manipulation, perusahaan dapat menghapus wawasan data yang tidak berguna dan membersihkan data yang tidak akurat untuk memberikan hasil yang akurat.

Manfaat Data Manipulation

Data manipulation akan meningkatkan perkembangan sebuah perusahaan atau organisasi. Ini membantu mengorganisir data primer secara terstruktur, yang sangat penting untuk meningkatkan efisiensi.

Berikut adalah beberapa manfaat data manipulation yang dilansir dari Questionpro.

Konsistensi Dalam Desain

Ini membantu para eksekutif dalam memahami informasi bisnis dengan mengorganisir data secara terpisah. DML mengorganisir dan membuat data yang tidak terstruktur dari berbagai sumber menjadi terlihat.

Meninjau Masa Lalu

Data manipulation membantu kamu membuat keputusan terbaik dengan memberikan akses mudah ke data proyek-proyek sebelumnya. Ini dapat membantu dalam menentukan ukuran tim, anggaran, dan tenggat waktu.

Meningkatkan Efisiensi

Data manipulation efisien dalam mendapatkan data terstruktur atau informasi berharga. DML memberi kamu keuntungan yakni akan dengan cepat memisahkan dan mengidentifikasi fakta-fakta kunci.

Bagaimana Melakukan Data Manipulation secara Efektif

Sumber: Pexels

Strategi untuk menggunakan data manipulation secara efektif mencakup beberapa langkah. Melansir dari Indeed, berikut beberapa langkah strategis data manipulation secara umum.

1. Membuat Basis Data dengan Informasi dari Berbagai Sumber

Langkah awal adalah membuat basis data dengan informasi dan data dari berbagai sumber. Basis data ini dapat kamu buat sendiri atau perangkat lunak otomatis yang kamu gunakan.

Jika memilih untuk membuat basis data sendiri, kamu dapat menggunakan alat pemodelan data seperti Microsoft Excel, Google Analytics, atau Google Data Studio.

2. Menyusun Ulang dan Membersihkan Konten Data

Menyusun ulang sekaligus membersihkan konten data bertujuan untuk memastikan data tersebut akurat dan terorganisir. Jika menggunakan software, dapat dipastikan bahwa kamu menghubungkan semua data dengan pola yang terorganisir.

3. Menggabungkan Informasi dan Menghilangkan Data yang Berlebihan

Setelah kamu mengorganisir data dalam basis data, langkah strategis berikutnya mencakup penggabungan informasi untuk memeriksa data yang berlebihan. Ini dapat membantu kamu menghapus data yang tumpang tindih sekaligus mengaturnya. 

4. Menganalisis Data untuk Menemukan Informasi yang Berguna

Langkah strategis terakhir adalah menganalisis hasil data yang komprehensif untuk menemukan informasi yang berguna. Tergantung pada kebutuhan, informasi yang berguna yang mereka temukan dan analisis dapat bervariasi. Misalnya, mencakup tren conversion source, insight revenue, atau brand engagement. 

Perbedaan Data Manipulation dan Data Modification

Selain istilah data manipulation, kamu pasti pernah dengar tentang data modification (modifikasi data). Meskipun data manipulation dan data manipulation mungkin terdengar mirip, keduanya memiliki makna yang berbeda dalam konteks manajemen data.

Data manipulation merujuk pada transformasi dan pengorganisasian data untuk memudahkan analisis serta pengambilan keputusan. Seperti yang telah dibahas, data manipulation melibatkan operasi seperti penyaringan, pengurutan, peringkasan, penggabungan, dan agregasi data.

Di sisi lain, data modification merujuk pada perubahan struktur atau skema basis data. Ini melibatkan perubahan struktur basis data, seperti menambah atau menghapus tabel, memodifikasi definisi kolom, atau mengubah hubungan antara tabel.

Baik data manipulation maupun data modification penting dalam manajemen data, tetapi keduanya memiliki tujuan yang berbeda dan mengatasi aspek yang berbeda dalam bekerja dengan data.

#BelajarLebihMudah Melalui Bootcamp Data Science di Kelas.com

Jadi, apakah kamu sudah paham mengenai data manipulation? For the next step, kamu perlu mengembangkan ilmu tentang data melalui Bootcamp Data Science di Kelas.com!

Program bootcamp ini hadir sebagai tempat untuk belajar implementasi machine learning yang kompleks seperti recommendation system yang sering kamu temui. Tidak hanya teori, di bootcamp Kelas.com, kamu akan praktik langsung Machine Learning dan Deep Learning Model. 

Selain itu, keunggulan program ini adalah fitur Career Navigator yang akan memberikanmu kesempatan untuk disalurkan ke perusahaan-perusahaan yang membutuhkan Data Scientist! Wah, paket lengkap, nih! Tunggu apalagi? Daftar kelasnya sekarang juga!