Di era digital ini, data dijadikan sebagai sumber utama untuk bisnis dalam mencari informasi, mengamati suatu hal, hingga mengambil keputusan. Bahkan, tak hanya untuk bisnis, kini data sudah menjadi bagian dalam kehidupan sehari-hari manusia, dengan adanya data orang-orang bisa mengetahui berbagai macam informasi berdasarkan hal yang dibutuhkan. Singkatnya, definisi apa itu ada adalah kumpulan keterangan atau deskripsi dasar yang berasal dari kejadian atau obyek.
Menariknya, saking pentingnya data di era digital, data disebut-sebut sebagai ‘new oil’ yang berharga dan tak terhingga sehingga kedaulatan dan keamanan data harus jadi perhatian bersama (Sumber: CNBC Indonesia). Berbekal pengumpulan data pribadi, individu hingga perusahaan bisa memahami kebiasaan atau perilaku masyarakat tertentu hingga bisa mengeluarkan berbagai produk atau jasa yang disesuaikan dengan preferensi orang. Lantas, sebenarnya apa definisi lengkap dari data? Dan apa saja jenis-jenis data yang ada? Simak artikel ini!
BACA JUGA: Apa Saja Tanggung Jawab dan Job Desk Data Analyst?
Apa Itu Data?
Arti dari apa itu data pada dasarnya adalah beragam jenis informasi yang diformat dengan cara tertentu. Agar data bisa digunakan untuk pembuatan keputusan, ada beberapa kriteria yang harus terpenuhi:
- Akurasi atau ketepatan data
- Kelengkapan data
- Ketepatan waktu, atau informasi tersedia saat dibutuhkan
Perlu diketahui juga, data sifatnya mental alias jika kamu ingin memperoleh data yang akurat dan baik, maka kamu harus bisa mengolah data tersebut dengan prinsip kebenaran, keakuratan, dan ketepatan waktu. Sebab, jika data yang kamu dapatkan masih bersifat mentah, maka kamu juga belum bisa mendapatkan suatu informasi yang utuh.
Apa Itu Data: Jenis
Untuk membantumu mengenal apa saja jenis data yang ada, terutama di era digital saat ini, simak daftarnya berikut ini:
Big Data
Istilah yang semakin populer di era digital ini biasanya dijelaskan sebagai data yang jumlah atau ukurannya mencapai 1 petabyte atau lebih (Sumber: SimpliLearn). Secara garis besar, big data mengacu pada data yang ukurannya begitu besar sehingga data tidak muat di dalam database relasional standar untuk analisis dan pemrosesan.
Big data juga dapat digunakan AI untuk memprediksi apa yang dapat terjadi di masa depan dan memberikan masukan arahan strategis berdasarkan insight–insight tersebut. Big data memiliki beberapa karakteristik, diantaranya:
- Volume = Jumlah ukuran data yang menentukan nilai potensi kedalamannya
- Velocity = Kecepatan data yang dibuat, diolah, dan generalisasi
- Variety = Beragam jenis data
- Veracity = Keakuratan data
- Value = Manfaat dari data yang diolah
- Visualization = Visualisasi data
- Volatility = Perbedaan antara data kemarin dengan data hari ini
- Validity = Relevansi data dan validasi data
- Vulnerability = Keamanan data
- Variability = Perubahan data
BACA JUGA: Tugas Database Engineer: Calon Data Engineer Wajib Tahu!
Data Terstruktur, Tidak Terstruktur, dan Semi Terstruktur
Bersamaan dengan metodologi pengembangan yang pesat, struktur data ikut berubah begitu fitur-fitur aplikasi baru tersedia. Berikut jenis data berdasarkan strukturnya:
- Data terstruktur = Data yang bisa diproses, disimpan, dan diambil dalam format tetap. Contohnya: Data yang ada dalam Excel, Spreadsheet, atau MySQL
- Data semi terstruktur = Data gabungan dari format terstruktur dan tidak terstruktur. Contohnya: Data dalam bentuk file, json, atau xml
- Data tidak terstruktur = Data yang tidak memiliki bentuk atau struktur khusus. Contohnya: Foto, gambar, video, atau suara
Time-Stamped Data
Istilah ini mengacu pada dataset dengan konsep urutan waktu yang menjelaskan urutan dari masing-masing titik data, di mana titik tersebut menunjukkan apakah data ditangkap/capture (waktu event) atau dikumpulkan (waktu pemrosesan). Jenis data seperti ini biasanya digunakan saat mengumpulkan data perilaku, seperti tindakan yang dilakukan pengunjung website.
Karena itu, time–stamped data menjadi penunjuk sesungguhnya dari setiap tindakan dari waktu ke waktu. Data seperti ini sangat berguna bagi para data scientist yang menggarap sistem untuk memprediksi atau mengestimasi apa tindakan berikutnya, atau menjalankan analisis user journey.
BACA JUGA: Apa Itu Data Engineering? Pahami Melalui Konsep Lego
Data Mesin
Secara garis besar, data mesin adalah produk digital yang dibuat oleh sistem, teknologi, dan infrastruktur yang dijalankan bisnis modern saat ini. Di dalam data mesin, terdapat catatan waktu sesungguhnya dan definitif dari seluruh aktivitas dan perilaku pelanggan, pengguna, aplikasi, server, transaksi, perangkat mobile, dan jaringan.
Open Data
Open data atau data terbuka merupakan data yang tersedia secara bebas bagi siapa saja dalam hal penggunaan maupun hak publikasi ulang tanpa adanya batasan copyright, paten, maupun bentuk kendali lainnya. Open Data Institute menyatakan bahwa open data hanya bermanfaat jika dibagikan dalam cara yang benar-benar bisa dipahami orang-orang.
Karena itu, jenis data yang satu ini perlu dibagikan dalam format terstandar yang juga bisa dilacak kembali dari mana asalnya dengan mudah. Contoh open data di Indonesia adalah Open Data Jabar.
Data Real–time
Salah satu tren paling populer dalam analytics adalah bagaimana mengambil dan bertindak langsung begitu data real time diperoleh. Ada banyak hal yang bisa dibantu oleh data real time. Misalnya dalam mengorganisir bantuan darurat pada saat terjadi kecelakaan lalu lintas, serta membantu brand dalam memberikan informasi yang paling relevan berdasarkan lokasi, preferensi, ataupun aktivitas terkini pelanggannya.
Data Primer dan Sekunder
Jika dilihat dari cara mendapatkannya, jenis data terbagi menjadi dua yaitu data primer dan sekunder. Berikut perbedaannya:
- Data primer = Data yang didapatkan dan dikumpulkan dari objek yang diperoleh secara langsung dari sumber pertama. Contohnya: Survei langsung atau pengamatan langsung
- Data sekunder = Data yang didapatkan dari sumber yang ada. Contohnya: Data penyakit tertentu yang ada di dataset
Data Eksternal dan Internal
Jika dilihat dari cara sumbernya, jenis data terbagi menjadi dua yaitu data eksternal dan internal. Berikut perbedaannya:
- Data eksternal = Data yang berasal dari luar organisasi atau lingkungan tertentu misalnya dari lembaga cuaca nasional, data dari Badan Pusat Statistik, dan lain sebagainya
- Data internal = Data yang berasal dari dalam organisasi atau lingkungan tersebut misalnya data penjualan, data karyawan, dan lain sebagainya
Data Kualitatif dan Kuantitatif
Jika dilihat dari cara sifatnya, jenis data terbagi menjadi dua yaitu data kualitatif dan kuantitatif. Berikut perbedaannya:
- Data kualitatif = Data yang berupa deskripsi atau keterangan. Contohnya: Data kualitas pelayanan
- Data kuantitatif = Data yang berupa angka dan bisa diukur dengan ukuran atau skala tertentu. Contohnya: Data penjualan
Fungsi Data
Umumnya semakin besar skala perusahaan maka akan semakin besar juga volume data yang dihasilkan. Tentunya jika tidak dikelola dengan baik maka data juga tidak akan membawa manfaat apapun. Sebaliknya jika data diolah dengan baik maka akan memiliki banyak fungsi positif untuk bisnis, diantaranya:
Membantu Keputusan Bisnis
Contohnya, jika perusahaan ingin meluncurkan jasa atau produk baru spesial hari raya lebaran, maka perusahaan akan mengumpulkan berbagai data yang bisa memastikan bahwa produk yang dikeluarkan sesuai dengan kebutuhan atau keinginan pelanggan di hari raya.
Meningkatkan Pendapatan Bisnis
Fungsi data selanjutnya adalah bisa membantu meningkatkan pendapat bisnis dengan cara melihat data produk, layanan, atau tindakan tertentu yang bisa menguntungkan atau meningkatkan pendapatan bisnis.
Meningkatkan Kepuasan Pelanggan
Perusahaan bisa melakukan survei kepada pelanggan terkait kepuasannya dalam menggunakan produk tertentu lalu data yang ada diolah untuk mencari insight yang bermanfaat untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.
Prediksi Bisnis di Waktu yang Akan Datang
Perusahaan bisa memanfaatkan data yang ada untuk akhirnya ditarik kesimpulan prediksi-prediksi yang akan terjadi di tahun-tahun mendatang. Tentunya dengan hasil prediksi ini bisnis bisa lebih mengantisipasi kondisi bisnis, kondisi pasar, hingga kondisi ekonomi di waktu mendatang.
Belajar Data Sampai Jago di Digital Skola
Tentu saja, jenis-jenis data di atas hanyalah sebagian kecil dari beragam jenis data yang ada di dunia. Meski begitu, kamu tidak diharuskan untuk tahu semuanya, kok. Justru yang paling penting adalah bagaimana kamu bisa menggunakan dan mengolah data tersebut agar bisa menjadi informasi berguna untuk pengambilan keputusan bisnis.
Untungnya, belajar cara mengolah data sebenarnya tak perlu makan waktu bertahun-tahun. Soalnya, kamu bisa belajar hanya dalam waktu 3 bulan bersama Digital Skola lewat Bootcamp Data Science. Di kelas Bootcamp Data Science Digital Skola, kamu bisa persiapkan dirimu jadi data scientist andal tanpa harus punya latar belakang IT. DI kelas ini selain dapat pelatihan dengan kurikulum berbasis industri dari para mentor expert, kamu juga akan dapat fasilitas penunjang karier yang lengkap seperti:
- Real experience internship
- Job connector
- 6 personal projects
- 1 portfolio end-to-end dari final project
- Pelatihan soft skill
- Bantuan professional branding
- Career mentoring secara eksklusif dan unlimited dengan HR Expert untuk mempersiapkan dirimu sebagai data scientist siap kerja
Penasaran info lengkapnya? Klik link di bawah ini untuk info lengkapnya, ya!