Apa Itu Data: Mengenal Jenis-Jenis Data di Era Digital

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. Apalagi, data juga memiliki banyak fungsi yang sangat memudahkan orang-orang untuk mendapatkan dan juga merangkum insight. 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. Bisa disimpulkan, data memang memiliki kekuatan yang sangat besar di era digital.

Lantas, sebenarnya apa definisi lengkap dari data? Dan apa saja jenis-jenis data yang ada? Simak artikel ini hingga akhir untuk tahu definisi data hingga penjelasan mengenai jenis-jenis data yang muncul sebagai salah satu efek dari perkembangan teknologi.

Apa Itu Data?

Kalau begitu, apa yang dimaksud dengan data? Data bisa jadi berupa teks atau angka yang tertulis di atas kertas, atau bisa jadi berupa byte serta bit yang ada di dalam memori perangkat elektronik, ataupun fakta yang tersimpan di dalam pikiran seseorang. Dengan begitu, bisa kamu simpulkan pula bahwa arti dari apa itu data pada dasarnya adalah beragam jenis informasi yang diformat dengan cara tertentu. Untuk mengolah data tersebut, digunakan serangkaian instruksi yang disebut sebagai program. Di dalam software, terdapat dua kategori utama ini, yaitu program dan data.

Di zaman sekarang, data science dimanfaatkan untuk mempermudah proses mengolah data. Data science sendiri didefinisikan sebagai sebuah bidang yang menggabungkan matematika, skill pemrograman, keahlian domain, metode ilmiah, algoritma, proses, dan sistem untuk menarik insight dan knowledge yang dapat ditindaklanjuti (actionable) dari data terstruktur maupun tidak terstruktur. Insight dan knowledge tersebut kemudian diaplikasikan ke berbagai penggunaan dan domain.

Sementara itu, informasi dan data tidak 100% sama. Jika diartikan, informasi bisa didefinisikan sebagai data rahasia atau teratur yang memiliki nilai bermakna bagi penggunanya. Atau, informasi bisa juga disebut sebagai data yang telah diproses untuk membuat keputusan dan melakukan tindakan. 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. Oleh karena itu, untuk bisa memanfaatkan data kita masih harus melewati proses pengolahan data sampai akhirnya data benar-benar bisa menghasilkan informasi yang bisa kita pahami dengan mudah.

Apa Itu Data: Jenis

Pesatnya pertumbuhan di bidang teknologi telah membuat teks, video, serta audio menjadi salah satu jenis data – termasuk catatan aktivitas di web. Sering kali, data-data tersebut tidak terstruktur. Jenis-jenis data yang ada di dunia saat ini terus berkembang jumlahnya, terutama dengan pesatnya kemajuan teknologi digital. 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) – 1 petabyte sama dengan 1.000 terabyte atau 1.000.000 gigabyte. 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. Meski begitu, big data sangat krusial karena menjadi “bahan bakar” untuk berbagai teknologi saat ini, seperti machine learning yang merupakan fondasi dari artificial intelligence (AI).

Dengan menggali serta menganalisis big data, kita akan bisa menemukan pola yang membantu kita memahami alasan mengapa sesuatu terjadi. 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

Data Terstruktur, Tidak Terstruktur, dan Semi Terstruktur

Pada dasarnya, data memiliki semacam struktur. Dan pembeda antara data terstruktur dan tidak terstruktur ada pada apakah data memiliki model data ataupun model datanya diatur dengan cara yang sudah ditetapkan sebelumnya (pre–defined). Dulunya, struktur data sangatlah simple dan biasanya disimpan dalam kolom dan baris tabel format database relasional. Akan tetapi, kemajuan teknologi modern serta pemrograman berbasis objek telah mengubah paradigma tersebut.

Data yang menjabarkan entitas (misalnya produk, pelanggan) dikelola di dalam kode sebagai objek lengkap dan mengandung elemen-elemen. Struktur dari objek tersebut bisa berbeda-beda, yang disebut sebagai polymorphism. Contohnya, ada beberapa pelanggan yang punya profil media sosial yang terhubung dengan akun, dan ada juga yang tidak. 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.

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.

Jika bisa diakses dan digunakan, data mesin diyakini dapat membantu perusahaan mengatasi masalah, mengidentifikasi ancaman, dan menggunakan machine learning dalam membantu memprediksi masalah di masa depan.

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. Meskipun data real time sendiri tetap butuh waktu untuk dikirimkan, istilah ini tetap digunakan untuk menunjukkan komputasi instan yang terjadi dalam kecepatan tertinggi yang dapat dipahami manusia.

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

Apa Itu Data: Fungsi

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

Fungsi paling utama dari data adalah untuk membantu perusahaan menentukan keputusan penting yang berkaitan dengan 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. Bahkan, data juga berfungsi untuk menentukan strategi yang efektif dan efisien untuk meningkatkan pendapatan bisnis.

Meningkatkan Kepuasan Pelanggan

Fungsi data juga bisa untuk 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

Selanjutnya, fungsi data adalah sebagai acuan untuk memprediksi kondisi bisnis atau kondisi pasar 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!

KURSUS DATA SCIENCE