Apa Itu Data Reduction, Manfaat dan Contohnya

Data Reduction (Pengurangan Data) banyak digunakan saat ini, dan perannya mungkin akan semakin penting seiring dengan semakin besarnya volume data yang dihasilkan. Data dalam jumlah besar membutuhkan ruang penyimpanan yang besar pula.

Data Reduction dapat mengurangi redudansi (duplikasi) dan informasi yang tidak perlu, sehingga menghemat biaya penyimpanan. Dengan data yang lebih ringkas, proses analisis dan pemrosesan data menjadi lebih cepat dan efisien. Ini penting untuk aplikasi seperti real-time analytics dan machine learning.

Namun perlu dicatat bahwa Data Reduction bukanlah sekedar menghapus data begitu saja. Teknik Data Reduction bertujuan untuk mengurangi ukuran data dengan cara cerdas, tanpa menghilangkan informasi penting.

Apa Itu Data Reduction?

Data reduction adalah proses di mana sebuah organisasi berusaha membatasi jumlah data yang disimpan. Teknik data reduction bertujuan mengurangi redudansi yang ditemukan dalam kumpulan data asli sehingga data yang awalnya sangat besar dapat disimpan dengan lebih efisien sebagai data yang telah direduksi.

Penting untuk dicatat bahwa istilah “data reduction” tidak selalu berarti kehilangan informasi. Dalam banyak kasus, data reduction hanya berarti bahwa data sekarang disimpan dengan cara yang lebih cerdas, setelah melalui proses optimisasi dan kemudian disusun kembali dengan data terkait dalam konfigurasi yang lebih praktis.

Data reduction juga bukan hal yang sama dengan data deduplikasi, di mana salinan tambahan dari data yang sama dihapus untuk tujuan penyederhanaan. Lebih tepatnya, data reduction menggabungkan berbagai aspek dari berbagai aktivitas, seperti data deduplikasi dan konsolidasi data, untuk mencapai tujuannya.

Manfaat Data Reduction

Efisiensi Penyimpanan

Data dalam jumlah besar membutuhkan ruang penyimpanan yang besar pula. Ini bisa menjadi beban biaya yang signifikan untuk perusahaan. Data Reduction dengan menghilangkan duplikasi dan informasi yang tidak perlu dapat mengurangi jejak penyimpanan data secara drastis, menghemat biaya dan membebaskan sumber daya penyimpanan untuk kebutuhan lain.

Peningkatan Kecepatan Pemrosesan

Menganalisis dan memproses kumpulan data yang lebih kecil tentu saja akan lebih cepat dibandingkan dengan data yang masif. Ini sangat penting untuk aplikasi seperti analisa real-time dan machine learning yang membutuhkan pemrosesan data yang cepat dan berkelanjutan.

Peningkatan Akurasi Analisa

Data yang tidak relevan atau berisik (noisy) dapat mengganggu analisa data dan menghasilkan kesimpulan yang keliru. Melalui Data Reduction, data dibersihkan dari informasi yang tidak perlu, sehingga analisa menjadi lebih akurat dan kesimpulan yang dihasilkan lebih bisa diandalkan.

Peningkatan Keamanan Data

Semakin sedikit data yang disimpan, semakin kecil risiko terjadinya kebocoran data. Data Reduction dapat membantu mengurangi potensi pelanggaran keamanan dan melindungi informasi sensitif.

Peningkatan Produktivitas

Dengan data yang lebih ringkas dan terorganisir, proses analisa data menjadi lebih mudah dan efisien. Hal ini memungkinkan analis data dan ilmuwan data untuk bekerja lebih produktif dan menghasilkan wawasan yang lebih berharga dari data.

Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Ketika analisa data lebih akurat dan efisien berkat Data Reduction, maka pengambilan keputusan berdasarkan data menjadi lebih informed (berdasarkan informasi) dan efektif. Bisnis dapat membuat keputusan strategis yang tepat berdasarkan data yang ringkas dan terpercaya.

Contoh Data Reduction

Sampling

Mengambil sebagian kecil data dari populasi yang lebih besar untuk mewakili keseluruhan. Misalnya, dalam survei pelanggan, hanya sebagian kecil pelanggan yang diwawancarai secara acak untuk mewakili seluruh populasi pelanggan.

Agregasi

Menggabungkan beberapa data menjadi satu nilai yang lebih ringkas. Misalnya, menghitung rata-rata penjualan bulanan daripada menyimpan data penjualan harian.

Seleksi Fitur

Memilih subset fitur yang paling informatif atau relevan dari sekumpulan fitur yang tersedia. Misalnya, dalam analisis data, hanya mempertahankan fitur-fitur yang memiliki hubungan kuat dengan variabel target.

Penghilangan Data Redundan

Menghapus data yang redundan atau duplikat. Misalnya, jika ada beberapa entri yang sama dalam basis data, hanya satu entri yang perlu disimpan.

Kompresi Data

Menggunakan teknik kompresi untuk mengurangi ukuran data tanpa kehilangan informasi yang signifikan. Misalnya, menggunakan algoritma kompresi seperti ZIP atau RLE (Run-Length Encoding) untuk mengkompres file teks atau gambar.

Penggabungan Data

Menggabungkan beberapa data menjadi satu entitas yang lebih sederhana atau lebih ringkas. Misalnya, menggabungkan beberapa kolom dalam satu kolom yang menyajikan informasi yang lebih terkonsolidasi.

Filtering

Menghilangkan data yang tidak relevan atau tidak diperlukan. Misalnya, dalam analisis data sensor, menghapus data yang dianggap sebagai noise atau data yang tidak berkontribusi pada tujuan analisis.

Penggabungan Cluster

Menggabungkan kelompok data yang serupa menjadi satu kelompok yang lebih besar. Misalnya, dalam analisis klaster, menggabungkan beberapa kelompok yang memiliki karakteristik yang mirip menjadi satu kelompok yang lebih umum.

Ingatlah bahwa Data Reduction bukanlah sekedar menghapus data mentah secara asal-asalan. Ini adalah tentang mengurangi ukuran data dengan cara cerdas tanpa menghilangkan informasi penting.

Dalam era digital, keahlian dalam ilmu data menjadi semakin penting. Jika kamu tertarik untuk menggali potensi dan memanfaatkan data secara efektif, maka jurusan Data Science di Cakrawala University adalah pilihan yang tepat.

Dengan latar belakang pendidikan di bidang Data Science dari Cakrawala University, pintu-pintu karir yang menarik akan terbuka lebar. Kamu dapat menjadi seorang data scientist yang menciptakan wawasan berharga dari data, atau spesialis kecerdasan buatan yang mengembangkan solusi inovatif untuk perusahaan.

Jadi, jika kamu ingin menggali lebih dalam tentang dunia Data Science, pertimbangkan untuk berkuliah di Universitas Cakrawala dan pilih jurusan Data Science! Kunjungi website kami untuk informasi lebih lanjut: https://www.cakrawala.ac.id/