Mengetahui Pentingnya Data Aggregation dan Cara Kerjanya

Kamu memiliki skill mengolah data tapi masih bingung mau berkarir sebagai apa? Tenang aja! Ada berbagai peluang karir yang dapat kamu lakukan salah satunya sebagai Data Aggregator Specialist, loh.

Yup, sebagai Data Aggregator, kamu akan data tersebut melalui catatan publik serta sumber online lainnya. Kemudian, Data Aggregator akan menyebarkannya ke banyak direktori online.

Selain itu, posisi kamu juga dianggap penting dalam melakukan data aggregation yang sangat berguna dalam sebuah bisnis. Buat kamu yang penasaran, Kelas.com sudah siapkan pembahasan lengkapnya khusus untukmu dalam artikel ini. Yuk, simak sampai selesai ya!

Apa itu Data Aggregation?

Agar lebih memahami posisi Data Aggregator, kamu perlu mengetahui tentang data aggregation yang dilakukan menggunakan software aggregation data dengan menyertakan fitur untuk mengumpulkan, memproses, dan menyajikan data.

Data aggregation akan melakukan tugas tunggal yang digunakan untuk memenuhi kasus penggunaan data tertentu. Data aggregation akan dilakukan pada berbagai skala dan data dapat dikumpulkan dalam rentang waktu yang berbeda.

Misalnya, sebuah bisnis mungkin mengumpulkan data dari beberapa jam website traffic untuk memantau user behavior sampai lima tahun kedepan untuk menunjukkan tren jangka panjang.

Kenapa Data Aggregation Penting?

Sumber: Freepik

Data aggregation juga dianggap penting karena di era yang serba digital seperti saat ini seluruh hal akan berkaitan dengan pengolahan data bahkan data menjadi salah satu mata uang paling berharga. Namun, jika data tanpa organisasi, segmentasi, dan pemahaman tidak akan berguna serta berjalan sebagaimana mestinya.

Hal yang menjadikan data berharga ialah ekstraksi insight yang menunjukkan tren utama, hasil, dan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang informasi yang ada. Oleh karena itu, data aggregation akan menjadi proses data yang dicari, dikumpulkan, dan disajikan dalam bentuk ringkasan serta berbasis laporan.

Selain itu, data aggregation juga dapat membantu organisasi mencapai tujuan bisnis tertentu. Tidak hanya itu, data aggregation juga dapat melakukan analisis proses maupun manusia di hampir semua skala.

Baca juga:

• Tujuan dan Langkah Melakukan Data Manipulation
• Berbagai Karakter dan Jenis-Jenis Struktur Data

Benefit Data Aggregation

Selain dianggap penting, data aggregation juga memiliki beberapa benefit yang sangat menguntungkan bagi perusahaan. Adapun beberapa benefit  dari data aggregation di antaranya.

Memberikan Insight Melalui Data yang Diekstraksi

Pengumpulan data dan analisis data merupakan proses yang terpisah, serta data tidak selalu memerlukan analisis. Terkadang data aggregation dapat mengungkapkan informasi yang dapat mengarahkan bisnis untuk melakukan perubahan.

Mengaktifkan Analisis Statistik

Data aggregation juga berguna untuk mengaktifkan analisis statistik. Cara yang dilakukannya adalah dengan memfasilitasi analisis statistik terhadap sejumlah besar data yang dapat mengarah pada penemuan pola dan tren.

Meningkatkan Kualitas Data

Data aggregation secara otomatis mengumpulkan, membersihkan, dan merangkum data yang dapat dibagikan untuk kolaborasi. Dengan begitu, Data Aggregator dapat mengurangi tenaga kerja, biaya komunikasi, menghemat waktu, energi, dan uang.

Menghasilkan Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Data aggregation akan mengumpulkan dan merangkum informasi di seluruh perusahaan. Mulai dari data kecil seperti hal-hal yang akan dilakukan oleh satu tim hingga data besar seperti data karyawan yang memungkinkan bisnis melihat gambaran besarnya.

Cara Kerja Data Aggregation

Sumber: Freepik

Dengan berbagai benefit yang ada serta dianggap penting dalam suatu bisnis, online data aggregation memiliki cara kerja yang cukup mudah.

Data Collection

Data collection atau mengumpulkan data menjadi tantangan yang sangat sulit bagi perusahaan modern. Semua perusahaan harus memusatkan serta mengatur semua data SaaS untuk melakukan untuk model statistik, alur kerja AI atau ML, dan lainnya.

Untuk mengintegrasikan semua sumber data yang bersaing ini, perusahaan sering kali beralih ke solusi ETL/ELT dengan saluran data yang sudah dibangun sebelumnya.  Solusi ini memungkinkan perusahaan untuk mengimpor data mentah dari sistem ke dalam database (atau basis data) tanpa membangun data dari awal.

Centralized database dan data warehouse dengan arsitektur SQL memungkinkan perusahaan untuk menempatkan semua sumber data yang berbeda guna melakukan agregasi dan analisis.  

Data Summarization

Setelah data mentah memasuki database, SQL queri dijalankan untuk meringkas data menjadi nilai agregat. Ada baris (records) dalam tabel database digabungkan menjadi satu baris data agregat (row of aggregate data). 

Sementara itu, baris data agregat ini mewakili total atau ringkasan statistik, seperti jumlah atau rata-rata. Data aggregation akan bekerja dalam mempercepat analisis data dan meningkatkan efisiensi operasional.

Hal ini memungkinkan data specialist dan BI mengakses lebih banyak data, lebih cepat, daripada menggabungkan dan menganalisis kumpulan data yang tersebar.  

Di sisi operasi, agregasi data meningkatkan kinerja basis data dengan menghilangkan kebutuhan untuk terus-menerus menanyakan catatan basis data individual. Setelah data dikumpulkan, nilai yang diringkas digunakan dalam analisis data, pembuatan dashboard, pemodelan, dan lainnya untuk menghasilkan insight. 

Selain menyederhanakan analitik, cara kerja ini juga menawarkan gambaran tingkat tinggi tentang metrik penting di seluruh visualisasi dan laporan. Hal ini memberikan para pengambil keputusan informasi yang diperlukan untuk bertindak tegas.

Siapa yang Menggunakan Data Aggregation?

Data aggregation biasanya digunakan oleh posisi tertentu dalam perusahaan, terutama pekerjaan yang berhubungan erat dengan data. Data aggregation digunakan oleh Data Scientist, Data Analyst, Data Warehouse Administration dan lainnya. 

Data aggregation biasanya digunakan untuk menganalisis data statistik guna memperoleh informasi tentang kelompok tertentu berdasarkan variabel demografi atau perilaku.  Misalnya seperti usia, profesi, tingkat pendidikan, atau pendapatan.

#BelajarLebihMudah Menjadi Data Aggregator Specialist Bersama Kelas.com

Nah, untuk memahami data aggregation kamu perlu mempelajari berbagai hal seputar cara kerja dengan langsung mempraktekkannya.

Untuk itu, kamu bisa mempelajari seputar data aggregation melalui kelas online belajar lebih mudah menjadi Data Aggregator Specialist langsung dari mentor berkualitas di Kelas.com. Kelas ini akan membantu kamu dalam mempelajari seluruh aspek data aggregation mulai dari dasar dengan SQL.

Dengan mengikuti kelas ini, kamu akan mendapatkan berbagai macam insight serta mempraktekkan SQL yang menjadi bagian utama pada cara kerja data aggregation. Bagaimana? Menarik, kan? Tunggu apalagi, ayo daftarkan dirimu sekarang juga dan ambil kelasnya!