Saat bekerja dengan data, analisis dan pemahaman Anda hanya sebaik data yang Anda gunakan. Jika Anda melakukan analisis data dengan data kotor, organisasi Anda tidak akan dapat membuat keputusan yang efisien dan efektif menggunakan data tersebut.
Data cleaning adalah bagian penting dari manajemen data untuk memastikan kualitas data yang tinggi. Membersihkan data melibatkan lebih dari sekadar mengoreksi kesalahan ketik atau sintaksis.
Ini adalah bagian inti dari analitik ilmu data dan teknik pembelajaran mesin yang penting. Hari ini kita akan mempelajari lebih lanjut tentang data cleaning, manfaatnya, masalah dengan data Anda, dan langkah selanjutnya.
Section Artikel
Apa Itu Data Cleaning?
Data bisa sangat berantakan saat baru diekstrak. Ada yang kurang informasi, ada juga bermacam-macam bentuknya. Semua ini, tentu saja, mempersulit pemrosesan data. Akhirnya dia menjadi tidak berguna.
Sekarang Anda dapat menyimpan data saat membersihkan. Saat Pensil Biru dihidupkan, langkah pemrosesan data ini mengharuskan data diperbarui, dikoreksi, dan dibersihkan. Terkadang, suka atau tidak suka, Anda juga harus menghapus data.
Apa itu data yang baik? Dikutip dari Towards Data Science, ciri-ciri data yang berkualitas adalah:
- valid, menggambarkan kenyataan yang sebenarnya
- akurat, nilainya benar atau mendekati
- lengkap, data lengkap
- konsisten, persis sama dalam materi yang berbeda
- seragam, memiliki satuan yang sama (misalnya semua uang ditampilkan dalam rupiah, alamat ditulis sebagai kode pos, dll.)
Memeriksa semua ini membutuhkan banyak waktu. Meskipun demikian, ada alat yang dapat Anda gunakan untuk membuat semuanya bekerja secara otomatis. Alat yang dipinjam dari Xplenty termasuk Drake, OpenRefine dan lainnya.
Data cleaning adalah proses menyiapkan data untuk analisis dengan menghapus atau memodifikasi data yang salah, tidak lengkap, tidak relevan, duplikat, atau format yang salah. Informasi ini umumnya tidak diperlukan atau berguna untuk analisis data karena dapat menghambat proses atau menghasilkan hasil yang tidak akurat.
Ada beberapa cara untuk menghapus data, tergantung cara penyimpanannya dan jawaban yang Anda cari. Data cleaning bukan hanya tentang menghapus data untuk memberi ruang bagi data baru, tetapi juga mencari cara untuk memaksimalkan keakuratan kumpulan data tanpa menghapus data.
Pertama, data cleaning melibatkan lebih dari sekadar menghapus data, seperti mengoreksi kesalahan ketik dan sintaksis, menstandardisasi kumpulan data, dan mengoreksi kesalahan seperti bidang kosong, kode yang hilang, dan mengidentifikasi titik data duplikat.
Data cleaning dianggap sebagai elemen kunci dalam dasar-dasar ilmu data karena memainkan peran penting dalam proses analitis dan menemukan jawaban yang andal.
Mengapa Data Cleaning Sangat Penting?
Pengulangan umum yang Anda dengar di dunia analisis data adalah: “sampah masuk, sampah keluar.” Pepatah ini, yang begitu sering digunakan oleh para analis data, bahkan memiliki akronim tersendiri, GIGO.
Tapi apa artinya itu? Pada dasarnya, GIGO berarti bahwa jika kualitas data Anda buruk, hasil semua analisis yang menggunakan data tersebut akan salah. Bahkan jika Anda mengikuti semua langkah lain dalam proses analisis data, tidak masalah jika data Anda berantakan.
Oleh karena itu, pentingnya informasi pembersihan yang tepat tidak dapat dilebih-lebihkan. Ini seperti meletakkan fondasi sebuah bangunan: lakukan dengan benar dan Anda dapat membangun sesuatu yang kuat dan tahan lama.
Salah dan bangunan Anda akan segera runtuh. Karena pola pikir ini, analis data yang baik menghabiskan 60-80% waktunya untuk aktivitas pembersihan data. Selain analisis data, higiene data yang baik memiliki banyak manfaat lain.
Apa Saja Manfaat Utama Dari Data Cleaning?
Seperti yang telah kita bahas, analisis data memerlukan pembersihan data yang efektif untuk memberikan wawasan yang akurat dan andal. Tetapi data bersih memiliki manfaat lain:
1. Tetap Teratur
Bisnis saat ini mengumpulkan banyak informasi dari pelanggan, klien, pengguna produk, dll. Informasi ini mencakup semuanya, mulai dari alamat dan nomor telepon hingga detail bank dan banyak lagi. Membersihkan data ini secara teratur berarti menjaganya tetap bersih. Kemudian dapat disimpan lebih efisien dan aman.
2. Menghindari Kesalahan
Data kotor bukan hanya masalah analisis data. Hal ini juga mempengaruhi aktivitas sehari-hari. Misalnya, tim pemasaran biasanya memiliki database pelanggan. Jika database dalam kondisi baik, mereka akan memiliki informasi yang berguna dan akurat. Jika membingungkan, kesalahan pasti akan terjadi, seperti menggunakan nama yang salah dalam email pribadi.
3. Tingkatkan Produktivitas
Pembersihan dan pembaruan data secara teratur berarti bahwa data berbahaya segera dihapus. Ini menyelamatkan tim dari menggali database atau dokumen lama untuk menemukan apa yang mereka cari.
4. Hindari Biaya yang Tidak Perlu
Membuat keputusan bisnis dengan informasi yang buruk dapat menyebabkan kesalahan yang merugikan. Tetapi data yang buruk juga bisa mahal dengan cara lain. Hal-hal sederhana seperti penanganan kesalahan dapat dengan cepat berubah menjadi masalah yang lebih besar.
Pemeriksaan data rutin membantu mendeteksi wabah lebih cepat. Ini memberi Anda kesempatan untuk memperbaikinya sebelum memerlukan perbaikan yang lebih memakan waktu (dan mahal).
5. Pemetaan Lanjutan
Semakin banyak organisasi yang ingin meningkatkan infrastruktur informasi internal mereka. Untuk melakukan ini, mereka sering mempekerjakan analis data untuk melakukan pemodelan data dan membuat aplikasi baru.
Menjaga data Anda tetap bersih sejak awal akan memudahkan untuk menyusun dan memetakannya, yang berarti memiliki rencana kebersihan data yang solid adalah langkah yang cerdas.
6. Kunci Data Cleaning adalah Konsep Kualitas Data
Kualitas informasi mengukur kesesuaian objektif dan subjektif dari setiap informasi untuk tujuan yang dimaksudkan. Kualitas data dipengaruhi oleh beberapa karakteristik, antara lain akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, validitas, dan keunikan.
Tahapan Data Cleaning
Langkah pertama sebelum memulai proyek pembersihan data adalah terlebih dahulu melihat keseluruhannya. Tanyakan pada diri sendiri: Apa tujuan dan harapan Anda?
Selanjutnya, Anda perlu merencanakan strategi pembersihan data untuk mencapai tujuan Anda. Pedoman yang baik adalah fokus pada metrik terpenting Anda. Beberapa pertanyaan perlu diajukan, apa metrik tertinggi yang ingin Anda capai?
Apa tujuan keseluruhan perusahaan Anda dan apa yang ingin dicapai setiap anggota? Cara yang baik untuk memulai adalah dengan mengumpulkan pemangku kepentingan utama dan bertukar pikiran.
Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk membuat proses data cleaning :
1. Lacak Kesalahan
Catat tren dari mana sebagian besar kesalahan Anda berasal. Hal ini memudahkan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki data yang salah atau rusak. Catatan sangat penting jika Anda mengintegrasikan solusi lain ke dalam perangkat lunak manajemen armada Anda sehingga bug tidak menghalangi pekerjaan departemen lain.
2. Standarisasi Proses Anda
Standarisasi titik masuk untuk mengurangi risiko duplikasi.
3. Periksa Kebenaran Data
Setelah membersihkan database yang ada, periksa kebenaran data Anda. Teliti dan investasikan alat data yang memungkinkan Anda membersihkan data secara real time. Beberapa alat bahkan menggunakan kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin untuk menguji akurasi.
4. Identifikasi Data Duplikat
Identifikasi duplikat untuk menghemat waktu dalam analisis data. Data duplikat dapat dihindari dengan meneliti dan berinvestasi di berbagai alat pembersihan data yang dapat menganalisis data mentah secara massal dan mengotomatiskan proses untuk Anda.
5. Analisis Data
Setelah data Anda distandarisasi, divalidasi, dan duplikatnya dihapus, tambahkan dari sumber pihak ketiga. Sumber pihak ketiga tepercaya dapat mengumpulkan data langsung dari situs web pihak pertama, membersihkan dan menggabungkan data untuk menyediakan data yang lebih lengkap untuk intelijen dan analisis bisnis.
6. Berkomunikasi dengan Tim Anda
Bagikan proses pembersihan standar baru dengan tim Anda untuk mempromosikan penerapan protokol baru. Sekarang setelah Anda menghapus data, penting untuk menjaganya tetap bersih. Menjaga tim Anda tetap up to date akan membantu Anda mengembangkan dan memperkuat segmentasi pelanggan dan memberikan informasi yang lebih bertarget kepada pelanggan dan prospek.
Terakhir, pantau dan tinjau informasi secara teratur untuk menemukan ketidakkonsistenan.
Cara Melakukan Data Cleansing
Sekarang mari kita bahas cara melakukan data cleaning ini, langkah-langkahnya adalah:
1. Hapus yang Diperlukan
Kadang-kadang kumpulan data berisi informasi yang kurang penting. Nah, dalam proses pembersihan data, Anda bisa menghapus data ini. Selain informasi yang kurang penting, Anda juga dapat menyesuaikan informasi duplikat. Dengan cara ini, informasi yang diterima memiliki kualitas yang lebih tinggi.
2. Mengedit Kesalahan Struktural
Meski terlihat sepele, kesalahan struktural dapat menurunkan kualitas data. Kesalahan termasuk:
- salah ketik
- kasus
- angka “nol” diubah menjadi angka “N/A”
- dan lain-lain
3. Hapus Nilai Ekstrim
Jangan lupa centang nilai ganjil di tengah proses pembersihan data, ok! Misalnya, nilai ganjil adalah bilangan yang terlalu besar atau terlalu kecil, sehingga tidak ada artinya. Jika perlu, Anda dapat memeriksa kebenaran data. Namun, jika Anda memiliki alasan yang baik untuk menghapusnya, Anda cukup menghapus datanya.
4. Pertimbangkan Data yang Tidak Lengkap
Jika data tidak lengkap, Anda memiliki beberapa opsi, antara lain:
- hapus dataset (misalnya X hanya memiliki alamat tanpa umur, semua data untuk X dihapus)
- isi data dari dataset lain
- berikan satu set. nilai khusus (misalnya null, data hilang dll)
Apa Perbedaan Data Cleaning dan Data Tranformation?
Data warehouse membantu Anda menganalisis data, membuat laporan, memvisualisasikan data, dan membuat keputusan bisnis yang berharga. Transformasi data dan pembersihan data adalah dua metode yang digunakan dalam penyimpanan data.
Data cleaning mengacu pada penghapusan data yang tidak konsisten dari database untuk meningkatkan konsistensi data, sedangkan transformasi data adalah transformasi data dari satu struktur ke struktur lain untuk kemudahan pemrosesan.
Pertumbuhan pesat digitalisasi telah menjadikan informasi sebagai salah satu aset paling berharga bagi umat manusia modern. Akses mudah ke informasi online melalui mesin pencari, media sosial, situs web, televisi, dll. adalah salah satu properti data yang menarik.
Namun, sisi negatifnya adalah informasi tersebut penuh dengan ketidakakuratan atau inkonsistensi. Itulah mengapa kita harus meluangkan waktu untuk memilah-milah sejumlah besar informasi yang tersedia. Pembersihan data tidak diragukan lagi merupakan langkah terpenting untuk mendapatkan hasil yang bagus dari proses analisis data.
Pembersihan dan transmisi data sangat diperlukan dalam kehidupan sibuk saat ini yang meliputi informasi yang dipegang oleh seorang individu. Jadi akhirnya jawaban atas pertanyaan “Apa itu data cleaning?” adalah untuk memperbaiki kesalahan dan menghasilkan data berkualitas untuk analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
