Data Cleaning mencakup lebih dari sekadar memperbaiki kesalahan ejaan atau sintaksis. Ini adalah aspek mendasar dari analitik ilmu data dan teknik pembelajaran mesin yang penting.
Namun, seiring dengan meningkatnya volume data yang dihasilkan, tantangan baru pun muncul—bagaimana memastikan bahwa data yang kita gunakan benar-benar akurat, lengkap, dan relevan? Di sinilah peran penting data cleaning, atau pembersihan data, menjadi sangat krusial.
Data cleaning adalah proses penting dalam pengolahan data yang bertujuan untuk mendeteksi dan memperbaiki atau menghapus data yang kotor, seperti data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak konsisten.
Hari ini, kita akan mempelajari lebih lanjut tentang Data Cleaning, manfaatnya, masalah yang dapat muncul dengan data Anda, dan langkah selanjutnya untuk pembelajaran Anda.
Apa Itu Data Cleaning?
Data Cleaning adalah proses mempersiapkan data untuk analisis dengan menghapus atau memodifikasi data yang tidak benar, tidak lengkap, tidak relevan, diduplikasi, atau diformat dengan tidak benar.
Data ini biasanya tidak diperlukan atau membantu dalam menganalisis data karena dapat menghambat proses atau memberikan hasil yang tidak akurat. Ada beberapa metode untuk membersihkan data tergantung cara penyimpanannya beserta jawaban yang dicari.
Data Cleaning bukan hanya tentang menghapus informasi untuk memberi ruang bagi data baru, melainkan menemukan cara untuk memaksimalkan akurasi kumpulan data tanpa harus menghapus informasi.
Pertama,Pembersihan data mencakup lebih banyak tindakan daripada menghapus data, seperti memperbaiki kesalahan ejaan dan sintaksis, menstandardisasi kumpulan data, dan mengoreksi kesalahan seperti bidang kosong, kode yang hilang, dan mengidentifikasi titik data duplikat.
Data Cleaning dianggap sebagai elemen dasar dari dasar- dasar ilmu data , karena memainkan peran penting dalam proses analitis dan mengungkap jawaban yang andal.
Alasan Data Cleaning Sangat Penting
Pengulangan umum yang akan Anda dengar di dunia analitik data adalah: ‘sampah masuk, sampah keluar’. Pepatah ini, yang begitu sering digunakan oleh para analis data, bahkan memiliki akronim tersendiri… GIGO.
Tapi apa artinya? Intinya, GIGO berarti bahwa jika kualitas data Anda di bawah standar, maka hasil analisis apa pun yang menggunakan data tersebut juga akan cacat.
Bahkan jika Anda mengikuti setiap langkah lain dari proses analitik data, jika data Anda berantakan, itu tidak akan membuat perbedaan.
Untuk alasan ini, pentingnya membersihkan data dengan benar tidak dapat dilebih-lebihkan. Ini seperti membuat fondasi untuk sebuah bangunan: lakukan dengan benar dan Anda dapat membangun sesuatu yang kuat dan tahan lama.
Lakukan salah, dan bangunan Anda akan segera runtuh. Pola pikir ini adalah mengapa analis data yang baik akan menghabiskan 60-80% waktu mereka untuk melakukan aktivitas pembersihan data.
Di luar analisis data, kebersihan data yang baik memiliki beberapa manfaat lain. Mari kita lihat mereka sekarang.
Apa Saja Manfaat Utama Dari Data Cleaning?
Seperti yang telah kita bahas, analisis data memerlukan data yang dibersihkan secara efektif untuk menghasilkan wawasan yang akurat dan dapat dipercaya. Tetapi data bersih juga memiliki berbagai manfaat lain:
1. Tetap teratur
Bisnis saat ini mengumpulkan banyak informasi dari klien, pelanggan, pengguna produk, dan sebagainya. Detail ini mencakup semuanya, mulai dari alamat dan nomor telepon hingga detail bank dan banyak lagi. Membersihkan data ini secara teratur berarti menjaganya tetap rapi. Kemudian dapat disimpan lebih efektif dan aman.
2. Menghindari kesalahan
Data kotor tidak hanya menyebabkan masalah untuk analitik data. Hal ini juga mempengaruhi operasi sehari-hari. Misalnya, tim pemasaran biasanya memiliki database pelanggan. Jika basis data itu dalam keadaan baik, mereka akan memiliki akses ke informasi yang berguna dan akurat. Jika berantakan, kesalahan pasti akan terjadi, seperti menggunakan nama yang salah dalam pengiriman surat yang dipersonalisasi .
3. Meningkatkan produktivitas
Membersihkan dan memperbarui data secara teratur berarti informasi jahat akan segera dihapus. Ini menyelamatkan tim dari keharusan menelusuri database atau dokumen lama untuk menemukan apa yang mereka cari.
4. Menghindari biaya yang tidak perlu
Membuat keputusan bisnis dengan data yang buruk dapat menyebabkan kesalahan yang mahal. Tetapi data yang buruk dapat menimbulkan biaya dengan cara lain juga.
Hal-hal sederhana, seperti kesalahan pemrosesan, dapat dengan cepat berubah menjadi masalah yang lebih besar.
Memeriksa data secara teratur memungkinkan Anda mendeteksi blip lebih cepat. Ini memberi Anda kesempatan untuk memperbaikinya sebelum memerlukan perbaikan yang lebih memakan waktu (dan mahal).
5. Pemetaan yang ditingkatkan
Semakin banyak organisasi yang ingin meningkatkan infrastruktur data internal mereka. Untuk ini, mereka sering mempekerjakan analis data untuk melakukan pemodelan data dan membangun aplikasi baru. Memiliki data yang bersih sejak awal membuatnya jauh lebih mudah untuk disusun dan dipetakan, yang berarti bahwa rencana kebersihan data yang solid adalah ukuran yang masuk akal.
6. Kunci untuk pembersihan data adalah konsep kualitas data
Kualitas data mengukur kesesuaian objektif dan subjektif dari kumpulan data apa pun untuk tujuan yang dimaksudkan. Ada beberapa karakteristik yang mempengaruhi kualitas data antara lain akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, validitas, dan keunikan.
Baca juga: Mengenal Virtual Machine dan 6 Software Terbaik yang Wajib Dicoba
Langkah-Langkah Data Cleaning
Langkah pertama sebelum memulai proyek Data Cleaning adalah melihat gambaran besarnya terlebih dahulu. Tanyakan pada diri sendiri: Apa tujuan dan harapan Anda.
Untuk mencapai tujuan yang telah Anda tetapkan, selanjutnya, Anda harus merencanakan strategi Data Cleaning. Pedoman yang bagus adalah fokus pada metrik teratas Anda. Beberapa pertanyaan untuk ditanyakan adalah, apa metrik tertinggi yang ingin Anda capai? Apa tujuan keseluruhan perusahaan Anda dan apa yang ingin dicapai setiap anggota darinya? Cara yang baik untuk memulai adalah mengumpulkan pemangku kepentingan utama dan bertukar pikiran
Berikut adalah beberapa praktik terbaik dalam membuat proses Data Cleaning:
1. Pantau kesalahan
Catat tren dari mana sebagian besar kesalahan Anda berasal. Ini akan mempermudah mengidentifikasi dan memperbaiki data yang salah atau rusak. Catatan sangat penting jika Anda mengintegrasikan solusi lain dengan perangkat lunak manajemen armada Anda, sehingga kesalahan Anda tidak menyumbat pekerjaan departemen lain.
2. Standarisasi proses Anda
Standarisasi titik masuk untuk membantu mengurangi risiko duplikasi.
3. Validasi akurasi data
Setelah Anda membersihkan database yang ada, validasi keakuratan data Anda. Teliti dan investasikan alat data yang memungkinkan Anda membersihkan data secara real-time. Beberapa alat bahkan menggunakan AI atau pembelajaran mesin untuk menguji akurasi dengan lebih baik.
4. Gosok untuk data duplikat
Identifikasi duplikat untuk membantu menghemat waktu saat menganalisis data. Data berulang dapat dihindari dengan meneliti dan berinvestasi di berbagai alat Data Cleaning yang dapat menganalisis data mentah secara massal dan mengotomatiskan proses untuk Anda.
5. Analisis data Anda
Setelah data Anda distandarisasi, divalidasi, dan dihapus untuk duplikat, gunakan sumber pihak ketiga untuk menambahkannya. Sumber pihak ketiga yang andal dapat menangkap informasi langsung dari situs pihak pertama, lalu membersihkan dan mengompilasi data untuk memberikan informasi yang lebih lengkap untuk intelijen bisnis dan analitik.
6. Berkomunikasi dengan tim Anda
Bagikan proses pembersihan standar baru dengan tim Anda untuk mempromosikan penerapan protokol baru. Sekarang setelah Anda menghapus data Anda, penting untuk menjaganya tetap bersih. Menjaga tim Anda dalam lingkaran akan membantu Anda mengembangkan dan memperkuat segmentasi pelanggan dan mengirimkan lebih banyak informasi yang ditargetkan kepada pelanggan dan prospek.
Terakhir, pantau dan tinjau data secara teratur untuk mengetahui ketidakkonsistenan.
Baca Juga: Memahami Data Warehouse, Database Relational untuk Analisis Data
Apa Perbedaan Data Cleaning dan Data Tranformation?
Gudang data membantu dalam menganalisis data, membuat laporan, memvisualisasikan data, dan membuat resolusi bisnis yang berharga. Transformasi data dan Data Cleaning adalah dua metode yang digunakan dalam pergudangan data.
Data Cleaning berarti menghilangkan informasi yang tidak koheren dari database untuk meningkatkan keseragaman data, sedangkan transformasi data adalah konversi data dari satu struktur ke struktur lain untuk mempermudah pemrosesan.
Contoh Data Cleaning
Data cleaning atau pembersihan data adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, atau menghapus data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak relevan dari suatu dataset. Berikut adalah tiga contoh umum dari data cleaning:
1. Menghapus Data Duplikat
Dalam suatu dataset, terkadang terdapat baris data yang duplikat (identik). Data duplikat bisa terjadi karena kesalahan penginputan atau penggabungan beberapa sumber data. Menghapus data duplikat membantu mencegah penghitungan yang berlebihan atau hasil analisis yang bias.
Contoh: Sebelum cleaning:
diffCopy codeID | Nama | Usia | Kota
----|---------|------|------
001 | Andi | 25 | Jakarta
002 | Budi | 30 | Bandung
001 | Andi | 25 | Jakarta
Setelah cleaning (menghapus baris duplikat):
diffCopy codeID | Nama | Usia | Kota
----|---------|------|------
001 | Andi | 25 | Jakarta
002 | Budi | 30 | Bandung
2. Mengisi Data yang Hilang (Missing Values)
Data yang hilang bisa menyebabkan masalah dalam analisis dan model prediksi. Salah satu metode umum untuk menangani data yang hilang adalah dengan mengisi nilai kosong tersebut menggunakan rata-rata, median, atau modus, tergantung pada jenis datanya.
Contoh: Sebelum cleaning:
diffCopy codeID | Nama | Usia | Kota
----|---------|------|------
001 | Andi | 25 | Jakarta
002 | Budi | | Bandung
003 | Citra | 28 |
Setelah cleaning (mengisi nilai hilang):
scssCopy codeID | Nama | Usia | Kota
----|---------|------|------
001 | Andi | 25 | Jakarta
002 | Budi | 26.5 | Bandung (rata-rata usia diisi pada nilai yang hilang)
003 | Citra | 28 | Jakarta (asumsi nilai default atau umum untuk mengisi)
3. Mengoreksi Kesalahan Tipe Data
Terkadang data dimasukkan dengan tipe data yang salah, seperti angka yang dimasukkan sebagai teks atau tanggal yang salah format. Data tersebut perlu dikonversi atau diperbaiki agar sesuai dengan tipe data yang diinginkan.
Contoh: Sebelum cleaning:
diffCopy codeID | Nama | Usia | Tanggal Lahir
----|---------|------|---------------
001 | Andi | 25 | 01-15-1995
002 | Budi | tiga puluh | 05-22-1990
003 | Citra | 28 | 1992/12/12
Setelah cleaning (memperbaiki tipe data):
yamlCopy codeID | Nama | Usia | Tanggal Lahir
----|---------|------|---------------
001 | Andi | 25 | 1995-01-15
002 | Budi | 30 | 1990-05-22
003 | Citra | 28 | 1992-12-12
Ketiga contoh di atas adalah bagian penting dari proses data cleaning yang membantu memastikan data siap digunakan untuk analisis lebih lanjut atau pembuatan model prediktif.
Kesimpulan
Peningkatan yang mengejutkan dalam digitalisasi telah menyebabkan data menjadi salah satu milik paling berharga dari umat manusia modern. Kemudahan aksesibilitas data secara online melalui mesin pencari, media sosial, situs web, televisi, dll. adalah salah satu fitur data yang menarik.
Namun, kekurangannya adalah bahwa data tersebut penuh dengan ketidakakuratan atau ketidakrelevanan. Oleh karena itu, kita perlu meluangkan waktu untuk membersihkan sejumlah besar data yang mudah diakses. Data Cleaning tidak diragukan lagi merupakan langkah paling penting untuk memperoleh hasil yang luar biasa dari proses analisis data.
Pembersihan dan migrasi data sangat dibutuhkan dalam kehidupan yang sibuk saat ini yang melingkupi data yang dimiliki oleh seorang individu. Jadi untuk menyimpulkan jawaban atas pertanyaan “Apa itu Data Cleaning?” adalah memperbaiki semua kesalahan dan menciptakan data berkualitas untuk analisis dan pengambilan keputusan yang unggul.
Sekawan Media membuka jasa pembuatan website murah dan berkualitas untuk skala enterprise di Malang. Jika anda berminat, silakan hubungi kami melalui kontak yang tersedia atau kirimkan proposal anda.
