Data Cleaning: Panduan Pembersihan Data

Data Cleaning: Panduan Pembersihan Data – Pembersihan data, juga dikenal sebagai data cleaning, adalah proses untuk memperbaiki data yang salah, tidak lengkap, duplikat, atau berisi kesalahan lainnya dalam suatu kumpulan data. Ini melibatkan identifikasi kesalahan data dan perubahan, pembaruan, atau penghapusan data untuk memperbaikinya. Pembersihan data meningkatkan kualitas data dan membantu menyediakan informasi yang lebih akurat, konsisten, dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan dalam suatu organisasi.

Pentingnya Data Cleaning

Operasi bisnis dan pengambilan keputusan semakin didorong oleh data, membuat data yang bersih menjadi keharusan bagi tim bisnis intelligence (BI) dan ilmu data, eksekutif bisnis, manajer pemasaran, perwakilan penjualan, dan pekerja operasional. Data yang bersih sangat penting terutama di industri yang mengintensifkan penggunaan data, seperti ritel dan layanan keuangan.

Jika data tidak dibersihkan dengan baik, catatan pelanggan dan data bisnis lainnya mungkin tidak akurat, menghasilkan informasi yang salah dari aplikasi analitik. Hal ini dapat menyebabkan keputusan bisnis yang keliru, strategi yang salah, peluang yang terlewat, dan masalah operasional, yang pada akhirnya dapat meningkatkan biaya dan mengurangi pendapatan dan keuntungan.

Menurut perkiraan IBM, isu kualitas data pada tahun 2016 saja menelan biaya sekitar $3.1 triliun bagi organisasi di Amerika Serikat.

Bagaimana Cara Data Cleaning

Langkah-langkah pembersihan data dapat bervariasi tergantung pada jenis data yang dimiliki oleh perusahaan Anda. Namun, berikut adalah langkah-langkah dasar yang dapat diikuti:

1. Hapus Observasi Duplikat atau Tidak Relevan

Proses pertama dalam pembersihan data adalah mengidentifikasi dan menghapus observasi duplikat atau tidak relevan. Penggunaan perangkat lunak atau perintah khusus memudahkan penemuan duplikat, dan selanjutnya, kriteria penghapusan ditentukan. Dengan menghapus duplikat berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, kita dapat menjaga integritas dan akurasi data, memastikan bahwa setiap entri memberikan nilai yang unik dan relevan dalam analisis.

2. Perbaiki Kesalahan Struktural

Langkah berikutnya adalah memeriksa dan memperbaiki kesalahan struktural dalam data, seperti ejaan, format, atau kapitalisasi yang salah. Identifikasi kesalahan dilakukan melalui pemeriksaan menyeluruh, dan setelah itu, koreksi diterapkan. Proses ini penting untuk memastikan konsistensi dalam representasi data, meminimalkan potensi kesalahan interpretasi, dan meningkatkan pemahaman data secara menyeluruh.

3. Saring Outlier yang Tidak Diinginkan

Analisis outlier membantu mengidentifikasi nilai yang tidak biasa atau ekstrem dalam dataset. Setelah diidentifikasi, evaluasi cermat diperlukan untuk memutuskan apakah outlier perlu dihapus atau tetap disimpan. Keputusan ini bergantung pada tujuan analisis dan karakteristik data. Saring outlier membantu mencegah distorsi hasil analisis oleh nilai yang ekstrem dan memastikan bahwa data yang digunakan mencerminkan distribusi yang lebih representatif.

4. Tangani Data yang Hilang

Pada langkah ini, fokus diberikan pada mengidentifikasi dan menangani data yang hilang atau nilai-nilai kosong. Alat atau perintah digunakan untuk mengidentifikasi kekosongan dalam dataset, dan selanjutnya, berbagai opsi pengelolaan data dipertimbangkan. Pendekatan ini penting untuk memastikan kelengkapan data, meminimalkan potensi bias, dan mempertahankan integritas analisis.

5. Validasi dan QA (Quality Assurance)

Validasi dan quality assurance (QA) menjadi tahap akhir dalam pembersihan data. Pertanyaan validasi dan aturan diterapkan untuk memastikan data memenuhi standar kualitas yang ditetapkan. Melalui pengujian data terhadap aturan validasi, kesalahan atau ketidaksesuaian dapat diidentifikasi. Perbaikan atau revisi dilakukan untuk memastikan bahwa data bersih dan sesuai dengan kriteria kualitas yang telah ditetapkan sebelumnya. Tahap ini memberikan keyakinan tambahan terhadap keandalan hasil analisis yang akan dihasilkan.

Software Data Cleaning Populer

Beberapa alat terkenal seperti Tableau Prep dapat digunakan untuk pembersihan data. Pertimbangan Pilih alat berdasarkan kebutuhan dan kecocokannya dengan jenis data.

Baca Juga: 5 Software dan Tools untuk Data Analysis

Tantangan dalam Data Cleaning

Meskipun penting, pembersihan data tidak terlepas dari tantangan. Salah satu tantangan terbesar adalah seringkali memakan waktu, karena banyaknya masalah yang perlu diatasi dalam banyak kumpulan data dan sulitnya menentukan penyebab beberapa kesalahan. Tantangan umum lainnya meliputi:

• Menentukan cara menangani nilai data yang hilang agar tidak memengaruhi aplikasi analitik.
• Memperbaiki data yang tidak konsisten dalam sistem yang dikelola oleh unit bisnis yang berbeda.
• Membersihkan masalah kualitas data dalam sistem big data yang berisi campuran data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
• Mendapatkan sumber daya yang cukup dan dukungan organisasi.
• Menangani silo data yang mempersulit proses pembersihan data.

Pembersihan data, tahap kunci dalam manajemen data untuk meningkatkan kualitas informasi, melibatkan langkah-langkah seperti menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan struktural, dan menangani outlier. Alat seperti Tableau Prep memudahkan proses ini, meski tantangan seperti kompleksitas waktu dan penanganan nilai data yang hilang tetap ada. Bagi yang ingin mendalami keterampilan pembersihan data, Bootcamp Koding Akademi program Data Analyst bisa menjadi pilihan untuk pemahaman mendalam dan keterampilan praktis.

Source:

• Tableau
• TechTarget