Tak Hanya agar Rapi, Pahami Arti dan Pentingnya Data Cleansing, Yuk!
Isi Artikel
Sepintas, data cleansing atau cleaning adalah pekerjaan yang terdengar memakan waktu dan membosankan.
Padahal, tahap ini sangat penting, lho. Tanpa dibersihkan, datamu bisa merugikan bisnis, alih-alih membuatnya untung.
Memangnya, sebenarnya, seperti apa sih langkah manajemen data yang satu ini? Simak penjelasan lengkapnya di bawah, yuk!
Mengenal Data Cleansing
© Freepik.com
Saat baru diekstrak, data bisa jadi sangat berantakan. Ada informasi yang tak lengkap, ada pula format yang berbeda-beda.
Semua ini tentu membuat data itu sulit diolah. Pada akhirnya, ia jadi tak bisa dimanfaatkan.
Nah, untuk menyelamatkan data itu, kamu bisa melakukan data cleaning.
Melansir Blue Pencil, langkah pengolahan data ini menuntutmu memperbarui, membetulkan, dan membuat data menjadi lebih rapi. Kadang kala, mau tidak mau, kamu juga harus menghapus informasi.
Memangnya, seperti apa data yang baik itu? Dikutip dari Towards Data Science, ciri-ciri data berkualitas di antaranya:
- valid, menggambarkan realita sebenarnya
- akurat, nilainya benar atau mendekati benar
- komplet, informasinya lengkap
- konsisten, sama persis di berbagai dataset
- seragam, punya satuan yang sama (misalnya semua uang ditunjukkan dengan rupiah, alamat ditulis dengan kode pos, dan lain-lain)
Memastikan semua ini tentu memakan banyak waktu. Meski begitu, ada tools yang bisa kamu manfaatkan agar semua berjalan secara otomatis.
Dikutip dari Xplenty, pilihan tools itu di antaranya Drake, OpenRefine, dan lain-lain.
Manfaat Melakukan Data Cleansing
© Picjumbo.com
Nah, kira-kira, kenapa kamu harus susah-susah membersihkan datamu? Mengapa tahap ini begitu penting?
Sejatinya, Glints sudah sempat menyinggung hal ini sedikit di atas. Data yang berantakan sulit diolah dan dimanfaatkan.
Akan tetapi, selain itu, masih ada sederet alasan lainnya, lho. Melansir Talend, alasan-alasan itu di antaranya:
1. Keputusan bisnis yang lebih baik
Di masa kini, banyak perusahaan yang memanfaatkan data untuk mengambil keputusan bisnis. Tanpa data yang baik, keputusan ini bisa jadi tak akurat.
Itulah mengapa, data cleaning adalah tahap yang sangat penting. Lewatnya, keputusan bisnismu bisa jadi lebih baik.
Baca Juga: Pentingnya Data Driven dan Cara Menerapkannya
2. Jadi efisien
Bisa saja, kamu tiba-tiba membutuhkan sebuah data. Jika tak punya data yang rapi, kamu tentu bingung mencari-carinya lagi. Ini bisa memakan waktu yang lama.
Ceritanya akan berbeda jika kamu melakukan data cleansing. Datamu tentu sudah siap diolah, dianalisis, atau digunakan untuk keperluan lainnya.
3. Unggulkan bisnis
Coba bayangkan, keputusan bisnis yang kamu ambil didasarkan data yang baik. Selain itu, karena datanya rapi, kamu bisa mengambil keputusan itu dengan cepat.
Dengan alasan ini, kamu bisa unggul jika dibandingkan dengan para kompetitor.
Cara Melakukan Data Cleansing
© Freepik.com
Nah, sekarang, kita bahas cara melakukan pembersihan data ini, yuk! Dirangkum dari Tableau, langkah-langkahnya adalah:
1. Hapus yang perlu
Kadang kala, ada data yang kurang relevan dalam dataset. Nah, dalam proses data cleaning, informasi ini boleh saja kamu hapus.
Selain data yang kurang penting, kamu juga bisa menyesuaikan informasi yang terduplikat. Dengan begitu, data yang kamu punya lebih berkualitas.
Baca Juga: Mengenal Database Manager, Profesi Bidang Data yang Semakin Populer
2. Edit kesalahan struktur
Meski terkesan remeh, kesalahan struktur bisa menurunkan kualitas data. Kesalahan-kesalahan itu di antaranya:
- salah ketik
- kesalahan huruf besar dan kecil
- angka “nol” yang berubah menjadi “N/A”
- dan lain-lain
3. Hapus nilai ekstrem
Di tengah proses data cleansing, jangan lupa cek nilai-nilai yang aneh, ya! Nilai aneh itu misalnya angka yang terlalu besar atau kecil, hingga terasa kurang masuk akal.
Jika perlu, kamu bisa memastikan kebenaran data tersebut. Akan tetapi, jika kamu punya alasan kuat untuk menghapusnya, kamu bisa meniadakan saja data tersebut.
4. Pikirkan data tak lengkap
Jika ada data yang tak lengkap, kamu punya beberapa pilihan, di antaranya adalah:
- dihapus kelompok datanya (misalnya si X hanya punya alamat tanpa umur, semua data X akan dihapus)
- mengisi data tersebut dari dataset alainnya
- beri nilai khusus (misalnya nol, tanpa data, dan lain-lain)
Baca Juga: Data Studio, Tool Gratis Rancangan Google untuk Bantu Visualisasi Data
Demikian informasi dari Glints tentang data cleansing. Jangan lupa, lakukan proses ini dalam tahapan data analytics-mu, ya!
Nah, di dunia data, masih ada banyak langkah yang bisa kamu lakukan. Langkah-langkah ini tentu membuat bisnis makin maju dan kariermu makin bersinar.
Kamu bisa mempelajari semua itu di Glints ExpertClass. Glints ExpertClass adalah sebuah kelas dengan pemateri berpengalaman.
Di sana, dunia data dan analisisnya selalu dibahas. Jadi, tunggu apa lagi? Ikut kelasnya sekarang, yuk!
