Data Mapping: Apa Itu, Mengapa Penting, Cara Melakukan, dan Tekniknya
Isi Artikel
Dalam data analytics, data mapping adalah salah satu komponen untuk membantu merapikan beragam data kompleks dan jumlahnya banyak.
Perusahaan mengumpulkan data dari beragam sumber untuk kepentingan bisnisnya. Namun, belum tentu data yang didapatkan memiliki makna serupa antara satu sama lain.
Bila punya data yang rapi, perusahaan dapat mengetahui kebutuhan dan keinginan konsumen dengan cepat tanpa perlu menebak-nebak strategi apa yang cocok.
Nah, di sinilah data mapping berperan penting. Lalu, apa, sih, data mapping itu? Mengapa hal ini penting dan apa saja teknik-tekniknya? Simak penjelasan Glints berikut ini!
Apa Itu Data Mapping?
© Pexels.com
Data mapping adalah proses mencocokkan data yang berasal dari berbagai sumber ke skema database utama, mengutip Astera.
Tujuan utama dari data mapping yaitu untuk menyatukan berbagai data dan menjembatani perbedaan di antara berbagai sumber data dengan database utama.
Sehingga, ketika kamu memindahkan data dari sumbernya, data tersebut tetap akurat dan bisa digunakan di database baru.
Dengan melakukan data mapping, kamu dapat mengorganisir, menyaring, menganalisis, dan memahami jumlah data yang banyak dari berbagai sumber data.
Sehingga, hal ini dapat membantumu dalam mengambil kesimpulan dan mendapatkan insight.
Perlu kamu ketahui bahwa data mapping adalah suatu hal standar dalam praktik bisnis.
Namun, karena banyaknya jumlah data dan sistemnya yang kompleks, dibutuhkan tools yang tepat untuk melakukan data mapping.
Berikut adalah contoh dari data mapping.
© Hubspot
Mengapa Data Mapping Penting?
© Pexels.com
Lalu, mengapa data mapping sangatlah penting?
Perlu kamu ketahui bahwa data mapping sendiri merupakan langkah awal untuk melakukan data processing.
Selain itu, data mapping pun merupakan kunci untuk data management yang baik.
Sehingga, tugas-tugas data management seperti data migration tidak akan bisa dilakukan tanpa melakukan data mapping terlebih dahulu.
Seperti melansir dari Hubspot, berikut adalah beberapa alasan mengapa data mapping sangat penting bagi bisnis.
- mengintegrasikan, mengubah, dan memindahkan data serta membuat data warehouse dengan mudah
- membangun hubungan langsung untuk data yang kamu miliki dengan berbagai sumber data lain
- memastikan data yang dimiliki berkualitas tinggi dan akurat
- mengidentifikasi tren secara real-time dan membagikan laporan data ke anggota tim dengan mudah serta efisien
- memastikan kamu bisa menggunakan data yang didapat secara maksimal untuk mendapatkan insight dan pelajaran darinya
Cara Melakukan Data Mapping yang Efektif
© Pexels.com
Meski kamu telah menggunakan tools, biasanya tetap ada risiko kesalahan saat mencocokkan data sehingga membuat analisis di akhir menjadi kacau.
Namun jangan khawatir, berikut adalah beberapa cara yang bisa kamu ketika melakukan data mapping secara efektif, dikutip dari Wult.
1. Ketahui data mana yang akan dipindahkan
Hal ini berarti kamu harus memahami format, lokasi, dan jenis data yang akan dipindahkan.
Jangan lupa untuk mempertimbangkan frekuensi data yang akan di mapping sebelum melakukannya.
2. Lakukan mapping secara akurat
Dalam tahap ini, kamu bisa melakukan mapping secara akurat dengan mengetahui lokasi, format, dan jenis data dari sumber ke database tujuan.
3. Jelaskan perubahan yang dilakukan
Jika kamu harus melakukan perubahan dalam data, pastikan kamu menjelaskan perubahan tersebut sebelum melakukannya.
Hal ini sangatlah penting ketika terdapat data yang duplikat atau bertentangan satu sama lain.
4. Lakukan testing
Lakukan testing dengan menggunakan bagian kecil data sumber.
Lalu, cek apakah jika mapping telah sempurna dan berfungsi seperti yang diekspektasikan.
Teknik-Teknik Data Mapping
© Pexels.com
Apa saja teknik yang bisa kamu lakukan untuk membuat data mapping yang akurat?
Merangkum Hevo dan Tableau, berikut adalah teknik-teknik data mapping.
1. Manual
Teknik ini membutuhkan pembuatan hubungan antara sumber data dan database final secara manual serta mendokumentasikannya menggunakan coding.
Kelebihan dari teknik ini adalah sifatnya yang fleksibel dan bisa disesuaikan dengan kebutuhanmu.
Namun, kelemahan teknik ini adalah prosesnya memakan waktu lama, sulit mengerjakan prosedur mapping yang kompleks, dan sangat mengandalkan coding.
2. Semi-automated
Teknik semi-automated menggunakan grafik sebagai representasi dari hubungan antar data.
Kelebihan dari teknik ini adalah keseimbangan antara fleksibilitas dan tingkat keefektifan.
Kelemahan dari teknik semi-automated adalah mengharuskanmu untuk memiliki pengetahuan dalam bidang coding serta perlu navigasi antara proses manual dan otomatis.
3. Fully automated
Teknik fully-automated memungkinkanmu untuk meng-upload data baru dan mencocokkannya dengan skema database yang sudah kamu miliki.
Sehingga, setiap orang dapat menyelesaikan data mapping tanpa melakukan coding untuk menyortir data yang diinginkan.
Kelebihan dari teknik ini adalah kamu tidak membutuhkan banyak technical knowledge seperti teknik-teknik lainnya dan sangat fleksibel.
Sementara, kelemahannya adalah biayanya yang cenderung mahal, karena diperlukan pelatihan pada penggunaan software data mapping.
Nah, itu adalah beberapa hal yang perlu kamu ketahui seputar data mapping.
Tentunya hal ini dapat membantu kamu dan perusahaan dalam membuat keputusan yang berdasarkan data.
Namun, masih ada banyak hal lain yang perlu kamu pelajari di bidang data analytics, lho.
Kamu bisa menambah wawasanmu di bidang data analytics dengan membaca beragam artikel di Glints Blog.
Setiap materi dijelaskan secara menarik dengan bahasa yang mudah dipahami.
Menarik bukan? Yuk, pilih dan baca beragam artikel data analytics dengan klik di sini sekarang!
