MakalahSerbaAda.Com - Saat menggunakan data, kebanyakan orang setuju bahwa wawasan dan analisis Anda hanya sebaik data yang Anda gunakan. Pada dasarnya, data sampah masuk adalah analisis sampah keluar. Pembersihan data, juga disebut sebagai pembersihan data dan pembersihan data, adalah salah satu langkah terpenting bagi organisasi Anda jika Anda ingin menciptakan budaya seputar pengambilan keputusan data yang berkualitas.
Apa itu Data Cleaning/Pembersihan Data?
Pembersihan data adalah proses memperbaiki atau menghapus data yang salah, rusak, salah format, duplikat, atau tidak lengkap dalam kumpulan data. Saat menggabungkan beberapa sumber data, ada banyak peluang untuk data diduplikasi atau diberi label yang salah. Jika data salah, hasil dan algoritme tidak dapat diandalkan, meskipun mungkin terlihat benar. Tidak ada satu cara mutlak untuk menentukan langkah yang tepat dalam proses pembersihan data karena prosesnya akan bervariasi dari kumpulan data. Tetapi sangat penting untuk membuat template untuk proses pembersihan data Anda sehingga Anda tahu bahwa Anda melakukannya dengan cara yang benar setiap saat.
Apa perbedaan antara pembersihan data dan transformasi data?
Pembersihan data adalah proses yang menghapus data yang tidak termasuk dalam kumpulan data Anda. Transformasi data adalah proses mengubah data dari satu format atau struktur ke format lain. Proses transformasi juga dapat disebut sebagai data wrangling, atau data munging, transformasi dan pemetaan data dari satu bentuk data "mentah" ke format lain untuk pergudangan dan analisis. Artikel ini berfokus pada proses pembersihan data tersebut.
Bagaimana Anda membersihkan data?
Meskipun teknik yang digunakan untuk pembersihan data dapat bervariasi sesuai dengan jenis data yang disimpan perusahaan Anda, Anda dapat mengikuti langkah-langkah dasar ini untuk memetakan kerangka kerja untuk organisasi Anda.
Langkah 1: Hapus pengamatan duplikat atau tidak relevan
Hapus pengamatan yang tidak diinginkan dari kumpulan data Anda, termasuk pengamatan duplikat atau pengamatan yang tidak relevan. Pengamatan duplikat akan paling sering terjadi selama pengumpulan data. Saat Anda menggabungkan kumpulan data dari beberapa tempat, mengikis data, atau menerima data dari klien atau beberapa departemen, ada peluang untuk membuat data duplikat. De-duplikasi adalah salah satu area terbesar yang harus dipertimbangkan dalam proses ini. Pengamatan yang tidak relevan adalah ketika Anda melihat pengamatan yang tidak sesuai dengan masalah spesifik yang Anda coba analisis. Misalnya, jika Anda ingin menganalisis data tentang pelanggan milenial, tetapi kumpulan data Anda mencakup generasi yang lebih tua, Anda dapat menghapus pengamatan yang tidak relevan tersebut. Ini dapat membuat analisis lebih efisien dan meminimalkan gangguan dari target utama Anda—serta menciptakan lebih banyak kumpulan data yang dapat dikelola dan lebih berkinerja.
Langkah 2: Perbaiki kesalahan struktural
Kesalahan struktural adalah ketika Anda mengukur atau mentransfer data dan melihat konvensi penamaan yang aneh, kesalahan ketik, atau penggunaan huruf besar yang salah. Inkonsistensi ini dapat menyebabkan kategori atau kelas yang salah diberi label. Misalnya, Anda mungkin menemukan "T/A" dan "Tidak Berlaku" keduanya muncul, tetapi keduanya harus dianalisis sebagai kategori yang sama.
Langkah 3: Filter outlier yang tidak diinginkan
Seringkali, akan ada pengamatan satu kali di mana, sekilas, tampaknya tidak sesuai dengan data yang Anda analisis. Jika Anda memiliki alasan yang sah untuk menghapus outlier, seperti entri data yang tidak tepat, hal itu akan membantu kinerja data yang sedang Anda kerjakan. Namun, terkadang kemunculan outlier akan membuktikan teori yang sedang Anda kerjakan. Ingat: hanya karena ada outlier, bukan berarti itu salah. Langkah ini diperlukan untuk menentukan validitas angka tersebut. Jika outlier terbukti tidak relevan untuk analisis atau merupakan kesalahan, pertimbangkan untuk menghapusnya.
Langkah 4: Tangani data yang hilang
Anda tidak dapat mengabaikan data yang hilang karena banyak algoritme tidak akan menerima nilai yang hilang. Ada beberapa cara untuk menangani data yang hilang. Tidak ada yang optimal, tetapi keduanya dapat dipertimbangkan.
- Sebagai opsi pertama, Anda dapat menghapus pengamatan yang memiliki nilai yang hilang, tetapi melakukan ini akan menghapus atau kehilangan informasi, jadi perhatikan hal ini sebelum Anda menghapusnya.
- Sebagai opsi kedua, Anda dapat memasukkan nilai yang hilang berdasarkan pengamatan lain; sekali lagi, ada peluang untuk kehilangan integritas data karena Anda mungkin beroperasi dari asumsi dan bukan pengamatan yang sebenarnya.
- Sebagai opsi ketiga, Anda dapat mengubah cara data digunakan untuk menavigasi nilai nol secara efektif.
Langkah 5: Validasi dan QA
Di akhir proses pembersihan data, Anda harus dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini sebagai bagian dari validasi dasar:
- Apakah datanya masuk akal?
- Apakah data mengikuti aturan yang sesuai untuk bidangnya?
- Apakah itu membuktikan atau menyangkal teori kerja Anda, atau membawa wawasan apa pun?
- Dapatkah Anda menemukan tren dalam data untuk membantu Anda membentuk teori berikutnya?
- Jika tidak, apakah itu karena masalah kualitas data?
Kesimpulan yang salah karena data yang salah atau “kotor” dapat menginformasikan strategi bisnis dan pengambilan keputusan yang buruk. Kesimpulan yang salah dapat menyebabkan momen yang memalukan dalam rapat pelaporan ketika Anda menyadari bahwa data Anda tidak tahan untuk diteliti. Sebelum Anda sampai di sana, penting untuk menciptakan budaya data berkualitas di organisasi Anda. Untuk melakukan ini, Anda harus mendokumentasikan alat yang mungkin Anda gunakan untuk membuat budaya ini dan apa arti kualitas data bagi Anda.
Komponen data berkualitas
Menentukan kualitas data memerlukan pemeriksaan karakteristiknya, kemudian menimbang karakteristik tersebut menurut apa yang paling penting bagi organisasi Anda dan aplikasi yang akan digunakan.
5 karakteristik data berkualitas
- Keabsahan. Sejauh mana data Anda sesuai dengan aturan atau batasan bisnis yang ditentukan.
- Ketepatan. Pastikan data Anda mendekati nilai sebenarnya.
- Kelengkapan. Sejauh mana semua data yang diperlukan diketahui.
- Konsistensi. Pastikan data Anda konsisten dalam set data yang sama dan/atau di beberapa set data.
- Keseragaman. Sejauh mana data ditentukan dengan menggunakan satuan ukuran yang sama.
Manfaat pembersihan data
Memiliki data yang bersih pada akhirnya akan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan dan memungkinkan informasi berkualitas tinggi dalam pengambilan keputusan Anda. Manfaat meliputi:
- Penghapusan kesalahan ketika banyak sumber data sedang dimainkan.
- Lebih sedikit kesalahan membuat klien lebih bahagia dan karyawan tidak frustrasi.
- Kemampuan untuk memetakan berbagai fungsi dan tujuan data Anda.
- Memantau kesalahan dan pelaporan yang lebih baik untuk melihat dari mana kesalahan itu berasal, sehingga memudahkan untuk memperbaiki data yang salah atau rusak untuk aplikasi di masa mendatang.
- Menggunakan alat untuk pembersihan data akan membuat praktik bisnis lebih efisien dan pengambilan keputusan lebih cepat.
Alat dan perangkat lunak pembersih data untuk efisiensi
Perangkat lunak seperti Tableau Prep dapat membantu Anda mendorong budaya data berkualitas dengan menyediakan cara visual dan langsung untuk menggabungkan dan membersihkan data Anda. Tableau Prep memiliki dua produk: Tableau Prep Builder untuk membangun aliran data Anda dan Tableau Prep Conductor untuk menjadwalkan, memantau, dan mengelola aliran di seluruh organisasi Anda. Menggunakan alat penggosok data dapat menghemat banyak waktu bagi administrator basis data dengan membantu analis atau administrator memulai analisis mereka lebih cepat dan lebih percaya pada data. Memahami kualitas data dan alat yang Anda butuhkan untuk membuat, mengelola, dan mengubah data merupakan langkah penting untuk membuat keputusan bisnis yang efisien dan efektif. Proses penting ini akan semakin mengembangkan budaya data di organisasi Anda. Untuk melihat bagaimana Tableau Prep dapat memengaruhi organisasi Anda, baca tentang bagaimana agen pemasaran Tinuiti memusatkan 100-plus sumber data di Tableau Prep dan menskalakan analitik pemasaran mereka untuk 500 klien.
Source:
www.makalahserbaada.com
