Saat bekerja dengan data, analitik dan wawasan hanya sebaik data yang Anda gunakan. Melakukan analisis data dengan data kotor mencegah organisasi membuat keputusan yang efisien dan efektif dengan data tersebut. Pembersihan data adalah bagian penting dari manajemen data untuk memastikan bahwa Anda memiliki data berkualitas tinggi.
Pembersihan data melibatkan lebih dari sekadar mengoreksi kesalahan ejaan atau sintaksis. Ini adalah aspek mendasar dari analitik ilmu data dan teknik pembelajaran mesin yang penting. Hari ini kita akan melihat lebih dekat pembersihan data, manfaatnya, masalah yang dapat ditimbulkannya, dan langkah selanjutnya untuk belajar.
Apa itu pembersihan data?
Pembersihan data adalah proses mempersiapkan data untuk analisis dengan menghapus atau mengoreksi data yang tidak valid, tidak lengkap, tidak relevan, berlebihan, atau cacat.
Data ini biasanya tidak diperlukan atau berguna untuk analisis data karena dapat mengganggu proses atau memberikan hasil yang tidak akurat. Ada beberapa cara untuk menghapus data tergantung pada bagaimana data disimpan dan jawaban yang Anda cari.
Pembersihan data bukan tentang menghapus informasi untuk memberi ruang bagi data baru, ini tentang menemukan cara untuk memaksimalkan akurasi kumpulan data tanpa menghapusnya.
Pertama, pembersihan data melibatkan lebih dari sekadar menghapus data, seperti mengoreksi kesalahan ejaan dan sintaksis, menstandarisasi kumpulan data, dan mengoreksi kesalahan seperti bidang kosong, kode yang hilang, dan mengidentifikasi elemen data duplikat. Pembersihan data dianggap sebagai elemen mendasar dari ilmu data karena memainkan peran penting dalam proses analitik dan mengungkap jawaban yang andal.
Mengapa pembersihan data sangat penting
Iterasi umum dalam dunia analisis data adalah ‘sampah masuk, sampah keluar’. Pepatah ini, yang sering digunakan oleh para analis data, memiliki akronim GIGO. Tapi apa artinya itu? Intinya, GIGO berarti data berkualitas rendah berarti hasil analisis menggunakan data tersebut juga cacat. Melakukan semua langkah lain dalam proses analisis data tidak ada bedanya jika data Anda berantakan.
Untuk alasan ini, pentingnya membersihkan data Anda dengan benar tidak dapat dilebih-lebihkan. Ini seperti meletakkan fondasi sebuah bangunan. Jika dilakukan dengan benar, Anda dapat membangun bangunan yang kuat dan tahan lama. Jika dilakukan salah, bangunan akan segera runtuh. Pola pikir ini adalah mengapa analis data yang baik menghabiskan 60-80% waktu mereka untuk membersihkan data. Selain analisis data, higiene data yang baik memiliki beberapa manfaat lain. Mari kita lihat mereka sekarang.
Baca juga: Pelajari lebih lanjut tentang SEO dan aplikasinya di situs web kami.
Apa manfaat utama dari pembersihan data?
Seperti yang telah dibahas, analisis data memerlukan pembersihan data yang efektif untuk menghasilkan wawasan yang akurat dan andal. Namun, data bersih juga memiliki manfaat lain:
1. Rapikan:
Perusahaan saat ini mengumpulkan banyak informasi dari klien, pelanggan, pengguna produk mereka, dan banyak lagi. Detail ini mencakup semuanya, mulai dari alamat dan nomor telepon hingga detail bank dan banyak lagi. Membersihkan data ini secara teratur akan membuatnya tetap rapi. Kemudian dapat disimpan lebih efektif dan aman.
2. Hindari kesalahan:
Data kotor tidak menimbulkan masalah untuk analisis data. Hal ini juga mempengaruhi pekerjaan Anda sehari-hari. Misalnya, tim pemasaran biasanya memiliki database pelanggan. Database yang baik menyediakan akses ke informasi yang berguna dan akurat. Jika berantakan, kesalahan seperti menggunakan nama yang salah untuk surat kustom Anda bisa terjadi.
3. Meningkatkan produktivitas:
Pembersihan dan pembaruan data secara teratur akan segera menghapus informasi berbahaya. Dengan cara ini, tim Anda tidak perlu mencari melalui database atau dokumen usang untuk menemukan apa yang mereka cari.
4. Hindari pengeluaran yang tidak perlu:
Membuat keputusan bisnis dengan data yang buruk dapat menyebabkan kesalahan yang mahal. Tetapi data yang buruk juga dapat merugikan Anda dengan cara lain. Sesuatu yang sederhana seperti kesalahan pemrosesan dapat dengan cepat berubah menjadi masalah yang lebih besar. Memeriksa data secara teratur dapat membantu mendeteksi blip lebih cepat. Ini memberi Anda kesempatan untuk melakukan perbaikan sebelum diperlukan perbaikan yang lebih memakan waktu dan mahal.
5. Pemetaan yang Ditingkatkan:
Semakin banyak organisasi yang ingin meningkatkan infrastruktur data internal mereka. Untuk melakukan ini, mereka sering mempekerjakan analis data untuk melakukan pemodelan data dan membangun aplikasi baru. Rencana pembersihan data yang solid adalah metrik yang masuk akal karena membersihkan data Anda dari awal membuatnya lebih mudah untuk disusun dan dipetakan.
6. Kunci pemurnian data adalah konsep kualitas data.
Kualitas data mengukur kesesuaian objektif dan subjektif dari kumpulan data untuk tujuan yang dimaksudkan. Ada beberapa karakteristik yang mempengaruhi kualitas data, antara lain akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, validitas, dan keunikan.
Baca juga: Jelajahi 5 jenis mesin virtual untuk sistem operasi Anda
Langkah pembersihan data
Langkah pertama sebelum memulai proyek pembersihan data adalah melihat gambaran besarnya. Tanyakan pada diri sendiri: Apa tujuan dan harapan Anda?
Untuk mencapai tujuan yang Anda tetapkan, Anda perlu merencanakan strategi pembersihan data Anda selanjutnya. Pedoman yang baik adalah fokus pada metrik teratas. Beberapa pertanyaannya adalah, apa metrik tertinggi yang ingin Anda capai? Apa tujuan keseluruhan perusahaan dan apa yang ingin dicapai setiap anggota? Cara yang baik untuk memulai adalah dengan mengumpulkan dan bertukar pikiran dengan pemangku kepentingan utama.
Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk membuat proses pembersihan data:
1. Pemantauan kesalahan
Perhatikan kecenderungan untuk sebagian besar kesalahan terjadi. Hal ini memudahkan untuk mengidentifikasi dan memperbaiki data yang salah atau rusak. Catatan sangat penting ketika mengintegrasikan solusi lain dengan perangkat lunak manajemen armada untuk memastikan bahwa departemen lain tidak terganggu secara tidak sengaja.
2. Standarisasi proses
Standarisasi titik masuk untuk membantu mengurangi risiko duplikasi.
3. Verifikasi Akurasi Data
Setelah membersihkan database yang ada, verifikasi kebenaran data. Teliti dan investasikan alat data yang dapat membersihkan data Anda secara real time. Beberapa alat bahkan menggunakan AI atau pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi pengujian.
4. Gosok Data Duplikat
Identifikasi duplikat untuk menghemat waktu saat menganalisis data. Data berulang dapat dihindari dengan meneliti dan berinvestasi dalam berbagai alat pembersihan data yang dapat menganalisis data mentah secara massal dan mengotomatiskan prosesnya.
5. Analisis Data
Setelah data Anda distandarisasi, divalidasi, dan dihilangkan duplikatnya, gunakan sumber pihak ketiga untuk menambahkannya. Sumber pihak ketiga tepercaya dapat menangkap informasi langsung dari situs mereka, lalu membersihkan dan mengompilasi data untuk memberikan informasi yang lebih lengkap untuk intelijen bisnis dan analitik.
6. Berkomunikasi dengan tim
Bagikan proses pembersihan standar baru dengan tim Anda untuk mempromosikan penerapan protokol baru. Sekarang Anda telah menghapus data Anda, penting untuk menjaganya tetap bersih. Menjaga tim Anda terus berjalan membantu kami mengembangkan dan memperkuat segmentasi pelanggan dan memberikan informasi yang lebih akurat kepada pelanggan dan prospek kami.
Akhirnya, kami secara teratur memantau dan meninjau data untuk inkonsistensi.
Baca juga: Memahami gudang data, database relasional untuk analisis data
Apa perbedaan antara pembersihan data dan transformasi data?
Gudang data mendukung analisis data, pembuatan laporan, visualisasi data, dan resolusi bisnis penting. Transformasi data dan pembersihan data adalah dua metode yang digunakan dalam pergudangan data. Pembersihan data berarti menghapus informasi yang tidak konsisten dari database untuk meningkatkan keseragaman data, sedangkan transformasi data adalah mengubah data dari satu struktur ke struktur lainnya untuk menyederhanakan pemrosesan.
kesimpulan
Karena peningkatan digitalisasi yang luar biasa, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi umat manusia modern. Anda dapat dengan mudah mengakses data Anda secara online melalui mesin pencari, media sosial, situs web, televisi, dan lainnya. Salah satu fitur data yang menarik. Namun, kelemahannya adalah data tersebut tidak akurat atau tidak relevan. Jadi, Anda perlu meluangkan waktu untuk membersihkan sejumlah besar data yang mudah diakses. Pembersihan data tidak diragukan lagi merupakan langkah terpenting untuk mencapai hasil yang luar biasa dalam proses analisis data Anda.
Dalam masyarakat modern yang sibuk saat ini yang mengelilingi data milik pribadi, pembersihan dan migrasi data sangat dibutuhkan. Mari kita selesaikan menjawab pertanyaan “Apa itu pembersihan data?” Ini tentang memperbaiki kesalahan dan menghasilkan data berkualitas untuk analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Sekawan Media membuka layanan pembuatan website dengan harga terjangkau dan berkualitas untuk Fikrirasy.ID enterprise di Malang. Jika Anda tertarik, silakan hubungi kami melalui detail kontak yang disediakan atau ajukan proposal.
Terimakasih Ya sudah membaca artikel Bersihkan data, lakukan langkah-langkah pemrosesan data agar lebih bersih
Dari Situs Fikrirasy ID
