Pembersihan Data: Pengertian, Alasan, Manfaat, Langkah

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 Proses menyiapkan data untuk analisis dengan menghapus atau mengoreksi data yang tidak akurat, 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 Ini bukan tentang menghapus informasi untuk memberi ruang bagi data baru, ini tentang menemukan cara untuk memaksimalkan akurasi kumpulan data tanpa menghapus informasi.

pertama ,pembersihan data Ini melibatkan lebih dari sekadar penghapusan data, seperti mengoreksi kesalahan ejaan dan sintaksis, menstandardisasi kumpulan data, dan mengoreksi kesalahan seperti bidang kosong, kode yang hilang, dan mengidentifikasi titik data duplikat. pembersihan data Ini dianggap sebagai komponen fundamental dari ilmu data karena memainkan peran penting dalam proses analisis dan memberikan 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.

Baca Juga:  CES 2022 akan diadakan lebih pendek karena varian Omicron COVID-19

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.

Apa manfaat utama dari pembersihan data?

Seperti yang telah dibahas, analisis data memerlukan pembersihan data secara 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 menyebabkan masalah dengan 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.

Baca Juga:  Xiaomi dan OPPO didenda Rp 1,9 triliun di India

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. Inti dari pembersihan 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: Pengantar Big Data: Definisi, Fitur, Manfaat, Alat

Langkah pembersihan data

Langkah pertama sebelum memulai proyek pembersihan data Melihat gambaran besarnya terlebih dahulu. Bertanya pada diri sendiri:

  • apa tujuan dan harapanmu?
  • Untuk mencapai tujuan yang telah Anda tetapkan, Anda perlu menyusun strategi selanjutnya. pembersihan data. Pedoman yang baik adalah fokus pada metrik teratas. beberapa pertanyaan
  • 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

Waspadai tren di mana 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

Mengidentifikasi duplikat untuk menghemat waktu saat menganalisis data. Dengan meneliti dan berinvestasi dalam alat yang berbeda, Anda dapat menghindari pengulangan data. pembersihan data Analisis data mentah dalam jumlah besar dan otomatisasi proses.

Baca Juga:  Apa itu CLI, Cara Kerjanya, dan Manfaatnya

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.

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 Ada dua metode yang digunakan dalam data warehousing. pembersihan data Ini mengacu pada penghapusan informasi yang tidak konsisten dari database untuk meningkatkan keseragaman data, dan transformasi data adalah transformasi data dari satu struktur ke struktur lain untuk memfasilitasi pemrosesan.

kesimpulan

Dengan peningkatan digitalisasi yang luar biasa, data telah menjadi aset paling berharga bagi orang-orang 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, langkah terpenting dalam proses analisis data untuk mencapai hasil yang luar biasa.

Dalam masyarakat modern yang sibuk saat ini yang mengelilingi data milik pribadi, pembersihan dan migrasi data sangat dibutuhkan. Jadi, untuk menyimpulkan jawaban atas pertanyaan, “Apa itu? pembersihan data?” Ini tentang memperbaiki kesalahan dan menghasilkan data berkualitas untuk analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Sekawan Media menyediakan jasa pengembangan aplikasi dan jasa konsultasi IT. Kami siap memberikan solusi terbaik untuk bisnis Anda.

Terimakasih Ya sudah membaca artikel Pembersihan Data: Pengertian, Alasan, Manfaat, Langkah

Dari Situs Fikrirasy ID