Pembersihan data adalah proses mempersiapkan data untuk analisis dengan menghapus atau memodifikasi data yang tidak akurat, tidak lengkap, tidak relevan, duplikat, atau cacat.
Data ini seringkali tidak diperlukan atau tidak membantu untuk analisis data karena dapat mengganggu proses atau memberikan hasil yang tidak akurat. Ada beberapa metode untuk menghapus data tergantung pada cara penyimpanannya dan jawaban yang Anda cari.
Pembersihan data tidak hanya tentang menghapus informasi untuk memberi ruang bagi data baru, tetapi juga tentang menemukan cara untuk memaksimalkan keakuratan kumpulan data tanpa harus menghapus informasi.
Pertama, pembersihan data melibatkan lebih banyak tindakan daripada penghapusan data, seperti mengoreksi kesalahan ejaan dan sintaksis, menormalkan kumpulan data, dan mengoreksi kesalahan seperti bidang kosong, kode yang hilang, dan identifikasi titik data duplikat. Pembersihan data dianggap sebagai bagian mendasar dari dasar-dasar ilmu data karena memainkan peran penting dalam proses analisis dan mengungkapkan jawaban yang andal.
Alasan Data Cleaning Sangat Penting
Pengulangan umum yang akan Anda dengar di dunia analitik data adalah: ‘sampah masuk, sampah keluar’. Pepatah ini, yang begitu sering digunakan oleh para analis data, bahkan memiliki akronim tersendiri… GIGO. Tapi apa artinya? Intinya, GIGO berarti bahwa jika kualitas data Anda di bawah standar, maka hasil analisis apa pun yang menggunakan data tersebut juga akan cacat. Bahkan jika Anda mengikuti setiap langkah lain dari proses analitik data, jika data Anda berantakan, itu tidak akan membuat perbedaan.
Untuk alasan ini, pentingnya membersihkan data dengan benar tidak dapat dilebih-lebihkan. Ini seperti membuat fondasi untuk sebuah bangunan: lakukan dengan benar dan Anda dapat membangun sesuatu yang kuat dan tahan lama. Lakukan salah, dan bangunan Anda akan segera runtuh. Pola pikir ini adalah mengapa analis data yang baik akan menghabiskan 60-80% waktu mereka untuk melakukan aktivitas Data Cleaning. Di luar analisis data, kebersihan data yang baik memiliki beberapa manfaat lain. Mari kita lihat mereka sekarang.
Apa Saja Manfaat Utama Dari Data Cleaning?
Seperti yang telah kita bahas, analisis data memerlukan data yang dibersihkan secara efektif untuk menghasilkan wawasan yang akurat dan dapat dipercaya. Tetapi data bersih juga memiliki berbagai manfaat lain:
1. Tetap teratur:
Bisnis saat ini mengumpulkan banyak informasi dari klien, pelanggan, pengguna produk, dan sebagainya. Detail ini mencakup semuanya, mulai dari alamat dan nomor telepon hingga detail bank dan banyak lagi. Membersihkan data ini secara teratur berarti menjaganya tetap rapi. Kemudian dapat disimpan lebih efektif dan aman.
2. Menghindari kesalahan:
Data kotor tidak hanya menyebabkan masalah untuk analitik data. Hal ini juga mempengaruhi operasi sehari-hari. Misalnya, tim pemasaran biasanya memiliki database pelanggan. Jika basis data itu dalam keadaan baik, mereka akan memiliki akses ke informasi yang berguna dan akurat. Jika berantakan, kesalahan pasti akan terjadi, seperti menggunakan nama yang salah dalam pengiriman surat yang dipersonalisasi .
3. Meningkatkan produktivitas:
Membersihkan dan memperbarui data secara teratur berarti informasi jahat akan segera dihapus. Ini menyelamatkan tim dari keharusan menelusuri database atau dokumen lama untuk menemukan apa yang mereka cari.
4. Menghindari biaya yang tidak perlu:
Membuat keputusan bisnis dengan data yang buruk dapat menyebabkan kesalahan yang mahal. Tetapi data yang buruk dapat menimbulkan biaya dengan cara lain juga. Hal-hal sederhana, seperti kesalahan pemrosesan, dapat dengan cepat berubah menjadi masalah yang lebih besar. Memeriksa data secara teratur memungkinkan Anda mendeteksi blip lebih cepat. Ini memberi Anda kesempatan untuk memperbaikinya sebelum memerlukan perbaikan yang lebih memakan waktu (dan mahal).
5. Pemetaan yang ditingkatkan:
Semakin banyak organisasi yang ingin meningkatkan infrastruktur data internal mereka. Untuk ini, mereka sering mempekerjakan analis data untuk melakukan pemodelan data dan membangun aplikasi baru. Memiliki data yang bersih sejak awal membuatnya jauh lebih mudah untuk disusun dan dipetakan, yang berarti bahwa rencana kebersihan data yang solid adalah ukuran yang masuk akal.
6. Kunci untuk pembersihan data adalah konsep kualitas data.
Kualitas data mengukur kesesuaian objektif dan subjektif dari kumpulan data apa pun untuk tujuan yang dimaksudkan. Ada beberapa karakteristik yang mempengaruhi kualitas data antara lain akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, validitas, dan keunikan.
