Data mempunyai nilai jika kamu bisa mengatur dan juga menganalisis dengan baik, pengelolaan data yang buruk dapat menghabiskan waktu, uang, dan juga energi. Maka, dari sinilah data profiling bisa memainkan perannya. Data profiling ini adalah bentuk senjata ampuh yang digunakan untuk melakukan eliminasi terhadap data yang buruk. Berikut ini penjelasan sampai dengan pengolahan data profiling.

Apa itu data profiling?

Data profiling merupakan bentuk dari pemantauan serta pembersihan data yang bisa digunakan perusahaan untuk membuat keputusan data yang lebih baik. Data profiling adalah bagian penting, yaitu terdiri dari:

Data warehouse/business intelligence : Data profilling bisa menjelaskan mengenai masalah kualitas yang ada pada sumber data dan perlu untuk melakukan perbaikan dari proses ETL (Extract, Transform, and Load). ETL merupakan bentuk dari proses pembersihan dan pemindahan data yang berkualitas dengan sistem lainnya.
Konversi dan migrasi data : Data profiling melakukan identifikasi masalah kualitas data yang bisa ditangani pada skrip dan alat integrasi data yang menyalin data dari semua target.
Kualitas pada sumber data : Data profiling bisa memfokuskan pada data yang sedang terdapat masalah dan melacak sumber masalahnya. Contoh pada input pengguna, kesalahan antarmuka atau kerusakan.

Jenis Data Profiling

Content discovery

Manfaat utama yaitu dengan melihat pada catatan dari data individu gun bisa menemukan masalah atau kesalahan pada data. Jenis ini dilakukan untuk mengidentifikasi baris spesifik pada tabel yang ada masalah terhadap data.

Relationship discovery

Jenis ini memiliki fungsi untuk bisa menemukan bagian yang saling berhubungan, contohnya hubungan kunci di antara tabel database atau referensi di dalam spreadsheet. Pemahaman hubungan antar data penting untuk penggunaan ulang data karena sumber yang berhubungan harus bisa disatukan dengan benar.

Structure discovery

Jenis ini melakukan validasi bahwa data bisa konsisten dan disusun dengan baik, manfaat utama dari jenis ini yaitu untuk memahami dari segi kualitas maupun untuk struktur data.

Cara Pembuatan Data Profiling

Terdapat empat teknik dari pembuatan data profiling yang digunakan untuk membantu mencapai kualitas data menjadi lebih baik, yaitu:

Column profiling

Teknik untuk memindai tabel serta menghitung beberapa kali nilai muncul dalam setiap kolom, metode ini berguna untuk dapat menemukan data distribusi frekuensi terhadap pola yang ada pada kolom data.

Cross-column profiling

Terdapat dua proses yaitu analisis dari kunci serta analisis ketergantungan, analisis ini digunakan untuk memeriksa kumpulan nilai atribut dengan mencari setiap kemungkinan yang ada pada kunci utama. Untuk analisis ketergantungan digunakan untuk menganalisis antara atribut data dalam tabel yang sama.

Cross-table profiling

Teknik ini menggunakan setiap analisis kunci yang digunakan untuk memeriksa setiap hubungan dalam set kolom yang ada dalam tabel berbeda. Hal ini membantu untuk mengurangi redudansi serta mengidentifikasi setiap kumpulan nilai yang bisa diterapkan bersama.

Data rule validation

Teknik ini menggunakan data profiling yang dilakukan secara proaktif guna memverifikasi bahwasannya kumpulan data yang sesuai dengan aturan sudah ditentukan sebelumnya. Proses tersebut membantu untuk meningkatkan kualitas dengan cara melakukan validasi batch atau layanan berlanjut.

Pengaplikasian Data Profiling

Bidang marketing

Pada bidang ini seringkali penggunaan data profiling bisa memahami mana yang lebih dalam mengenai customer mereka. Penggunaan analisis data demografis, perilaku, dan juga preferensi dari langganan, perusahaan bisa menciptakan strategi pemasaran yang efektif.

Bidang kesehatan

Dalam sektor kesehatan data profiling bisa digunakan untuk penjelasan tentang pola dan juga tren yang ada pada pasien. Hal ini digunakan untuk melakukan perencanaan di dalam program kesehatan masyarakat dan meningkatkan pelayanan kesehatan.

Perbankan dan keuangan

Pada industri perbankan dan keuangan, data profiling bisa dimanfaatkan untuk mendeteksi penipuan dan juga risiko permasalahan. Bidang ini bisa digunakan untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan serta mencegah penipuan dengan memahami pola transaksi normal.

Data profiling penting untuk dilakukan untuk bisa mengatur dan juga menganalisis dengan baik. Nah, Cakrawala University membuka kesempatan untuk kamu yang ingin melanjutkan karir di bidang data analysis atau teknologi lainnya. University juga memberikan pembelajaran tentang digital marketing, big data, desain website, manajemen inovasi, dan cara mentransformasikan dunia bisnis masa kini!

Jadi tunggu apalagi sekarang juga daftarkan diri kamu untuk menjadi mahasiswa di Cakrawala University!

Pengertian Data Profiling, Contoh, dan Pengaplikasianya