Dalam pekerjaan sangat jarang seorang data analyst bisa menemukan dataset yang dinilai sudah bersih. Lebih sering, dataset tersebut dipenuhi dengan data-data yang error, tidak konsisten, sehingga tidak mempunyai nilai. Maka dari itu dibutuhkan nya proses data Scrubbing. Jika kamu bekerja pada bidang data science, maka kamu perlu membersihkan data kotor terlebih dahulu sebelum memulai untuk melakukan analisis data.

Proses data scrubbing ini menjadi hal yang krusial, karena data kotor bisa membuat hasil analisis data menjadi berantakan serta mengganggu proses dalam pengambilan keputusan. Maka dari itu, kamu juga perlu untuk memahami dan menguasai setiap proses serta prosedur dalam data cleaning. Agar kamu bisa memahami lebih jauh mengenai data scrubbing, berikut ini penjelasannya.

Data Scrubbing

Data scrubbing merujuk kepada proses untuk mengumpulkan informasi yang terjamin akurat yaitu dengan cara melakukan modifikasi atau dengan menghapus data yang salah, tidak lengkap, tidak akurat, atau pengulangan di dalam database. Fokus utama dalam proses ini dilakukan dengan meningkatkan konsisten, akurasi, dan keunggulan pada data.

Data scrubbing dapat dilakukan secara otomatis guna untuk mengoreksi data, secara administratif pemanfaatan pada proses ini dapat menghemat faktor lain seperti biaya, waktu, tenaga karena prosesnya bisa dilakukan secara otomatis maupun manual guna untuk hasil yang optimal. Proses ini bisa dilakukan secara manual, hal ini sangat menyita waktu dan juga tenaga yang dibutuhkan sehingga penyelesaiannya masih rentan dengan kesalahan minor.

Sekumpulan data memiliki sifat akurat dengan melalui proses data scrubbing, perusahaan atau pelaku bisnis bisa fokus untuk melakukan analisis guna menentukan strategi yang hanya berdasarkan data tersebut. Maka dari itu, hasil ini bisa didapatkan juga dengan tepat sasaran. Jika analisis dilakukan sebelum data scrubbing ketika, masih ada data yang salah dan kurang lengkap di dalam database maka tentu sangat berpotensi boros dengan biaya karena menghasilkan strategi kurang efektif.

Faktor tersebut dapat memicu terciptanya data scrubbing yang lebih efektif dan terintegrasi secara sistematis. Banyak pilihan untuk alat yang berkualitas, contohnya seperti Cloudingo, OpenRefine, Winpure, Data Ladder, dan Trifacta Wrangler. Alat-alat ini bisa digunakan untuk melakukan proses pembersihan.

Manfaat Melakukan Data Scrubbing

Membersihkan data adalah hal yang penting untuk dilakukan, data yang berantakan nantinya akan sulit untuk diolah dan dimanfaatkan. Lalu kira-kira, kenapa ya perlu melakukan data scrubbing.

Pengerjaan menjadi lebih efisien

Ketika kamu sedang membutuhkan data, tetapi kamu tidak memiliki data yang rapi sehingga sulit untuk mencarinya. Maka, akan memakan waktu yang lama sehingga dibutuhkannya data scrubbing agar data kamu siap untuk diolah dan dianalisis untuk kebutuhan lainnya.

Meningkatkan bisnis

Keputusan yang kita ambil berdasarkan dengan data yang baik serta rapi tentunya pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan cepat dan juga akurat. Maka dari itu, scrubbing perlu untuk dilakukan sehingga bisnis kamu jauh lebih unggul jika dibandingkan dengan bisnis competitor.

Bisnis berjalan lancar

Banyak perusahaan yang memanfaatkan data guna mengambil keputusan bisnis, tanpa adanya data yang baik maka keputusan bisnis dapat ditentukan menjadi tidak akurat. Maka dari data scrubbing menjadi hal yang penting untuk dilakukan.

Tahapan Proses Data Scrubbing

Pada data scrubbing terdapat proses tahapan guna untuk melakukan pembersihan contohnya di dalam sistem. Tahapan tersebut yaitu, seperti berikut:

Melakukan audit scrubbing

Sebelum melakukan data scrubbing, maka kamu harus bisa melakukan audit data terlebih dahulu. Tujuannya yaitu agar anomaly dan kontradiksi yang ada di dalam basis data tersebut agar kontradiksi yang ada di dalam basis data dapat terdeteksi dengan baik. Jika ada kesalahan dalam melakukan audit data, pastinya proses tidak akan dapat berjalan dengan maksimal. Maka, perlu kamu harus menggunakan software yang tepat.

Spesifikasi terhadap alur kerja

Pada tahapan ini, kontradiksi basis data bisa dihapus sehingga kamu bisa mendapatkan data dengan berkualitas tinggi yang nantinya akan dieksekusi pada proses selanjutnya.

Mengeksekusi alur kerja data scrubbing

Ketika sudah sampai tahap penentuan spesifikasi, maka untuk langkah berikutnya yaitu dengan melakukan evakuasi terhadap alur kerja. Pada tahapan ini data yang sudah dipilih akan diverifikasi agar tahu apakah data ini sesuai dengan yang dibutuhkan. Sehingga, dalam pelaksanaan proses ini membutuhkan alur kerja yang efektif serta cermat.

Data scrubbing penting untuk dilakukan agar data tetap tertata dengan rapi serta memudahkan kita untuk melakukan pengolahan data. Nah, Cakrawala University membuka kesempatan untuk kamu yang ingin melanjutkan karir di bidang data analysis atau teknologi lainnya. Cakrawala 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!

Penjelasan Tentang Data Scrubbing, Manfaat Dan Tahapan Prosesnya