Oleh Universitas Cakrawala
•
26 April 2024
Ketika menggunakan data, analisis data yang dihasilkan biasanya berstandar pada data yang sudah digunakan. Dengan kata lain, jika data yang masuk tidak berkualitas, maka hasil analisis pun akan kurang akurat.
Oleh karena itu, data cleansing (juga dikenal sebagai data scrubbing) merupakan langkah krusial bagi perusahaan yang ingin pengambilan keputusan berbasis data yang berkualitas. Data yang "bersih" akan menghasilkan analisis yang akurat dan insights yang berharga.
Artikel ini akan mengupas lebih dalam tentang Data Cleansing, mulai dari pengertian, manfaat, hingga langkah-langkah yang dilakukan untuk membersihkan data.
Data cleansing (juga dikenal sebagai data scrubbing) adalah proses memodifikasi atau menghapus data yang dianggap tidak akurat, duplikat, tidak lengkap, salah format, atau rusak dalam kumpulan data yang dimiliki.
Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi bagian data yang tidak sesuai dan kemudian menggantinya, memodifikasinya, atau menghapusnya. Proses ini sering dilakukan oleh data engineer ketika melakukan data mining atau pengumpulan data.
Meskipun terkadang disederhanakan sebagai “menghapus data,” namun data cleansing bertujuan menghasilkan kumpulan data yang seakurat mungkin. Misalnya, data yang memerlukan perbaikan karena kesalahan ejaan, data ganda, label yang salah, kolom kosong, atau perlu standarisasi pengurutan data agar lebih mudah diinput.
Data cleansing membantu meningkatkan kualitas data dengan menghilangkan kesalahan, duplikasi, dan ketidakakuratan dalam dataset. Data yang bersih dan akurat memberikan dasar yang lebih baik untuk analisis dan pengambilan keputusan yang tepat.
Dengan membersihkan data, kamu dapat memastikan bahwa analisis yang dilakukan didasarkan pada data yang valid dan dapat dipercaya. Dengan menghilangkan kesalahan dan ketidakakuratan, kamu dapat menghindari kesimpulan yang salah atau bias dalam analisis.
Data yang tidak terawat dapat mengganggu proses operasional dan menghambat produktivitas. Dengan membersihkan data secara teratur, kamu dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mencari dan memperbaiki kesalahan data, sehingga meningkatkan efisiensi operasional.
Data yang buruk dapat menyebabkan kerugian finansial. Misalnya, kesalahan dalam data pelanggan dapat mengakibatkan pengiriman barang yang salah atau penagihan yang tidak akurat. Dengan melakukan data cleansing, kamu dapat menghindari biaya yang terkait dengan kesalahan data dan memaksimalkan efisiensi operasional.
Dalam beberapa industri, seperti keuangan dan kesehatan, kepatuhan terhadap regulasi data sangat penting. Data cleansing membantu memastikan bahwa data kamu mematuhi standar kepatuhan yang berlaku, termasuk privasi dan keamanan data.
Data yang bersih dan terpercaya memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan menghilangkan ketidakakuratan dan ketidakkonsistenan dalam data, kamu dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan fakta.
Data cleansing penting dalam pemasaran, karena data yang akurat dan relevan memungkinkan kamu untuk mengenali pelanggan potensial, memahami preferensi mereka, dan mengirim pesan yang tepat kepada mereka. Dengan membersihkan data, kamu dapat meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran dan mengoptimalkan pengembalian investasi pemasaran.
Data yang baik dan terpelihara dengan baik membantu meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan memiliki data yang akurat tentang pelanggan, kamu dapat memberikan layanan yang lebih personal, menyesuaikan penawaran, dan merespons kebutuhan pelanggan dengan lebih baik.
Data cleansing merupakan langkah penting sebelum melakukan analisis data. Dengan membersihkan data, kamu bisa memastikan bahwa analisis kamu didasarkan pada data yang berkualitas tinggi, yang pada gilirannya meningkatkan efektivitas dan keberhasilan analisis.
Lakukan analisis awal terhadap data kamu untuk mengidentifikasi masalah yang mungkin ada, seperti duplikasi, ketidakakuratan, nilai yang hilang, atau ketidakkonsistenan dalam format atau tipe data. Mengetahui masalah utama akan membantu kamu merencanakan strategi pembersihan yang tepat.
Buat rencana yang terperinci tentang langkah-langkah yang akan kamu ambil untuk membersihkan data. Tentukan prioritas dan urutan tugas yang perlu dilakukan, serta sumber daya yang dibutuhkan.
Identifikasi dan hapus duplikasi dalam data. Kamu dapat menggunakan teknik seperti pembandingan nilai kolom atau penggunaan algoritma pengenalan duplikasi untuk menemukan duplikasi yang mungkin tersembunyi.
Identifikasi dan tangani nilai yang hilang dalam data. Kamu bisa memilih untuk menghapus baris yang memiliki nilai yang hilang, menggantikan nilai yang hilang dengan nilai rata-rata atau median, atau menggunakan teknik imputasi data yang lebih kompleks.
Identifikasi dan perbaiki ketidakakuratan dalam data. Ini dapat mencakup kesalahan pengejaan, format yang salah, atau nilai yang tidak mungkin. Kamu bisa menggunakan teknik seperti pemadanan string atau penggunaan aturan validasi untuk memperbaiki ketidakakuratan ini.
Periksa dan atasi ketidakkonsistenan dalam data, seperti format tanggal yang berbeda, kategori yang tidak konsisten, atau pengukuran dalam unit yang berbeda. Normalisasi data ke format atau standar yang konsisten untuk memastikan konsistensi dalam analisis.
Setelah melakukan pembersihan, lakukan verifikasi dan validasi untuk memastikan bahwa data sudah bersih dan akurat. Periksa kembali data yang sudah dibersihkan untuk memastikan bahwa semua masalah telah ditangani dengan benar.
Penting untuk mendokumentasikan prosedur pembersihan yang telah kamu lakukan. Catat langkah-langkah yang telah diambil, transformasi yang diterapkan, dan perubahan yang dilakukan terhadap data. Dokumentasi ini berguna untuk referensi masa depan dan memudahkan kolaborasi dengan tim lain.
Jika memungkinkan, gunakan alat atau skrip otomatis untuk membantu dalam proses data cleansing. Terdapat berbagai alat dan pustaka pemrosesan data yang dapat membantu dalam mengotomatisasi tugas-tugas pembersihan yang repetitif.
Data cleansing bukanlah tugas satu kali, melainkan proses yang berkelanjutan. Lakukan pemantauan rutin terhadap kualitas data kamu, dan lakukan upaya pemeliharaan secara berkala untuk memastikan data tetap bersih dan akurat seiring waktu.
Ingatlah bahwa setiap dataset memiliki karakteristik unik, jadi metode pembersihan yang efektif dapat bervariasi tergantung pada situasi. Pastikan kamu memahami data dengan baik dan menerapkan teknik-teknik yang sesuai untuk mengatasi masalah yang dihadapi.
Data Cleansing merupakan langkah krusial dalam analisis data. Kemampuan untuk membersihkan data dan menghasilkan data yang berkualitas menjadi kunci kesuksesan seorang Data Scientist.
Cakrawala University memahami pentingnya Data Cleansing dan menyediakan program studi Data Science yang dirancang untuk membekali mahasiswa dengan keahlian ini. Tim dosen Cakrawala University terdiri dari praktisi berpengalaman dan akan memberikan pengajaran yang berkualitas.
Bergabunglah dengan Jurusan Data Science di Cakrawala University dan wujudkan impianmu!
Baca Juga :
Berita Terkait
Simak di Sini Apa Saja Mata Kuliah Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
01 November 2023
Mengenal Lebih Dekat Jurusan Sistem Informasi dan Prospek Kerjanya
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan: Definisi, Jadwal, Biaya, dan Jurusan
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Bisnis Digital : Definisi, Konsep, Contoh, dan Peluangnya
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan di Jakarta - Cakrawala University
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
Ini Perbedaan Institut, Universitas, Sekolah Tinggi dan Politeknik Agar Tidak Tertukar
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
10 Prospek Karier Ilmu Komputer, Gajinya Menjanjikan
Universitas Cakrawala
•
05 March 2025
Jurusan Manajemen Keuangan: Mata Kuliah, Prospek Kerja, Gaji
Universitas Cakrawala
•
12 March 2025
Mengenal Jurusan Data Science dan Prospek Kerjanya
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Hard Skill dan Soft Skill : Perbedaan, Contoh dan Tips Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Brainstorming : Pengertian, Tujuan, Contoh serta Cara Melakukannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
10 Prospek Kerja dan Gaji Lulusan Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Daftar Mata Kuliah S1 Sistem Informasi Universitas Cakrawala? Cek Disini!
Rahmawati
•
27 February 2025
Teknologi Digital : Pengertian, Jenis, dan Contohnya dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Blended Learning : Pengertian, Manfaat dan Tahapannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Apa Itu Marketing Analysis, Tugas hingga Jenjang Karirnya dan Gajinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Digital Literacy : Pengertian, Contoh, dan Cara Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Transformasi Digital, Fungsi dan Contoh Penerapannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Analis Keuangan, Tugas, Gaji dan Skill yang Harus Dimiliki
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Apa Itu Manajemen Keuangan, Prinsip dan Fungsinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
10 Prospek Kerja Manajemen Keuangan dengan Gaji Menjanjikan!
Rahmawati
•
17 November 2023
Apa itu Digital Marketing, Contoh, dan Kelebihannya
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Digital Marketer : Tugas, Prospek Kerja, Jenjang Karir, dan Gaji
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Auditor Adalah: Pengertian, Kode Etik, Jenis-jenis dan Tugasnya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Wajib Tahu, Ini Dia Manfaat Teknologi Informasi dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023