Data Cleansing : Pengertian, Manfaat dan Caranya

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.

Pengertian Data Cleansing

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.

Manfaat Data Cleansing

Peningkatan Kualitas Data

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.

Keandalan Analisis

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.

Efisiensi Operasional

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.

Penghematan Biaya

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.

Kepatuhan Regulasi

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.

Perbaikan Pengambilan Keputusan

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.

Peningkatan Efektivitas Pemasaran

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.

Peningkatan Kepuasan Pelanggan

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.

Meningkatkan Efektivitas Analisis

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.

Cek juga:

Cara Data Cleansing

Identifikasi Masalah Data

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 Pembersihan

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 Tangani Duplikasi

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.

Perbaiki Nilai yang Hilang

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.

Perbaiki Ketidakakuratan

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.

Atasi Ketidakkonsistenan

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.

Verifikasi dan Validasi

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.

Dokumentasikan Prosedur Pembersihan

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.

Gunakan Otomatisasi

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.

Lakukan Pemantauan dan Pemeliharaan

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!