Data Preparation : Definisi dan Proses Tahapannya

Sebelum data scientist menjelajah data dengan menggunakan alat analitik dan laporan, ada tahapan yang harus diselesaikan terlebih dahulu, yaitu data preparation. Secara sederhana, data preparation merupakan proses yang diperlukan untuk mengambil data mentah dan mempersiapkannya agar dapat digunakan dalam platform analitik.

Pada tahap ini, data harus dibersihkan, diformat, dan diubah menjadi bentuk yang dapat diolah oleh alat analisis. Salah satu peran penting dari data preparation adalah memastikan akurasi dan konsistensi data mentah yang akan digunakan dalam proses pemrosesan dan analisis. Hal ini sangat penting agar hasil yang dihasilkan oleh aplikasi Business Intelligence (BI) dan analitik dapat diandalkan.

Proses data preparation menjadi kunci dalam menangani data yang mungkin tidak akurat karena perbedaan format antara satu dataset dengan dataset lainnya. Melalui data preparation, kamu dapat memperbaiki kesalahan yang ada, memvalidasi kualitas data, dan menggabungkan berbagai sumber data menjadi satu kesatuan yang konsisten.

Definisi Data Preparation

Data Preparation adalah proses persiapan data sebelum dilakukan analisis atau pemodelan. Hal ini melibatkan serangkaian tindakan yang dilakukan untuk memastikan data siap digunakan dan berkualitas baik. Data mentah yang diperoleh dari berbagai sumber sering kali tidak langsung dapat digunakan untuk analisis atau pemodelan.

Data tersebut mungkin memiliki masalah seperti nilai yang hilang, data duplikat, format yang tidak sesuai, atau ketidakseimbangan kelas. Oleh karena itu, Data Preparation dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut dan memastikan data siap digunakan.

Proses ini juga disebut sebagai data wrangling, data preparation melibatkan kegiatan yang dilakukan oleh tim teknologi informasi (TI), bisnis intelegensi (BI), dan tim manajemen data untuk mempersiapkan data sebelum digunakan untuk analisis dan pemodelan.

Proses Tahapan Data Preparation

Data Collection

Selama tahap pengumpulan data, tim yang terdiri dari data scientist, anggota tim BI, para profesional data lainnya, dan pengguna akhir bekerja sama untuk mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber seperti sistem operasional, data warehouse, data lake, dan sumber data lainnya. Seiring dengan proses pengumpulan, mereka memastikan bahwa data yang dikumpulkan sesuai dengan tujuan aplikasi analitik yang telah direncanakan.

Data Discovery And Profiling

Setelah itu, langkah berikutnya adalah melakukan data discovery dan profiling yang memiliki peran penting dalam eksplorasi data yang telah dikumpulkan. Dengan melakukan eksplorasi ini, informasi yang terkandung dalam data akan lebih mudah dipahami. Selain itu, langkah-langkah yang diperlukan untuk mempersiapkan data sesuai dengan tujuan penggunaannya juga dapat ditentukan.

Proses profiling atau pembuatan profil data sangat membantu dalam mengidentifikasi pola, hubungan, dan atribut lain yang terdapat dalam data. Selain itu, langkah ini juga membantu mengatasi masalah seperti inkonsistensi, anomali, nilai yang hilang, dan permasalahan lain yang mungkin terdapat dalam data.

Data Cleansing

Data cleansing merupakan tahapan penting dalam memperbaiki kesalahan dan masalah yang teridentifikasi dalam data guna menciptakan kumpulan data yang lengkap dan akurat. Dalam proses data cleansing, langkah-langkah seperti penghapusan atau perbaikan data yang salah, pengisian nilai yang hilang, dan penyesuaian entri yang tidak konsisten dilakukan untuk memastikan kualitas data yang optimal.

Data Formatting

Setelah kumpulan data telah melalui proses pembersihan, langkah selanjutnya adalah pemformatan data. Pada tahap ini, berbagai masalah seperti format tanggal yang berbeda dalam data atau singkatan yang tidak konsisten akan diselesaikan.

Selain itu, mungkin juga ada variabel data tertentu yang tidak diperlukan dalam analisis, sehingga perlu dihapus dari kumpulan data yang akan digunakan. Proses persiapan data ini bisa sangat terbantu dengan penggunaan automasi.

Langkah-langkah pembersihan dan pemformatan data sebaiknya disimpan dalam strategi yang dapat diulang, sehingga bisa diterapkan oleh ilmuwan data atau insinyur data pada kumpulan data serupa di masa depan.

Data Combining And Analyzing

Setelah kumpulan data berhasil dibersihkan dan diformat, langkah selanjutnya adalah menggabungkannya dengan kumpulan input lainnya. Setelah proses penggabungan selesai, data siap untuk dipindahkan ke staging area data warehouse.

Setelah data dimuat ke staging area, ada kesempatan kedua untuk melakukan validasi guna memastikan keakuratan data. Selama proses analisis dimulai, perubahan pada kumpulan data harus dilakukan dengan hati-hati. Selama analisis berlangsung, algoritma biasanya disesuaikan dan hasilnya dibandingkan dengan hasil lainnya.

Perubahan pada data berpotensi mengubah hasil analisis secara signifikan, sehingga sulit untuk menentukan apakah perbedaan hasil tersebut disebabkan oleh perubahan pada data atau perubahan pada algoritma yang digunakan. Oleh karena itu, perubahan pada data harus dikelola dengan hati-hati agar tidak menyebabkan distorsi pada interpretasi hasil analisis.

Data Validation And Publishing

Pada tahap terakhir ini, dilakukan eksekusi rutin otomatis untuk memvalidasi konsistensi, kelengkapan, dan akurasi data. Setelah data dipersiapkan, data tersebut disimpan dalam data warehouse, data lake, atau repositori lainnya, dan dapat langsung digunakan oleh siapa pun yang telah mempersiapkannya. Selain itu, data juga dapat diakses oleh pengguna lain yang memerlukannya.

Penutup

Data preparation merupakan tahap penting sebelum pemrosesan data yang melibatkan pembersihan, transformasi, dan penggabungan data. Dengan kata lain, ini adalah proses yang mencakup menghubungkan ke berbagai sumber data, membersihkan data yang tidak terstruktur, melakukan pemformatan atau restrukturisasi data, dan akhirnya menggabungkan data untuk analisis lebih lanjut.

Tahap ini seringkali merupakan tahap yang memakan waktu paling lama dalam siklus analisis, sehingga kecepatan dan efisiensi proses data preparation harus menjadi prioritas.

Bagi kamu yang tertarik mempelajari lebih lanjut tentang proses data preparation atau topik-data science terkait lainnya, kamu dapat mendaftar dalam kuliah data science yang diselenggarakan oleh Cakrawala University sekarang juga.

Melalui program studi yang terstruktur dan fakultas yang berkualitas, Cakrawala University menawarkan lingkungan belajar yang mendukung untuk mengembangkan kemampuan analitis dan pemecahan masalah yang diperlukan dalam data science. Yuk daftar segera!