Data scrubbing merupakan bentuk proses atau prosedur dalam pembersihan yang memiliki tujuan untuk melakukan identifikasi jika ada masalah dan anomali guna meningkatkan kualitas pada data. Prosedur tersebut disebut dengan data cleansing. 

Istilah dari data scrubbing memfokuskan pada proses pengumpulan informasi yang berhubungan akurat, dengan cara melakukan modifikasi untuk menghapus data yang salah, tidak lengkap, tidak akurat, di dalam database. Fokus utama dari prosedur ini bertujuan guna meningkatkan konsistensi, akurasi, dan juga bentuk dari keunggulan data. 

Pengertian Data Scrubbing 

Data scrubbing dapat dilakukan secara sistematis digunakan untuk mengoreksi setiap data. Dalam bentuk administratif penggunaan prosedur tersebut bisa menghemat beberapa faktor contohnya biaya, waktu, tenaga, dikarenakan setiap prosesnya bisa dilakukan secara otomatis atau manual agar mendapatkan hasil yang optimal. Prosedur ini dilakukan secara manual, hal ini sangat menyita waktu dan juga tenaga serta untuk proses penyelesaiannya rentan terhadap kesalahan minor.

Selain itu, dengan kumpulan data yang sifatnya akurat, setelah melalui prosedur dan juga proses data scrubbing, perusahaan atau juga pelaku bisnis bisa fokus dalam melakukan analisis dan menentukan strategi apa yang akan dibuat berdasarkan data tersebut. Maka dari itu, hasil yang didapatkan bisa lebih tepat ke sasaran. Jika analisis dilakukan sebelum data scrubbing serta ketika masih ada data yang salah atau kurang lengkap di dalam database maka akan berpotensi untuk boros biaya karena bisa menghasilkan strategi yang kurang efektif. 

Pada penjelasan di atas, faktor tersebut kemudian membuat terciptanya tools data scrubbing lebih efektif dan juga terintegrasi secara sistematis. Dalam hal ini, sudah banyak pilihan alat yang berkualitas yaitu seperti Cloudingo, OpenRefine, Winpure, Data Ladder, TIBCO Clarity, dan Trifacta Wrangler. Alat tersebut sudah sangat bagus dalam melakukan proses pembersihan, bahkan penggunaanya ada yang gratis. Alat yang sudah dijelaskan tersebut terdiri dari solusi untuk bisa memperbaiki jenis kesalahan tertentu contohnya seperti menemukan deduplikasi, mengganti kode ZIP yang hilang, melakukan migrasi terhadap data, dan memperkuat informasi.

Cek juga:

• Ini 15 Universitas yang Ada Jurusan Sains Data di Indonesia!
• S1 Sains Data Kelas Karyawan

Perbedaan Data Scrubbing dan Data Cleansing

Data Scrubbing dan data Cleansing merupakan konteks yang dinilai sama, sebenarnya keduanya berbeda. Dalam hal ini data cleansing atau bisa disebut data cleaning merupakan proses pembersihan yang dinilai umum. Prosedur ini memfokuskan pada bentuk penghapusan data yang rusak, berlebihan, tidak diformat dengan baik, atau tidak konsisten. Lalu, untuk data scrubbing sendiri merupakan proses pembersihan yang lebih dalam. 

Contoh untuk data scrubbing yaitu ketika kamu menyapu, mengepel, mencuci piring, membersihkan kamar, dan sebagainnya. Kegiatan tersebut masuk ke dalam data cleansing. Contoh selanjutnya untuk data scrubbing dimana ketika kamu memutuskan untuk mengepel lantai, kemudian mengambil alat pel, menggunakan ember untuk memulai mengepel lantai. 

yang kemudian kamu bisa memutuskan untuk mengepel lantai, mengambil alat pel, menggunakan ember bersih, dan memulai untuk membersihkan rumah. Intinya perbedaanya terdapat pada cara pembersihannya lebih intens atau tidak. 

Manfaat Data Scrubbing dan Data Cleaning 

Pada proses pengolahan dan juga analisis data, proses data cleaning penting untuk dilakukan karena data digunakan untuk bisa melihat kualitas dari hasil pengolahan data. Maka, dalam hal ini bisa diartikan bahwa kamu akan kesulitan untuk mendapatkan pengolahan data yang optimal, jika data yang kamu olah tidak bagus atau tidak bersih. Hal ini, disebut dengan GIGO (Garbage In, Garbage Out). Berikut ini manfaat dari data scrubbing dan data cleaning dalam melakukan pengolahan data menjadi lebih baik:

1. Analisis data menjadi lebih akurat, dengan menggunakan data cleaning data menjadi bersih dan bisa mengurangi risiko untuk memunculkan informasi akibat dari anomali atau data kotor. 
2. Mendorong untuk membuat keputusan yang lebih baik, dimana analisis data yang akurat juga mendorong berhasilnya kebijakan yang dinilai tepat sasaran dan terhindar dari risiko bisnis. 
3. Mampu untuk menghemat pengeluaran dimana data yang bersih dan analisis akurat bisa mengurangi optimalisasi terhadap data dan perlu untuk mengulang pekerjaan akibat data yang error. Hal ini membuat, perusahaan bisa menghemat waktu dan sumber daya. 

Bagaimana apakah kamu sudah paham perbedaan dari data scrubbing dan data cleansing? Tentu, sangat penting lho untuk melakukan data scrubbing atau data cleansing guna meningkatkan optimalisasi terhadap data. Jika kamu ingin lebih dalam lagi untuk mempelajari kedua data tersebut, kamu bisa memulai langkahmu dengan bergabung menjadi bagian dari Cakrawala University. Kamu akan mendapatkan pelajaran dasar tentang analisis data dan semua hal yang relevan dengan data, sehingga memudahkan kamu untuk bisa paham lebih tentang data. 

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

Baca Juga :

• Data Scraping : Definisi, Cara Kerja dan Jenisnya
• Visualisasi Data : Definisi, Contoh dan Langkah Membuatnya
• Data processing : Pengertian, Cara Kerja dan Manfaatnya