4 Tools Data Cleaning yang Digunakan Data Scientist

Data scientist adalah role yang sedang booming di berbagai industri. Role yang satu ini ini mencakup proses memperoleh value dari data, memahami data dan polanya, dan memprediksi atau menghasilkan output dari data tersebut. Data scientist sangat diminati oleh perusahaan untuk menganalisis dataset bervolume besar dan menghasilkan insights bisnis yang bisa dioptimalkan untuk meningkatkan keuntungan bagi perusahaan.

Salah satu tantangan besar yang dialami oleh seorang data scientist adalah mengumpulkan dan membersihkan data dari format mentahnya menjadi data yang masuk akal dan bermanfaat bagi perusahaan. Proses ini merupakan proses yang akan menentukan bagaimana output data analisis data. Hal ini karena jika proses cleaning tidak tepat, maka noise-noise dalam data belum tentu hilang dan bisa menyebabkan bias dalam hasil analisis.

Cleansing data mencakup tiga tahapan yaitu extract, transform, dan load atau dikenal dengan ETL. tahapan ini digunakan untuk menyelesaikan masalah pengumpulan data dari berbagai sumber dan mengubah data menjadi format yang dapat dimengerti untuk analisis lebih lanjut. Ada beberapa tools ETL populer yang sering digunakan di berbagai bidang industri.

Apa saja tools tersebut? Yuk kita simak bersama!

1. Go Spot Check

Go Spot Check adalah sebuah aplikasi powerful bagi tim lapangan untuk mengumpulkan dan berbagi data secara real-time. Tool ini adalah platform analitik dan business intelligence yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data real time secara detail dan melakukan analisis scara cepat untuk membuat keputusan bisnis yang cerdas.

Tools ini mencakup tiga langkah sederhana yaitu create, collect, dan analysis untuk melakukan analisis data. Users dapat menganalisis data secara real-time dan juga dapat mengakses dashboard.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Mozenda

Mozenda adalah platform web scraping berbasis cloud. Tools ini membantu perusahaan untuk mengumpulkan dan mengatur data web seefisien dan seefektif mungkin. Mozenda memiliki interface point-to-click dan UI yang users friendly.

Tools ini terbagi menjadi dua bagian, pertama adalah aplikasi untuk membangun proyek ekstraksi data dan yang kedua adalah Konsol Web untuk menjalankan agen, mengatur hasil, dan mengekspor data. Kelebihan lain dari Mozenda adalah mudah diintegrasikan dan hasilnya dapat dipublikasikan dalam format CSV, TSV, XML, atau JSON.

Tools ini juga menyediakan akses API untuk mengambil data dan memiliki integrasi penyimpanan bawaan seperti FTP, Amazon S3, Dropbox, dan banyak lagi.

3. Octoparse

Octoparse adalah software web scraping untuk Windows. Software ini adalah template web-scraping yang mengubah data tidak terstruktur atau semi-terstruktur dari situs web menjadi kumpulan data terstruktur tanpa pengkodean.

Octoparse berguna untuk orang yang tidak berpengalaman dalam pemrograman. Template scraping web adalah fitur sederhana namun cukup powerfull yang bertujuan untuk memasukkan situs web atau keyword target dalam parameter sehingga users tidak perlu mengkonfigurasi aturan scraping atau menulis kode.

4. Talend

Dikembangkan pada tahun 2005, Talend adalah tool integrasi data yang bersifat open source. Tool ini dikenal menghasilkan solusi software untuk data preparation, integrasi, dan integrasi aplikasi.

Keunggulan dari tools ini adalah dapat digunakan untuk real time statistics, skalabilitas yang mudah, manajemen yang efisien, pembersihan awal, perancangan yang lebih cepat, kolaborasi yang lebih baik, dan native code. 

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Selain empat tools di atas, kita juga bisa menggunakan bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk melakukan ETL. bahasa pemrograman sering kali digunakan untuk project yang memerlukan data berukuran dan bervolume besar seperti big data. Yuk pelajari cara cleaning data menggunakan R dan Python bersama DQLab tanpa harus install kedua bahasa pemrograman tersebut.

DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!

Penulis: Galuh Nurvinda K