Digital Transformation : Kenalan dengan Macam Macam Data untuk Hindari Kekeliruan Dalam Pengolahannya

Di era digital saat ini, tidak dapat dihindarkan lagi “data” sudah menjadi komoditas yang sangat berharga dalam berbagai sektor penting. Hampir di semua perusahaan, organisasi, bahkan individu kini bergantung pada data untuk mengambil keputusan penting, membuat strategi, atau bahkan hanya untuk memahami tren terkini. Tetapi tahukah kamu? Data mentah yang diambil dari berbagai sumber sering kali tidak langsung dapat digunakan begitu saja. Inilah saatnya data transformation berperan penting dalam memastikan data tersebut dapat diolah dan dimanfaatkan secara optimal dalam pipeline data modern!

1. Mehamami Lebih Dalam Apa itu Data Transformation?

Secara sederhana, data transformation adalah proses mengubah format, struktur, atau nilai data dari bentuk asalnya menjadi bentuk yang lebih sesuai untuk analisis atau penggunaan tertentu. Bayangkan kamu memiliki bahan makanan mentah—sayur, bumbu, daging, dan lainnya. Untuk membuat masakan yang lezat, kamu perlu memotong, membersihkan, atau bahkan memasak bahan-bahan tersebut. Nah, data transformation bekerja dengan cara yang mirip: mengolah data mentah agar “siap saji”.

Proses ini biasanya dilakukan sebagai bagian dari pipeline data, yaitu rangkaian proses otomatis yang memindahkan data dari sumber awal (seperti database atau API) ke tempat penyimpanan akhir (data warehouse) atau ke alat analitik. Hasil akhirnya? Data yang bersih, terstruktur, dan dapat diakses dengan mudah.

2. Mengapa Data Transformation Penting?

Kamu mungkin bertanya-tanya, “Kenapa sih, data harus diubah? Apa nggak cukup langsung digunakan saja?” Sayangnya, data yang diambil dari berbagai sumber biasanya tidak sempurna. Ada data yang hilang, format yang berbeda-beda, atau bahkan data yang tidak relevan sama sekali. Kalau ini dibiarkan, analisis yang dilakukan bisa jadi tidak akurat, atau bahkan salah kaprah.

Berikut adalah alasan utama kenapa data transformation adalah bagian yang krusial:

• Memastikan Konsistensi
  Ketika data berasal dari berbagai sumber, formatnya cenderung berbeda-beda. Misalnya, satu sistem menggunakan tanggal dalam format “DD/MM/YYYY”, sementara yang lain menggunakan “MM-DD-YYYY”. Dengan data transformation, format tersebut dapat diseragamkan, sehingga lebih mudah diolah.

• Meningkatkan Kualitas Data
  Data yang tidak relevan atau duplikat dapat dihapus selama proses transformasi. Selain itu, data yang hilang dapat diisi ulang atau diperbaiki untuk memastikan analisis yang lebih akurat.

• Mendukung Analitik Canggih
  Data yang telah melalui proses transformasi memungkinkan penggunaan teknologi seperti machine learning, business intelligence, atau bahkan prediksi berbasis data. Ini adalah modal besar untuk inovasi.

• Efisiensi Waktu dan Biaya
  Dengan data yang bersih dan siap digunakan, proses analisis menjadi lebih cepat dan efisien. Hal ini dapat menghemat banyak waktu dan biaya, terutama untuk perusahaan yang mengolah data dalam skala besar.

  
  

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Tahap-Tahap Melakukan Data Transformation

Proses data transformation bisa bervariasi, tergantung pada kebutuhan dan jenis data yang diolah. Namun, secara umum, ada beberapa langkah utama yang dilakukan dalam proses ini:

• Mengumpulkan Data Mentah
  Data biasanya berasal dari berbagai sumber, seperti sistem CRM, database relasional, sensor IoT, atau bahkan file CSV. Langkah pertama adalah mengintegrasikan semua sumber tersebut ke dalam satu pipeline.

• Membersihkan Data
  Di tahap ini, data yang “kotor” seperti nilai yang hilang (missing values), duplikasi, atau data yang tidak valid diidentifikasi dan diatasi. Proses ini sering disebut dengan istilah data cleansing.

• Mengubah Format dan Struktur
  Setelah data bersih, langkah berikutnya adalah mengubah formatnya agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Ini termasuk mengonversi tipe data, menyusun ulang kolom, atau bahkan merangkum data yang kompleks menjadi lebih sederhana.

• Menyimpan di Tempat yang Tepat
  Setelah proses transformasi selesai, data disimpan di tempat penyimpanan yang optimal, seperti data warehouse atau data lake. Di sinilah data siap digunakan oleh tim analitik atau data scientist.

Dalam dunia modern, proses ini biasanya diotomatisasi menggunakan alat seperti Apache Spark, Talend, atau platform cloud seperti Google Cloud Dataflow.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Aspek Penting yang Perlu Diperhatikan dalam Proses Data Transformation

Meskipun data transformation membawa banyak manfaat, proses ini juga memiliki tantangannya sendiri. Beberapa hal yang perlu diperhatikan:

• Kompleksitas Data
  Jika data berasal dari sumber yang sangat beragam, proses transformasi bisa menjadi sangat kompleks. Dibutuhkan strategi yang matang untuk menangani data dalam skala besar.

• Kinerja Pipeline
  Pipeline data yang lambat dapat mempengaruhi kecepatan akses data. Oleh karena itu, penting untuk memilih alat yang mampu mengelola proses transformasi secara efisien.

• Keamanan Data
  Dalam era di mana privasi data menjadi perhatian besar, penting untuk memastikan bahwa proses transformasi tidak melanggar aturan perlindungan data, seperti GDPR atau CCPA.

FAQ

1. Apakah data transformation hanya diperlukan untuk perusahaan besar?
   Tidak. Bahkan usaha kecil atau individu yang bekerja dengan data dalam jumlah kecil juga membutuhkan data transformation untuk memastikan data mereka dapat digunakan secara optimal.

2. Apakah proses ini hanya dilakukan oleh data scientist?
   Tidak selalu. Banyak alat modern yang dirancang agar dapat digunakan oleh berbagai tim, termasuk analis data dan pengembang perangkat lunak.

3. Berapa lama biasanya proses data transformation berlangsung?
   Durasi tergantung pada volume dan kompleksitas data. Namun, dengan alat otomatisasi, proses ini bisa selesai dalam hitungan menit hingga jam.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik data transformation secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari

Tags

DQLab belajar data science Python Big Data Data Analyst Machine Learning