PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 21 Jam 37 Menit 22 Detik 

Kenalan dengan Data Mapping, Skill Favorit Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 18-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ebc47b25f31933010a8184b7c5e80280_x_Thumbnail800.jpg

Data scientist merupakan salah profesi yang diturunkan dari data analtytics. Salah satu skill yang cukup penting bagi seorang data scientist adalah data mapping. Data mapping merupakan sebuah tahapan untuk merapikan data yang rumit menjadi data yang sederhana dalam jumlah yang besar. 


Bisa dibayangkan ya, data scientist punya andil besar dalam melakukan pembersihan data dengan menyisihkan 70-90 persen tugasnya sehari-hari untuk tahap ini. Karakteristik data unik dan kumpulan data yang digunakan dalam keperluan bisnis dengan jumlah yang banyak menjadi pemicu dilakukannya data mapping. Selain itu dengan kegiatan data mapping juga ditujukan agar data yang digunakan sesuai dengan tujuannya.


Ibarat kata, ketika data scientist itu punya data yang rapi pasti hasilnya pun juga rapi. Begitu juga sebaliknya kalau datanya berantakan, bagaimana bisa menjawab pertanyaan besar dari suatu bisnis. Maka dari itu, data mapping sangat diperlukan agar perusahaan itu bisa tahu kira-kira mana sih strategi yang tepat.


Tidak hanya asal tebak-tebak buah manggis aja, keuntungan data scientist dalam menerapkan skill data mapping adalah dari data yang telah dikumpulkan juga bisa dijadikan sebagai sumber rekomendasi kebijakan bagi perusahaan. 


Perusahaan mampu menganalisis risiko yang terjadi dan menggunakan pilihan strategi dari hasil data mapping. Nah, kira-kira sepenting apa skill data mapping bagi seorang data scientist? Yuk kita kulik lebih jauh melalui artikel ini. Simak sampai habis yuk sahabat DQLab.


1. Apa itu Data Mapping

Dilansir dari Astera, data mapping atau pemetaan data adalah proses mencocokkan data yang berasal dari berbagai sumber ke skema database utama. Jadi, data yang sudah kita kumpulkan akan dipadukan sesuai dengan peruntukannya ke data master yang kita punya.


Dari data-data yang banyak sumbernya itu kita satukan sehingga dari data tadi harapannya dapat digunakan sebagai penghubung dari banyaknya sumber data dengan data master atau database yang dimiliki oleh perusahaan. 

data scientist


Dengan melakukan tahapan data mapping maka data scientist dapat mengorganisir, menyaring dan memilah data-data mana saja yang sesuai dengan tujuan dilakukannya analisis pada bisnis. Kalau datanya rapi dan terstruktur maka data scientist dapat mengambil kesimpulan dan insight dari data tersebut. Jadi, pastikan dulu data mana-mana saja yang perlu dipindah. Jangan sampai salah pindahin data ya sahabat DQ.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Pentingnya Data Mapping dalam Bisnis

Data mapping merupakan salah satu elemen penting dalam data analytics. Memang benar karena salah satu perlakuan dari data mapping adalah cleaning data. Oleh karena itu, data mapping merupakan langkah awal dalam membangun ekosistem data yang baik karena semuanya berawal dari data.


Kuncinya ada pada manajemen data yang baik. Data yang baik adalah data yang bersih dan tidak ada data-data yang dipertanyakan ambiguitasnya. Dengan data yang bersih, seorang data scientist mampu menarik kesimpulan secara akurat.

data scientist

Selain itu, ada alasan lain juga yang mendasari kira-kira kenapa data mapping itu sangat penting. Berikut adalah poin-poinnya:

  • Mengintegrasikan, mengubah, dan memindahkan data serta membuat data warehouse dengan mudah

  • Memastikan data yang dimiliki berkualitas tinggi dan akurat

  • Menghubungkan data yang anda miliki secara langsung dengan sumber data lain dalam perusahaan

  • Dapat membantu data scientist untuk melakukan identifikasi tren secara real-time

  • Membantu data scientist untuk menggunakan data secara maksimal untuk mendapatkan insight sebagai langkah dalam menyusun perencanaan bisnis dan growth strategy

  • Mendapatkan informasi yang dibutuhkan perusahaan

  • Mengetahui kebutuhan konsumen

  • Melakukan market research untuk mendapatkan data pasti dari target pasar incaran

  • Sebagai dasar dalam penentuan market positioning

  • Melakukan langkah pencegahan mitigasi risiko dalam bisnis


3.Teknik-Teknik dalam Data Mapping

Ada tiga jenis teknik yang digunakan dalam melakukan data mapping. Hal ini bisa dilakukan oleh data scientist dalam melakukan pemetaan data berdasarkan data yang dikumpulkan baik internal (dari database perusahaan) maupun eksternal.


Berikut penjelasan dari masing-masing teknik:

data scientist

Manual

Dari namanya saja sudah kelihatan ya, kalau teknik yang satu ini membutuhkan pembuatan hubungan antara sumber data dan database final secara manual. Biasanya data scientist melakukan pemetaan data secara manual dengan menggunakan coding. Jadi mereka langsung memproses data dengan memanggil codingannya. 


Teknik ini memiliki kelebihan yakni fleksibel sehingga bisa disesuaikan dengan kebutuhan kamu. Sayangnya, teknik ini memiliki kekurangan yaitu mengandalkan proses coding yang cukup intens. Selain itu, proses ini membutuhkan waktu yang lama. Apabila ada salah dalam codingannya maka akan berdampak dalam pemetaan data.


Semi-Automated

Teknik data mapping yang kedua adalah semi-automated. Teknik ini menggunakan grafik sebagai representasi dari hubungan antar data. Kelebihan teknik ini ialah memiliki keseimbangan antara fleksibilitas dan tingkat keefektifan dari suatu data. Namun, teknik ini memiliki kekurangan yakni adanya navigasi antara proses manual dan otomatis, serta mengharuskan anda untuk memiliki pengetahuan dalam bidang coding. 


Fully Automated

Teknik terakhir adalah fully automated. Teknik ini memungkinkan Anda untuk mengunggah data baru dan dicocokkan dengan skema database yang dimiliki oleh Data Scientist. Kelebihan dari teknik ini adalah tidak terlalu membutuhkan banyak pengetahuan teknis dan relatif fleksibel. Namun kelemahannya adalah total biayanya yang cenderung lebih mahal sebab adanya pelatihan pada penggunaan software.


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


4.Business Process Mapping vs Data Mapping, Apa Bedanya

Selain istilah data mapping, ada juga istilah yang disebut dengan business process mapping. BPM atau business process mapping adalah salah satu teknik untuk menjelaskan bagaimana langkah-langkah proses bisnis secara visual, siapa yang bertanggung jawab dalam proses tersebut, tools apa yang digunakan, standar apa yang digunakan untuk menyelesaikan proses bisnis dan apa saja tujuan bisnis tersebut. 

data scientist

Sebenarnya business process mapping dan data mapping saling berhubungan sahabat DQLab. Data mapping berfungsi untuk membantu merapikan data kompleks dalam jumlah yang besar. Apabila memiliki data yang rapi, perusahaan akan dengan mudah untuk mengambil keputusan terkait bisnis.


Mulai dari siapa mitra bisnis kita, siapa pelanggan kita, siapa kompetitor atau pesaing kita, apa ciri khas yang tidak dimiliki oleh kompetitor tapi di produk kita lebih unggul dan lain-lain.


Sedangkan business process mapping lebih mengarah ke proses bisnis secara visual sehingga setiap pemangku kepentingan di perusahaan dapat memahami dan melaksanakan fungsinya sesuai kemampuan dan nilai perusahaan.


Melalui pemetaan ini, perusahaan dapat lebih mudah untuk mengelola bisnis karena memahami proses bisnis yang anda jalankan serta bagaimana fungsi dan dampaknya untuk bisnis melalui tampilan visual.


Nah, jadi gimana sudah pada tahu kan kalau data mapping juga merupakan skill yang sangat dibutuhkan dalam melakukan cleaning data dan analisis data. Biar skill data mapping kamu makin mahir, yuk perdalam kompetensi mu dengan belajar di DQLab!


Signup di DQLab.id sekarang atau isi form signup dibawah ini dan mulai belajar data science untuk siap berkarir kemudian!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :