DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 3 Jam 29 Menit 46 Detik 

Kenali Tantangan Terbesar dalam Proses Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 16-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/68a64ba4b162ee83f77cdb014bcd0847_x_Thumbnail800.jpg

Saat ini data merupakan suatu hal yang dibutuhkan oleh dunia dan dikenal dengan bahan bakar baru. Saat ini, produksi data dunia mencapai 2,5 triliun bytes, sangat besar bukan?. Data ini berasal dari berbagai sumber, mulai dari foto, video, audio di sosial media, data trading, produksi dan transaksi barang, dan lain sebagainya. Bahkan, klik link dan kunjungan website juga merupakan sumber data yang bisa dimanfaatkan. Saat ini, data tidak hanya berbentuk angka yang tersusun rapi di spreadsheet, tetapi juga ada data yang tidak terstruktur yang harus ditransformasi menjadi bentuk yang bisa dibaca dan diproses oleh sistem atau program pengolahan data. 

Data yang baru dikumpulkan disebut raw data. Data ini belum dapat digunakan karena masih berantakan dan kotor. Oleh karena itu, data disusun sedemikian rupa agar dapat diekstrak dan menghasilkan insight yang bermanfaat. Pengolahan data diawali dengan pengumpulan data dari beberapa sumber, lalu dilanjutkan dengan pembersihan dan pengolahan data, dan terakhir penyajian dan penyimpanan output hasil pengolahan data. Setiap langkah pada pengolahan data memiliki tantangan tersendiri. Penasaran apa saja tantangan tersebut dan bagaimana cara mengatasinya? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Tantangan dalam Proses Pengumpulan Data

Pengumpulan data dapat dilakukan dari sumber manapun, baik sumber primer maupun sekunder. Tantangan pada proses ini adalah bagaimana cara mengumpulkan data yang tepat untuk mendapatkan output yang akurat. Oleh karena itu, sangat penting untuk mengumpulkan data yang benar sehingga mendapatkan output yang diinginkan. Solusi yang dapat digunakan untuk mengatasi tantangan tersebut adalah dengan memilih teknik pengumpulan data yang tepat. Ada beberapa cara yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data, yaitu melalui observasi, kuesioner, interview, forum group discussion, dan lain sebagainya.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Data Duplikat atau Data Ganda dalam Proses Cleansing Data

Data yang dikumpulkan dari sumber yang berbeda seringkali menyebabkan data duplikat. Maksudnya, dalam satu dataset ada dua data atau lebih yang sama persis. Hal ini akan menyebabkan output hasil pengolahan data kurang akurat. Selain mempengaruhi output, data duplikat juga memakan banyak ruang penyimpanan. Oleh karena itu, kita perlu memeriksa dataset untuk menemukan data duplikat dan perlu menghapus salah satunya.

3. Data Tidak Konsisten dalam Proses Cleansing Data

Saat mengumpulkan data dalam jumlah besar, sering ada beberapa masalah yang muncul, salah satunya adalah data tidak lengkap dan tidak konsisten. Ada beberapa jenis ketidakkonsistenan data, yaitu sumber data yang berbeda memiliki skema yang berbeda dalam satu model yang sama, data dari sumber berbeda yang direpresentasikan dalam struktur, bahasa, dan pengukuran yang berbeda, serta objek yang sama tetapi memiliki informasi yang berbeda. Oleh karena itu, kita perlu memeriksa kelengkapan data dan mengidentifikasi bugs untuk memeriksa konsistensi database.

4. Data yang Bervariasi dalam Proses Input Data

Dalam proses pengumpulan data dari berbagai sumber, umumnya berisi data yang sangat bervariasi. Jika data yang digunakan berasal dari database relasional, kemungkinan tidak akan terjadi masalah, namun jika data yang digunakan adalah data yang tidak terstruktur seperti gambar, video, bahkan audio, akan sedikit kesulitan karena memiliki format yang berbeda-beda. Oleh karena itu perlu teknik khusus untuk mengelola keragaman data, seperti pengindeksan, pembuatan profil data, meta data, dan konversi ke format yang universal.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Missing Value

Missing Value adalah hilangnya beberapa data yang telah diperoleh. Dalam dunia data science, missing value erat kaitannya dalam proses perselisihan data (data wrangling) sebelum nantinya akan dilakukan analisis dan prediksi data. Data wrangling merupakan kegiatan penyeragaman data atau pembersihan data (cleaning data) dari data kotor (mentah) menjadi data yang nantinya siap digunakan untuk analisis. Data kotor (mentah) yang dimaksud adalah data yang terindikasi masih terdapat ketidakseragaman format, muncul missing values pada data, dan masih juga ditemukan adanya tambahan sufiks, prefiks dan lain-lain. Biasanya, seorang data scientist menghabiskan 60% waktunya dalam melakukan proses ini. Karena fakta menunjukkan bahwa 75% data yang dimiliki oleh perusahaan adalah data kotor.


6. Bagaimana Jika Tantangan Ini Ditemukan dalam Excel?

Dari penjelasan diatas jadi semakin paham kan tantangan apa saja yang biasa di hadapi ketika sedang mengolah data. Kita ambil contoh lain yuk dari tools Excel! Ternyata ngga hanya error saja lho permasalahan data yang muncul. Salah satunya salah tanda baca, data berantakan, dan salah rumus, bisa menjadi penyebab tantangan pada saat mengolah data dengan Excel.


excel

excel

excel

excel


7. Pemilihan Metode yang Tepat dalam Proses Pengolahan Data

Dalam proses pengolahan data, kita membutuhkan metode yang tepat agar dapat menjawab permasalahan yang ada. Berkembangnya ilmu pengetahuan menyebabkan banyak munculnya metode pengolahan data yang terkadang menyulitkan kita untuk mencari metode yang cocok. Selain itu, beberapa metode, khususnya metode yang digunakan untuk mengolah data berukuran besar memerlukan tools dan device khusus. Oleh karena itu, kita harus mempelajari metode dan tools apa yang tepat untuk mengolah data yang kita miliki.

Tertarik untuk mempelajari metode dan tools pengolahan data? Yuk bergabung bersama DQLab! DQLab menawarkan berbagai fitur menarik untuk menunjang proses belajar pengolahan data, mulai dari event dan sharing session, modul interaktif dan disertai video penjelasan, editor code di setiap modul, dan data yang digunakan merupakan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Jika kita ingin berkarir di dunia data, DQLab juga memiliki fitur job connector yang akan menjadi jembatan untuk kita dan recruiter. Jadi tunggu apa lagi? Yuk klik button di bawah ini dan nikmati module gratis dari DQLab!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


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 :