SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 13 Jam 24 Menit 46 Detik

Mengenal Data Cleansing, Tugas Wajib Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 03-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-03-2024-06-04-205934_x_Thumbnail800.jpg

Tugas profesi data analyst sangat beragam. Tidak hanya melakukan analisa pada data yang sudah bersih, profesi ini juga melakukan pembersihan data jika memang dataset yang dimiliki belum rapi atau belum lengkap. Proses ini tentunya akan memiliki dampak signifikan terhadap kualitas hasil analisis yang dilakukan. Nah bagaimana cara melakukan data cleansing? Simak pada pembahasan berikut!


1. Apa itu Data Cleansing?

Data cleansing, atau pembersihan data, adalah proses identifikasi dan perbaikan atau penghapusan data yang tidak akurat, rusak, tidak lengkap, duplikat, atau tidak relevan dari dataset. Proses ini sangat penting untuk memastikan data yang digunakan dalam analisis adalah akurat dan dapat diandalkan. Data cleansing melibatkan berbagai langkah, mulai dari validasi data, koreksi kesalahan, penghapusan duplikasi, hingga pengisian data yang hilang.


Bagi data analyst, data cleansing menjadi tahap awal yang krusial sebelum data tersebut dianalisis lebih lanjut. Sebagai contoh dalam bisnis, data cleansing dapat membantu perusahaan untuk memastikan laporan keuangan yang dihasilkan memang berdasarkan data yang benar-benar mencerminkan kondisi sebenarnya. Tanpa data cleansing, keputusan yang diambil bisa salah arah karena berdasarkan informasi yang tidak akurat.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Manfaat Lakukan Data Cleansing

Melakukan data cleansing memberikan berbagai manfaat signifikan, baik bagi perusahaan maupun bagi individu yang terlibat dalam analisis data. Berikut beberapa manfaat utamanya:

  • Meningkatkan Akurasi Data: Dengan membersihkan data, perusahaan dapat memastikan data yang digunakan dalam analisis memang akurat. Data yang bersih memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan strategis.

  • Meningkatkan Efisiensi Operasional: Data yang bersih mengurangi waktu yang diperlukan untuk memproses dan menganalisis data. Dengan demikian, tim data analyst dapat lebih fokus pada analisis yang lebih mendalam dan strategis.

  • Mengurangi Biaya: Data yang tidak akurat atau duplikat dapat menyebabkan pemborosan sumber daya. Misalnya, pengiriman barang ke alamat yang salah akibat data yang tidak akurat dapat meningkatkan biaya operasional. Dengan melakukan data cleansing, perusahaan dapat menghindari biaya-biaya tak perlu tersebut.

  • Meningkatkan Kepuasan Pelanggan: Data pelanggan yang bersih dan akurat memungkinkan perusahaan memberikan layanan yang lebih baik dan personalisasi yang lebih tepat. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.


3. Contoh Kasus Data Cleansing

Misalkan perusahaan ritel online XYZ menghadapi masalah karena data pelanggannya yang berisi banyak duplikat dan kesalahan penulisan alamat. Akibatnya, banyak pengiriman yang gagal karena alamat tidak lengkap atau salah. Selain itu, marketing campaign yang dijalankan seringkali tidak efektif karena data pelanggan yang tidak akurat.


Proses data cleansing dimulai dengan tim data analyst yang menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi dan menghapus entri duplikat dalam database pelanggan. Kemudian, memastikan bahwa semua alamat pelanggan sesuai dengan format standar dan dapat diverifikasi. Data pelanggan yang tidak lengkap, seperti nomor telepon atau email yang hilang, diisi dengan data yang tersedia dari sumber lain atau melalui konfirmasi ulang dari pelanggan.


Setelah melakukan data cleansing, perusahaan XYZ melihat peningkatan yang signifikan dalam tingkat keberhasilan pengiriman dan responsivitas kampanye pemasaran. Biaya operasional menurun karena pengurangan pengiriman yang gagal, dan kepuasan pelanggan meningkat karena data yang lebih akurat.


4. Tugas Lain dari Data Analyst

Selain melakukan data cleansing, seorang data analyst memiliki berbagai tugas penting lainnya dalam perusahaan. Berikut beberapa tugas utama mereka:

  • Mengumpulkan Data: Data analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Termasuk data penjualan, data pelanggan, data pemasaran, dan lain-lain.

  • Menganalisis Data: Setelah data dikumpulkan dan dibersihkan, data analyst menggunakan berbagai teknik statistik dan alat analisis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan insight penting yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan.

  • Membuat Laporan: Data analyst menyusun laporan yang mempresentasikan hasil analisis data mereka dalam format yang mudah dimengerti. Laporan ini sering kali disertai dengan visualisasi data seperti grafik dan diagram untuk memudahkan pemahaman.

  • Memberikan Rekomendasi: Berdasarkan analisis data, data analyst memberikan rekomendasi strategis kepada manajemen untuk membantu meningkatkan kinerja bisnis. Ini bisa mencakup rekomendasi tentang strategi pemasaran, pengelolaan inventaris, pengembangan produk, dan lain sebagainya.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya


Tidak hanya data cleansing, tugas data analyst ternyata juga cukup beragam. Belum terlambat loh untuk mulai mengasah berbagai keterampilan tadi. Kalian bisa mulai melalui DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.


Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri kalian untuk mempercepat jenjang karir sebagai data analyst tahun ini! Atau, kamu bisa ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login