Mengenal Data Cleansing, Tugas Wajib Data Analyst

Data adalah aset paling berharga di era digital ini. Kita mengandalkan data untuk mengambil keputusan, memprediksi tren, dan menciptakan strategi yang sukses dalam bisnis dan berbagai hal lainnya. Namun, tidak semua data yang kita kumpulkan langsung bisa digunakan begitu saja. Sebagian besar data mentah yang kita miliki seringkali "kotor"—penuh dengan duplikasi, data yang hilang, atau inkonsistensi. Inilah sebabnya data cleaning atau proses pembersihan data menjadi hal yang sangat penting.

Langsung aja yuk, kita kupas tuntas apa itu data cleaning, mengapa hal ini penting, dan bagaimana cara melakukannya dengan mudah!

1. Memahami Definisi Data Cleaning

Data cleaning adalah proses identifikasi, perbaikan, atau penghapusan data yang rusak, tidak akurat, atau tidak relevan dalam dataset. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis adalah data yang bersih, konsisten, dan bisa diandalkan.

Bayangkan sebuah spreadsheet dengan ribuan baris informasi. Jika ada entri yang salah ketik, nilai kosong, atau data yang tidak sesuai format, maka analisis kita bisa meleset jauh. Proses data cleaning adalah cara untuk memastikan data tersebut berada dalam kondisi prima sebelum digunakan. Tidak hanya berlaku untuk data berbasis angka, data cleaning juga berlaku untuk teks, gambar, dan jenis data lainnya yang memerlukan konsistensi.

2. Mengapa Data Cleaning Itu Penting untuk Menghasilkan Insight Data yang Akurat?

Di dunia yang bergerak cepat seperti sekarang, keputusan berbasis data sudah menjadi norma. Namun, keputusan yang dibuat berdasarkan data yang kotor atau tidak akurat bisa membawa konsekuensi serius, termasuk kerugian finansial, waktu yang terbuang, atau strategi yang salah arah.

• Data Bersih Membantu Menghasilkan Insight yang Akurat
  Data yang bersih adalah fondasi dari analisis yang efektif. Ketika data yang digunakan sudah bersih, algoritma analitik atau pembelajaran mesin (machine learning) dapat bekerja dengan optimal untuk menghasilkan insight yang lebih akurat.

• Meningkatkan Efisiensi Kerja
  Dengan data yang bersih, kamu bisa menghemat waktu dalam analisis, mengurangi pekerjaan tambahan untuk memperbaiki kesalahan, dan lebih fokus pada pembuatan strategi berdasarkan insight yang didapat.

• Menghindari Kerugian Akibat Keputusan Salah
  Misalnya, jika kamu menjalankan kampanye pemasaran berdasarkan data pelanggan yang tidak akurat, kamu mungkin salah menargetkan audiens atau bahkan kehilangan potensi pelanggan.

Singkatnya, data cleaning bukan sekadar proses teknis, tetapi sebuah langkah krusial untuk memastikan bahwa setiap keputusan berbasis data yang kamu kerjakan sudah berada di jalur yang benar.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Bagaimana Cara Melakukan Data Cleaning?

Data cleaning mungkin terdengar teknis dan rumit, tetapi sebenarnya, ada beberapa langkah mudah yang bisa kamu ikuti untuk membersihkan data dengan efektif:

• Identifikasi Masalah Data

  Langkah pertama adalah memahami jenis kesalahan yang ada di dataset kamu. Beberapa kesalahan yang umum ditemukan meliputi data duplikat, nilai kosong atau null, format yang tidak konsisten (misalnya, tanggal dalam format berbeda), dan outlier atau data yang tampak aneh dan tidak masuk akal.

  Proses ini memerlukan ketelitian, tetapi ada banyak tools seperti Microsoft Excel, Google Sheets, hingga software seperti Python (dengan library Pandas) yang dapat membantu mendeteksi masalah ini.

• Membersihkan Duplikasi dan Data Tidak Relevan

  Data duplikat adalah salah satu masalah yang paling sering terjadi, terutama jika kamu menggabungkan dataset dari berbagai sumber. Menghapus data duplikat adalah langkah penting untuk menghindari analisis yang bias. Selain itu, data yang tidak relevan—data yang tidak memberikan nilai atau insight—juga sebaiknya dihapus.

• Standarisasi Format Data

  Ingin data kamu terlihat rapi dan konsisten? Pastikan semua format data (tanggal, angka, teks) disesuaikan sesuai standar yang telah ditentukan. Misalnya, jika kamu bekerja dengan data tanggal, pilih satu format, seperti YYYY-MM-DD, dan terapkan ke seluruh dataset.

• Isi Nilai Kosong (Missing Data)

  Nilai kosong atau missing data adalah tantangan besar dalam pembersihan data. Ada beberapa cara untuk menangani pengisian dengan rata-rata (untuk data numerik). Kemudian penggunakan pendekatan prediktif dengan algoritma machine learning, serta bagaimana menghapus data jika nilai kosong terlalu banyak.

• Validasi dan Verifikasi

  Setelah data dibersihkan, penting untuk memvalidasi hasilnya. Pastikan tidak ada data penting yang terhapus atau justru menyebabkan kesalahan baru.

  
  

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Hal-Hal yang Harus Diperhatikan dalam Proses Data Cleaning

Ada beberapa poin penting yang perlu kamu perhatikan saat melakukan data cleaning, agar data yang kamu hasilkan lebih akurat:

• Jangan Over-Cleaning
  Membersihkan data memang penting, tetapi terlalu banyak menghapus atau mengubah data bisa membuat dataset kehilangan nilai informasinya. Pastikan kamu hanya membersihkan data yang benar-benar diperlukan.

• Backup Data Asli
  Sebelum membersihkan data, pastikan kamu membuat salinan cadangan. Hal ini penting untuk menghindari kehilangan data yang mungkin tidak bisa dikembalikan.

• Gunakan Tools yang Tepat
  Pilih tools yang sesuai dengan kebutuhan kamu. Jika kamubekerja dengan dataset kecil, Excel mungkin cukup. Namun, untuk data dalam jumlah besar, software seperti Python atau R sangat disarankan.

FAQ

Q1: Apakah Data Cleaning Membutuhkan Coding?
Tidak selalu. Banyak software dan tools seperti Excel atau Google Sheets memungkinkan kamu melakukan data cleaning tanpa coding. Namun, untuk dataset besar, pengetahuan dasar tentang coding (seperti Python) bisa sangat membantu.

Q2: Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan Untuk Membersihkan Data?
Ini bergantung pada ukuran dataset kamu dan kompleksitas masalahnya. Dataset kecil bisa selesai dalam hitungan menit, tetapi dataset besar mungkin membutuhkan waktu berjam-jam atau bahkan berhari-hari.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning 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