Step Penting dalam Tugas Data Scientist, Validasi Data!

Tentunya sahabat DQ setuju jika salah satu tugas seorang data scientist tahap yang sangat penting dalam proses pengolahan data adalah data validation atau validasi data. Validasi data akan sangat penting mengingat pentingnya keakuratan data yang akan diberikan oleh team team terkait. Validasi data adalah praktik memeriksa integritas, akurasi, dan struktur data sebelum digunakan untuk operasi bisnis.

Hasil operasi validasi data dapat menyediakan data yang digunakan untuk analisis data, intelijen bisnis, atau melatih model Machine Learning. Ini juga dapat digunakan untuk memastikan integritas data untuk akuntansi keuangan atau kepatuhan terhadap peraturan. Data dapat diperiksa sebagai bagian dari proses validasi dalam berbagai cara, termasuk tipe data, batasan, terstruktur, konsistensi, dan validasi kode. Setiap jenis validasi data dirancang untuk memastikan data memenuhi persyaratan agar berguna.

Validasi data berkaitan dengan kualitas data. Validasi data dapat menjadi komponen untuk mengukur kualitas data, yang memastikan bahwa kumpulan data yang diberikan dilengkapi dengan sumber informasi yang berkualitas tinggi, otoritatif, dan akurat. Validasi data juga digunakan sebagai bagian dari alur kerja aplikasi, termasuk pemeriksaan ejaan dan aturan untuk pembuatan kata sandi yang kuat.

Untuk data scientist, data analyst, dan orang lain yang bekerja dengan data, memvalidasi nya sangat penting. Output dari sistem apa pun hanya bisa sebaik data yang menjadi dasar operasi. Operasi ini dapat mencakup pembelajaran mesin atau model kecerdasan buatan, laporan analisis data, dan dasbor intelijen bisnis. Memvalidasi data memastikan bahwa data tersebut akurat, yang berarti semua sistem yang mengandalkan kumpulan data yang diberikan telah divalidasi juga. Yuk simak, lebih jauh terkait dengan validasi data yang senantiasa dilakukan oleh para praktisi data!

1. Pemeriksaan Tipe Data

Pemeriksaan tipe data mengkonfirmasi bahwa data yang dimasukkan memiliki tipe data yang benar. Misalnya, field atau isian data mungkin hanya menerima data numerik. Jika demikian halnya, maka data apa pun yang mengandung karakter lain seperti huruf atau simbol khusus harus ditolak oleh sistem. Sehingga hal yang harus diperhatikan adalah kesesuaian tipe data yang berkaitan dengan ERD atau entitas relasinya.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Excel

2. Pemeriksaan Format Data

Banyak tipe data mengikuti format standar tertentu. Kasus penggunaan yang umum adalah kolom tanggal yang disimpan dalam format tetap seperti YYYY-MM-DD atau œDD-MM-YYYY. Prosedur validasi data yang memastikan tanggal dalam format yang tepat membantu menjaga konsistensi data dan waktu. Format data sangat penting dalam pengolahan data, sehingga hal ini akan menjadi krusial dan harus diperhatikan pula oleh seorang data scientist.

3. Pemeriksaan Konsistensi dan Pemeriksaan Keunikan

Pemeriksaan konsistensi adalah jenis pemeriksaan logis yang mengonfirmasi bahwa data telah dimasukkan dengan cara yang konsisten secara logis. Contohnya adalah memeriksa apakah tanggal pengiriman setelah tanggal pengiriman untuk sebuah paket. Sementara untuk keunikan atau uniqueness data, beberapa data seperti ID atau alamat email bersifat unik. Database kemungkinan harus memiliki entri unik di bidang ini. Pemeriksaan keunikan memastikan bahwa item tidak dimasukkan beberapa kali ke dalam database.

Baca Juga: Belajar Fungsi Tanggal & Waktu di Excel

4. Salah Satu Cara Konkret Validasi Data

Di antara cara paling dasar dan umum penggunaan data adalah dalam program spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet. Di Excel dan Spreadsheet, proses validasi data adalah fitur terintegrasi yang langsung. Excel dan Spreadsheet keduanya memiliki item menu yang terdaftar sebagai Data > Validasi Data. Dengan memilih menu Validasi Data, pengguna dapat memilih tipe data tertentu atau validasi batasan yang diperlukan untuk file atau rentang data tertentu.

ETL (Extract, Transform and Load) dan alat integrasi data biasanya mengintegrasikan kebijakan validasi data untuk dieksekusi saat data diekstraksi dari satu sumber dan kemudian dimuat ke sumber lain. Alat sumber terbuka yang populer, seperti dbt, juga menyertakan opsi validasi data dan biasanya digunakan untuk transformasi data.

Validasi data juga dapat dilakukan secara terprogram dalam konteks aplikasi untuk nilai input. Misalnya, saat variabel input dikirim, seperti kata sandi, variabel tersebut dapat diperiksa oleh skrip untuk memastikan variabel tersebut memenuhi validasi batasan untuk panjang yang tepat.

Salah satu cara percaya dengan data yang akan Sahabat DQ berikan kepada user data adalah proses validasi data. Proses ini cukup melelahkan karena butuh tingkat ketelitian dan disiplin yang cukup baik.

FAQ

1. Mengapa validasi data sangat penting dalam proses pengolahan data?

Validasi data memastikan bahwa data yang digunakan akurat, terstruktur dengan baik, dan sesuai dengan kebutuhan analisis atau sistem. Tanpa validasi, risiko kesalahan dalam model pembelajaran mesin, laporan analisis, maupun keputusan bisnis akan meningkat karena mengandalkan data yang tidak terpercaya.

2. Apa saja bentuk validasi data yang umum dilakukan?

Beberapa bentuk validasi data meliputi pemeriksaan tipe data (misalnya angka, tanggal), format data (seperti format tanggal), konsistensi logis (contohnya urutan tanggal yang masuk akal), dan keunikan data (seperti ID unik atau email yang tidak boleh duplikat).

3. Bagaimana cara praktis melakukan validasi data dalam pekerjaan sehari-hari?

Validasi data bisa dilakukan menggunakan fitur bawaan di spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet melalui menu Data > Validasi Data. Selain itu, alat ETL dan integrasi data seperti dbt atau skrip pemrograman juga umum digunakan untuk memvalidasi input dalam sistem aplikasi.

Kalau kamu mau makin mahir dan dapetin pengalaman hands-on langsung, yuk gabung di Bootcamp Data Analyst with Excel dari DQLab! Di bootcamp ini, kamu bakal belajar cara maksimalin Excel untuk analisis data, termasuk analisis biaya, bareng mentor berpengalaman. Daftar sekarang di DQLab Bootcamp Data Analyst with Excel dan mulai perjalanan jadi data analyst andal!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science