Pengertian Data Cleansing, Penyebab, Kriteria, Proses, Cara, dan Manfaatnya
 |
| Data Cleansing |
A. Pengertian Data Cleansing (Scrubbing)
Data cleansing (data scrubbing) atau data cleaning adalah proses analisa mengenai kualitas dari data dengan mengubahnya, misalnya dengan mengoreksi ataupun menghapus data tersebut. Di mana data yang dibersihkan tersebut adalah data yang salah, rusak, tidak akurat, tidak lengkap dan salah format.
Data cleaning ini dipergunakan untuk organisasi atau perusahaan yang butuh data intensif. Misalnya untuk perbankan, transportasi, ritel, asuransi ataupun komunikasi. Secara administratif, jika ada data yang salah atau yang tidak konsisten akan menimbulkan salah arah untuk skala public dan pribadi. Apalagi jika bersangkutan dengan khalayak banyak seperti sensus.
Dalam dunia bisnis, data yang salah harus dihargai dengan sangat mahal. Hal tersebut disebabkan karena data yang kurang tepat akan berpengaruh pada keputusan perusahaan. Jika keputusan perusahaan kurang tepat, apalagi jika berkaitan dengan riset, akibatnya bisa rugi dalam waktu pendek ataupun waktu panjang.
Tujuan dari melakukan data cleaning adalah untuk mengoreksi data secara sistematis lewat algoritma. Sehingga Anda bisa lebih menghemat biaya dan waktu. Pada prosesnya, pembersihan data ini dilakukan tidak hanya dengan cara otomatis namun juga dengan proses manual. Sehingga hasilnya akan lebih optimal.
B. Penyebab Data Menjadi Kotor
Pembersihan data atau data cleansing dilakukan karena mungkin ada saja data yang kotor. Hal ini dikarenakan data dari dunia nyata tidak terstruktur atau diambil secara otomatis menyebabkan data tidak konsisten dan memiliki kualitas yang rendah.
Selain itu, kadang kala ada data set yang dikumpulkan dari berbagai sumber yang memiliki masalah lain seperti data yang rusak, tidak dapat dipercaya dan berbagai masalah lainnya. Berikut beberapa penyebab data menjadi kotor di antaranya,
1. Kesalahan dalam penginputan
Banyak manusia seringkali melakukan kesalahan dalam penginputan baik dalam kesalahan ketik, salah dalam perhitungan, atau salah dalam membaca. Jika ada kesalahan form terbuka seperti teks yang tidak terdeteksi atau kesalahan ketik lainnya maka akan dikenali komputer sebagai data yang identik atau data yang berbeda.
2. Sensor yang tidak bekerja
Bagaimanapun kecanggihan teknologi mesin pasti ada saja salahnya. Sebagai contoh sensor dalam mesin cuci mungkin tidak dapat mendeteksi suhu air di atas 50 derajat celcius. Dengan ini manusia dapat dengan mudah menangkap kesalahan ini namun komputer mungkin tidak dapat menangkap kesalahan tersebut.
3. Data yang rusak
Jika ada sensor yang tidak berfungsi, tentu akan menghasilkan nilai yang negatif. Data ini dapat berupa data yang hancur atau rusak dan tidak terbaca oleh program yang berbeda. Gangguan selama transmisi ini dapat menyebabkan data rusak dan masukan input menjadi error.
4. Data yang duplikat
Mungkin awalnya data dikumpulkan dari berbagai sumber. Tanpa disadari bahwa ada kemungkinan besar data tersebut terduplikat. Kadang kala hal ini tidak dapat terindentifikasi dengan pemeriksaan sederhana sehingga perlu dilakukan data cleansing duplikat menggunakan mesin agar hasil prediksi dapat sesuai dengan yang diharapkan.
5. Kurangnya standarisasi
Jika kita menggunakan berbagai sumber data, namun dengan standarisasi yang kurang dari yang seharusnya maka hal ini dapat menyebabkan data menjadi kotor. Untuk mendapatkan hasil yang benar maka kita bisa membuat semua data serupa diwakili dengan input yang sama. Hal ini tentu wajib dilakukan namun harus dilakukan dengan berbagai cara.
C. Kriteria Kualitas Data
Guna mencapai tujuan utama dilakukannya data cleansing, terdapat beberapa kriteria yang harus dicapai untuk menghasilkan data berkualitas tinggi di antaranya,
1. Validitas
Tingkat ketepatan langkah-langkah validasi data yang disesuaikan dengan standar yang telah ditentukan. Suatu basis data yang valid harus dapat memenuhi kriteria seperti tipe data yang jelas, memiliki jangkauan atau kisaran nilai, tidak ada data yang kosong, keunikan setiap data, dan memiliki pola pengekspresian tertentu.
2. Decleansing
Merupakan proses pendeteksian dan pengoreksian kesalahan dalam data. Dalam praktiknya, decleansing memiliki beberapa langkah dalam penindaklanjutannya seperti mendeteksi kesalahan sintaks (parsing), pengubahan format (data transformation), penghapusan data yang terduplikat (duplicate elimination) dan menganalisa data menggunakan hukum-hukum statistika (statistical method).
3. Akurasi
Tingkat kesesuaian data dengan kondisi sebenarnya dan tingkat validitas data. Keakurasian data sulit dicapai melalui data cleansing karena perlu akses ke sumber eksternal.
4. Kelengkapan
Merupakan tingkatan kelengkapan elemen-elemen data. Kelengkapan data juga digunakan untuk mencapai tingkat akurasi data yang tinggi.
5. Konsistensi
Merupakan tingkat konsistensi data-data yang sama meski dilakukan lebih dari satu perekaman data secara bersamaan.
6. Keseragaman
Serangkaian data harus memiliki keseragaman dalam basis data, misal satuan ukuran yang digunakan.
Selain data, terdapat juga kriteria yang harus dicapai dalam proses data cleansing seperti efektivitas dan efisiensi biaya proyek, waktu, keamanan data, dan kontingensi pemrosesan data.
D. Proses Data Cleansing
Terdapat beberapa langkah dalam mempraktikkan data cleansing di antaranya,
1. Audit data
Data diaudit dengan menggunakan metode statistika dan metode basis data agar anomali dan kontradiksi dalam basis data terdeteksi. Proses ini menentukan penggunaan paket perangkat lunak dan bahasa pemrograman yang akan digunakan untuk membangun basis data yang tepat.
2. Spesifikasi alur kerja
Penghapusan anomali dan kontradiksi dalam basis data dilakukan pada proses ini. Spesifikasi alur kerja ditentukan setelah proses audit data dilakukan dan proses ini sangat penting dalam menentukan hasil akhir berkualitas tinggi.
3. Eksekusi alur kerja
Merupakan proses yang dilakukan setelah spesifikasi alur kerja telah lengkap dan kebenarannya diverifikasi. Pelaksanaan eksekusi alur kerja harus efektif dan efisien.
4. Pengendalian dan proses pasca-eksekusi alur kerja
Proses pengendalian dan pasca-eksekusi alur kerja dilakukan untuk menilai dan mengevaluasi rangkaian proses yang telah dilakukan. Data yang tidak dapat diperbaiki selama pengeksekusian alur kerja dikoreksi secara manual jika memungkinkan. Hasilnya adalah siklus baru dalam proses data cleansing sehingga data tersebut masuk kembali ke proses awal data cleansing.
E. Cara Melakukan Data Cleansing (Scrubbing)
Cara melakukan pembersihan data dapat dilakukan dengan langkah-langkah berikut di antaranya,
1. Hapus yang perlu
Kadang kala, ada data yang kurang relevan dalam dataset. Nah, dalam proses data cleaning, informasi ini boleh saja kamu hapus. Selain data yang kurang penting, kamu juga bisa menyesuaikan informasi yang terduplikat. Dengan begitu, data yang kamu punya lebih berkualitas.
2. Edit kesalahan struktur
Meski terkesan remeh, kesalahan struktur bisa menurunkan kualitas data. Kesalahan-kesalahan itu di antaranya,
a. Salah ketik
b. Kesalahan huruf besar dan kecil
c. Angka “nol” yang berubah menjadi “n/a”
d. Dan lain-lain
3. Hapus nilai ekstrem
Di tengah proses data cleansing, jangan lupa cek nilai-nilai yang aneh. Nilai aneh itu misalnya angka yang terlalu besar atau kecil, hingga terasa kurang masuk akal. Jika perlu, kamu bisa memastikan kebenaran data tersebut. Akan tetapi, jika kamu punya alasan kuat untuk menghapusnya, kamu bisa meniadakan saja data tersebut.
4. Pikirkan data tak lengkap
Jika ada data yang tak lengkap, terdapat beberapa pilihan, di antaranya,
a. Dihapus kelompok datanya (misalnya si X hanya punya alamat tanpa umur, semua data X akan dihapus)
b. Mengisi data tersebut dari dataset lainnya
c. Beri nilai khusus (misalnya nol, tanpa data, dan lain-lain)
F. Manfaat Melakukan Data Cleansing (Scrubbing)
Membersihkan data merupakan suatu hal yang sangat penting. Bagaimanapun data yang berantakan akan sulit untuk diolah dan dimanfaatkan. Data cleansing memberikan berbagai manfaat di antaranya,
1. Sebuah keputusan bisnis yang lebih baik
Pada dasarnya banyak perusahaan yang memanfaatkan datanya untuk mengambil keputusan bisnis. Bagaimana tidak, tanpa adanya data yang baik maka keputusan bisnis yang ditentukan menjadi tidak akurat. Itu sebabnya mengapa data cleansing itu menjadi hal yang sangat penting. Dengan demikian keputusan bisnis kita akan menjadi lebih baik.
2. Menjadi lebih efisien
Mungkin saja tiba-tiba kita tengah membutuhkan sebuah data. Namun, jika data yang dimiliki tidak rapi tentu kita akan bingung mencari-carinya lagi. Dan ini tentunya akan memakan waktu yang cukup lama. Namun lain ceritanya jika kita melakukan data cleansing. Dengan demikian data kita tentu sudah siap diolah dan dianalisis serta digunakan untuk keperluan lainnya.
3. Mengunggulkan suatu bisnis
Jika keputusan yang kita ambil berdasarkan data yang baik dan rapi tentu pengambilan keputusan itu akan dilakukan dengan cepat dan akurat. Itu sebabnya data cleansing itu penting dilakukan. Dengan alasan melakukan data cleansing ini maka kita bisa menjadi lebih unggul dibandingkan dengan bisnis competitor.
Dari berbagai sumber
Post a Comment