Data Cleansing

Jobnas.com - Dalam dunia digital marketing, kita mengenal istilah data cleasing atau cleaning. Sepintas, data cleansing adalah pekerjaan yang terdengar memakan waktu dan cenderung membosankan.

Meski demikian, kenyataannya tahap ini sangat penting untuk memaksimalkan potensi bisnis. Jika tidak dilakukan, alih-alih bisa buat untuk, malah merugikan.

Nah, bagaimana sih cara manajemen data yang satu ini? Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini.

Mengenal Data Cleansing

Saat baru diekstrak, data bisa jadi sangat berantakan. Pada umumnya, ada informasi yang tak lengkap, ada pula format yang berbeda-beda.

Semua ini tentu membuat data itu sulit diolah. Pada akhirnya, ia jadi tak bisa dimanfaatkan.

Nah, untuk menyelamatkan data itu, kamu bisa melakukan data cleaning.

Berdasarkan informasi yang dilansir dari Blue Pencil, langkah pengolahan data ini menuntutmu memperbarui, membetulkan, dan membuat data menjadi lebih rapi. Kadang kala, mau tidak mau, kamu juga harus menghapus informasi tersebut.

Nah, kalian pasti bertanya-tanya, seperti apa sih data yang baik itu? Dikutip dari Towards Data Science, Berikut ini adalah ciri-ciri data baik dan berkualitas, di antaranya:

• valid, menggambarkan realita sebenarnya
• akurat, nilainya benar atau mendekati benar
• komplet, informasinya lengkap
• konsisten, sama persis di berbagai dataset
• seragam, punya satuan yang sama (misalnya semua uang ditunjukkan dengan rupiah, alamat ditulis dengan kode pos, dan lain-lain)

Memastikan semua ini tentu memakan banyak waktu. Meski begitu, ada tools yang bisa kamu manfaatkan agar semua itu berjalan secara otomatis dan tentunya lebih efisien, seperti Xplenty Drake, OpenRefine, dan lain-lain.

Manfaat Melakukan Data Cleansing

Sebelumnya, sudah sedikit dibahas di atas tentang di atas bahwa salah satu manfaat dari melakukan data cleasing adalah menyelamatkan data yang sulit diolah hingga cenderung tidak bisa dimanfaatkan.

Ternyata, masih ada beberapa manfaat lainnya dari data cleansing, yaitu:

1. Membuat keputusan bisnis lebih akurat

Pada umumnya, memanfaatkan data untuk mengambil keputusan bisnis adalah hal yang mesti dilakukan oleh setiap perusahaan. Tanpa didukung dengan data yang baik, keputusan yang diambil bisa jadi tak akurat.

Itulah mengapa, data cleaning adalah tahap yang sangat penting. Sebab, dengan keputusan yang akurat, besar kemungkinan bisnismu akan berjalan dengan baik.

2. Lebih efisien

Dengan melakukan data cleansing, kamu sudah punya persiapan data yang sudah siap diolah dan dianalisis semisal ada keperluan bisnis yang lain.

Jika tak punya persiapan data yang rapi, kamu tentu harus mengumpulkan dan memilahnya terlebih dahulu, dan tentunya menghabiskan banyak waktu, bukan?

3. Bisnis lebih unggul

Seperti pada poin pertama tadi, dengan melakukan data cleansing,  kamu dapat mengambil keputusan bisnis yang akurat karena didasarkan pada data yang baik.

Dengan keputusan yang akurat tersebut, bisnismu akan berjalan lancar dan lebih unggul dibandingkan competitor yang lain.

Cara Melakukan Data Cleansing

Nah, setelah mengetahui manfaat dari data cleansing, kamu haru tahu cara melakukannya. Dirangkum dari Tableau, langkah-langkah adalah sebagaimana berikut:

1. Hapus yang tidak perlu

Seringkali, dalam dataset ada data yang kurang relevan dan sebenarnya tidak perlu untuk dimasukkan. Nah, dalam proses data cleaning, data ini lebih baik kamu hapus.

Selain data yang kurang relevan, 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 berpengaruh terhadap kualitas data. Kesalahan yang bisa ditimbulkan antara lain:

• salah ketik
• kesalahan huruf besar dan kecil
• angka “nol” yang berubah menjadi “N/A”
• dan lain-lain

3. Hapus yang kurang masuk akal

Langkah yang ketika, jangan lupa ketika proses cleaning cek nilai-nilai yang aneh. Nilai aneh yang dimaksud adalah seperti angka yang terlalu besar atau kecil, hingga terasa kurang masuk akal.

Jika perlu, kamu bisa memastikan kebenaran data tersebut. Jika dirasa perlu, hapus data tersebut.

4. Perhatikan data yang tidak lengkap

Jika ada data yang tak lengkap, kamu punya beberapa pilihan, di antaranya adalah:

• dihapus kelompok datanya (misalnya si X hanya punya alamat tanpa umur, semua data X akan dihapus)
• mengisi data tersebut dari dataset alainnya
• beri nilai khusus (misalnya nol, tanpa data, dan lain-lain)

itulah beberapa manfaat dari data cleansing beserta cara untuk melakukannya. Jangan lupa, lakukan proses ini dalam tahapan data analytics-mu, ya!

Semoga bermanfaat!