Apa Itu Data Cleansing?

Data cleansing merupakan salah satu bentuk pengelolaan data. Seiring berjalannya waktu, individu dan bisnis akan mengumpulkan banyak informasi pribadi. Akibatnya, lama kelamaan informasi akan  menjadi usang. Misalnya, lebih dari 10 tahun Anda dapat mengubah alamat Anda, atau mungkin nama Anda, dan kemudian mengubah kembali alamat Anda.

Jadi, data cleansing adalah proses di mana Anda memeriksa semua data dalam database dan menghapus atau memperbarui informasi yang tidak lengkap, salah, tidak diformat, diduplikasi, atau tidak relevan. Data cleansing biasanya melibatkan pembersihan data yang dikompilasi dalam satu area.

Baca Juga: Apa Itu Data Migration?

Meskipun data cleansing dapat melibatkan penghapusan informasi, metode ini lebih difokuskan pada pembaruan, koreksi, dan konsolidasi data untuk memastikan sistem Anda dapat bekerja seefektif mungkin. Proses data cleansing biasanya dilakukan secara bersamaan dan bisa memakan waktu yang cukup lama jika informasi sudah menumpuk selama bertahun-tahun. Itulah mengapa penting untuk melakukan pembersihan data secara teratur.

Seberapa sering Anda atau bisnis Anda harus membersihkan data tergantung pada berbagai faktor, seperti seberapa banyak informasi yang Anda miliki. Penting juga untuk tidak membersihkan data terlalu sering, atau Anda hanya akan membuang-buang uang dengan melakukan tindakan yang tidak perlu.

Mengapa Data Cleansing Itu Penting?

Meskipun Anda sering mendengar tentang data cleansing di dunia profesional, sebenarnya proses ini sangat penting dilakukan untuk bisnis dan individu.

1. Data Cleansing untuk Individu

Individu dapat mengumpulkan banyak informasi pribadi di komputer mereka hanya dalam waktu yang singkat. Rincian kartu kredit atau informasi perbankan, informasi pajak, tanggal lahir dan nama resmi, informasi hipotek, dan masih banyak lagi sebenarnya dapat disimpan di berbagai file di komputer Anda. Misalnya, jika memiliki salinan digital T4 Anda, itu merupakan informasi dengan jumlah yang banyak hanya dalam beberapa halaman saja.

Data cleansing sangat penting bagi individu karena pada akhirnya, semua informasi ini dapat menjadi berlebihan dan menumpuk. Oleh karenanya, mungkin sulit untuk menemukan dokumen terbaru. Anda mungkin harus menelusuri lusinan file lama sebelum menemukan dokumen terbaru. Disorganisasi dapat menyebabkan stres, dan bahkan kehilangan dokumen tersebut.

Data cleansing memastikan Anda hanya memiliki file terbaru dan dokumen yang penting sehingga ketika Anda membutuhkannya, Anda dapat menemukannya dengan mudah. Ini juga membantu memastikan Anda agar tidak memiliki sejumlah besar informasi pribadi di komputer Anda, yang dapat meningkatkan risiko keamanan.

2. Data Cleansing untuk Bisnis

Bisnis umumnya menyimpan banyak informasi pribadi seperti info bisnis, info karyawan, dan sering kali informasi pelanggan atau klien. Tidak seperti individu, bisnis harus memastikan bahwa informasi pribadi dari banyak orang dan organisasi yang berbeda tetap aman dan terorganisasi.

Memiliki informasi yang akurat itu penting bagi semua orang. Sangat penting untuk memiliki informasi karyawan yang akurat. Sangat bagus juga untuk memiliki informasi pelanggan yang akurat sehingga Anda dapat mengenal audiens Anda lebih baik dan menghubungi pelanggan jika diperlukan. Memiliki informasi terbaru dan paling akurat akan membantu Anda memaksimalkan upaya pemasaran Anda.

Data cleansing juga penting karena dapat meningkatkan kualitas data Anda dan dengan demikian, dapat meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Saat Anda membersihkan data, semua informasi usang atau salah akan hilang sehingga memberikan Anda informasi dengan kualitas terbaik. Ini memastikan tim Anda tidak perlu mengarungi dokumen usang yang tak terhitung jumlahnya dan memungkinkan karyawan memanfaatkan jam kerja mereka.

Dengan memastikan Anda memiliki informasi yang benar juga membantu mengurangi beberapa biaya tak terduga. Misalnya, Anda mungkin mencetak informasi yang salah pada kop surat perusahaan dan menyadari bahwa semua itu akan sia-sia begitu kesalahan itu ditemukan. Memiliki kesalahan yang konsisten dalam pekerjaan Anda juga dapat merusak reputasi perusahaan Anda.

Komponen-Komponen Data Berkualitas

Menentukan kualitas data memerlukan pemeriksaan karakteristiknya, kemudian menimbang karakteristik tersebut menurut apa yang paling penting bagi organisasi Anda dan aplikasi yang akan digunakan.

1. Keabsahan. Sejauh mana data Anda sesuai dengan aturan atau batasan bisnis yang ditentukan;
2. Ketepatan. Pastikan data Anda mendekati nilai sebenarnya;
3. Kelengkapan. Sejauh mana semua data yang diperlukan diketahui;
4. Konsistensi. Pastikan data Anda konsisten dalam set data yang sama dan atau di beberapa set data;
5. Keseragaman. Sejauh mana data ditentukan dengan menggunakan satuan ukuran yang sama.

Baca Juga: Apa Itu JSON?

Manfaat Data Cleansing

Memiliki data yang bersih pada akhirnya akan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan dan memungkinkan informasi berkualitas tinggi dalam pengambilan keputusan Anda. Manfaat dari data cleansing meliputi:

1. Penghapusan kesalahan ketika banyak sumber data berperan;
2. Lebih sedikit kesalahan membuat klien lebih bahagia dan karyawan tidak frustrasi;
3. Kemampuan untuk memetakan berbagai fungsi dan tujuan data Anda;
4. Memantau kesalahan dan pelaporan yang lebih baik untuk melihat dari mana kesalahan itu berasal, sehingga memudahkan Anda untuk memperbaiki data yang salah atau rusak untuk aplikasi di masa mendatang.

Menggunakan alat untuk pembersihan data akan membuat praktik bisnis lebih efisien dan pengambilan keputusan lebih cepat.

Bagaimana Cara Menggunakan Data Cleansing?

Terlepas dari jenis analisis atau visualisasi data yang Anda butuhkan, data cleansing adalah langkah penting untuk memastikan bahwa jawaban yang Anda hasilkan akurat. Saat mengumpulkan data dari beberapa aliran dan dengan input manual dari pengguna, informasi dapat membawa kesalahan, salah diinput, atau memiliki celah.

Data cleansing membantu memastikan bahwa informasi selalu cocok dengan bidang yang benar sekaligus mempermudah alat business intelligence untuk berinteraksi dengan kumpulan data guna menemukan informasi secara lebih efisien. Salah satu contoh data cleansing yang paling umum adalah penerapannya di data warehouse.

Data warehouse yang sukses dapat menyimpan berbagai data dari sumber yang berbeda dan mengoptimalkannya untuk analisis sebelum pemodelan apa pun dilakukan. Untuk melakukannya, aplikasi warehouse harus mengurai jutaan titik data yang masuk untuk memastikan keakuratannya sebelum dapat ditempatkan ke database, tabel, atau struktur lain yang tepat.

Organisasi yang mengumpulkan data langsung dari konsumen yang mengisi survei, kuesioner, dan formulir juga menggunakan data warehouse secara ekstensif. Dalam kasus mereka, data cleansing dapat dilakukan dengan memeriksa bahwa data dimasukkan di bidang yang benar bahwa data tidak menampilkan karakter yang tidak valid, dan bahwa tidak ada celah dalam informasi yang diberikan.