Apa Itu Data Wrangling?

Warta Ekonomi, Jakarta -

Bisnis telah lama mengandalkan para profesional dengan ilmu data dan keterampilan analitis untuk memahami dan memanfaatkan informasi yang mereka miliki. Karena adanya proliferasi data dan perkembangan perangkat pintar serta kemajuan teknologi lainnya, pemanfaatan data sangat dibutuhkan dengan cepat.

Tidak mungkin hanya memilih satu keterampilan ilmu datasaja bagi para profesional bisnis. Satu hal yang pasti  bahwa wawasan terbaik adalah data yang dapat memberi tahu mereka. Ini sangat penting bagi organisasi untuk mempekerjakan individu yang memahami seperti apa tampilan data bersih dan bagaimana membentuk data mentah menjadi bentuk yang dapat digunakan. Di sinilah data wrangling berperan.

Baca Juga: Apa Itu Data Breach?

Jadi, Apa itu Data Wrangling?

Data wrangling adalah proses pembersihan, penataan, dan pengayaan data mentah ke dalam format yang diinginkan untuk menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam waktu yang lebih singkat. Data wrangling sudah dilakukan di perusahaan-perusahaan terbaik saat ini. Data menjadi lebih beragam dan tidak terstruktur, sehingga menuntut peningkatan waktu yang dihabiskan untuk pemusnahan, pembersihan, dan pengorganisasian data sebelum melakukan analisis yang lebih luas. Pada saat yang bersamaan, pemilik bisnis dapat memperoleh sumber daya teknis dari data yang sudah dipersiapkan dalam waktu yang singkat.

Ini memerlukan self-service model, dan beralih dari persiapan data yang dipimpin oleh tim TI, ke model persiapan data self-service yang lebih demokratis atau data wrangling. Model self-service dengan alat data wrangling ini memungkinkan analis menangani data yang lebih kompleks dengan lebih cepat, sehingga menghasilkan hasil yang lebih akurat, dan membuat keputusan yang lebih baik. Karena kemampuan ini, semakin banyak bisnis yang mulai menggunakan alat data wrangling sebagai persiapan sebelum proses analisis dimulai.

Langkah-Langkah Data Wrangling

Setiap proyek data memerlukan pendekatan unik untuk memastikan kumpulan data pada akhirnya dapat diandalkan dan dapat diakses. Beberapa proses ini biasanya menginformasikan pendekatan. Ini biasanya disebut sebagai langkah atau aktivitas data wrangling.

1. Discovery

Discovery mengacu pada proses membiasakan diri dengan data sehingga Anda dapat mengkonseptualisasikan bagaimana Anda dapat menggunakannya. Anda dapat menyamakannya dengan melihat ke dalam lemari es Anda sebelum memasak makanan untuk melihat bahan apa yang Anda miliki.

Selama tahap discovery, Anda dapat mengidentifikasi tren atau pola dalam data, bersama dengan masalah yang jelas, seperti nilai yang hilang atau tidak lengkap yang perlu ditangani. Ini merupakan langkah penting, karena akan menginformasikan setiap aktivitas yang datang setelahnya.

2. Structuring

Data mentah biasanya tidak dapat digunakan dalam keadaan mentah begitu saja karena tidak lengkap atau salah format untuk aplikasi yang dimaksudkan. Data structuring adalah proses dalam mengambil data mentah dan mengubahnya agar lebih mudah untuk dimanfaatkan. Bentuk data Anda akan bergantung pada model analitik yang Anda gunakan untuk menafsirkannya.

3. Cleaning

Data cleaning adalah proses dalam menghilangkan kesalahan yang melekat pada data yang mungkin akan mendistorsi analisis Anda atau membuatnya kurang bernilai. Pembersihan dapat dilakukan dalam berbagai bentuk, termasuk menghapus sel atau baris kosong, menghapus outlier, dan menstandardisasi input. Tujuan data cleaning adalah untuk memastikan tidak ada kesalahan (atau sesedikit mungkin) yang dapat memengaruhi analisis akhir Anda.

4. Enriching

Setelah Anda memahami data yang ada dan telah mengubahnya menjadi lebih berguna, Anda harus menentukan apakah Anda memiliki semua data yang diperlukan untuk proyek yang ada. Jika tidak, Anda dapat memilih untuk memperkaya atau menambah data Anda dengan memasukkan nilai dari kumpulan data lain. Untuk alasan ini, penting untuk memahami data lain yang tersedia untuk digunakan.

Jika Anda memutuskan bahwa tahap enrichment diperlukan, Anda perlu mengulangi langkah-langkah di atas untuk setiap data yang baru.

5. Validating

Validasi data mengacu pada proses verifikasi bahwa data Anda konsisten dan memiliki kualitas yang cukup tinggi. Selama proses validasi, Anda mungkin menemukan masalah yang perlu diselesaikan atau menyimpulkan bahwa data Anda siap untuk dianalisis. Validasi biasanya dicapai melalui berbagai proses otomatis dan membutuhkan pemrograman.

6. Publishing

Setelah data Anda divalidasi, Anda dapat mempublikasikannya. Ini membuat data tersebut tersedia untuk orang lain dalam organisasi Anda untuk analisis. Format yang Anda gunakan untuk berbagi informasi—seperti laporan tertulis atau file elektronik—akan bergantung pada data dan tujuan organisasi Anda.

Pentingnya Data Wrangling Bagi Bisnis Anda

Analisis apa pun yang dilakukan bisnis pada akhirnya akan dibatasi oleh data yang memberi tahu mereka. Jika data tidak lengkap, tidak dapat diandalkan, atau salah, maka analisis juga akan mengurangi nilai wawasan yang diperoleh.

Data wrangling berupaya menghilangkan risiko itu dengan memastikan data tersebut berada dalam kondisi yang andal sebelum dianalisis dan dimanfaatkan. Ini menjadikannya bagian penting dari proses analitis.

Penting untuk dicatat bahwa data wrangling dapat memakan waktu dan membebani sumber daya, terutama jika dilakukan secara manual. Inilah sebabnya mengapa banyak organisasi melembagakan kebijakan dan praktik terbaik yang membantu karyawan merampingkan proses pembersihan data, misalnya mengharuskan data tersebut menyertakan informasi tertentu atau dalam format tertentu sebelum diunggah ke database.

Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami langkah-langkah proses data wrangling dan hasil negatif yang berkaitan dengan data yang salah atau tidak sesuai.