Apa Itu Data Cleansing?

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.