Apa itu pembersihan data?

Tujuan pembersihan data adalah untuk membantu memastikan bahwa data akurat, lengkap, konsisten, dan dapat digunakan untuk analisis atau pengambilan keputusan. Proses pembersihan data berfungsi untuk mengatasi masalah kualitas data yang umum terjadi, seperti duplikat, missing values, inkonsistensi, kesalahan sintaksis, data yang tidak relevan, dan kesalahan struktural.

Pembersihan data juga merupakan komponen inti dari manajemen data yang efektif, yang membantu memastikan bahwa data tetap akurat, aman, dan dapat diakses di setiap tahap siklus hidupnya.

Data berkualitas tinggi atau "bersih" sangat penting untuk mengadopsi kecerdasan buatan (AI) dan alat otomatisasi secara efektif. Organisasi juga dapat menggunakan AI untuk membantu menyederhanakan proses pembersihan data.

Organisasi dengan data yang bersih dan terkelola dengan baik lebih siap untuk membuat keputusan yang andal dan berbasis data, merespons perubahan pasar dengan cepat, dan menyederhanakan operasi alur kerja.

Membersihkan data merupakan komponen integral dari ilmu data, karena merupakan langkah pertama yang penting untuk transformasi data: pembersihan data meningkatkan kualitas data, dan transformasi data mengubah data mentah berkualitas menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis.

Transformasi data memungkinkan organisasi untuk membuka potensi penuh dari data untuk menggunakan business intelligence (BI), gudang data, dan analitik big data. Jika sumber data tidak bersih, output dari alat dan teknologi ini bisa jadi tidak dapat diandalkan atau tidak akurat, sehingga menghasilkan keputusan yang buruk dan tidak efisien.

Demikian pula, data yang bersih juga mendukung keberhasilan AI dan machine learning (ML) dalam sebuah organisasi. Misalnya, pembersihan data membantu memastikan bahwa algoritma machine learning dilatih dengan kumpulan data yang akurat, konsisten, dan tidak bias. Tanpa fondasi data yang bersih ini, algoritma dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat, tidak konsisten, atau bias, sehingga mengurangi efektivitas dan keandalan pengambilan keputusan.

Manfaat utama dari pembersihan data meliputi:

• Pengambilan keputusan yang tepat
• Peningkatan produktivitas
• Efisiensi biaya
• Kepatuhan dan keamanan data
• Kinerja model yang ditingkatkan
• Peningkatan konsistensi data

Keputusan yang didasarkan pada data yang bersih dan berkualitas tinggi cenderung lebih efektif dan selaras dengan tujuan bisnis. Sebaliknya, keputusan bisnis yang didasarkan pada data yang kotor - dengan data duplikat, kesalahan ketik (typo), atau ketidakkonsistenan - dapat mengakibatkan pemborosan sumber daya, kehilangan peluang, atau kesalahan langkah strategis.

Data bersih memungkinkan karyawan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk memperbaiki kesalahan dan inkonsistensi, mempercepat pemrosesan data. Kemudian, tim memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada analisis data dan insight.

Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan kesalahan yang merugikan, seperti kelebihan persediaan barang karena duplikasi catatan atau salah menafsirkan perilaku pelanggan karena data yang tidak lengkap. Pembersihan data membantu mencegah kesalahan-kesalahan ini, menghemat uang dan mengurangi risiko operasional.

Data yang bersih dapat membantu organisasi mematuhi peraturan perlindungan data, seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa, dengan menjaga agar data tetap akurat dan terkini. Hal ini juga mencegah penyimpanan informasi yang berlebihan atau sensitif secara tidak sengaja, sehingga mengurangi risiko keamanan.

Pembersihan data sangat penting untuk melatih model machine learning yang efektif. Data bersih meningkatkan akurasi hasil dan membantu memastikan bahwa model menggeneralisasi dengan baik ke data baru, yang mengarah ke prediksi yang lebih kuat.

Pembersihan data membantu memastikan bahwa data yang digabungkan konsisten dan dapat digunakan di seluruh sistem, mencegah masalah yang dapat timbul dari format atau standar data yang bertentangan. Hal ini penting untuk integrasi data, di mana data yang bersih dan terstandardisasi membantu memastikan bahwa sistem yang berbeda dapat berkomunikasi dan berbagi data secara efektif.

Pembersihan data biasanya dimulai dengan penilaian. Juga dikenal sebagai profil data, penilaian ini melibatkan peninjauan kumpulan data untuk mengidentifikasi masalah kualitas yang memerlukan perbaikan. Ketika diidentifikasi, organisasi dapat menggunakan berbagai teknik pembersihan data, termasuk:

• Standardisasi
• Mengatasi outlier
• Deduplikasi
• Mengatasi missing values
• Validasi

Ketidakkonsistenan muncul ketika data direpresentasikan dalam format atau struktur yang berbeda dalam kumpulan data yang sama. Sebagai contoh, ketidaksesuaian yang umum terjadi adalah format tanggal, seperti "MM-DD-YYYY" versus "DD-MM-YYYY." Menstandarkan format dan struktur dapat membantu memastikan keseragaman dan kompatibilitas untuk analisis yang akurat.

Outlier adalah titik data yang menyimpang secara signifikan dari yang lain dalam kumpulan data, yang disebabkan oleh kesalahan, kejadian langka, atau anomali yang sebenarnya. Nilai-nilai ekstrem ini dapat mendistorsi analisis dan akurasi model dengan memiringkan rata-rata atau tren. Para profesional manajemen data dapat mengatasi outlier dengan mengevaluasi apakah itu kesalahan data atau nilai yang berarti. Kemudian, mereka dapat memutuskan untuk mempertahankan, menyesuaikan, atau menghapus outlier tersebut berdasarkan relevansinya dengan analisis.

Deduplikasi data adalah proses perampingan di mana data yang berlebihan dikurangi dengan menghilangkan salinan ekstra dari informasi yang sama. Catatan duplikat terjadi ketika titik data yang sama diulang karena masalah integrasi, kesalahan entri data manual, atau gangguan sistem. Duplikat dapat menggelembungkan kumpulan data atau mendistorsi analisis, sehingga menghasilkan kesimpulan yang tidak akurat.

Missing values muncul ketika titik data tidak ada karena pengumpulan data yang tidak lengkap, kesalahan input, atau kegagalan sistem. Kesenjangan ini dapat mendistorsi analisis, menurunkan akurasi model, dan membatasi utilitas kumpulan data. Untuk mengatasi hal ini, para profesional data dapat mengganti missing values dengan data yang diperkirakan, menghapus entri yang tidak lengkap, atau menandai missing values untuk penyelidikan lebih lanjut.

Tinjauan di akhir proses pembersihan data sangat penting dalam memverifikasi bahwa data sudah bersih, akurat, dan siap untuk dianalisis atau divisualisasikan. Validasi data sering kali melibatkan penggunaan pemeriksaan manual atau alat pembersih data otomatis untuk memeriksa kesalahan yang tersisa, data yang tidak konsisten, atau anomali.

Ilmuwan data, analis data, insinyur data, dan profesional manajemen data lainnya dapat melakukan teknik pembersihan data melalui metode manual, seperti inspeksi visual, referensi silang, atau tabel pivot dalam spreadsheet Microsoft Excel.

Mereka mungkin juga menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, SQL dan R untuk menjalankan skrip dan mengotomatiskan proses pembersihan data. Banyak dari pendekatan ini didukung oleh alat sumber terbuka, yang memberikan fleksibilitas dan solusi hemat biaya untuk organisasi dari semua ukuran.

Namun, AI juga dapat digunakan untuk membantu mengotomatiskan dan mengoptimalkan beberapa langkah pembersihan data, termasuk:

• Menganalisis data sumber: Alat pembersih data yang didukung AI dapat secara otomatis mengidentifikasi pola, anomali, dan inkonsistensi dalam data sumber. AI juga dapat menyarankan aturan bisnis yang relevan dengan menganalisis tren dan hubungan data, sehingga mengurangi upaya manual dalam mendefinisikan aturan tersebut. Misalnya, AI dapat mengidentifikasi bahwa kolom nomor telepon sering kali tidak memiliki kode area, lalu menyarankan aturan untuk standarisasi.

• Menstandarkan data: Teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dapat menstandarkan teks yang tidak terstruktur, seperti memformat alamat atau deskripsi produk. Model machine learning juga dapat mengidentifikasi dan merekomendasikan format yang konsisten untuk data seperti tanggal atau mata uang. Generator ekspresi reguler yang didukung AI dapat mengotomatiskan deteksi dan normalisasi format yang tidak konsisten.

• Menggabungkan duplikat: Model AI berbasis aturan atau yang dipelajari dapat memutuskan catatan terbaik untuk "bertahan" saat menghapus duplikat, dengan mempertimbangkan akurasi, kemutakhiran, atau keandalan. Sebagai contoh, model dapat memprioritaskan bidang tertentu berdasarkan konteks, seperti menyimpan alamat email terbaru di dalam catatan konsolidasi.

• Menerapkan aturan: Model AI dapat mengotomatiskan pembuatan dan penerapan aturan pembersihan data dengan belajar dari koreksi historis dan masukan pengguna. Mereka dapat menerapkan aturan-aturan ini secara dinamis ke beberapa kumpulan data, sehingga membantu memastikan konsistensi di seluruh sistem. Sistem AI juga dapat membuat aturan khusus untuk industri atau domain tertentu, seperti nomor identifikasi pajak pertambahan nilai (PPN) di Uni Eropa.