Apa itu pembuatan profil data?

Tujuan utamanya adalah untuk mendapatkan insight tentang kualitas data menggunakan metode untuk meninjau dan meringkas data, dan kemudian mengevaluasi kondisinya. Pekerjaan ini biasanya dilakukan oleh insinyur data yang akan menggunakan berbagai aturan bisnis dan algoritma analitis.

Profil data mengevaluasi data berdasarkan faktor-faktor seperti akurasi, konsistensi, dan ketepatan waktu untuk menunjukkan apakah data tersebut kurang konsisten atau kurang akurat atau memiliki nilai nol. Hasil dapat berupa sesuatu yang sederhana seperti statistik, seperti angka atau nilai dalam bentuk kolom, tergantung pada kumpulan data. Pembuatan profil data dapat digunakan untuk proyek yang melibatkan pergudangan data atau intelijen bisnis dan bahkan lebih bermanfaat untuk big data. Profil data dapat menjadi prekursor penting untuk pemrosesan data dan analitik data.

Perusahaan mengintegrasikan peranti lunak atau aplikasi untuk memastikan kumpulan data disiapkan dengan tepat dan dapat digunakan sebaik mungkin untuk menghapus data yang buruk. Secara khusus, Anda dapat menentukan sumber apa yang memiliki atau sedang menciptakan masalah kualitas data, yang pada akhirnya memengaruhi kesuksesan operasional dan keuangan bisnis Anda secara keseluruhan. Proses ini juga akan melakukan penilaian kualitas data yang diperlukan.

Langkah pertama pembuatan profil data adalah mengumpulkan sumber data dan metadata terkait untuk analisis, yang seringkali dapat mengarah pada penemuan hubungan kunci asing. Langkah-langkah selanjutnya yang mengikuti dimaksudkan untuk membersihkan data untuk memastikan struktur terpadu dan untuk menghilangkan duplikasi, antara lain. Setelah data dibersihkan, perangkat lunak pembuatan profil data akan mengembalikan statistik untuk menggambarkan kumpulan data dan dapat mencakup hal-hal seperti rata-rata, nilai minimum/maksimum, dan frekuensi. Di bawah ini, kami akan menguraikan teknik pembuatan profil data yang tepat untuk Anda.

Meskipun ada tumpang tindih dengan penambangan data, pembuatan profil data memiliki tujuan yang berbeda dalam pikiran. Apa perbedaannya?

• Pembuatan profil data membantu dalam pemahaman data dan karakteristiknya, sedangkan penambangan data adalah proses menemukan pola atau tren dengan menganalisis data.

• Pembuatan profil data berfokus pada pengumpulan metadata dan kemudian menggunakan metode untuk menganalisisnya guna mendukung pengelolaan data.

• Pembuatan profil data, tidak seperti penambangan data, menghasilkan ringkasan karakteristik data dan memungkinkan penggunaan data.

Dengan kata lain, pembuatan profil data adalah alat pertama yang Anda gunakan untuk memastikan keakuratan data dan bahwa tidak ada ketidakakuratan.

Pembuatan profil data harus menjadi bagian penting dalam cara organisasi menangani datanya dan perusahaan harus melihatnya sebagai komponen kunci dalam pembersihan data. Proses ini tidak hanya dapat membantu Anda memahami data Anda, tetapi juga dapat memverifikasi bahwa data Anda memenuhi ukuran statistik standar. Sebuah tim analis dapat melakukan pendekatan pembuatan profil data dengan berbagai cara, tetapi biasanya terbagi dalam tiga kategori utama dengan tujuan yang sama yaitu meningkatkan kualitas data Anda dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik.

Berikut adalah pendekatan yang dapat digunakan analis untuk membuat profil data Anda:

• Penemuan struktur: Pendekatan ini berfokus pada format data dan memastikan data tersebut konsisten di seluruh basis data. Ada sejumlah proses berbeda yang dapat digunakan analis untuk jenis ini ketika memeriksa basis data. Salah satunya adalah pencocokan pola, yang dapat membantu Anda memahami informasi spesifik format. Contohnya adalah jika Anda sedang menyusun nomor telepon dan salah satunya memiliki missing values. Masalah seperti ini dapat diungkap dalam penemuan struktur.
  
  
• Penemuan konten: Jenis ini digunakan ketika Anda menganalisis baris data untuk mencari kesalahan atau masalah sistemik. Proses ini mengamati elemen individu dalam database secara lebih dekat dan dapat membantu Anda menemukan nilai yang salah.
  
  
• Penemuan hubungan: Jenis ini memerlukan pencarian data apa yang sedang digunakan dan mencoba menemukan hubungan antara setiap kumpulan. Untuk melakukan ini, analis akan mulai dengan analisis metadata untuk mencari tahu apa hubungan antara data dan kemudian mempersempit hubungan antara bidang tertentu.
  

Secara umum, ada sedikit atau tidak ada kerugian saat membuat profil data Anda. Memiliki jumlah data yang banyak memang bagus, namun menjaga kualitasnya juga penting, dan di sinilah profil data berperan. Jika Anda memiliki data standar yang diformat dengan tepat, maka akan hanya ada sedikit atau tidak ada peluang sama sekali terjadi masalah atau miskomunikasi dengan klien.

Tantangannya sebagian besar bersifat sistemik karena jika, misalnya, data Anda tidak berada di satu tempat, sehingga sangat sulit untuk ditemukan. Namun dengan pemasangan alat dan aplikasi data tertentu, hal ini seharusnya tidak menjadi masalah dan hanya akan menguntungkan perusahaan dalam hal pengambilan keputusan. Mari kita lihat lebih dekat manfaat dan tantangan utama lainnya.

Pembuatan profil data dapat memberikan ikhtisar data yang jauh lebih tinggi dibandingkan alat lainnya. Lebih khususnya lagi, berikut manfaat yang bisa Anda dapatkan:

• Analisis yang Lebih Akurat: Pembuatan profil data yang lengkap akan memastikan kualitas data yang lebih baik dan lebih kredibel. Membuat profil data Anda dengan benar dapat membantu lebih memahami hubungan antara kumpulan dan sumber data yang berbeda, dan membantu mendukung prosedur tata kelola data.

• Menjaga Informasi Tetap Terpusat: Dengan memeriksa dan menganalisis data Anda melalui profil data, Anda dapat mengharapkan kualitas data Anda jauh lebih tinggi dan terorganisir dengan baik. Tinjauan data sumber akan menghilangkan kesalahan dan menyoroti area dengan masalah paling banyak. Kemudian hal ini akan menghasilkan insight dan organisasi yang memusatkan data Anda dengan cara terbaik.

Tantangan pembuatan profil data biasanya berasal dari kompleksitas pekerjaan yang terlibat. Lebih khususnya lagi, berikut manfaat yang bisa Anda dapatkan:

• Mahal dan memakan waktu: Pembuatan profil data dapat menjadi sangat rumit saat mencoba menerapkan program yang berhasil, sebagian karena besarnya volume data yang dikumpulkan oleh organisasi biasa. Mempekerjakan tenaga pakar terlatih untuk menganalisis hasil dan membuat keputusan tanpa alat yang tepat dapat memerlukan banyak biaya dan waktu.

• Sumber daya yang tidak memadai: Untuk memulai proses pembuatan profil data, perusahaan perlu menempatkan data di satu tempat, hal ini sering tidak tercapai. Jika data berada di berbagai departemen dan tidak ada profesional data yang terlatih, maka akan sangat sulit untuk membuat profil data perusahaan secara keseluruhan.

Apa pun pendekatannya, alat bantu dan praktik terbaik pembuatan profil data berikut ini mengoptimalkan akurasi dan efisiensi pembuatan profil data:

Pembuatan profil kolom: Metode ini memindai tabel dan menghitung berapa kali setiap nilai muncul dalam setiap kolom. Profil kolom dapat berguna dalam menemukan distribusi frekuensi dan pola dalam kolom.

Pembuatan profil lintas kolom: Teknik ini terdiri dari dua proses: analisis kunci dan analisis ketergantungan. Proses analisis kunci melihat susunan nilai atribut dengan mencari kemungkinan kunci utama. Sedangkan proses analisis ketergantungan berfungsi untuk mengidentifikasi hubungan atau pola apa saja yang tertanam dalam kumpulan data.

Pembuatan profil tabel silang: Teknik ini menggunakan analisis kunci untuk mengidentifikasi data yang menyimpang. Analisis kunci asing mengidentifikasi catatan tunggal atau perbedaan umum untuk memeriksa hubungan antara kumpulan kolom dalam tabel yang berbeda.

Validasi aturan data: Metode ini menilai kumpulan data berdasarkan aturan dan standar yang ditetapkan untuk memverifikasi bahwa kumpulan data tersebut memang mengikuti aturan yang telah ditentukan sebelumnya.

Integritas Kunci: Memastikan kunci selalu ada dalam data dan mengidentifikasi kunci tunggal, yang dapat menjadi masalah.

Kardinalitas: Teknik ini memeriksa hubungan seperti one-to-one dan one-to-many, di antara kumpulan data.

Pola dan distribusi frekuensi: Teknik ini memastikan bidang data diformat dengan benar.

Meskipun pembuatan profil data dapat meningkatkan akurasi, kualitas, dan kegunaan dalam berbagai konteks di seluruh industri, contoh penggunaannya yang lebih menonjol meliputi:

Transformasi data: Sebelum data dapat diproses, data harus diubah menjadi sejajar dan teratur. Solusi ini adalah langkah penting sebelum membuat model prediksi dan memeriksa data, oleh karena itu pembuatan profil data harus dilakukan sebelum melakukan langkah-langkah tersebut. Hal ini dapat dicapai dengan IBM Db2, database cloud-native yang dibangun untuk mendukung transformasi data.

Selain itu, ELT (extra, load, transform) dan ETL (extract, transform, load) adalah proses integrasi data yang memindahkan data mentah dari sistem sumber ke basis data target. IBM menawarkan layanan dan solusi integrasi data untuk mendukung pipeline data yang siap untuk bisnis dan memberikan perusahaan Anda alat yang dibutuhkan untuk menskalakan secara efisien.

Integrasi Data: Untuk mengintegrasikan beberapa kumpulan data dengan benar, Anda harus terlebih dahulu memahami hubungan di antara setiap kumpulan data. Ini adalah langkah penting ketika mencoba memahami metrik data dan menentukan cara menautkannya. 

Pengoptimalan Kueri: Jika Anda ingin memiliki informasi yang paling tepat dan teroptimasi tentang perusahaan Anda, pemrosesan data adalah kunci. Profil data memperhitungkan informasi tentang karakteristik database dan membuat statistik tentang setiap database. Perangkat lunak IBM i 7.2 menyediakan kinerja basis data dan pengoptimalan kueri hanya untuk tujuan itu. Tujuan dari pengubahan basis data adalah untuk meminimalkan waktu respons dari kueri Anda dengan memanfaatkan sumber daya sistem Anda sebaik mungkin.