Tahapan Data Cleansing dalam Pemrosesan Data

data cleansing adalah

Tahapan data cleansing dalam pemrosesan data sangatlah penting bagi bisnis untuk mempermudah pengolahan data perusahaan menjadi lebih rapi. Tapi tahukah kamu apa itu data cleansing dan apa manfaatnya untuk bisnis?

Melalui artikel ini, kami akan menjelaskan dengan detail tentang data cleansing, tahapan, dan pentingnya penggunaannya untuk keberlangsungan bisnis.

Pengertian Data Cleansing

Sebelum masuk ke tahapan data cleansing dalam pemrosesan data, sebaiknya kamu harus mengenal terlebih dahulu tentang data cleansing.

Data cleansing adalah proses pengeditan dan peninjauan basis data atau catatan dengan cara menghapusnya dari redundansi dan informasi yang tidak lengkap, tidak akurat atau menyesatkan. Sehingga data tersebut dapat menyebabkan kesalahan dan menghasilkan data palsu yang berdampak pada pengambilan keputusan yang salah atau tidak realistis.

Data yang baru saja diekstrak pastinya data tersebut akan berantakan, karena ada data dengan format berbeda dan memiliki informasi yang tidak lengkap. Sehingga pengolahan data tersebut akan menjadi lebih sulit.

Untuk merapikan datamu, maka kamu bisa menggunakan data cleansing. Dengan melakukan pengolahan data kamu dapat membetulkan, memperbaharui dan membuat data jadi lebih rapi.

Jadi data yang ada pada perusahaanmu mau tidak mau harus ada informasi yang dihapus. Karena tidak semua data yang tersimpan merupakan data yang benar-benar perusahaan butuhkan. Ada beberapa ciri-ciri data bisnis yang berkualitas seperti :

  • Akurat, artinya sesuai dengan nilai yang sebenarnya¬†
  • Valid, artinya menggambarkan data sesuai dengan kenyataan
  • Seragam. memiliki satuan atau format yang sama
  • Konsisten, artinya sama di berbagai kumpulan data dalam jumlah besar (big data) perusahaan
  • Komplit, artinya informasi dalam datanya tersebut lengkap

Untuk memastikan semua data yang perusahaan miliki berkualitas, dan sesuai dengan ciri-ciri di atas akan memakan banyak waktu. Saat ini kamu dapat memanfaatkan tools atau software/aplikasi agar proses merapikan data ini dapat berjalan dengan otomatis.

digital marketing agency

Kamu bisa memanfaatkan tools untuk merapikan data seperti OpenRefine, Drake dan tools pengolahan data lainnya.

Pentingnya Menerapkan Data Cleansing

Apakah menghapus data sangat penting untuk perusahaan? Apakah kita benar-benar harus menghapus data yang ada pada perusahaan?

Seperti penjelasan sebelumnya, merapikan data dengan melakukan pembersihan data akan membuat data lebih rapi, sehingga pengolahan dan pemanfaatannya menjadi lebih mudah.

Selain itu ada beberapa manfaat menerapkan data cleansing lainnya yang bisa kamu dapatkan seperti :

Baca Juga :

1. Bisa Menentukan Keputusan Dengan Lebih Baik

Bisnis bisa mengambil keputusan dengan beragam faktor, dan salah satunya adalah dari data perusahaan. Tanpa adanya data yang baik, maka keputusan yang diambil perusahaan bisa tidak tepat. Bahkan, strategi dan perencanaan bisnis pun bisa terancam gagal.

Karena itulah, proses data cleansing sangat penting untuk suatu bisnis agar data yang digunakan untuk mengambil keputusan adalah data yang benar-benar bermanfaat.

2. Lebih Efisien

Pentingnya melakukan pembersihan data untuk perusahaan adalah agar pekerjaan dapat menjadi lebih efisien atau tidak memakan waktu yang lama.

Data yang telah rapi akan membuat pekerja lebih mudah untuk menemukan data yang akan mereka gunakan. Sehingga data yang telah disortir menggunakan pembersihan data akan lebih mudah dalam proses pengolahan dan analisis data.

3. Menguntungkan Bagi Bisnis

Tentunya dengan menerapkan pembersihan data, bisnis akan lebih untung. Karena keputusan bisnis yang diambil berdasarkan data yang tepat akan menghasilkan keputusan yang lebih cepat dan membuat bisnis bisa berjalan dengan lebih baik sesuai bisnis plan.

Sehingga perusahaan yang bisa mengambil keputusan dengan cepat dan tepat, akan lebih unggul daripada pesaing bisnis itu sendiri.

Tujuan akhir dari pembersihan data yaitu untuk meningkatkan kualitas data secara keseluruhan sebelum perusahaan mengambil sebuah keputusan.

Lalu bagaimana tahapan data cleansing dalam pemrosesan data, agar bisa mendapatkan manfaat-manfaat tersebut?

Tahapan Data Cleansing dalam Pemrosesan Data

tahapan dalam data cleansing

Jika kamu sudah memahami tentang pengertian data cleansing dan manfaatnya bagi bisnis. Kamu harus mengetahui beberapa tahapan untuk melakukan proses data cleansing.

Berikut ini ada beberapa tahapan data cleansing dalam pemrosesan data yang bisa kamu terapkan pada bisnis atau perusahaan.

Baca Juga :

1. Menghapus Yang Data dan Informasi Yang Perlu Dihapus

Data yang tidak relevan dan valid dalam data perusahaan harus kamu hapus dalam dataset. Karena data dan informasi tersebut sudah tidak penting untuk disimpan pada dataset perusahaan.

Selain itu kamu juga harus menyortir data ganda atau data yang terduplikat, sehingga data yang perusahaan miliki hanya data-data yang penting dan berkualitas.

2. Lakukan Pengeditan Pada Struktur Data Yang Salah

Kesalahan struktur data bisa membuat data tersebut menjadi kurang berkualitas. Jadi untuk membuat struktur data lebih berkualitas, lakukan pengeditan pada struktur yang salah seperti :

  • Kesalahan penulisan huruf kecil dan huruf besar
  • Kesalahan dalam pengetikan
  • Merubah angka nol menjadi N/A
  • Dan struktur kesalahan lainnya

3. Menghapus Nilai Yang Tidak Wajar

Tahapan data cleansing dalam pemrosesan data selanjutnya adalah menghapus nilai yang tidak wajar atau aneh. Kamu harus mengecek data perusahaan yang terlihat aneh contohnya adalah data yang angkanya terlalu kecil atau besar, sehingga tidak masuk akal nilai data tersebut.

Kamu juga harus memastikan kebenaran pada data tersebut, tetapi jika data tersebut terasa janggal maka kamu bisa menghapus data tersebut.

4. Menghapus Data Yang Tidak Lengkap

Tahapan data cleansing dalam pemrosesan data yang paling penting adalah menghapus data yang tidak lengkap. Jika data yang kamu miliki tidak lengkap, ada beberapa pilihan yang bisa kamu lakukan, seperti :

  • Menghapus data kelompok, contohnya data A tidak memiliki data umur, hanya ada alamatnya saja. Maka semua data A bisa kamu hapus.
  • Menambahkan data dengan dataset lainnya
  • Memberikan nilai khusus seperti tanpa data, nol, atau ditulis dengan istilah lainnya.

Itulah tadi yang dapat kami sampaikan tentang tahapan data cleansing dalam pemrosesan data. Kamu bisa lakukan proses pembersihan data dengan 4 tahapan yang kami jelaskan di atas.

Dengan memahami data cleansing pastinya kamu sekarang dapat mengetahui bahwa pembersihan data memanglah sangat penting. Karena dengan pembersihan data yang tidak valid, data kurang lengkap maka bisa membuat dataset milik perusahaan lebih rapi dan mudah dalam proses pengolahannya.

Jika kamu merasa proses pembersihan data membutuhkan waktu lama dan membosankan, maka perusahaan wajib menggunakan software pengolahan data dan fitur analisis data. Karena dengan tools pengolahan data pekerja atau manajer pengolahan data perusahaan akan bekerja dengan lebih cepat dan bisa melanjutkan ke tahap menganalisis data untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih tepat.

Baca Juga :

inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.