Langkah-Langkah Melakukan Data Wrangling

data wrangling

Era informasi saat ini memungkinkan kita memperoleh banyak informasi menjadi sebuah data. Memperhatikan hal tersebut, membutuhkan sebuah proses data wrangling.

Ketika seorang data analyst dan data scientist belum memproses data yang terkumpul. Kita belum belum bisa menggunakan data tersebut.

Mereka harus mengolah data tersebut menjadi data yang lengkap dan tepat. Sehingga menghasilkan informasi penting untuk menentukan sebuah kebijakan.

Pengertian Data wrangling

Apa itu data wrangling, fungsi dan manfaat, serta bagaimana proses dalam melakukan data wrangling akan kita bahas lebih lengkap di bawah ini.

Data wrangling merupakan istilah yang digunakan bagi serangkaian proses dalam mengumpulkan dan mengolah, menganalisis, dan merapikan data mentah. Sehingga menjadi informasi lengkap dan sederhana yang dapat dibaca dengan mudah.

Riset di lapangan menghasilkan informasi dan data beragam. Informasi tersebut didapatkan dari konsumen. Banyaknya data tersebut, tidak bisa begitu saja dibaca. Baik dari polanya ataupun penjelasan lainnya.

Data mentah dari sumber-sumber tersebut perlu ada yang mengolah, merapikan, hingga menganalisis. Seorang data scientist atau data analyst lah yang bertugas memproses data tersebut.

Data wrangling meliputi pekerjaan-pekerjaan seperti :

  • Menyatukan kumpulan data agar menjadi satu database
  • Menemukan data-data yang hilang sehingga menjadi lengkap
  • Menghilangkan data yang tidak perlu

Proses tersebut dapat dilakukan baik secara manual. Ataupun menggunakan pemodelan otomatis dengan bantuan aplikasi software pada komputer.

Proses ini dilakukan tergantung dari besarnya data yang diolah. Dan kemampuan tim dalam mengolah data.

Baca Juga:

Fungsi Data Wrangling

Data wrangling menghabiskan waktu jauh lebih besar dalam mengolah data, sebelum sisa sumber daya terarahkan untuk mengeksplorasi dan membuat permodelan lebih lanjut dari data tersebut.

Untuk melakukan data wrangler membutuhkan usaha besar. Tetapi dengan usaha besar tersebut terdapat beberapa manfaat seperti :

1. Menghasilkan Data Akhir yang Akurat secara Efisien

Tujuan data wrangler adalah mengubah data mentah menjadi data akhir. Sehingga data akhir menjadi mudah dibaca dan ditafsirkan. Kemudian menjadi bahan pertimbangan dalam mengambil kebijakan.

Proses ini menjadi cara efisien dan sistematis dalam mengolah data. Sehingga mempermudah seorang data analyst dalam mengolah data mentah menjadi data akhir.

2. Lebih Mudah dalam Interpretasi dan Visualisasi Data

Manfaat lainnya dari data wrangler adalah memudahkan interpretasi dan visualisasi data. Hasil akhir dalam bentuk diagram atau chart. Membuat orang yang membaca data tersebut menjadi lebih mudah.

3. Memaksimalkan Keakuratan dan Kualitas Data

Informasi atau data mentah yang didapatkan di lapangan terkadang bisa menjadi bias untuk dibaca secara langsung. Hal ini terjadi ketika data mentah tersebut mengandung beberapa data yang sebarannya tidak normal.

Ketika ada data yang tidak normal. Mengatasinya adalah dengan cara diferensiasi atau dibuang. Ini adalah bagian dari langkah-langkah proses data wrangler.

Dengan proses tersebut menghasilkan data akhir lebih akurat. Sehingga kualitas data menjadi lebih tinggi.

4. Membuat Otomatisasi Untuk Jenis Data yang Sama Kedepannya

Apabila data wrangler sudah dilakukan. Maka seorang data analyst dapat membuat formula agar kedepan jenis data yang sama sudah memiliki semacam alat pemilahan data secara otomatis.

Formula yang tepat akan mempermudah apabila kedepannya akan melakukan pembaharuan analisis dengan jenis data yang serupa.

Langkah Melakukan Data Wrangling

data wrangling

Untuk mendapatkan data hasil akhir yang akurat dan terbaik. Ikuti langkah-langkah melakukan data wrangling berikut.

1. Memahami Data

Memahami data dengan mendalam dan menyeluruh adalah tahap pertama. Tahap memahami data sangat penting. Seorang data analyst harus memahami dengan detail dan jelas. Tentang jenis data yang sedang dikerjakan.

Dengan memahami data, kita juga dapat membuatnya menjadi sebuah filter. Caranya adalah dengan menghilangkan data. Terutama data yang tidak relevan dan tidak normal. Untuk data dan informasi penting akan diproses ke tahap selanjutnya.

Dengan menerapkan pemilahan informasi penting dan tidak penting. Seorang data analyst belajar mengelompokkan data secara tepat. Proses pada tahap pertama ini akan menentukan keakuratan dan kualitas data akhir.

2. Merapikan Data

Jika tahap pertama untuk memahami data selesai. Langkah kedua adalah merapikan data.

Di tahap kedua ini, cara merapikan data adalah dengan mengelompokan data. Buatlah beberapa kelompok data dari data pada tahap pertama. Kegiatan dalam tahap ini meliputi menata, mengorganisir, dan merapikan data.

Saat proses pengelompokan data. Biasanya ditemui beberapa data yang tidak terisi utuh. Atau tidak sesuai dengan tujuan survei. Maka data tersebut perlu dihilangkan.

Pastikan untuk membuat baris dan kolom data dengan benar. Agar proses pengelompokan data tidak membingungkan.

3. Membersihkan Data

Seorang data analyst perlu melakukan peninjauan ulang. Proses ini dilakukan sebelum data siap untuk diolah. Setelah melewati proses pada tahap pertama dan tahap kedua. Yaitu tahap memahami data dan merapikan data.

Setelah memahami tujuan utama bisnis. Seorang data analyst harus menyaring data lagi. Caranya dengan memisahkan dan membuang data. Terutama data yang tidak sesuai dengan tujuan awal. Ketika menemukan data yang tidak lengkap, data ini juga harus dibuang.

Proses ini dilakukan tergantung dari jenis data yang sedang diolah. Dimana kolom atau baris yang membingungkan untuk sebaiknya dihapus.

Selain itu, data analyst juga harus menentukan standar. Terutama standar data untuk proses pengolahan berikutnya.

4. Memperkaya Data

Ketika data yang rapi tersusun setelah proses pemilahan sebelumnya, maka langkah selanjutnya adalah menambah data untuk diolah nantinya.

Untuk memperkaya data, caranya adalah melakukan survey lain. Hal tersebut berguna untuk dapat melihat data secara lebih besar dan luas.

5. Validasi Data

Tahap kelima adalah validasi data. Proses ini penting untuk mengetahui apakah data yang telah terolah dan rapi benar-benar sudah akurat. Selain keakuratan data, validasi berfungsi untuk kembali mempertanyakan apakah data sudah sesuai dengan goal di awal.

Apabila sudah dipastikan ke-valid-an data yang digunakan. Maka data dapat lanjut menuju proses pengolahan dengan membuat permodelan.

6. Publikasi Data

Setelah mendapatkan data yang valid dari tahap sebelumnya. Maka tahap selanjutnya adalah publikasi data. Hasil data akhir ini kemudian diolah menjadi data visualization.

Dengan menerapkan data visualization akan mempermudah semua orang memahami data tersebut.

Data visualization akan ditampilkan di sebuah presentasi. Semua orang seperti rekan kerja, atasan, calon konsumen atau calon investor harus bisa membaca data akhir visual tersebut.

Baca Juga:

Tips Dalam Melakukan Data Wrangling

Ada baiknya dalam melakukan data wrangling anda memperhatikan tips-tips berikut ini:

1. Teliti dan Konsisten Menjalankan Setiap Langkah

Kegiatan data wrangling membutuhkan ketelitian dan konsistensi. Dengan langkah yang serius, akan menghasilkan hasil akhir yang akurat. Selain itu semua proses juga tidak akan terlewatkan.

2. Bersikap Jujur

Ketika menemukan data-data dan informasi yang tidak sesuai. Atau tidak membutuhkan ataupun tidak lengkap. Maka kita harus akui hal tersebut dan membuang bagian itu.

Selain itu, ketika pengolahan data kita harus jujur mengikuti setiap langkahnya, tidak boleh dalam melakukan manipulasi-manipulasi yang bertujuan untuk mendapatkan hasil akhir sesuai keinginan.

3. Selalu Berkoordinasi dengan Tim Ahli dan Tim lainnya

Koordinasi dengan tim ahli menjadi penting untuk mempertanyakan definisi-definisi dari informasi atau data yang akan kita oleh.

Karena seorang data analyst pastinya memiliki keterbatasan. Jadi bantuan tim ahli sangat penting. Sehingga proses pengolahan data menjadi lebih sempurna.

Demikian pembahasan mengenai data wrangling. Langkah-langkah di metode ini sangat penting untuk membuat data mentah untuk di olah menjadi data akhir yang siap untuk di gunakan.Untuk menerapkan strategi marketing Anda perlu memanfaatkan layanan digital marketing agency yang dapat membantu Anda dalam mengembanbangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga: