Mengapa Pembersihan Data Sangat Penting dan Bagaimana Anda Dapat Menerapkan Proses dan Solusi Kebersihan Data

Pembersihan Data: Cara Membersihkan Data Anda

Kualitas data yang buruk merupakan kekhawatiran yang meningkat bagi banyak pemimpin bisnis karena mereka gagal memenuhi tujuan yang ditargetkan. Tim analis data – yang seharusnya menghasilkan wawasan data yang andal – menghabiskan 80% waktu mereka untuk membersihkan dan menyiapkan data, dan hanya 20% dari waktu yang tersisa untuk melakukan analisis yang sebenarnya. Ini berdampak besar pada produktivitas tim karena mereka harus memvalidasi kualitas data dari beberapa kumpulan data secara manual.

84% CEO prihatin dengan kualitas data yang menjadi dasar keputusan mereka.

Outlook CEO Global, Wawasan Forbes & KPMG

Setelah menghadapi masalah seperti itu, organisasi mencari cara otomatis, sederhana, dan lebih akurat untuk membersihkan dan menstandardisasi data. Di blog ini, kita akan melihat beberapa aktivitas dasar yang terlibat dalam pembersihan data, dan bagaimana Anda dapat menerapkannya.

Apa itu Pembersihan Data?

Pembersihan data adalah istilah luas yang mengacu pada proses membuat data dapat digunakan untuk tujuan apa pun. Ini adalah proses perbaikan kualitas data yang menghilangkan informasi yang salah dan tidak valid dari kumpulan data dan nilai standar untuk mencapai tampilan yang konsisten di semua sumber yang berbeda. Proses ini biasanya mencakup kegiatan-kegiatan berikut:

  1. Hapus dan ganti – Bidang dalam kumpulan data sering kali berisi karakter awalan atau pelacakan atau tanda baca yang tidak berguna dan perlu diganti atau dihapus untuk analisis yang lebih baik (seperti spasi, nol, garis miring, dll.). 
  2. Parsing dan gabungkan – Terkadang bidang berisi elemen data teragregasi, misalnya, Alamat bidang berisi Nomor jalanNama jalanKotaNegara, dll. Dalam kasus seperti itu, bidang gabungan harus diuraikan menjadi kolom terpisah, sementara beberapa kolom harus digabungkan bersama untuk mendapatkan tampilan data yang lebih baik – atau sesuatu yang sesuai untuk kasus penggunaan Anda.
  3. Transformasi tipe data – Ini melibatkan perubahan tipe data bidang, seperti transformasi Nomor telepon bidang yang sebelumnya Tali untuk Jumlah. Ini memastikan semua nilai di lapangan akurat dan valid. 
  4. Validasi pola – Beberapa bidang seharusnya mengikuti pola atau format yang valid. Untuk itu, proses pembersihan data mengenali pola saat ini dan mengubahnya untuk memastikan akurasi. Misalnya, Telepon AS Jumlah mengikuti pola: AAA-BBB-CCCC
  5. Hapus kebisingan – Bidang data sering berisi kata-kata yang tidak menambah banyak nilai dan karenanya, menimbulkan gangguan. Misalnya, pertimbangkan nama perusahaan ini 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Semua nama perusahaan sama tetapi proses analisis Anda dapat menganggapnya unik, dan menghapus kata-kata seperti Inc., LLC, dan Incorporated dapat meningkatkan keakuratan analisis Anda.
  6. Cocokkan data untuk mendeteksi duplikat – Dataset biasanya berisi beberapa record untuk entitas yang sama. Sedikit variasi dalam nama pelanggan dapat mengarahkan tim Anda untuk membuat beberapa entri dalam database pelanggan Anda. Kumpulan data yang bersih dan terstandarisasi harus berisi catatan unik – satu catatan per entitas. 

Data Terstruktur versus Tidak Terstruktur

Salah satu aspek modern dari data digital adalah bahwa data tersebut tidak konsisten untuk dimasukkan ke dalam bidang numerik atau nilai tekstual. Data terstruktur adalah yang biasanya digunakan oleh perusahaan – kuantitatif data yang disimpan dalam format tertentu seperti spreadsheet atau tabel untuk bekerja dengan lebih mudah. Namun, bisnis bekerja dengan data tidak terstruktur semakin banyak juga ... ini adalah kualitatif Data.

Contoh data tidak terstruktur adalah bahasa alami dari sumber teks, audio, dan video. Salah satu yang umum dalam pemasaran adalah mengumpulkan sentimen merek dari ulasan online. Opsi bintang terstruktur (misalnya skor 1 hingga 5 bintang), tetapi komentar tidak terstruktur dan data kualitatif harus diproses melalui pemrosesan bahasa alami (NLP) algoritma untuk membentuk nilai sentimen kuantitatif.

Bagaimana Cara Memastikan Data Bersih?

Cara paling efektif untuk memastikan data bersih adalah dengan mengaudit setiap titik masuk ke platform Anda dan memperbaruinya secara terprogram untuk memastikan data dimasukkan dengan benar. Ini dapat dicapai dengan beberapa cara:

  • Membutuhkan bidang – memastikan formulir atau integrasi harus melewati bidang tertentu.
  • Memanfaatkan tipe data lapangan – menyediakan daftar terbatas untuk seleksi, ekspresi reguler untuk memformat data, dan menyimpan data dalam tipe data yang tepat untuk membatasi data ke format yang tepat dan tipe yang disimpan.
  • Integrasi layanan pihak ketiga – mengintegrasikan alat pihak ketiga untuk memastikan data disimpan dengan benar, seperti bidang alamat yang memvalidasi alamat, dapat memberikan data yang konsisten dan berkualitas.
  • Pengesahan – meminta pelanggan Anda memvalidasi nomor telepon atau alamat email mereka dapat memastikan bahwa data yang akurat disimpan.

Titik masuk tidak hanya harus berupa formulir, tetapi juga harus menjadi penghubung antara setiap sistem yang meneruskan data dari satu sistem ke sistem lainnya. Perusahaan sering menggunakan platform untuk mengekstrak, mengubah, dan memuat (ETL) data antar sistem untuk memastikan data bersih disimpan. Perusahaan didorong untuk melakukan penemuan data audit untuk mendokumentasikan semua titik masuk, pemrosesan, dan titik pemanfaatan untuk data yang berada dalam kendali mereka. Ini sangat penting untuk memastikan kepatuhan terhadap standar keamanan dan peraturan privasi juga.

Bagaimana Cara Membersihkan Data Anda?

Meskipun memiliki data bersih akan optimal, sistem warisan dan disiplin yang lemah untuk mengimpor dan menangkap data sering kali ada. Hal ini membuat pembersihan data menjadi bagian dari sebagian besar aktivitas tim pemasaran. Kami melihat ke dalam proses yang melibatkan proses pembersihan data. Berikut adalah cara opsional yang dapat dilakukan organisasi Anda untuk menerapkan pembersihan data:

Opsi 1: Menggunakan Pendekatan Berbasis Kode

Ular sanca serta R adalah dua bahasa pemrograman yang umum digunakan untuk mengkodekan solusi untuk memanipulasi data. Menulis skrip untuk membersihkan data tampaknya bermanfaat karena Anda dapat menyesuaikan algoritme sesuai dengan sifat data Anda, tetap saja, mungkin sulit untuk mempertahankan skrip ini dari waktu ke waktu. Selain itu, tantangan terbesar dengan pendekatan ini adalah mengkodekan solusi umum yang bekerja dengan baik dengan berbagai kumpulan data, daripada mengkodekan skenario khusus. 

Opsi 2: Menggunakan Alat Integrasi Platform

Banyak platform menawarkan program atau tanpa kode konektor untuk memindahkan data antar sistem dalam format yang tepat. Platform otomatisasi bawaan semakin populer sehingga platform dapat berintegrasi dengan lebih mudah di antara perangkat perusahaan mereka. Alat-alat ini sering menggabungkan proses yang dipicu atau terjadwal yang dapat dijalankan saat mengimpor, menanyakan, atau menulis data dari satu sistem ke sistem lainnya. Beberapa platform, seperti Otomatisasi Proses Robot (RPA) platform, bahkan dapat memasukkan data di layar saat integrasi data tidak tersedia.

Opsi 3: Menggunakan Kecerdasan Buatan

Kumpulan data dunia nyata sangat beragam dan menerapkan batasan langsung di lapangan dapat memberikan hasil yang tidak akurat. Di sinilah kecerdasan buatan (AI) bisa sangat membantu. Model pelatihan pada data yang benar, valid, dan akurat dan kemudian menggunakan model terlatih pada catatan yang masuk dapat membantu menandai anomali, mengidentifikasi peluang pembersihan, dll.

Beberapa proses yang dapat ditingkatkan dengan AI selama pembersihan data disebutkan di bawah ini:

  • Mendeteksi anomali dalam kolom.
  • Mengidentifikasi ketergantungan relasional yang salah.
  • Menemukan duplikat catatan melalui pengelompokan.
  • Memilih catatan master berdasarkan kemungkinan yang dihitung.

Opsi 4: Menggunakan Alat Kualitas Data Swalayan

Vendor tertentu menawarkan berbagai fungsi kualitas data yang dikemas sebagai alat, seperti: perangkat lunak pembersihan data. Mereka menggunakan algoritme yang terkemuka di industri dan eksklusif untuk membuat profil, membersihkan, menstandardisasi, mencocokkan, dan menggabungkan data di berbagai sumber. Alat tersebut dapat bertindak sebagai plug-and-play dan membutuhkan waktu orientasi paling sedikit dibandingkan dengan pendekatan lain. 

Tangga Data

Hasil dari suatu proses analisis data sama baiknya dengan kualitas data masukannya. Untuk alasan ini, memahami tantangan kualitas data dan menerapkan solusi menyeluruh untuk memperbaiki kesalahan ini dapat membantu menjaga data Anda tetap bersih, terstandarisasi, dan dapat digunakan untuk tujuan apa pun. 

Data Ladder menawarkan toolkit kaya fitur yang membantu Anda menghilangkan nilai yang tidak konsisten dan tidak valid, membuat dan memvalidasi pola, dan mencapai tampilan standar di semua sumber data, memastikan kualitas, akurasi, dan kegunaan data yang tinggi.

Data Ladder - Perangkat Lunak Pembersih Data

Kunjungi Data Ladder untuk Informasi Lebih Lanjut