Karena hampir semua proses bisnis modern melibatkan data maka kualitas data yang lebih baik berdampak pada setiap aktivitas perusahaan maupun organisasi yang berbasis data. Untuk memastikan kinerja yang berhasil dan berkelanjutan maka Data Cleaning masih akan menjadi tolok ukur dalam pemrosesan data dengan kualitas baik.
Manfaat terpenting dari penerapan teknologi Data Cleaning untuk menghasilkan data berkualitas bagi perusahaan adalah:
- Efisiensi bisnis dengan menyediakan data tanpa duplikat, kesalahan, atau ketidakkonsistenan dalam catatan Anda.
- Peningkatan produktivitas dimana sumber daya dapat dimaksimalkan untuk menjalankan strategi bisnis dengan pasokan data yang handal.
- Siklus penjualan yang lebih cepat. Keputusan pemasaran bergantung pada data. Memberikan data kualitas terbaik kepada departemen pemasaran berarti prospek yang lebih baik dan lebih banyak untuk dikonversi oleh tim penjualan Anda.
- Pengambilan keputusan yang lebih baik. Data berkualitas akan berdampak pada pengambilan keputusan yang jauh lebih baik bagi perusahaan.
5 Langkah dalam Data Cleaning
Proses dalam Data Cleaning dilakukan secara teliti dan melewati beberapa tahapan untuk memastikan data yang dihasilkan memang berkualitas. Proses Data Cleaning dapat dilakukan oleh staff IT perusahaan maupun menyewa jasa pihak ketiga yang kompeten. Namun disarankan melatih staf IT melakukannya untuk tujuan berkelanjutan.
-
Identifikasi data
Sangat penting untuk terlebih dahulu memahami dimana sebagian besar kesalahan terjadi sehingga akar penyebab dapat diidentifikasi dan dibuat rencana untuk mengelolanya. Karena proses Data Cleaning yang efektif akan memiliki dampak menyeluruh bagi organisasi, jadi penting untuk tetap terbuka dan sekomunikatif mungkin.
Saat mengidentifikasi data, perlu menyertakan:
- Metrik. Idealnya, kualitas data harus dapat diringkas sebagai satu angka pada skala 1-100. Meskipun data yang berbeda dapat memiliki kualitas data yang berbeda, memiliki jumlah keseluruhan dapat membantu organisasi mengukur peningkatan yang konstan. Angka keseluruhan ini dapat memberi bobot lebih pada data yang sangat penting bagi kesuksesan perusahaan, membantu memprioritaskan inisiatif kualitas data yang berdampak pada data penting.
- Tindakan. Serangkaian tindakan yang jelas harus diidentifikasi untuk memulai rencana kualitas data. Seiring waktu, tindakan ini perlu diperbarui seiring perubahan kualitas data dan perubahan prioritas perusahaan.
-
Akurasi Sumber Data
Saat mengidentifikasi data, beberapa data umumnya sudah dapat dilihat keabsahannya. Jenis data tersebut dapat langsung dibersihkan sebelum memulai proses Data Cleaning formal. Proses ini dapat menghemat waktu dalam keseluruhan eksekusi Data Cleaning.
Validitas data, terutama, ditentukan oleh validitas sumber data. Jika perusahaan mendapatkan data dari sumber data terpercaya maka jaminan terhadap validitas data yang diterima lebih tinggi.
-
Alat Ukur Akurasi Data
Investasikan waktu, alat, dan riset yang diperlukan untuk mengukur keakuratan data secara real-time. Jika perusahaan ingin menggunakan tenaga IT internal maka diperlukan sejumlah alat dan teknologi untuk proses Data Cleaning secara rutin. Investasikan pada tools berkualitas dengan usia pemakaian jangka panjang.
-
Hapus Data Duplikasi
Jika beberapa duplikat menyelinap melewati entri baru, pastikan untuk secara aktif mendeteksi dan menghapusnya. Dalam proses ini, penting pula melakukan tindakan-tindakan berikut:
- Standarisasi, yakni mengonfirmasi bahwa setiap kolom berisikan data dari jenis yang sama.
- Normalisasi, yakni memastikan bahwa semua data direkam secara konsisten.
- Penggabungan, yakni menggabungkan bagian-bagian yang relevan dari kumpulan data untuk membuat file baru.
- Agregasi, yakni menyortir data dan menyediakan data dalam bentuk ringkasan.
- Filter, yakni mempersempit kumpulan data dengan fokus pada data yang relevan.
- Penskalaan, yakni mengubah data agar sesuai dengan skala tertentu seperti 0-100 atau 0-1.
-
Penambahan/pelengkapan Data
Merupakan proses yang membantu organisasi untuk mendefinisikan dan melengkapi informasi yang hilang. Sumber pihak ketiga yang andal seringkali merupakan salah satu opsi terbaik untuk mengelola praktik ini.
Setelah menyelesaikan 5 langkah ini, data siap diekspor ke katalog data dan digunakan saat analisis diperlukan. Sebagai catatan: semua tahapan di atas dilakukan untuk mendapatkan data berkualitas baik dan layak, bukan untuk menghasilkan data dengan kualitas 100% (sejauh ini Data Cleaning belum mampu mendapatkan data dengan tingkat kebersihan data 100%).
Kesimpulan
Data Cleaning merupakan sebuah proses atau strategi pematangan data yang akan digunakan oleh perusahaan dari berbagai sumber data. Karena data yang masuk dianggap belum ‘bersih’ maka teknologi Data Cleaning diperlukan untuk memisahkan unclean data.