Mengolah dan menganilisis data adalah sebuah tanggung jawab seorang data analyst dan data scientist. Ada beberapa proses untuk melakukannya, yakni data wrangling. Tujuan utamanya adalah untuk menemukan data yang lengkap dan tepat bagi bisnis. Jadi apa yang dimaksud data wrangling? Serta apa saja fungsi dan bagaimana proses dalam melakukan data wrangling? Perhatikan penjelasan lengkapnya di bawah ini.
Data wrangling merupakan proses mengumpulkan, mengolah, menganalisis, serta merapikan data mentah sehingga mudah dibacanya. Saat Anda mendapatkan hasil dari sebuah riset pasar serta konsumen, data yang Anda terima akan berbeda-beda. Data tersebut biasanya tak bisa langsung dibaca dan ditafsirkan, perlu adanya orang yang mengolah, merapikan, sampai dengan menganalisis. Tugas tersebut umumnya dilakukan oleh data scientist maupun data analyst. Pada proses ini membuat data cukup lebih mudah dibaca dan disesuaikan dengan tujuan perusahaan. Hal tersebut supaya perusahaan bisa membuat rencana dan strategi bisnis sesuai dengan kebutuhannya. Terdapat contoh data wrangling yaitu:
- Menyatukan kumpulan data menjadi satu database
- Memperoleh data yang hilang, sehingga bisa diisi atau dihapus
- Menghilangkan data yang tak digunakan lagi atau tak sesuai dengan tujuan survei
Proses ini biasanya dapat dilakukan dengan manual maupun memakai permodelan otomatis. Hal ini juga tergantung dalam seberapa besar data yang diolah dan kemampuan tim data perusahaan.
Menurut Elder Research, sebuah data scientist menghabiskan 80% waktunya untuk melakukan data wrangling. Sementara 20% sisanya baru dipakai untuk mengeksplorasi dan membuat permodelan dari data tersebut. Dengan persentase tinggi, data wrangling pasti punya peran serta manfaat untuk perusahaan, yakni:
- Memberikan hasil data akhir yang akurat dengan cara yang paling efisien.
- Data tersebut diolah dan disusun lewat proses yang akurat akan sangat mudah untuk diinterpretasikan serta dibuat dalam data visualization.
- Proses data wrangling ini pun dapat memaksimalkan keakuratan serta kualitas data.
- Proses ini bisa dibuat secara otomatis ke depannya jika memang telah menemukan formula yang tepat.
Tentu hal ini dapat memangkas waktu dan memudahkan para data analyst saat mengolah suatu data yang cukup besar jumlahnya.
Menurut Harvard Business School, terdapat beberapa step untuk melakukan proses ini. 1. Memamahi data Step pertama pada proses ini adalah memahami data dengan mendalam. Step ini penting dilakukan supaya Anda bisa tahu dengan detail serta jelas, apa saja data yang harus dipakai dan dihilangkan. Dari sini Anda pun akan mengetahui pengelompokkan yang tepat untuk data tersebut. Tujuannya, supayan Anda bisa mengorganisir serta memetakan data dengan lebih baik. 2. Merapikan data Setelah selesai langkah pertama, Anda sudah punya bayangan pengelompokkan yang sesuai pada setiap data yang ada. Jadi, step berikutnya adalah menata, mengorganisir, serta merapikan data. Saat data dikumpulkan, terdapat banyak yang tak terisi penuh atau sesuai dengan tujuan survei. Di tahap ini, seluruh baris dan kolom data perlu dikelompokkan, sehingga dapat diolah lebih lanjut. 3. Membersihkan data Sebelum masuk pengolahan, data yang tak lengkap atau tak sesuai akan dihapus. Menghapus data akan melibatkan pemberantasan semua kekurangan yang sudah mendarah daging yang dapat mengganggu analisis Anda atau dapat mengurangi kegunaannya. Pembersihan atau remediasi data mempunyai tujuan untuk memastikan bahwa data akhir untuk analisis tak terpengaruh. Proses ini tergantung pada jenis data yang sedang diolah, bisa saja menghapus baris atau kolom yang membuat bingung. Hal lainnya yang juga masuk pada tahap data wrangling ini adalah menentukan standar yang sama disetiap data. Tujuannya supaya memudahkan Anda dalam memutuskan apakah data tersebut diperlukan atau perlu dihapus. 4. Memperkaya data Ketika data sudah rapi, step selanjutnya adalah menambah data yang telah diolah sebelumnya. Menambahkan konteks unntuk data itulah yang dimaksud dengan pengayaan. Proses ini dapat mengubah data yang sebelumnya dibersihkan serts diformat menjadi tipe baru. Pada titik ini, Anda harus merencanakan dengan strategis informasi yang telah Anda miliki untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Downsampling, upsampling, dan kemudian menambah data merupakan cara yang terbaik untuk mendapatkannya dalam bentuk yang cukup halus. Jika Anda merasa bahwa pengayaan dibutuhkan, Anda harus mengulangi metode untuk data tambahan yang Anda peroleh. Saat data yang sudah Anda miliki tidak sesuai dengan kebutuhan Anda, Anda dapat melewati langkah ini. Data ini umumnya didapat dari survei lain, sehingga memperkaya hasil pada data Anda yang sekarang. Dengan begitu, Anda dapat melihat data yang cukup besar dan luas. 5. Validasi data Proses memastikan bahwa data Anda akurat serta konsisten dikenal untuk validasi data. Step ini dapat mengungkapkan masalah yang harus diperbaiki atau menyimpulkan bahwa data telah siap untuk dianalisis. Proses validasi ini cukup penting dalam mengetahui apakah data yang telah diolah dan dirapikan tersebut benar dan akurat. Walaupun tak akurat, tolak ukurnya adalah apakah data tersebut tepat dengan goal-nya. saat proses ini berlangsung, mungkin Anda harus kembali pada step dua atau tiga lagi saat datanya belum akurat. Saat data sudah valid, kamu dapat membuat permodelan serta membuat proses pengolahan data menjadi otomatis. 6. Mempublikasikan data Saat sudah memastikan apakah datanya benar, hasilnya pun dapat dibuat menjadi sebuah data visualization. Ini mengenai menempatkan data baru yang kacau di tempat yang mana Anda dan pemangku kepentingan lainnya bisa dengan mudah menemukan serta mudah dalam penggunaanya. Informasi dapat ditambahkan pada database baru. Selama Anda mengikuti step sebelumnya, Akan anda dapatkan data yang berkualitas tinggi untuk wawasan, laporan bisnis, dan lainnya. Data akhir ini merupakan data yang harus sudah sangat mudah dimengerti pada sebagian orang, dari rekan kerja sampai bosmu.
Proses data wrangling merupakan sebuah proses esensial untuk mempermudah kerja Data Scientist. Automasi data wrangling dapat membantu data scientist memproses cukup banyak data dengan waktu cukup singkat serta efisien. Data wrangling pun dapat memungkinkan hasil analisis lebih akurat, valid, serta reliabel, yang pada akhirnya dapat membantu perusahaan dalam menetapkan pengembangan yang akurat.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..