Data Manipulation, Benarkah Merupakan Proses Mengubah Data?

Mengenal apa itu data manipulation. Benarkah merupakan proses untuk mengubah data sebelum bisa diproses lebih lanjut?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Data manipulation merupakan salah satu proses dalam pengolahan data. Proses ini akan membantu data scientist untuk lebih mudah memahami data yang akan diolah. Dalam bahasa Indonesia, kata “manipulasi” sering kali memiliki konotasi negatif. Namun, pada konteks manipulasi data, justru proses ini sangat diperlukan, terutama jika data yang dipergunakan masih mentah dan belum terstruktur. Bagaimana proses kerja dari data manipulation ini?

Apa Itu Data Manipulation?

Data manipulation adalah proses mengubah atau mengatur kembali data agar lebih mudah dibaca dan terorganisir. Data scientist pasti pernah melakukan hal ini saat menganalisis data. Salah satu contoh sederhana data manipulation adalah saat Anda mengurutkan data nama sesuai urutan abjad atau mengatur data historis dari waktu terbaru ke waktu paling lampau.

Dalam konteks data science, prosedur manipulasi data dilakukan dengan memanfaatkan DML atau data manipulation language. DML sendiri merupakan sebuah bahasa pemrograman yang mampu menambah, menghapus, dan mengubah database. Dengan begitu, data yang ada di dalamnya pun bisa menjadi informasi yang dapat dibaca dan diolah. DML membantu data scientist untuk membersihkan dan memetakan data.

Proses Kerja Data Manipulation

Lalu, bagaimanakah proses kerja data manipulation hingga menghasilkan informasi yang dapat dibaca dan diolah oleh data scientist? Sebelum itu, ada beberapa hal yang harus Anda perhatikan, yaitu:

  • Manipulasi data hanya dapat dilakukan jika Anda memiliki database. Sebab, prosedur ini hanya dapat berjalan jika terdapat sumber data yang jelas dan lengkap. Untuk itu, pastikan Anda punya database yang lengkap, tapi tidak harus terstruktur.
  • Data manipulation juga membutuhkan pengaturan struktur ulang (reorganization dan restructuring). Dengan begitu, Anda bisa memperoleh informasi yang benar-benar dibutuhkan tanpa terganggu data yang tidak relevan.
  • Anda dapat menggabungkan, menghapus, atau menggabungkan informasi melalui data manipulation. Setelah manipulasi data, analisis data akan menjadi lebih sederhana.

Sedangkan, proses kerja data manipulation secara sederhana bisa dilakukan dalam lima langkah berikut:

  1. Lakukan ekstraksi data dari sumber data.
  2. Selanjutnya, bersihkan data yang diperoleh dari sistem sumber data sebelum melakukan reorganization dan restructuration.
  3. Impor dan buat database yang berfungsi sebagai area kerja (staging area).
  4. Gabungkan atau saring informasi berdasarkan kebutuhan.
  5. Terakhir, manfaatkan data yang dimanipulasi untuk mendapatkan informasi berharga guna mendukung penelitian Anda.

Manfaat Data Manipulation

Data manipulation sangat penting untuk pertumbuhan bisnis dan perusahaan. Prosedur manipulasi ini diperlukan dalam berbagai kebutuhan, mulai dari menganalisis tren, memahami perilaku pelanggan, meningkatkan produktivitas, hingga memangkas biaya. Ini karena data mentah yang belum terstruktur masih perlu disesuaikan untuk bisa digunakan.  Berikut beberapa manfaat utama yang bisa Anda dapatkan dengan melakukan prosedur manipulasi data:

- Konsistensi format

Memiliki data dalam format terpadu memungkinkan pengguna memiliki pemahaman yang lebih baik tentang business intelligence (BI). Saat Anda mengambil data dari sumber yang berbeda, sering kali data tersebut tidak memiliki struktur. Dengan menggunakan DML, data dapat diatur secara konsisten dan menawarkan lebih banyak transparansi.

- Catatan historis lengkap

Memiliki akses mudah ke data yang terkait dengan proyek Anda sebelumnya dapat membantu Anda membuat keputusan yang tepat. Ini dapat membantu penyusunan alokasi anggaran, proyeksi tenggat waktu, dan bahkan menentukan ukuran tim dengan tepat. Semuanya dapat dilakukan dengan menerapkan data manipulation.

- Efisiensi

Terakhir, manipulasi data berkontribusi pada efisiensi secara keseluruhan. Dengan data manipulation, Anda bisa tahu mana informasi yang relevan dan mana yang tidak. Anda bisa dengan mudah mengetahui temuan mana yang mengganggu atau berlebihan, metrik apa yang memberi dampak signifikan, dan mana yang tidak. Identifikasi elemen-elemen tersebut dapat dilakukan dengan cepat melalui DML.

Kesimpulan

Jika melihat pembahasan di atas, dapat dipahami bahwa data manipulation merupakan prosedur untuk mengubah atau mengatur kembali data. Tujuannya adalah agar data bisa dibaca dan diolah dengan mudah. Dengan kata lain, manipulasi data adalah suatu proses untuk merapikan data agar data scientist lebih mudah menarik informasi yang relevan.

Data manipulation adalah proses penting yang harus dilakukan dalam analisis data. Tanpa melakukan manipulasi, data akan sulit untuk dibaca dan diproses. Tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai analisis data atau data science secara umum? Anda bisa mengikuti kelas yang disediakan Algoritma Data Science School. Kami menyediakan kelas dengan berbagai tingkatan serta kelas individual maupun perusahaan. Daftarkan diri Anda segera melalui website Algoritma Data Science School!

Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop