Tahapan Data Preparation agar Data Lebih Mudah Diproses

Sebuah perusahaan yang memiliki data dalam jumlah besar pasti membutuhkan cara untuk memproses data itu menjadi informasi berharga yang akan bermanfaat bagi bisnis. Namun, sebelum bisa memproses data-data yang sangat banyak itu, pertama-tama diperlukan proses mempersiapkan data yang dalam Bahasa Inggris disebut data preparation.

Bagaimanakah tahapan melakukan persiapan data yang baik untuk kelancaran bisnis? Di bawah ini Anda akan bisa menemukan penjelasan lengkap mengenai pengertian serta tahapan data preparation.

Mengenal tentang Data Preparation

Data preparation atau data preprocessing adalah proses mengumpulkan, menggabungkan, menyusun, dan mengatur data sehingga bisa dipakai dalam aplikasi business intelligence (BI), analitik, dan visualisasi data. Komponen data preparation seringkali melibatkan pengumpulan data dari sistem internal dan sumber eksternal yang berbeda.

Secara sederhana, data preparation adalah teknik yang digunakan untuk mengubah data mentah dalam format yang berguna dan efisien. Hal ini diperlukan karena data mentah sering kali tidak lengkap dan memiliki format yang tidak konsisten, apalagi jika berasal dari kumpulan yang berbeda.

Fungsi utama dari data preparation adalah untuk memastikan bahwa data mentah yang akan diproses serta dianalisis sudah akurat dan konsisten. Nantinya, ini akan berimbas pada hasil aplikasi BI dan analitik yang valid. Membenarkan data yang salah, memvalidasi kualitas data, dan mengkonsolidasikan kumpulan data adalah bagian besar dari proyek data preparation.

Tahapan Melakukan Data Preparation

Semua perusahaan perlu menyaring insight atau wawasan yang diperoleh dari proses ekstraksi data yang terkumpul. Agar proses penyaringan bisa berjalan optimal, data perlu disiapkan terlebih dahulu dengan melalui beberapa tahap berbeda.

Meskipun ada variasi berbeda dari tahapan data preparation oleh para data scientist profesional dan vendor perangkat lunak, biasanya prosesnya melibatkan hal-hal berikut:

1. Data collection

Tahap data preparation yang pertama adalah mengumpulkan data yang relevan dari OS, data warehouse, data lake, atau tempat penyimpanan lainnya. Di tahap ini, para data scientist, anggota dari tim BI, dan end user yang mengumpulkan data wajib melakukan konfirmasi bahwa data tersebut telah sejalan dengan tujuan aplikasi analitik yang ditetapkan.

2. Data discovery and profiling

Tahap berikutnya adalah mengeksplor data yang terkumpul untuk lebih memahami informasi yang ada di dalamnya. Selain itu, data preparation perlu dilakukan untuk menyiapkan data tersebut bagi penggunaan yang dimaksudkan.

Untuk melakukannya, pola akan diidentifikasi melalui pembuatan profil data, hubungan, dan atribut lain dalam data. Anomali, inkonsistensi, dan nilai yang hilang merupakan contoh masalah yang akan dilihat agar dapat diatasi.

3. Data cleansing

Selanjutnya, data yang salah dan bermasalah dibenarkan untuk membuat kumpulan data yang lengkap dan akurat. Misalnya, sebagai bagian dari proses data cleansing, data yang tidak tepat akan diperbaiki atau dihapus, entri yang tidak konsisten akan disesuaikan, dan nilai yang hilang akan diisi.

4. Data formatting

Dengan memformat data, data akan dimodelkan dan diatur untuk memenuhi persyaratan analitik. Sebagai contoh, data yang disimpan sebagai file CSV atau dalam format file lain harus dikonversikan ke dalam tabel sehingga BI dan alat-alat analitik lainnya bisa mengakses data tersebut.

5. Data combining and analyzing

Selain ditata agar terstruktur, data biasanya harus ditransformasi ke dalam format yang dapat digunakan dengan menggabungkan, memisahkan, atau memasukkan bersama kumpulan input. Setelah langkah menggabungkan data selesai, data tersebut siap dipindahkan ke staging area di data warehouse. Begitu data berada di staging area, ada kesempatan kedua untuk memvalidasi datanya.

6. Data validation and publishing

Pada tahapan data preparation yang terakhir ini, rutinitas otomatis akan dijalankan untuk data guna memvalidasi konsistensi, kelengkapan, serta akurasinya. Data yang sudah dipersiapkan kemudian akan disimpan di dalam data lake, data warehouse, atau tempat penyimpanan lain. Data ini akan digunakan secara langsung oleh siapa pun yang menyiapkannya atau tersedia untuk diakses oleh pengguna lain.

Kesimpulan

Data preparation adalah proses mengumpulkan, membersihkan, dan mengkonsolidasikan data ke dalam satu folder atau tabel data, yang biasanya diperuntukkan dalam analisis. Proses ini sebaiknya dijadikan praktik formal di perusahaan-perusahaan sehingga nantinya akan memudahkan pengguna untuk mencari data yang relevan. Mereka pun akan memiliki pengetahuan yang dibutuhkan jika ingin menggunakan data tersebut.

Tertarik memperdalam data preparation dalam data science? Anda bisa mengikuti kursus atau mengambil pelatihan yang akan memberi banyak sekali insight tentang data science dalam praktiknya di dunia kerja. Segeralah mendaftar di Algoritma Data Science School untuk memperdalam ilmu data preparation Anda. Tersedia berbagai kelas data science yang menarik dan berguna bagi karier!

Referensi:

• SearchBusinessAnalytics - What is data preparation? An in-depth guide to data prep (diakses pada 27 Juli 2022)
• Actian - Six Essential Data Preparation Steps for Analytics (diakses pada 27 Juli 2022)
• SAS - The five D's of data preparation (diakses pada 27 Juli 2022)
• Altair - What is Data Preparation? (diakses pada 27 Juli 2022)