6 Tips Data Wrangling yang Harus Anda Tahu

Proses data wrangling memang memerlukan kejelian dan ketelitian serta kesabaran, sebab ada banyak data yang diproses dan dianalisis. Kesalahan satu data saja terkadang akan mengubah data secara luas. Oleh karena itu, agar meminimalkan kesalahan-kesalahan tersebut, ada baiknya Anda perhatikan data wrangling tips yang akan diulas pada tulisan kali ini.

Tips Data Wrangling

Sebagian para pakar merekomendasikan data wrangling tips dilakukan dalam enam tahapan. Berikut diantaranya yang perlu Anda ketahui.

1. Seleksi data yang Anda miliki

Sebagai langkah awal, Anda perlu menyeleksi data yang dimiliki terlebih dahulu. Contohnya adalah dengan memilih mana kolom dan baris yang diperlukan untuk selanjutnya dilakukan proses analisis. Dengan menyeleksi data penting mana saja yang diperlukan sejak awal, akan membuat proses data wrangling menjadi lebih mudah dan efisien.

Di samping itu, tujuan dari menyeleksi data tersebut juga akan memudahkan dalam membersihkan rekaman data selama wrangling. Jadi, Anda tak perlu lagi membersihkan data yang tak terpakai atau salah dengan waktu yang lama, termasuk pula ketika proses kalkulasi data, menggabungkan data, dan melakukan fungsi lainnya dari data-data yang telah tersedia.

2. Siapkan Back Up

Setelah semua data yang diperlukan sudah terkumpul, pikirkan pula mengenai tips kedua yakni backup atau pencadangan data. Melakukan pencadangan menjadi proses krusial dalam proses pengunggahan. Data yang akurat dapat menjamin proses analisis yang tepat melalui fungsi ‘SUM’.

Oleh karena itu, pastikan semua data sudah dicadangkan dan digandakan secara konsisten. Anda pun dapat mengeceknya secara manual. Namun, tak ada salahnya pula melakukan pengecekan menggunakan software tertentu seperti Pomfort Silverstack maupun Pomfort Silverstack Offload Manager. Selain dapat menghemat waktu, dengan menggunakan software khusus secara langsung maupun tak langsung, ini akan meminimalkan kesalahan.

3. Data Redundancy

Data wrangling tips ketiga ialah pastikan Anda melakukan redundancy data. Secara sederhana, redundancy bisa diartikan sebagai kondisi di sebuah database maupun media penyimpanan, yang mana data-data sama akan disimpan pada dua tempat berbeda. Proses redundancy penting dilakukan untuk mengantisipasi kemungkinan data yang dihapus tidak bisa ditemukan kembali.

Contohnya, jika Anda ingin memindahkan data dari format Excel. Ketika Anda menghapus kolom dan memformat sel, terkadang data sebelumnya tidak muncul. Maka dari itu, Anda perlu untuk membuat sheet lainnya yang berbeda untuk mencadangkan data tadi. Dengan kata lain, pada saat data hilang, masih ada data lain yang terselamatkan untuk proses selanjutnya.

4. Pahami penyimpanannya

Keempat, seorang data scientist harus memahami mengenai di mana dan bagaimana data yang digunakan itu disimpan, termasuk pula mengenai bagaimana data tersebut diakses dan siapa saja yang dapat melakukannya. Memberikan akses yang terbatas kepada pihak-pihak tertentu akan membuat data tetap aman dan proses analisis data tidak rancu atau tercampur dengan data lainnya. Hal ini bisa saja merusak data-data penting dan mengubah hasilnya.

Selain itu, penandaan terhadap data-data yang digunakan sangat penting. Misalnya saja mengenai penamaan data dan apa yang menjadi isi data tersebut. Jangan lupa untuk selalu menjaga komunikasi dengan baik terhadap siapa saja yang memegang akses data tersebut, khususnya apabila terjadi perubahan data tidak terjadi kesalahpahaman dan data dapat dipercaya.

5. Berikan Data Dictionary

Para ahli terkadang juga melakukan proses data dictionary dalam data wrangling. Poin kelima ini menekankan pada pemilahan data berdasarkan kriteria-kriteria tertentu, terutama untuk data-data baru yang mungkin kurang begitu familiar bagi pemula.

Dalam perusahaan, data tersebut bisa dicontohkan dengan nama data, tipe data, karakter data, hingga kategori. Pembagian data dengan metode kamus data bisa digunakan untuk referensi dalam menjelaskan data variabel, begitu juga dengan nilai data maupun tipenya. Dengan kata lain, kamus data ini akan mempermudah Anda dalam mengarahkan ke data penting yang lebih mendetail.

6. Minta pendapat para ahli

Terakhir, tidak hanya mengenai teknis saja dalam tahapan data wrangling, hal lainnya yang tidak kalah pentingnya ialah berkonsultasi dengan ahli. Ini menjadi penting apabila Anda menangani data perusahaan dalam jumlah besar. Bisa saja data-data yang ada mungkin tidak Anda pahami dan berpengaruh terhadap hasil akhir.

Pada tahapan ini, ketika Anda ragu, konsultasi dengan para ahli setidaknya akan memberikan jalan keluar. Dampaknya adalah Anda dapat terhindari dari kesalahan pemrosesan data, baik kesalahan kecil maupun kesalahan yang fatal sekalipun, serta mengurangi risiko kerugian yang dialami.

Kesimpulan

Itulah beberapa hal mengenai data wrangling tips yang perlu Anda ketahui. Selain mengetahui tips tersebut, penting pula bagi Anda memilih platform dan media pembelajaran terbaik, salah satunya adalah melalui Algoritma Data Science School. Disini, terdapat berbagai kelas yang dapat Anda pilih sesuai dengan kebutuhan, mulai dari kelas individu hingga level korporat.

Referensi:

• rapidinsight - 6 Top Data Wrangling Tips (diakses pada 30 Mei 2022)
• pomfort - 7 Tips For Data Wrangling On A Film Set (diakses pada 30 Mei 2022)
• simplilearn - What Is Data Wrangling? Benefits, Tools, Examples and Skills (diakses pada 30 Mei 2022)