Apa itu Data Wrangling dan Kenapa Penting?

Data Wrangling adalah proses membersihkan dan menyatukan kumpulan data yang berantakan dan kompleks. Seberapa penting Data Wrangling dalam Data Science? Berikut ulasan selengkapnya!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Saat ini, informasi yang dimiliki oleh bisnis begitu banyak jumlahnya sehingga sulit dikelola. Namun, besar dan kompleksnya data bisnis dapat diproses untuk menghasilkan suatu insight. Insight ini dibutuhkan dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas lewat proses persiapan dan pembersihan data yang cermat dan sistematis. Nah, proses pengolahan data perusahaan sering disebut dengan istilah data wrangling. Apa itu data wrangling dan kenapa penting bagi bisnis? Berikut informasinya!

Apa itu Data Wrangling?

Data wrangling adalah rangkaian proses membersihkan dan menyatukan kumpulan data yang berantakan dan kompleks. Tujuannya agar data bisa diakses dan dianalisis dengan lebih mudah. Pertumbuhan dan perkembangan jumlah dan sumber data yang pesat membuat kegiatan mengorganisir data untuk dianalisis menjadi semakin penting.

Umumnya, rangkaian proses data wrangling mencakup konversi dan pemetaan data secara manual dari bentuk mentah ke format lain. Alhasil, akses dan pengaturan data pun jadi lebih mudah sehingga dapat dianalisis untuk mempercepat pengambilan keputusan.

Nama lain data wrangling adalah data cleaning. Data wrangling memungkinkan bisnis menangani besarnya data yang lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat. Proses ini juga memberikan hasil yang lebih akurat dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Data wrangling dapat dilakukan dengan metode yang bervariasi dari proyek ke proyek. Metode yang digunakan tergantung pada jenis data dan tujuan yang ingin dicapai. Tidak sedikit perusahaan saat ini sudah mengandalkan data wrangling untuk memproses data agar siap dianalisis.

Pentingnya Data Wrangling dalam Data Science

Data wrangling penting dalam data science karena dapat membantu meningkatkan kegunaan data dengan cara mengubahnya menjadi format yang kompatibel untuk sistem akhir. Hasilnya, aliran data yang cepat dapat dibangun dalam antarmuka pengguna, serta memudahkan kegiatan penjadwalan dan automasi proses aliran data. Untuk lebih jelasnya, berikut beberapa manfaat data wrangling:

1. Konsistensi data

Hasil kumpulan data yang telah melalui proses data wrangling idealnya akan lebih konsisten. Data yang konsisten sangat penting untuk operasi bisnis yang melibatkan pengumpulan input data oleh konsumen. Contohnya, jika konsumen memasukkan informasi pribadi yang tidak benar, seperti membuat akun pelanggan duplikat, analisis kinerja bisnis lebih lanjut akan terkena dampaknya.

2. Meningkatkan insight

Data wrangling juga mampu memberikan insight statistik mengenai metadata dengan cara mengubah metadata menjadi lebih konstan. Umumnya, insight yang dihasilkan merupakan hasil dari peningkatan konsistensi data. Sebab, metadata yang konsisten membuat analisis data yang lebih cepat dan lebih akurat menjadi mungkin. Contohnya adalah saat membangun model kinerja pasar, data wrangling dapat membantu membersihkan metadata dengan cara yang memungkinkan model berjalan tanpa kesalahan.

3. Menghemat biaya

Data wrangling dapat menghemat biaya karena memungkinkan analisis data dan proses pembuatan model yang lebih efisien. Berkat proses pembersihan dan pengaturan data secara menyeluruh sebelum pengiriman untuk integrasi, Anda pun bisa menghemat uang dalam jangka panjang. Hal ini tak hanya menghemat waktu pengerjaan tim developer, tapi juga membantu meminimalisir error.

Langkah Melakukan Data Wrangling

Data wrangling bisa dilakukan secara manual atau otomatis. Jika kumpulan data sangat besar, pembersihan data otomatis menjadi suatu keharusan. Berikut langkah-langkah kunci untuk melakukan data wrangling:

1. Penemuan data

Langkah pertama dalam proses data wrangling adalah discovery. Data discovery fokus pada proses memahami data. Tujuan dari langkah ini adalah agar membuat data lebih mudah dikonsumsi dan dianalisis.

2. Struktur data

Setelah data mentah dikumpulkan dalam berbagai format dan ukuran, struktur data penting dilakukan. Proses ini mengubah data yang tidak memiliki struktur pasti menjadi terstruktur agar sesuai dengan model analitis yang digunakan oleh bisnis Anda. Struktur data memungkinkan analisis yang lebih baik.

3. Pembersihan data

Pembersihan data merupakan salah satu aspek dari keseluruhan proses data wrangling. Sebagian besar data mentah memiliki banyak kesalahan yang harus dibersihkan sebelum data dapat diproses ke tahap berikutnya. Pembersihan data melibatkan langkah koreksi, menghilangkan data buruk, dan sebagainya. Hal ini dilakukan dengan menerapkan algoritma untuk merapikan dan membersihkan kumpulan data.

4. Pengayaan data

Pada tahap proses data wrangling ini, Anda sudah akan terbiasa dan memiliki pemahaman mendalam tentang data yang ada. Pengayaan data dilakukan dengan cara menggabungkan data mentah dengan data tambahan dari sumber lain, seperti sistem internal atau penyedia pihak ketiga. Proses ini akan membantu Anda mengumpulkan lebih banyak poin data untuk meningkatkan akurasi analisis Anda.

5. Validasi data

Validasi data menangani masalah pada kualitas data. Tahap ini dilakukan melalui proses pemrograman berulang yang membantu memverifikasi hal-hal seperti kualitas, konsistensi, ketepatan, keamanan, dan keaslian data.

6. Penerbitan data

Pada tahap ini, semua langkah telah selesai dan data siap untuk analitik. Anda dapat mem-publish data di tempat yang dapat dengan mudah diakses dan digunakan, baik oleh Anda maupun para pemangku kepentingan lainnya.

Kesimpulan

Dengan memahami data wrangling, bisnis dapat memulai langkah awal proses transformasi dan analisis data lainnya yang biasa digunakan oleh para profesional keuangan. Data yang tidak lengkap, tidak dapat diandalkan, atau salah, akan membuat analisis bisnis menjadi kurang efektif. Melakukan data wrangling bermanfaat menghilangkan risiko tersebut dengan memastikan data bisa diandalkan sebelum dianalisis dan dimanfaatkan. Karenanya, segera daftarkan diri Anda ke kelas data science dari Algoritma Data Science School untuk mempelajari lebih jauh soal hal-hal terkait data wrangling dan data science. Ada banyak kelas mengenai data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise yang ditawarkan oleh Algoritma.

Referensi:

  • simplilearn - What Is Data Wrangling? Benefits, Tools, Examples and Skills (diakses pada 28 Juli 2022)
  • elderresearch - What is Data Wrangling and Why Does it Take So Long? (diakses pada 28 Juli 2022)
  • onlinehbsedu - DATA WRANGLING: WHAT IT IS & WHY IT’S IMPORTANT (diakses pada 28 Juli 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop