6 Langkah-Langkah Data Wrangling

Era ekonomi digital turut membawa dampak perubahan bagi perusahaan, salah satunya adalah bagaimana data mengambil peranan penting. Mengutip dari Wired, pada abad ke-21 data layaknya minyak pada abad ke-18, yakni sebuah komoditas yang berpengaruh terhadap perekonomian global.

Pemanfaatan data untuk perkembangan perusahaan tentu ada beberapa tahapan. Contohnya dengan data wrangling. Apa pengertian dan tujuan hal tersebut? Bagaimana langkah data wrangling yang penting dilakukan sebuah perusahaan dalam proses analisis strategi di masa mendatang?

Pengertian dan Tujuan Data Wrangling

Ungkapan yang dilansir dari Wired itu bukanlah tanpa sebab. Hal ini dapat dilihat dari lalu lintas data yang diproduksi setiap harinya. Bahkan, menurut Statista, pada 2020 lalu terdapat sekitar 44 zettabyte data setiap harinya. Sebagian besar data ini menjadi aset untuk dikelola perusahaan melalui proses data wrangling.

Data wrangling bisa diartikan sebagai sebuah proses pengumpulan, pemilihan, dan pengubahan data dalam format lain. Tujuannya untuk memudahkan pengguna ketika membaca data tersebut dan lebih rapi. Terlebih dalam dunia bisnis, perusahaan memerlukan data yang cukup besar dan data itu tidak semua terverifikasi dan terklasifikasi dengan baik. Data yang ada bisa jadi tidak relevan, sehingga berdampak pada proses analisis yang tidak berjalan semestinya dan mengganggu proses.

Ada beberapa tujuan dan manfaat dari proses data wrangling, misalnya saja dapat memangkas waktu analisis karena menggunakan metode otomatis. Selain itu, proses ini juga harus memastikan semua data yang diinput merupakan data yang diperlukan. Dengan begitu, akan membantu dalam pemodelan data dan melakukan eksplorasi, khususnya ketika perusahaan akan merencanakan strategi di masa mendatang.

Langkah-Langkah Data Wrangling

Adapun langkah data wrangling yang sering dipraktekkan selama ini setidaknya ada enam, mulai dari discovery, structuring, cleaning, enriching, validating, hingga tahapan publishing. Untuk lebih jelasnya mengenai tahapan tersebut, berikut ulasan ringkasnya yang perlu Anda ketahui.

1. Discovery

Langkah data wrangling yang pertama adalah discovery. Secara harfiah, discovery bisa diartikan sebagai penemuan. Dalam sebuah pemrograman, tahapan ini merupakan pengenalan data yang nantinya digunakan data scientist. Prosesnya diawali dengan menentukan tren maupun pola data yang ada dan menemukan masalah, seperti data yang kurang lengkap sampai data yang hilang. Ibaratnya, proses discovery ialah menentukan bahan untuk memasak.

2. Structuring

Kedua, langkah data wrangling disebut sebagai structuring. Setelah data discovery terkumpul, tentu tidak bisa langsung diproses karena masih berupa data mentahan. Data seperti ini rentan terjadi kesalahan atau galat apabila dilakukan perubahan format. Oleh karena itu, proses structuring menjadi proses pemilahan dari bahan-bahan mentah tadi ke dalam apa saja yang bisa diproses dan dimanfaatkan nantinya sebagai data untuk dianalisis.

3. Cleaning

Langkah data wrangling yang ketiga yakni cleaning. Seperti namanya, ini merupakan tahapan menghapus atau menghilangkan data yang salah dan tidak valid. Tujuannya adalah agar proses analisis berjalan dengan baik dan tidak terganggu data yang tak terpakai. Cara membersihkan data tersebut ada beberapa cara, misalnya saja dengan menghapus baris maupun sel, outliers, maupun standarisasi input. Ketika dalam tahapan ini, data scientist harus benar-benar jeli dalam memilah data yang akan dihapus, apalagi jika datanya dalam jumlah yang cukup besar.

4. Enriching

Setelah proses cleaning, dilanjutkan dengan enriching. Langkah data wrangling keempat ini ialah menambahkan data baru dari sumber berbeda ketika proses analisis akan dijalankan, khususnya jika Anda masih ragu saat melakukan format data. Manfaat dari enriching ini ialah memperkaya data. Bila dirasa sudah cukup dengan proses di atas, tidak perlu melakukan penambahan lagi. Akan tetapi, jika akan menjalan proses enriching, Anda akan mengulangi kembali tiga langkah sebelumnya. Ini juga membuat proses sedikit memakan waktu.

5. Validating

Kelima, Anda harus melakukan proses validating, yakni validasi data yang telah terkumpul. Validating meliputi pengecekan data kembali, apakah data tersebut sudah memiliki kualitas yang baik dan tinggi serta konsisten. Mungkin saja Anda akan menemui beberapa masalah untuk dianalisis. Validasi data dalam wrangling dilakukan secara otomatis melalui metode pemrograman khusus. Dengan begitu, prosesnya lebih cepat dan meminimalkan tingkat kesalahan analisis apabila data input sudah benar-benar valid.

6. Publishing

Langkah data wrangling terakhir yakni publishing. Proses ini akan berjalan ketika semua data yang terkumpul dan sudah tidak ada lagi yang salah atau tidak sesuai. Dengan kata lain, proses publishing ini nantinya perusahaan dapat menganalisis dan melihat hasil data yang ada. Adapun mengenai format yang digunakan untuk proses publishing biasanya berbeda-beda. Hal itu bergantung pada kebutuhan, sumber data, dan tujuan peruntukan analisis data yang dilakukan oleh perusahaan.

Kesimpulan

Setidaknya itulah enam langkah data wrangling yang perlu diketahui. Dari ulasan di atas, kesimpulannya adalah data wrangling dapat diibaratkan sebagai sebuah pondasi bangunan agar berdiri dengan baik. Jadi, pemrosesan data yang tepat merupakan kunci keberhasilan perusahaan dalam memanfaatkan digitalisasi.

Kini, Anda dapat mempelajari pemrograman termasuk data wrangling dengan mengikuti kelas dari Algoritma Data Science School. Ada beberapa kelas yang bisa dipilih sesuai kebutuhan untuk menunjang karir di bidang IT. Daftar dan ikuti kelasnya sekarang juga!

Referensi:

• mygreatlearning - What is Data Wrangling? Tools, Advantages and Skills Required (diakses pada 26 Mei 2022)
• theappsolution - What Is Data Wrangling? Steps, Solutions, And Tools (diakses pada 26 Mei 2022)
• harvardbusinessschool - Data Wrangling: What It Is & Why It’s Important (diakses pada 26 Mei 2022)
• wired - Data Is the New Oil of the Digital Economy (diakses pada 26 Mei 2022)