Penerapan Data Wrangling dalam Kehidupan Sehari-hari

Pentingnya penggunaan data, khususnya bagi perusahaan, membuat pemilihan data yang tepat untuk dianalisis menjadi semakin krusial. Data yang tepat memungkinkan perusahaan untuk lebih efektif menentukan penyebab masalah yang dihadapi. Terlebih, pebisnis juga mengandalkan data dan informasi untuk membuat hampir setiap keputusan bisnis. Oleh karena itu, data mentah perlu diolah agar dapat digunakan untuk analitik. Data wrangling merupakan proses mengubah dan memetakan data mentah sehingga bisa dianalisis. Berikut ulasan lengkapnya!

Apa Itu Data Wrangling?

Data wrangling adalah proses membersihkan dan menyatukan kumpulan data yang berantakan dan kompleks sehingga data bisa diakses dan dianalisis dengan lebih mudah. Pesatnya pertumbuhan dan perkembangan jumlah dan sumber data membuat kegiatan mengorganisir data untuk dianalisis menjadi semakin penting.

Proses data wrangling biasanya mencakup konversi dan pemetaan data secara manual dari bentuk mentah ke format lain untuk memungkinkan akses dan pengaturan data yang lebih mudah, sehingga bisa dianalisis untuk pengambilan keputusan yang cepat.

Disebut juga sebagai data cleaning, data wrangling memungkinkan bisnis untuk menangani data yang lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat, memberikan hasil yang lebih akurat, dan membuat keputusan yang lebih baik. Metode data wrangling bervariasi dari proyek ke proyek, tergantung pada data yang Anda punya dan tujuan yang ingin Anda capai. Saat ini, sudah semakin banyak perusahaan yang mengandalkan data wrangling untuk memproses data agar siap dianalisis.

Keuntungan Menerapkan Data Wrangling

Terdapat tiga keuntungan utama penerapan data wrangling. Berikut penjelasannya:

1. Konsistensi data

Data wrangling menawarkan hasil kumpulan data yang lebih konsisten. Konsistensi data sangat penting untuk operasi bisnis yang melibatkan pengumpulan input data oleh konsumen. Misalnya, jika konsumen mengirimkan informasi pribadi secara tidak benar seperti membuat akun pelanggan duplikat, hal ini akan berdampak pada analisis kinerja lebih lanjut.

2. Meningkatkan Insight

Data wrangling dapat memberikan insight statistik tentang metadata, dengan mengubah metadata menjadi lebih konstan. Insight ini biasanya merupakan hasil dari peningkatan konsistensi data karena metadata yang konsisten memungkinkan analisis data yang lebih cepat dan  akurat. Contohnya, jika Anda membangun model kinerja pasar, data wrangling akan membersihkan metadata dengan cara yang memungkinkan model untuk berjalan tanpa kesalahan.

3. Menghemat biaya

Berhubung data wrangling memungkinkan analisis data dan proses pembuatan model yang lebih efisien, bisnis pada akhirnya akan menghemat uang dalam jangka panjang. Misalnya, membersihkan dan mengatur data secara menyeluruh sebelum mengirimkannya untuk integrasi akan mengurangi kesalahan dan menghemat waktu pengerjaan oleh tim developer.

Contoh Implementasi Data Wrangling

Berikut beberapa contoh implementasi data wrangling dalam bisnis:

• Menggabungkan beberapa sumber data menjadi satu kumpulan data untuk analisis.
• Mengidentifikasi kesenjangan dalam data (misalnya, sel kosong dalam spreadsheet) dan mengisi atau menghapus kesenjangan dalam data tersebut.
• Menghapus data yang tidak perlu atau tidak relevan dengan proyek yang sedang dikerjakan.
• Mengidentifikasi extreme outliers dalam data dan menjelaskan perbedaan atau menghilangkan extreme outliers sehingga analisis dapat dilakukan.

Data wrangling bisa dilakukan secara manual atau otomatis. Jika kumpulan data sangat besar, pembersihan data otomatis menjadi suatu keharusan. Untuk perusahaan yang memiliki tim khusus di bidang data, data scientist atau anggota tim lainnya biasanya bertanggung jawab melakukan data wrangling. Untuk perusahaan dalam skala yang lebih kecil, profesional non-data biasanya bertanggung jawab untuk membersihkan data sebelum digunakan.

Kesimpulan

Memiliki pemahaman mendalam tentang data wrangling sangat penting untuk bisnis karena data wrangling adalah awal dari banyak proses transformasi dan analisis data lainnya yang biasa digunakan oleh para profesional. Jika data tidak lengkap, tidak dapat diandalkan, atau salah, maka analisis bisnis juga akan menjadi kurang efektif. Data wrangling menghilangkan risiko tersebut dengan memastikan data bisa diandalkan sebelum dianalisis dan dimanfaatkan. Itulah mengapa data wrangling merupakan bagian penting dari proses analitis.

Yuk, daftar kelas data science dari Algoritma Data Science School untuk pelajari lebih jauh soal hal-hal terkait data wrangling dan data science. Algoritma Data Science School menawarkan banyak kelas mengenai data science yang dapat Anda ikuti sesuai kebutuhan atau level expertise!

Referensi:

• simplilearn - What Is Data Wrangling? Benefits, Tools, Examples and Skills (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
• onlinebusiness.umd.edu - Guide to Data Wrangling: Tools and Techniques for Data Scientists (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
• coresignal.com - Data Wrangling: Benefits, Processes, and Application in AI (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)