Tantangan Data Wrangling yang Mungkin Anda Hadapi Saat Belajar

Era digital dan perkembangan teknologi membuat keberadaan data menjadi penting. Tidak jarang, bagi sebuah perusahaan, data merupakan aset yang harus dijaga. Data tersebut diolah dan dianalisis untuk berbagai macam kebutuhan. Salah satu proses analisis ini adalah data wrangling. Lalu, apa itu data wrangling dan tantangan apa saja yang dihadapi saat melakukan proses tersebut? Simak ulasannya berikut ini!

Kenalan dengan Data Wrangling

Sebelum mengetahui apa saja tantangan data wrangling, ada baiknya Anda ketahui terlebih dahulu apa itu data wrangling. Secara umum, hal ini mengacu pada sebuah proses pengumpulan data lalu memilahnya dan terakhir data tersebut akan diproses dalam sebuah format tertentu.

Adanya perubahan data dalam format tersebut, tak lain untuk lebih mudah dibaca. Dengan begitu, data wrangling terkadang dikenal pula sebagai proses untuk membersihkan data menggunakan metode tertentu. Berapa lama proses data wrangling ini bergantung apa saja yang akan dipilih.

Begitu juga tujuan apa yang akan diinginkan setelah semua data dipilah dan diproses dalam format tertentu. Beberapa contoh yang disebut dengan data wrangling di antaranya adalah sebagai berikut:

• Menggabungkan sebagian sumber data utama dalam sebuah dataset untuk kemudian dianalisis;
• Mengidentifikasi kesenjangan atau kekosongan data dalam sebuah sel dan mengisinya dengan data lain atau menghapusnya;
• Menghapus data yang tidak relevan atau tidak diperlukan.

Biasanya, data wrangling dilakukan menggunakan Spreadsheet atau Excel Power Query. Keduanya merupakan tools dasar untuk mempermudah proses wrangling. Selain itu, Anda juga dapat menggunakan tools lainnya berdasarkan kebutuhan dan tujuan, termasuk seberapa besar data yang akan dipilih dan diproses, misalnya saja menggunakan OpenRefine, Tabula, dan Google DataPrep.

Pentingnya Data Wrangling

Apakah data wrangling ini penting untuk dilakukan? Jawabannya adalah tergantung pada penggunaan data tersebut. Bagi perusahaan, hal ini adalah penting begitu juga dengan individu untuk menggunakan data secara lebih efektif, khususnya untuk analisis data. Apabila analisis yang dilakukan perusahaan memiliki data yang terbatas, ini bisa jadi tidak dapat diandalkan. Bahkan, riskan terjadi kesalahan data. Dari sini, analisis hasil pengolahan data bisa salah.

Terdapat beberapa manfaat dari data wrangling ini. Sebagai contoh, bagi sebuah perusahaan, ini akan membantu meningkatkan fungsi penggunaan data termasuk mengonversi data dalam format yang mudah dipahami pada sistem. Kemudian, hal itu dapat membantu dalam membangun alur data lebih baik, khususnya dari segi user interface.

Lalu, data wrangling memudahkan pengguna saat mengintegrasikan berbagai macam data dari berbagai informasi dan sumber. Misalnya dari database, web services, file, dan lain sebagainya. Penggunaannya juga akan berguna membantu efisiensi user memproses data dengan volume besar dan membagikan data dengan alur maupun teknik yang mudah.

Dengan begitu, kesalahan analisis data perusahaan dapat diminimalkan dan keamanan data lebih terjamin. Dampak lebih lanjut selain lebih menghemat waktu adalah Anda akan terhindar dari kerugian besar lainnya yang diakibatkan kesalahan memasukkan data atau data tidak terbaca dengan baik oleh sistem yang dibuat.

Tantangan Data Wrangling yang Sering Dihadapi

Walaupun sekilas terlihat mudah, tapi tantangan data wrangling terkadang muncul ketika melakukan proses tersebut. Walaupun seorang data scientist dan tim melakukan hal yang semestinya, tantangan data wrangling seperti berikut perlu diperhatikan.

• Mengklarifikasikan data berdasarkan kasus yang ada – Hal ini tergantung apa yang hendak dicapai. Di sini, pengguna setidaknya perlu mengestimasikan apa yang akan terjadi dengan proses wrangling data tersebut, termasuk kondisi yang mempengaruhinya. Nantinya, apabila klarifikasi dan klasifikasi data sudah dibuat, ini dapat memudahkan pengguna untuk project berikutnya;
• Banyaknya data yang diproses dalam format yang berbeda – Data scientist harus jeli dalam melihat data yang mereka masukkan untuk diproses. Tahapan ini perlu memilah data dan sebisa mungkin menghindari ambiguitas. Sebagai contoh, memasukkan data konsumen seperti nomor identitas, nama konsumen, dan data lainnya, termasuk apakah ketika menggunakan identitas berbeda mereka adalah konsumen yang sama? Inilah yang menjadi tantangannya;
• Cara mengamankan data tersebut – Misalnya saja, ketika ditransformasikan dalam format lain, data menjadi hilang dan itu akan menyulitkan proses analisis data. Jadi, dalam hal ini diperlukan bagaimana cara untuk menjaga data tetap aman agar proses pemindahan berjalan dengan baik dan tetap terbaca walaupun dalam format yang berbeda.

Solusi yang Bisa Diterapkan

Tantangan data wrangling bukanlah hal yang tak bisa dipecahkan, tapi bisa diminimalkan dengan langkah-langkah yang tepat. Salah satunya adalah dengan memilih metode dan tools yang sesuai dengan kebutuhan. Di samping itu, perlunya membangun kesadaran bagi perusahaan untuk proses data lebih di era dengan perkembangan teknologi digital yang semakin pesat.

Di samping itu, bagi data scientist perusahaan, penting pula untuk menguasai beberapa bahasa pemrograman yang populer digunakan saat ini. Misalnya saja seperti Python, R, Julia, dan SQL, khususnya pada data-data yang spesifik. Jangan lupa untuk selalu melakukan evaluasi setelah melakukan proses data wrangling secara berkala. Hal ini penting untuk mengukur sejauh mana tingkat keberhasilannya dan apa saja yang perlu ditingkatkan.

Kesimpulan

Berdasarkan ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa tantangan data wrangling bagi pemula memang cukup kompleks. Namun, tentunya dapat diminimalkan. Selain menggunakan tools dan metode tertentu, Anda dapat mengikuti pembelajaran pengolahan data di Algoritma Data Science School. Di sini, Anda dapat mempelajari berbagai keperluan untuk proses data wrangling dan mendalami peluang karir dalam bidang teknologi yang diinginkan.

Referensi:

• elderresearch - What is Data Wrangling and Why Does it Take So Long? (diakses pada 26 Mei 2022)
• rstudioblog - Wrangling Unruly Data: The Bane of Every Data Science Team (diakses pada 26 Mei 2022)
• simplilearn - What Is Data Wrangling? Benefits, Tools, Examples and Skills (diakses pada 26 Mei 2022)