Data akan mempunyai nilai apabila Anda dapat mengatur dan menganalisisnya dengan baik. Pengelolaan data yang buruk hanya akan menghabiskan waktu, uang, dan energi. Di sinilah data profiling memainkan perannya. Data profiling merupakan “senjata ampuh” untuk mengeliminasi data yang buruk. Dalam artikel ini, Anda bisa mendapatkan informasi tentang jenis, teknik, dan penggunaannya dalam pengolahan data.

Apa itu data profiling?

Data profiling adalah tindakan pemantauan dan pembersihan data yang dapat digunakan perusahaan untuk membuat keputusan data yang lebih baik. Data profiling merupakan bagian penting dari beberapa hal berikut ini: 

• Data warehouse dan business intelligence – Data profiling dapat mengungkap masalah kualitas data dalam sumber data dan apa yang perlu diperbaiki dalam proses ETL (Extract, Transform, and Load). ETL adalah proses pembersihan dan pemindahan data berkualitas dari satu sistem ke sistem lainnya.
• Konversi dan migrasi data – Data profiling mengidentifikasi masalah kualitas data yang dapat ditangani dalam skrip dan alat integrasi data yang menyalin data dari sumber ke target. 
• Kualitas sistem sumber data – Data profiling bisa menyoroti data yang mengalami masalah kualitas serius serta melacak sumber masalahnya. Misalnya seperti input pengguna, kesalahan dalam antarmuka, atau kerusakan data. 

Jenis-jenis data profiling

Dalam praktiknya, setidaknya ada tiga jenis yang umumnya paling sering diterapkan. Berikut ini ulasannya: 

1. Structure discovery (penemuan struktur)

Jenis ini melakukan validasi bahwa data sudah konsisten dan diformat dengan benar. Manfaat utama dari structure discovery adalah membantu memahami seberapa baik kualitas struktur data. 

2. Content discovery (penemuan konten)

Manfaat utamanya adalah melihat ke dalam catatan data individu untuk menemukan kesalahan. Jenis ini mengidentifikasi baris spesifik mana dalam tabel yang terdapat masalah, dan masalah sistemik mana yang terjadi dalam data. 

3. Relationship discovery (penemuan hubungan)

Jenis ini berfungsi menemukan bagaimana bagian-bagian data saling terkait. Misalnya, hubungan kunci antara tabel database atau referensi antarsel dalam spreadsheet. Memahami hubungan antardata sangat penting untuk penggunaan ulang data karena sumber data terkait harus disatukan atau diimpor dengan cara yang benar.

 Teknik pembuatan data profiling

Ada empat teknik pembuatan data profiling yang umum digunakan untuk membantu mencapai kualitas data yang lebih baik, yaitu:

1. Column profiling (pembuatan profil kolom)

Teknik ini memindai tabel dan menghitung berapa kali nilai muncul dalam setiap kolom. Metode ini berguna untuk menemukan distribusi frekuensi dan pola dalam kolom data.

2. Cross-column profiling (pembuatan profil lintas kolom)

Terdiri dari dua proses, yaitu analisis kunci dan analisis ketergantungan. Analisis kunci memeriksa kumpulan nilai atribut dengan mencari kemungkinan kunci utama, sedangkan analisis ketergantungan adalah proses yang lebih kompleks untuk menentukan apakah ada hubungan dalam kumpulan data. Kedua teknik ini membantu menganalisis ketergantungan antara atribut data dalam tabel yang sama. 

3. Cross-table profiling (pembuatan profil tabel silang)

Teknik ini menggunakan analisis kunci asing untuk memeriksa hubungan set kolom dalam tabel yang berbeda. Ini membantu mengurangi redundansi dan mengidentifikasi kumpulan nilai data yang dapat dipetakan bersama. 

4. Data rule validation (validasi aturan data)

Teknik ini menggunakan data profiling secara proaktif untuk memverifikasi bahwa kumpulan data telah sesuai dengan aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Proses ini membantu meningkatkan kualitas data melalui cara validasi batch atau layanan validasi berkelanjutan.

Contoh pengaplikasian data profiling dalam pengolahan data

Data profiling dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah, bahkan dalam kumpulan data besar, dengan terlebih dahulu memeriksa metadata. Misalnya, dengan menggunakan metadata SAS dan alat data profiling dengan Hadoop, Anda dapat memecahkan masalah dan memperbaiki masalah dalam data untuk menemukan jenis data yang bisa memberikan kontribusi terbaik untuk ide bisnis baru. 

Pada SAS Data Loader for Hadoop, Anda dapat membuat profil kumpulan data Hadoop menggunakan antarmuka visual dan menyimpan hasilnya dalam laporan. Data profiling mampu menyediakan metrik kualitas data, pengukuran deskriptif, pengukuran metadata, dan bagan lainnya untuk membantu Anda memahami data dan meningkatkan kualitas data. 

Kesimpulan

Data profiling membantu Anda menemukan, memahami, dan mengatur data sehingga sudah seharusnya menjadi bagian penting dari cara perusahaan menangani dan mengolah data. Data profiling merupakan langkah pertama yang penting dilakukan jika perusahaan ingin membuat keputusan lebih baik dengan data yang lebih bisa dipercaya.

Ingin belajar mengenai data profiling atau hal-hal terkait data science lainnya? Anda bisa bergabung dengan kelas Algoritma Data Science School sekarang juga!