Data scrubbing adalah prosedur pembersihan yang bertujuan untuk mendeteksi kesalahan dan anomali untuk meningkatkan kualitas data. Prosedur ini terkadang juga disebut dengan istilah data cleansing. Apakah kedua istilah tersebut sama? Untuk mengetahui jawabannya, mari simak penjelasan berikut!

Apa Itu Data Scrubbing?

Istilah data scrubbing merujuk pada proses pengumpulan informasi yang terjamin akurat, dengan cara memodifikasi atau menghapus data yang salah, tidak lengkap, tidak akurat, atau berulang dalam database. Fokus utama prosedur ini bertujuan untuk meningkatkan konsistensi, akurasi, serta keunggulan data. 

Data scrubbing biasa dilakukan secara sistematis untuk mengoreksi data. Secara administratif, pemanfaatan prosedur ini dapat menghemat beberapa faktor seperti biaya, waktu, dan tenaga, karena pada prosesnya dilakukan baik secara otomatis maupun manual demi hasil yang optimal. Pada masa lalu, prosedur ini masih dilakukan secara manual. Hal ini tentu sangat menyita waktu dan tenaga yang dibutuhkan. Apalagi, proses penyelesaiannya masih rentan terhadap kesalahan minor. 

Di samping itu, dengan kumpulan data yang bersifat akurat setelah melalui proses data scrubbing, perusahaan atau pelaku bisnis dapat fokus melakukan analisis atau menentukan strategi hanya berdasarkan data tersebut. Dengan begitu, hasil yang didapat juga bisa lebih tepat sasaran. Bayangkan jika analisis dilakukan sebelum data scrubbing ketika masih ada data yang salah atau kurang lengkap dalam database, tentu berpotensi boros biaya karena bisa saja menghasilkan strategi yang kurang efektif.

Faktor-faktor inilah yang kemudian memicu terciptanya tools data scrubbing yang lebih efektif dan terintegrasi sistematis. Saat ini, sudah banyak pilihan alat yang berkualitas, seperti Cloudingo, OpenRefine, Winpure, Data Ladder, TIBCO Clarity, dan Trifacta Wrangler. Alat-alat tersebut sudah cukup mumpuni untuk proses pembersihan, bahkan ada beberapa yang tak berbayar alias gratis. 

Pada umumnya, alat yang tersedia saat ini sudah mencakup solusi ideal untuk memperbaiki jenis kesalahan tertentu, seperti menemukan deduplikasi, mengganti kode ZIP yang hilang, migrasi data, mengoreksi, dan menstandarisasi informasi. Semua database seperti spreadsheet, CRM, Access, Dbase, SQL Server, dan lain-lain telah terakomodasi oleh alat-alat hingga pembersihan tingkat lanjut.

Apakah Data Cleansing dan Data Scrubbing Sama?

Ada beberapa sumber yang menggunakan kedua istilah ini sebagai konteks yang sama. Namun, sesungguhnya data cleansing berbeda dari data scrubbing. Data cleansing, atau juga disebut data cleaning, adalah proses pembersihan yang ‘umum’. Prosedur ini berfokus pada penghapusan data yang usang, rusak, berlebihan, tidak diformat dengan baik, atau tidak konsisten. Sedangkan, data scrubbing adalah proses pembersihan yang lebih mendalam. 

Ibaratnya ketika Anda ingin bersih-bersih rumah, Anda akan menyapu, mengepel, mencuci piring, mengelap meja, dan sebagainya. Perintah inilah yang disebut dengan data cleansing. Kemudian ketika Anda memutuskan untuk mengepel lantai, Anda akan mengambil alat pel, seember air bersih, dan karbol pembersih lantai, lalu mulai menggosok lantai rumah Anda sampai benar-benar bersih. Perintah seperti ini disebut sebagai scrubbing data. Kata ‘scrub’ memiliki konotasi sebagai aktivitas pembersihan yang lebih intens.

Kenapa Data Scrubbing Perlu Dilakukan?

Data yang berkualitas tentunya adalah data yang akurat. Data tidak akan begitu berguna jika ia tidak valid atau bahkan salah, sehingga keabsahan data harus dijadikan prioritas oleh semua orang. Beberapa sektor esensial yang basisnya berupa data seperti bank, perusahaan asuransi, informasi komunikasi, teknologi, serta ritel adalah pihak yang paling krusial dalam perawatan kualitas datanya. Sektor-sektor ini sangat rawan masalah apabila terjadi kesalahan data sedikit saja. Hampir separuh dari total jam kerja digunakan untuk data input dan processing. 

Singkatnya, ada tiga manfaat utama penggunaan data scrubbing; pertama, ruang penyimpanan menjadi lebih longgar. Prosedur ini membantu untuk menghapus data duplikat, data yang rusak, salah, dan tidak valid, sehingga sistem mampu mengosongkan banyak ruang untuk penyimpanan data-data lain.

Kedua, kategori data menjadi lebih akurat. Proses scrubbing tidak hanya mengeksekusi entri yang tidak perlu, tetapi juga mampu memilah data mana yang paling akurat. Informasi yang didapatkan menjadi lebih relevan dengan pencarian, sehingga waktu yang dibutuhkan menjadi jauh lebih singkat.

Ketiga, biaya pemasaran rendah. Dengan menggunakan metode mengekstrak dokumen duplikat dari sumber berbasis data, biaya pengeluaran untuk pengiriman iklan menjadi berkurang. Selain tiga manfaat ini, masih ada pula keuntungan lain yang bisa didapatkan, misalnya seperti mengurangi kesalahan input data akibat human error, menghindari database-merging, dan lain-lain.

Seperti ilustrasi di atas, menggosok lantai hingga bersih mengkilap tentu akan membuat Anda tinggal lebih nyaman di rumah. Prioritas data yang berkualitas akan lebih kompleks dengan praktik scrubbing yang rutin. Perawatan kualitas data pun perlu dilakukan secara menyeluruh karena pada saat ini, kekuatan data berperan sebagai pilar yang menyangga perusahaan agar tetap kokoh.

Kesimpulan

Berdasarkan uraian singkat di atas, dapat disimpulkan bahwa data scrubbing berbeda dari data cleansing. Scrubbing adalah prosedur pembersihan yang lebih dalam dan menyeluruh, berbeda dengan data cleansing atau data cleaning yang ibaratnya hanya membersihkan pori-pori spreadsheet. Praktik pengoperasian scrubbing mampu menciptakan efisiensi waktu, tenaga, dan biaya, serta menghasilkan data yang lebih relevan dengan tingkat akurasi tinggi.

Di era saat ini, pemanfaatan data scrubbing tidak lagi untuk sektor esensial saja, tetapi juga untuk seluruh organisasi dan bisnis karena kualitas data adalah prioritas utama. Tertarik untuk mendalami lebih jauh tentang hal ini? Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Algoritma Data Science School menyediakan berbagai kelas data science yang mengakomodasi berbagai kebutuhan maupun level expertise Anda.