Data Wrangling Buat Data Lebih Akurat, Ikuti Stepnya!- Algoritma

Proses data wrangling dalam data science

03 Februari 2022

Beberapa tahun belakangan ini, banyak perusahaan mulai membutuhkan seseorang yang bisa mengolah data dengan baik. Maka dari itu, muncullah profesi data analyst dan data scientist. Kedua profesi tersebut bertanggung jawab dalam mengolah dan menganalisis sejumlah data yang dibutuhkan perusahaan.

Berurusan dengan data bukanlah hal yang mudah untuk dilakukan, terutama ketika data hadir dalam jumlah besar. Hal ini membuat terciptanya beragam proses pengolahan data agar bisa lebih akurat dan efisien. Salah satunya adalah data wrangling. Apa itu data wrangling dan kenapa sangat penting untuk dilakukan? Simak penjelasannya berikut ini.

Apa itu data wrangling?

Data wrangling adalah kegiatan yang meliputi proses mengumpulkan, memilih, dan mengubah data ke dalam format yang lebih rapi agar lebih mudah dibaca. Tak heran jika dikenal juga sebagai proses pembersihan data.

Melakukannya akan membuat bisnis bisa menangani lebih banyak data yang kompleks dalam waktu lebih singkat, sehingga memberikan hasil pengolahan data yang lebih akurat. Pada akhirnya, keputusan yang diambil berdasarkan data itu pun lebih tepat. Metode data wrangling bervariasi, tergantung dari data dan tujuan proyek yang ingin dicapai.

Pentingnya data wrangling dalam data science

Setiap analisis yang dilakukan oleh perusahaan terbatas pada data yang melengkapi informasinya. Jika data tidak lengkap, tidak bisa diandalkan, atau salah, maka besar kemungkinan hasil analisis pun akan salah.

Di sinilah peran data wrangling sangat dibutuhkan. Data wrangling menghilangkan risiko itu dengan memastikan data dalam kondisi baik dan bisa dipercaya sebelum dianalisis dan dimanfaatkan. Kegiatan ini juga mengumpulkan data dari berbagai sumber ke dalam satu lokasi agar data tersebut bisa dipakai. Selain itu, data wrangling juga penting untuk dilakukan agar data mentah sudah tersusun dengan baik sehingga kesalahan dalam pengolahan data pun dapat diminimalisir.

Step melakukan data wrangling

Ketika Anda ingin melakukan data wrangling sebelum mengolah kumpulan data perusahaan Anda, ada enam step data wrangling yang perlu Anda lakukan, yakni discovery, structuring, cleaning, enriching, validating, dan publishing. Berikut penjelasannya.

1. Discovery

Discovery, atau dalam bahasa Indonesia adalah penemuan, merujuk pada proses pengenalan data agar Anda tahu bagaimana akan menggunakan data tersebut. Proses ini ibarat melihat isi kulkas sebelum Anda mulai memasak. Tentunya, sebelum memasak, Anda perlu tahu dulu ada bahan apa saja di kulkas. Begitu juga dengan mengolah data.

Dalam proses ini, Anda bisa mengidentifikasi tren atau pola di dalam data bersamaan dengan menemukan berbagai masalah, seperti data hilang atau tidak lengkap. Step data wrangling ini merupakan langkah yang penting karena step ini akan menentukan setiap aktivitas di langkah-langkah berikutnya.

2. Structuring

Data mentah adalah data yang tidak bisa dipakai jika masih dalam keadaan “mentah” karena biasanya data tersebut belum lengkap atau terjadi kesalahan format. Dalam proses structuring, data mentah diubah ke dalam bentuk data yang bisa dimanfaatkan.

3. Cleaning

Data cleaning atau pembersihan data merupakan sebuah proses menghilangkan data yang salah agar tidak memengaruhi analisis. Pembersihan data bisa dilakukan dengan berbagai cara, yakni menghapus sel atau baris, menghapus outliers, dan menstandarisasi input.

4. Enriching

Setelah Anda mengerti data apa saja yang dimiliki dan sudah mengubah data tersebut ke dalam format yang bisa digunakan, Anda perlu memutuskan apakah Anda sudah memiliki seluruh data yang diperlukan untuk menganalisis suatu proyek. Jika belum, maka Anda perlu memperkaya data dengan memasukkan tambahan data dari sumber yang berbeda. Jika proses ini Anda perlukan, Anda perlu mengulangi tiga step data wrangling sebelumnya.

5. Validating

Langkah selanjutnya adalah melakukan validasi data atau data validating. Hal ini merujuk pada proses verifikasi di mana data Anda sudah konsisten dan berkualitas tinggi. Dalam proses ini, Anda mungkin akan bertemu dengan beberapa masalah yang perlu Anda selesaikan. Jika tidak ada masalah, maka Anda bisa menyimpulkan bahwa data siap untuk dianalisis. Proses validasi umumnya dilakukan melalui pemrograman yang berarti proses ini dilakukan secara otomatis.

6. Publishing

Step data wrangling yang terakhir adalah publishing atau publikasi. Ketika data sudah divalidasi, maka Anda bisa mempublikasikannya. Kegiatan ini berarti membuat pihak lain dalam perusahaan Anda bisa melihat dan menganalisis data tersebut. Format yang Anda gunakan untuk mempublikasi data bisa berbeda-beda, tergantung dari data dan tujuan perusahaan.

Kesimpulan

Kegiatan data wrangling merupakan proses yang perlu dilakukan oleh setiap data scientist. Sebagai pengolah data, Anda perlu belajar mengolah data dengan lebih teliti karena hasil analisis sebuah proyek bergantung pada data yang disediakan. Untuk mempelajari ilmu data secara lebih mendalam, Anda bisa mempelajarinya di Algoritma Data Science School. Pusat pendidikan data science ini akan membantu Anda menjadi data scientist dengan peluang karier yang menjanjikan.

Referensi:

simplilearn – What Is DW? Benefits, Tools, Examples and Skills
elderresearch – What is DW and Why Does it Take So Long?
online.hbs.edu – What is DW and Why Does it Take So Long?

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Apa Itu Data Analysis Expressions?

Cara Menjadi Data Scientist Handal

Mengenal Apa Itu Distributed Processing