Dapatkan Hasil Lebih Baik dengan Strategi Pembersihan Data yang Tepat [+5 Tools]

Ingin tahu bagaimana cara mendapatkan data yang andal dan konsisten untuk analitik data? Terapkan strategi pembersihan data ini sekarang!

Keputusan bisnis Anda bergantung pada wawasan analitik data. Demikian pula, wawasan yang diperoleh dari kumpulan data input bergantung pada kualitas data sumber. Sumber data berkualitas rendah, tidak akurat, sampah, dan tidak konsisten adalah tantangan berat bagi industri ilmu data dan analitik data.

Oleh karena itu, para ahli telah menemukan solusinya. Solusi ini adalah pembersihan data. Ini menyelamatkan Anda dari membuat keputusan berdasarkan data yang akan merugikan bisnis alih-alih memperbaikinya.

Baca terus untuk mengetahui strategi pembersihan data terbaik yang digunakan para ilmuwan dan analis data yang sukses. Juga, jelajahi alat yang dapat menawarkan data bersih untuk proyek sains data instan.

Apa itu Pembersihan Data?

Kualitas data memiliki lima dimensi. Mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan dalam data masukan Anda dengan mengikuti kebijakan kualitas data dikenal sebagai pembersihan data.

Parameter kualitas standar lima dimensi ini adalah:

#1. Kelengkapan

Parameter kontrol kualitas ini memastikan bahwa data input memiliki semua parameter, header, baris, kolom, tabel, dll. yang diperlukan, untuk proyek ilmu data.

#2. Ketepatan

Indikator kualitas data yang mengatakan data mendekati nilai sebenarnya dari data input. Data dapat menjadi nilai sebenarnya jika Anda mengikuti semua standar statistik untuk survei atau membuang untuk pengumpulan data.

#3. Keabsahan

Ilmu data parameter ini agar data sesuai dengan aturan bisnis yang telah Anda tetapkan.

#4. Keseragaman

Keseragaman menegaskan apakah data mengandung konten yang seragam atau tidak. Misalnya, data survei konsumsi energi di AS harus berisi semua unit sebagai sistem pengukuran imperial. Jika Anda menggunakan sistem metrik untuk konten tertentu dalam survei yang sama, maka datanya tidak seragam.

#5. Konsistensi

Konsistensi memastikan bahwa nilai data konsisten antara tabel, model data, dan kumpulan data. Anda juga perlu memantau parameter ini dengan cermat saat memindahkan data lintas sistem.

Singkatnya, terapkan proses kontrol kualitas di atas ke kumpulan data mentah dan bersihkan data sebelum memasukkannya ke alat intelijen bisnis.

Pentingnya Pembersihan Data

Sama seperti itu, Anda tidak dapat menjalankan bisnis digital Anda dengan paket bandwidth internet yang buruk; Anda tidak dapat membuat keputusan besar ketika kualitas data tidak dapat diterima. Jika Anda mencoba menggunakan sampah dan data yang salah untuk membuat keputusan bisnis, Anda akan melihat hilangnya pendapatan atau laba atas investasi (ROI) yang buruk.

Menurut laporan Gartner tentang kualitas data yang buruk dan konsekuensinya, think tank menemukan bahwa kerugian rata-rata yang dihadapi bisnis adalah $12,9 juta. Ini hanya untuk membuat keputusan dengan mengandalkan data yang salah, dipalsukan, dan sampah.

  Cara Melihat Foto iCloud Online

Laporan yang sama menunjukkan bahwa menggunakan data yang buruk di seluruh AS membuat negara tersebut mengalami kerugian tahunan sebesar $3 triliun.

Wawasan terakhir pasti akan menjadi sampah jika Anda memberi makan sistem BI dengan data sampah.

Oleh karena itu, Anda harus membersihkan data mentah untuk menghindari kerugian moneter dan membuat keputusan bisnis yang efektif dari proyek analitik data.

Manfaat Pembersihan Data

#1. Hindari Kerugian Moneter

Dengan membersihkan data masukan, Anda dapat menyelamatkan perusahaan Anda dari kerugian moneter yang dapat timbul sebagai hukuman atas ketidakpatuhan atau kehilangan pelanggan.

#2. Buat Keputusan Hebat

Data berkualitas tinggi dan dapat ditindaklanjuti memberikan wawasan yang luar biasa. Wawasan seperti itu membantu Anda membuat keputusan bisnis yang luar biasa tentang pemasaran produk, penjualan, manajemen inventaris, penetapan harga, dll.

#3. Dapatkan Keunggulan Atas Pesaing

Jika Anda memilih pembersihan data lebih awal dari pesaing Anda, Anda akan menikmati manfaat menjadi penggerak cepat di industri Anda.

#4. Jadikan Proyek Efisien

Proses pembersihan data yang disederhanakan meningkatkan tingkat kepercayaan anggota tim. Karena mereka tahu bahwa datanya dapat diandalkan, mereka dapat lebih fokus pada analitik data.

#5. Hemat Sumber Daya

Membersihkan dan memangkas data mengurangi ukuran keseluruhan database. Karenanya, Anda mengosongkan ruang penyimpanan database dengan menghilangkan data sampah.

Strategi untuk Membersihkan Data

Standarisasi Data Visual

Dataset akan berisi berbagai jenis karakter seperti teks, angka, simbol, dll. Anda perlu menerapkan format kapitalisasi teks yang seragam untuk semua teks. Pastikan simbol dalam pengkodean yang benar, seperti Unicode, ASCII, dll.

Misalnya, istilah Bill yang dikapitalisasi berarti nama seseorang. Sebaliknya, tagihan atau tagihan berarti tanda terima dari suatu transaksi; karenanya, pemformatan kapitalisasi yang tepat sangat penting.

Hapus Data yang Direplikasi

Data duplikat membingungkan sistem BI. Akibatnya, polanya akan menjadi miring. Karenanya, Anda perlu membuang entri duplikat dari database input.

Duplikat biasanya berasal dari proses entri data manusia. Jika Anda dapat mengotomatiskan proses entri data mentah, Anda dapat menghapus replikasi data dari akarnya.

Perbaiki Outlier yang Tidak Diinginkan

Outlier adalah titik data yang tidak biasa yang tidak berada dalam pola data, seperti yang ditunjukkan pada grafik di atas. Outlier asli baik-baik saja karena membantu ilmuwan data menemukan kekurangan survei. Namun, jika outlier berasal dari kesalahan manusia, maka itu menjadi masalah.

Anda harus meletakkan kumpulan data dalam bagan atau grafik untuk mencari outlier. Jika Anda menemukannya, selidiki sumbernya. Jika sumbernya adalah kesalahan manusia, hapus data outlier.

Fokus pada Data Struktural

Sebagian besar menemukan dan memperbaiki kesalahan dalam kumpulan data.

Misalnya, kumpulan data berisi satu kolom USD dan banyak kolom mata uang lainnya. Jika data Anda untuk pemirsa AS, konversikan mata uang lain ke USD yang setara. Kemudian, ganti semua mata uang lainnya dalam USD.

Pindai Data Anda

Database besar yang diunduh dari gudang data dapat berisi ribuan tabel. Anda mungkin tidak memerlukan semua tabel untuk proyek ilmu data Anda.

Karenanya, setelah mendapatkan database, Anda harus menulis skrip untuk menentukan tabel data yang Anda butuhkan. Setelah mengetahui hal ini, Anda dapat menghapus tabel yang tidak relevan dan meminimalkan ukuran kumpulan data.

Ini pada akhirnya akan menghasilkan penemuan pola data yang lebih cepat.

  35+ Pintasan Keyboard Pengeditan Teks Mac untuk Mempercepat Mengetik

Bersihkan Data di Cloud

Jika database Anda menggunakan pendekatan schema-on-write, Anda perlu mengonversinya menjadi schema-on-read. Ini akan memungkinkan pembersihan data secara langsung di penyimpanan cloud dan ekstraksi data yang diformat, diatur, dan siap untuk dianalisis.

Terjemahkan Bahasa Asing

Jika Anda menjalankan survei di seluruh dunia, Anda dapat mengharapkan bahasa asing dalam data mentah. Anda harus menerjemahkan baris dan kolom yang berisi bahasa asing ke bahasa Inggris atau bahasa lain yang Anda sukai. Anda dapat menggunakan alat terjemahan berbantuan komputer (CAT) untuk tujuan ini.

Pembersihan Data Langkah-demi-Langkah

#1. Temukan Bidang Data Penting

Gudang data berisi terabyte database. Setiap database dapat berisi beberapa hingga ribuan kolom data. Sekarang, Anda perlu melihat tujuan proyek dan mengekstrak data dari database tersebut.

Jika proyek Anda mempelajari tren belanja eCommerce penduduk AS, mengumpulkan data di toko ritel offline di buku kerja yang sama tidak akan ada gunanya.

#2. Atur Data

Setelah Anda menemukan bidang data penting, tajuk kolom, tabel, dll., dari database, susun dengan cara yang teratur.

#3. Hapus Duplikat

Data mentah yang dikumpulkan dari gudang data akan selalu berisi entri duplikat. Anda perlu mencari dan menghapus replika tersebut.

#4. Hilangkan Nilai dan Spasi Kosong

Beberapa tajuk kolom dan bidang data terkaitnya mungkin tidak berisi nilai. Anda perlu menghilangkan tajuk/bidang kolom tersebut atau mengganti nilai kosong dengan nilai alfanumerik yang tepat.

#5. Lakukan Pemformatan Halus

Kumpulan data mungkin berisi spasi, simbol, karakter, dll yang tidak perlu. Anda perlu memformat ini menggunakan rumus sehingga keseluruhan kumpulan data terlihat seragam dalam ukuran dan rentang sel.

#6. Standarisasi Proses

Anda perlu membuat SOP yang dapat diikuti oleh anggota tim data science dan menjalankan tugasnya selama proses pembersihan data. Itu harus mencakup yang berikut:

  • Frekuensi pengumpulan data mentah
  • Pengawas penyimpanan dan pemeliharaan data mentah
  • Frekuensi pembersihan
  • Bersihkan pengawas penyimpanan dan pemeliharaan data

Berikut adalah beberapa alat pembersihan data populer yang dapat membantu Anda dalam proyek ilmu data:

WinPure

Jika Anda mencari aplikasi yang memungkinkan Anda membersihkan dan menggosok data secara akurat dan cepat, WinPure adalah solusi yang andal. Alat terdepan di industri ini menawarkan fasilitas pembersihan data tingkat perusahaan dengan kecepatan dan presisi yang tak tertandingi.

Karena dirancang untuk melayani pengguna individu dan bisnis, siapa pun dapat menggunakannya tanpa kesulitan. Perangkat lunak ini menggunakan fitur Profil Data Lanjutan untuk menganalisis jenis, format, integritas, dan nilai data untuk pemeriksaan kualitas. Mesin pencocokan datanya yang kuat dan cerdas memilih kecocokan sempurna dengan kecocokan palsu minimum.

Terlepas dari fitur-fitur di atas, WinPure juga menawarkan visual yang memukau untuk semua data, pertandingan grup, dan non-pertandingan.

Ini juga berfungsi sebagai alat penggabungan yang menggabungkan rekaman duplikat untuk menghasilkan rekaman master yang dapat menyimpan semua nilai saat ini. Selain itu, Anda dapat menggunakan alat ini untuk menentukan aturan pemilihan rekaman master dan menghapus semua rekaman secara instan.

OpenRefine

OpenRefine adalah alat sumber terbuka dan gratis yang membantu Anda mengubah data berantakan Anda menjadi format bersih yang dapat digunakan untuk layanan web. Ini menggunakan faset untuk membersihkan kumpulan data besar dan beroperasi pada tampilan kumpulan data yang difilter.

Dengan bantuan heuristik yang kuat, alat ini dapat menggabungkan nilai yang serupa untuk menghilangkan semua ketidakkonsistenan. Ini menawarkan layanan rekonsiliasi sehingga pengguna dapat mencocokkan kumpulan data mereka dengan database eksternal. Selain itu, menggunakan alat ini berarti Anda dapat kembali ke versi kumpulan data yang lebih lama jika diperlukan.

  Cara mengatur default program di Gnome Shell

Selain itu, pengguna dapat memutar ulang riwayat operasi pada versi yang diperbarui. Jika Anda khawatir tentang keamanan data, OpenRefine adalah pilihan yang tepat untuk Anda. Itu membersihkan data Anda di mesin Anda, jadi tidak ada migrasi data ke cloud untuk tujuan ini.

Awan Desainer Trifacta

Meskipun pembersihan data bisa rumit, Trifacta Designer Cloud memudahkan Anda. Ini menggunakan pendekatan persiapan data baru untuk scrubbing data sehingga organisasi bisa mendapatkan nilai maksimal darinya.

Antarmukanya yang ramah pengguna memungkinkan pengguna non-teknis untuk membersihkan dan menggosok data untuk analisis yang canggih. Sekarang, bisnis dapat melakukan lebih banyak hal dengan data mereka dengan memanfaatkan saran cerdas bertenaga ML dari Trifacta Designer Cloud.

Terlebih lagi, mereka perlu menginvestasikan lebih sedikit waktu dalam proses ini sementara harus berurusan dengan lebih sedikit kesalahan. Ini mengharuskan Anda untuk menggunakan sumber daya yang dikurangi untuk mendapatkan lebih banyak dari analisis.

Cloudingo

Apakah Anda pengguna Salesforce yang mengkhawatirkan kualitas data yang dikumpulkan? Gunakan Cloudingo untuk membersihkan data pelanggan dan hanya memiliki data yang diperlukan. Aplikasi ini memudahkan pengelolaan data pelanggan dengan fitur-fitur seperti deduplikasi, impor, dan migrasi.

Di sini, Anda dapat mengontrol penggabungan rekaman dengan filter dan aturan yang dapat disesuaikan serta membakukan data. Hapus data yang tidak berguna dan tidak aktif, perbarui poin data yang hilang, dan pastikan keakuratan alamat surat AS.

Selain itu, bisnis dapat menjadwalkan Cloudingo untuk menghapus duplikat data secara otomatis sehingga Anda selalu dapat mengakses data bersih. Menjaga agar data tetap sinkron dengan Salesforce adalah fitur penting lainnya dari alat ini. Dengannya, Anda bahkan dapat membandingkan data Salesforce dengan informasi yang disimpan dalam spreadsheet.

ZoomInfo

ZoomInfo adalah penyedia solusi pembersihan data yang berkontribusi pada produktivitas dan efektivitas tim Anda. Bisnis dapat mengalami lebih banyak profitabilitas karena perangkat lunak ini mengirimkan data bebas duplikasi ke CRM dan MAT perusahaan.

Ini memperumit manajemen kualitas data dengan menghapus semua data duplikat yang mahal. Pengguna juga dapat mengamankan perimeter CRM dan MAT mereka menggunakan ZoomInfo. Itu dapat membersihkan data dalam beberapa menit dengan deduplikasi otomatis, pencocokan, dan normalisasi.

Pengguna aplikasi ini dapat menikmati fleksibilitas dan kontrol atas kriteria pencocokan dan hasil gabungan. Ini membantu Anda membangun sistem penyimpanan data yang hemat biaya dengan menstandarkan semua jenis data.

Kata Akhir

Anda harus memperhatikan kualitas input data dalam proyek ilmu data Anda. Ini adalah umpan dasar untuk proyek-proyek besar seperti pembelajaran mesin (ML), jaringan saraf untuk otomatisasi berbasis AI, dll. Jika umpannya salah, pikirkan tentang apa yang akan menjadi hasil dari proyek semacam itu.

Oleh karena itu, organisasi Anda perlu mengadopsi strategi pembersihan data yang terbukti dan menerapkannya sebagai prosedur operasi standar (SOP). Konsekuensinya, kualitas input data juga akan meningkat.

Jika Anda cukup sibuk dengan proyek, pemasaran, dan penjualan, lebih baik serahkan bagian pembersihan data kepada ahlinya. Pakar bisa salah satu dari alat pembersihan data di atas.

Anda mungkin juga tertarik dengan diagram cetak biru layanan untuk menerapkan strategi pembersihan data dengan mudah.