Pembersihan data, atau yang sering disebut juga data cleansing, merupakan proses vital dalam pengelolaan informasi. Ini melibatkan deteksi dan koreksi data yang korup atau tidak akurat dalam kumpulan data, tabel, atau database. Proses ini juga melibatkan identifikasi dan penanganan bagian data yang tidak lengkap, salah, tidak akurat, atau tidak relevan, yang kemudian diganti, dimodifikasi, atau dihapus.
Pembersihan data bisa dilakukan secara interaktif dengan menggunakan alat pengelolaan data, atau sebagai proses batch melalui skrip atau firewall kualitas data.
Setelah melalui proses pembersihan, data haruslah konsisten dengan data set serupa lainnya dalam sistem. Ketidaksesuaian yang terdeteksi atau dihilangkan mungkin awalnya disebabkan oleh kesalahan entri pengguna, korupsi dalam transmisi atau penyimpanan, atau oleh definisi kamus data yang berbeda dari entitas yang serupa dalam toko data yang berbeda.
Proses pembersihan data sebenarnya bisa melibatkan penghapusan kesalahan ketik atau validasi dan koreksi nilai terhadap daftar entitas yang diketahui. Validasi dapat bersifat ketat (seperti menolak alamat yang tidak memiliki kode pos yang valid), atau menggunakan pencocokan string yang kasar atau mendekati (seperti memperbaiki catatan yang sebagian cocok dengan catatan yang sudah ada).
Beberapa solusi pembersihan data akan membersihkan data dengan membandingkan dengan data set yang telah divalidasi. Praktik pembersihan data umum lainnya adalah peningkatan data, di mana data dibuat lebih lengkap dengan menambahkan informasi terkait. Misalnya, dengan menambahkan nomor telepon yang terkait dengan alamat tertentu. Pembersihan data juga dapat melibatkan harmonisasi (atau normalisasi) data, yang merupakan proses penggabungan data dari "berbagai format file, konvensi penamaan, dan kolom", dan mentransformasikannya menjadi satu set data yang kohesif; contoh sederhananya adalah perluasan singkatan ("jln, jend, dsb." menjadi "jalan, jenderal, dan seterusnya").
Motivasi
Data yang tidak akurat dan tidak konsisten dapat mengarah pada kesimpulan yang salah dan pengalihan investasi, baik dalam skala publik maupun privat. Misalnya, pemerintah mungkin ingin menganalisis data sensus penduduk untuk menentukan wilayah mana yang memerlukan lebih banyak pengeluaran dan investasi dalam infrastruktur dan layanan. Dalam hal ini, akan penting untuk memiliki akses ke data yang dapat diandalkan untuk menghindari keputusan fiskal yang keliru. Di dunia bisnis, data yang tidak akurat bisa mahal. Banyak perusahaan menggunakan database informasi pelanggan yang mencatat data seperti informasi kontak, alamat, dan preferensi. Misalnya, jika alamat tidak konsisten, perusahaan akan menderita biaya pengiriman ulang surat atau bahkan kehilangan pelanggan.
Panduan Esensial untuk Pembersihan Data yang Efektif
Dalam dunia modern yang didominasi oleh data, kualitas data yang tinggi menjadi kunci untuk mendukung keputusan yang tepat dan operasi yang efisien. Namun, untuk mencapai kualitas data yang tinggi, data harus memenuhi serangkaian kriteria kualitas yang ketat. Berikut adalah beberapa kriteria kualitas data yang penting:
-
Validitas: Validitas mengacu pada sejauh mana data sesuai dengan aturan bisnis atau batasan yang telah ditetapkan. Ini mencakup berbagai jenis kendala data, mulai dari tipe data, rentang nilai, keharusan kolom tidak boleh kosong, hingga batasan unik dan keanggotaan set.
-
Akurasi: Akurasi mengukur seberapa dekat data dengan nilai sejati atau standar. Meskipun mencapai akurasi yang tinggi bisa sulit, penggunaan sumber data eksternal seperti basis data eksternal dapat membantu memverifikasi akurasi data, terutama pada data kontak pelanggan.
-
Kelengkapan: Kelengkapan mengukur sejauh mana semua data yang diperlukan diketahui. Mengatasi ketidaklengkapan data bisa sulit, karena tidak mungkin untuk menyimpulkan fakta-fakta yang tidak pernah dicatat sebelumnya.
-
Konsistensi: Konsistensi mengacu pada sejauh mana data konsisten di seluruh sistem. Ketidaksesuaian data dapat terjadi ketika dua item data dalam satu set data saling bertentangan. Memperbaiki ketidaksesuaian data membutuhkan strategi yang cermat, seperti menentukan data mana yang paling baru atau sumber data yang paling dapat diandalkan.
-
Keseragaman: Keseragaman mengukur sejauh mana data menggunakan unit pengukuran yang sama di semua sistem. Ini penting terutama ketika data berasal dari berbagai lokasi atau sistem yang berbeda.
Proses pembersihan data melibatkan audit data, spesifikasi alur kerja, dan pelaksanaan alur kerja. Setelah proses pembersihan selesai, hasilnya harus diperiksa untuk memastikan kebenaran. Data yang tidak dapat diperbaiki selama proses pembersihan harus diperbaiki secara manual jika memungkinkan.
Untuk mencapai kualitas data yang tinggi, organisasi harus memprioritaskan budaya data yang berkualitas dan memastikan komitmen dari level eksekutif. Langkah-langkah seperti perbaikan lingkungan entri data, integrasi aplikasi, dan perubahan proses kerja juga harus dilakukan.
Dengan demikian, menjaga kualitas data adalah hal yang sangat penting untuk keberhasilan organisasi di era digital ini. Dengan menggunakan pendekatan yang sistematis dan berkelanjutan, organisasi dapat meningkatkan kualitas data mereka, yang pada gilirannya akan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan operasi yang lebih efisien.
Proses Mengoptimalkan Kualitas Data
Di dunia yang digerakkan oleh data saat ini, memastikan data berkualitas tinggi adalah hal yang sangat penting untuk membuat keputusan yang tepat dan mendorong operasi yang efisien. Namun, untuk mencapai hal ini, diperlukan ketaatan pada serangkaian kriteria kualitas yang ketat dan menerapkan proses pembersihan data yang kuat.
- Audit Data:
Audit data melibatkan penggunaan metode statistik dan basis data untuk mengidentifikasi anomali dan kontradiksi dalam data. Paket perangkat lunak komersial menawarkan alat untuk menentukan berbagai batasan dan menghasilkan kode untuk memeriksa data dari pelanggaran. Langkah ini sangat penting dalam menentukan anomali dan memahami karakteristiknya.
- Spesifikasi dan Eksekusi Alur Kerja:
Setelah mengaudit data, anomali terdeteksi dan dihapus melalui urutan operasi yang dikenal sebagai alur kerja. Menentukan alur kerja yang efektif membutuhkan pemahaman menyeluruh tentang penyebab anomali. Setelah ditentukan, alur kerja dijalankan secara efisien, bahkan pada kumpulan data yang besar, meskipun hal ini dapat menimbulkan tantangan komputasi.
- Pasca-pemrosesan dan Pengendalian:
Setelah eksekusi alur kerja pembersihan, hasilnya diperiksa untuk memastikan kebenarannya. Setiap data yang tidak dapat dikoreksi secara otomatis akan dikoreksi secara manual jika memungkinkan. Proses berulang ini memungkinkan penyempurnaan data lebih lanjut melalui alur kerja pembersihan otomatis tambahan.
- Menumbuhkan Budaya Kualitas Data:
Mencapai sumber data yang berkualitas baik membutuhkan perubahan budaya dalam organisasi. Hal ini bukan hanya tentang menerapkan pemeriksaan validasi; namun juga tentang menanamkan komitmen terhadap kualitas data di semua tingkatan. Hal ini dapat melibatkan rekayasa ulang proses, berinvestasi dalam lingkungan entri data dan integrasi aplikasi, serta mempromosikan kerja sama lintas departemen.
- Teknik Lainnya:
Teknik tambahan seperti penguraian untuk kesalahan sintaksis, transformasi data untuk memetakan data ke dalam format yang diinginkan, eliminasi duplikat, dan metode statistik untuk menganalisis variabilitas data digunakan untuk meningkatkan kualitas data.
- Arsitektur Sistem:
Arsitektur sistem yang dirancang dengan baik memberikan keseimbangan antara membersihkan data yang kotor dan menjaga integritas aslinya. Hal ini melibatkan penerapan arsitektur Extract, Transform, Load (ETL) yang dapat secara efektif membersihkan data sambil mencatat peristiwa berkualitas dan mengukur/mengontrol kualitas data di data warehouse.
Kesimpulannya, mengoptimalkan kualitas data adalah proses berkelanjutan yang membutuhkan kombinasi metodologi yang kuat, teknologi canggih, dan komitmen organisasi. Dengan memprioritaskan kualitas data, organisasi dapat membuka wawasan yang berharga, meningkatkan pengambilan keputusan, dan mendorong kesuksesan bisnis di era digital.
Meningkatkan Kualitas Data
Salah satu bagian dari sistem pembersihan data adalah serangkaian filter diagnostik yang dikenal sebagai layar kualitas. Setiap layar kualitas mengimplementasikan tes dalam aliran data yang, jika gagal, akan mencatat kesalahan dalam Skema Peristiwa Kesalahan. Layar kualitas dibagi menjadi tiga kategori:
-
Layar Kolom. Menguji kolom secara individual, misalnya untuk nilai-nilai tak terduga seperti nilai NULL; nilai non-numerik yang seharusnya numerik; nilai di luar jangkauan; dll.
-
Layar Struktur. Digunakan untuk menguji integritas hubungan antara kolom (biasanya kunci asing/kunci primer) dalam tabel yang sama atau berbeda. Mereka juga digunakan untuk menguji apakah sekelompok kolom valid sesuai dengan definisi struktural yang harus diikuti.
-
Layar Aturan Bisnis. Tes yang paling kompleks dari ketiganya. Mereka menguji apakah data, mungkin melintasi beberapa tabel, mengikuti aturan bisnis tertentu. Contoh dapat berupa, jika seorang pelanggan ditandai sebagai tipe pelanggan tertentu, aturan bisnis yang menentukan tipe pelanggan tersebut harus diikuti.
Ketika layar kualitas mencatat kesalahan, itu bisa menghentikan proses aliran data, mengirim data yang bermasalah ke tempat lain selain sistem target, atau menandai data tersebut. Pilihan terakhir dianggap sebagai solusi terbaik karena pilihan pertama membutuhkan seseorang untuk secara manual menangani masalah setiap kali terjadi dan pilihan kedua menyiratkan bahwa data hilang dari sistem target (integritas) dan sering tidak jelas apa yang harus terjadi pada data tersebut.
Disadur dari: en.wikipedia.org