Apa Itu Data Cleaning? Manfaat, Langkah, Contoh dan Perbedaan dengan Data Cleansing

Data merupakan aset berharga dalam dunia bisnis dan analisis. Namun, data yang tidak bersih atau tercemar dapat mengarah pada kesalahan dan ketidakakuratan dalam pengambilan keputusan. Artikel ini akan membahas apa itu data cleaning, mengapa data cleaning penting, langkah-langkah dalam data cleaning, memberikan contoh data cleaning, dan mengklarifikasi perbedaan antara data cleaning dan data cleansing.

Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.

Apa itu Data Cleaning?

Data cleaning adalah proses identifikasi dan koreksi kesalahan, ketidakakuratan, dan anomali dalam dataset. Tujuannya adalah memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis atau pemrosesan benar, akurat, dan dapat diandalkan. Proses ini melibatkan pencarian, identifikasi, dan perbaikan data yang rusak atau tidak lengkap.

Mau lancar Bahasa Inggris? Baca panduan lengkap bahasa Inggris, TOEFL, IETLS & Beasiswa ini.

Kenapa Data Cleaning Harus Dilakukan?

Data cleaning sangat penting karena:

1. Akurasi Analisis: Data yang bersih memastikan hasil analisis yang akurat. Data yang kotor atau cacat dapat menghasilkan keputusan yang salah.
2. Kepercayaan dalam Pengambilan Keputusan: Keputusan bisnis yang tepat bergantung pada data yang dapat dipercaya. Data cleaning membantu membangun kepercayaan dalam pengambilan keputusan.
3. Efisiensi Operasional: Data yang bersih mengurangi waktu yang terbuang dalam perbaikan data saat analisis berlangsung.
4. Penghematan Biaya: Data yang bersih mengurangi risiko kesalahan, yang dapat menghemat biaya yang mungkin timbul akibat keputusan yang salah.

Mau jago Microsoft Excel? Simak panduan lengkap Excel di sini.

Langkah-langkah Data Cleaning

Langkah-langkah data cleaning melibatkan:

1. Pengumpulan Data: Data harus dikumpulkan dari berbagai sumber dan sumber yang berbeda.
2. Pemeriksaan Data: Data dianalisis untuk mengidentifikasi kesalahan, anomali, dan ketidakakuratan.
3. Pembersihan Data: Data yang tidak akurat atau rusak diperbaiki atau dihapus, termasuk mengisi data yang hilang.
4. Normalisasi Data: Data diperlakukan agar sesuai dengan format yang konsisten.
5. Verifikasi Data: Data yang telah dibersihkan diverifikasi untuk memastikan ketepatan dan konsistensinya.

Contoh Data Cleaning

Misalkan Kita memiliki dataset penjualan dengan kolom harga produk, dan Kita menemukan bahwa beberapa entri memiliki harga negatif. Dalam proses data cleaning, Kita akan mengidentifikasi entri tersebut dan memutuskan apakah akan menghapusnya atau mengubah harga-harga negatif menjadi nilai yang benar, misalnya dengan mengabaikan nilai negatif tersebut.

Mau jadi Product Manager? Baca panduan lengkap Product Manager berikut.

Apakah Data Cleaning Sama dengan Data Cleansing?

Data cleaning dan data cleansing sering kali digunakan secara bergantian, tetapi ada perbedaan yang penting. Data cleaning adalah proses identifikasi dan perbaikan kesalahan, ketidakakuratan, dan anomali dalam data. Data cleansing lebih luas dan mencakup tindakan yang bertujuan untuk membersihkan data, termasuk deduplikasi, normalisasi, validasi data, dan banyak lagi. Data cleansing adalah langkah yang lebih komprehensif yang termasuk data cleaning sebagai bagian darinya.

Kesimpulan

Data cleaning adalah langkah penting dalam pengelolaan data yang berkualitas tinggi. Dengan melakukan data cleaning, kita dapat memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis dan pengambilan keputusan adalah akurat dan dapat diandalkan. Ini merupakan bagian integral dari pemrosesan data dan berkontribusi pada efisiensi dan akurasi dalam berbagai bidang termasuk bisnis, penelitian, dan analisis. Data cleaning berfungsi sebagai dasar untuk data yang bersih dan berkualitas.

Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill