Persiapan data menyumbang sejumlah besar waktu dan usaha di perusahaan. Menurut sebuah survei oleh CrowdFlower, 80% dari pekerjaan ilmuwan data digunakan untuk persiapan data. Namun, masih dari survei yang sama, 76% ilmuwan data melihat persiapan data sebagai tugas yang paling tidak menyenangkan tentang pekerjaan mereka. Apa itu persiapan data dan bagaimana kita bisa menyiapkan data dengan benar dan efisien?

Persiapan data adalah tindakan pra-pemrosesan data mentah yang mungkin berasal dari sumber yang berbeda ke dalam format tertentu yang siap dan dapat dianalisis secara akurat. Persiapan data bertujuan untuk mengatasi dua masalah signifikan dalam analisis data, yang merupakan kesalahan sistemik dalam satu set besar catatan data karena format data yang tidak standar dari sumber yang berbeda dan kesalahan individu dalam jumlah yang lebih kecil dari catatan data karena kesalahan dalam entri data asli. Dalam memulai dengan persiapan data Anda, berikut adalah beberapa langkah yang perlu Anda lakukan.

Mulailah dengan merumuskan strategi persiapan data

Sama seperti proyek dan kegiatan lainnya, langkah pertama dalam persiapan data adalah selalu mengembangkan strategi. Dalam persiapan data, mengembangkan strategi berarti merumuskan proses alur kerja yang akan mencakup semua langkah yang Anda butuhkan untuk melakukan tugas yang diperlukan dan untuk memenuhi tujuan dan hasil yang diinginkan, serta menentukan bagaimana tugas dapat diterapkan pada berbagai jenis data. Singkatnya, bahkan sebelum Anda mulai, Anda perlu mencantumkan semua kegiatan yang perlu Anda lakukan dan memastikan bahwa Anda memahami cara melakukannya dengan benar.

Menghapus data yang tidak akurat atau rusak dengan pembersihan data

Langkah selanjutnya adalah melakukan pembersihan data. Pembersihan data adalah aktivitas di mana Anda perlu menghapus data yang tidak akurat, kesalahan, rusak, atau rusak sehingga Anda tidak menggunakan data yang tidak diinginkan ini selama proses analisis karena akan mempengaruhi keakuratan pengambilan keputusan Anda. Secara tradisional, pembersihan data adalah bagian yang paling memakan waktu dari proses persiapan data. Menurut CrowdFlower, para ilmuwan data menghabiskan 60% waktu mereka untuk membersihkan dan mengatur data, tetapi 57% dari mereka menganggap pembersihan data dan mengatur data adalah bagian yang paling tidak disukai dari pekerjaan mereka. Betapapun menyakitkannya pembersihan data, ini adalah tugas yang diperlukan yang menghilangkan data dan outlier asing, mengisi nilai yang hilang, menyesuaikan data dengan format standar, dan menutupi entri data pribadi atau sensitif. Setelah dibersihkan dengan benar, data Anda perlu divalidasi dengan melakukan pengujian untuk menemukan kesalahan. Sebagian besar waktu Anda akan menemukan kesalahan selama proses ini dan menemukan cara untuk menyelesaikannya sebelum bergerak maju.

Mengubah, membakukan, dan menyimpan data siap pakai Anda

Bagian terakhir dari persiapan data adalah transformasi data, standardisasi, dan penyimpanan. Transformasi data adalah langkah untuk mengubah data Anda menjadi format yang benar agar sistem analitik Anda bekerja sama. Setelah Anda mengubah data Anda menjadi data yang siap digunakan, Anda juga dapat melakukan tugas standardisasi data, memastikan data Anda disajikan secara seragam, terutama untuk data tertentu seperti tanggal, nama, dan lokasi geografis. Ini akan membantu menghindari kebingungan selama analisis. Setelah data disiapkan, Anda dapat menyimpan data Anda ke dalam aplikasi pihak ketiga, seperti alat intelijen bisnis, dan memulai proses analisis.

Berinvestasi di Big Data Indonesia, Anda perlu memahami pentingnya persiapan data sebelum mulai melakukan proses analisis. Perusahaan yang gagal menyiapkan data mereka dengan benar akan membuat keputusan bisnis yang tidak akurat dan mempertaruhkan bisnis mereka. Tidak hanya itu, ketika Anda tidak melakukan persiapan data dengan benar, Anda akan membuang sejumlah besar waktu dan sumber daya untuk memeriksa, memvalidasi, dan mengulangi semua proses analitik setelah Anda menemukan kesalahan setelah Anda melakukan analisis. Selain itu, jika Anda tidak menganggap serius persiapan data, itu juga akan mempengaruhi moral dan produktivitas karyawan Anda karena mereka perlu menghabiskan waktu mereka memperbaiki kesalahan, sementara jika disiapkan dengan benar mereka dapat menggunakan waktu mereka untuk melakukan analisis dan menemukan solusi terbaik untuk bisnis Anda.