Perselisihan Data: Apa Itu & Langkah-Langkah yang Harus Diikuti

Di era digital saat ini, bisnis memperoleh volume besar data secara online. Data mentah harus diproses secara efisien dan hati-hati. Di sinilah perselisihan data, dan ini digunakan untuk membantu dalam transformasi data mentah menjadi data berharga yang dapat memberikan hasil yang informatif.

Anda dapat membuat penilaian bisnis yang lebih baik dengan bantuan perselisihan data jika Anda melakukannya dengan benar. Anda dapat mempelajari tentang perselisihan data di sini, langkah-langkah yang terlibat, dan praktik terbaik yang menyertainya. Jadi, mari kita mulai!

Apa itu perselisihan data?

Perselisihan data adalah proses mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih diproses dengan mengatur ulang, membersihkan, dan memperkayanya. Perselisihan data memerlukan pemrosesan data dalam berbagai format dan analisis dan menggabungkannya dengan kumpulan data lain untuk menghasilkan wawasan yang berarti. Strategi spesifik bervariasi berdasarkan data yang Anda gunakan dan tujuan yang ingin Anda capai.

Berikut ini adalah contoh dari data wrangling:

• Menggabungkan sumber data untuk analisis.
• Mengisi atau menghapus kesenjangan data.
• Menghapus data proyek yang tidak perlu atau tidak relevan.
• Mengidentifikasi outlier data dan menjelaskan atau menghapusnya untuk memungkinkan analisis.

Perselisihan data dapat dilakukan secara manual atau otomatis. Ketika kumpulan data sangat besar, penting untuk membersihkannya secara otomatis. Seorang ilmuwan data atau anggota tim khusus lainnya sering bertanggung jawab atas perselisihan data dalam bisnis dengan tim data yang komprehensif. Perusahaan kecil sering mengandalkan spesialis non-data untuk membersihkan data mereka sebelum menggunakannya.

Manfaat pertengkaran data?

Perdebatan data bermanfaat. Ketika Anda mempertimbangkan betapa bermanfaatnya hal itu, jelaslah bahwa Anda perlu meluangkan waktu untuk berusaha memahaminya. Berikut ini adalah beberapa manfaat yang dapat diberikan oleh data wrangling untuk bisnis Anda:

• Analisis sederhana: Analis bisnis dan pemangku kepentingan dapat memeriksa data yang paling kompleks sekalipun dengan cepat, efisien, dan efektif setelah data mentah dijinakkan dan dikonversi.

• Penanganan data: Prosedur mengubah data mentah dan tidak terstruktur menjadi baris dan kolom. Teknik memperkaya data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam.

• Peningkatan penargetan: Menggabungkan data dari beberapa sumber membantu Anda lebih memahami audiens Anda, yang meningkatkan penargetan kampanye iklan dan strategi konten Anda.

• Penggunaan waktu: Teknik ini memungkinkan analis menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengelola data yang tidak teratur dan lebih banyak waktu untuk memperoleh wawasan untuk membuat keputusan yang akurat berdasarkan data yang mudah dipahami.

• Visualisasi data: Data dapat diekspor ke platform analitik visual apa pun untuk menyortir, menganalisis, dan meringkas data setelah diselesaikan.

Langkah-langkah yang diperlukan untuk melakukan perselisihan data

Setiap proyek data memerlukan strategi yang berbeda untuk menjamin bahwa dataset akhir dapat dipercaya dan tersedia. Ini sering disebut sebagai tahap atau kegiatan perselisihan data yang diperlukan.

Langkah 1: Penemuan

Proses discovery merupakan langkah awal dalam proses data wrangling. Ini adalah langkah untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang data. Untuk membuat data Anda lebih mudah digunakan dan dianalisis, Anda harus melihatnya dan mempertimbangkan bagaimana Anda ingin data tersebut diatur.

Data mungkin menunjukkan tren atau pola selama proses penemuan. Ini adalah langkah penting karena akan mempengaruhi semua tindakan selanjutnya. Ini juga mengidentifikasi masalah yang jelas, seperti nilai yang hilang atau tidak lengkap.

Langkah 2: Penataan

Sebagian besar waktu, data mentah yang tidak lengkap atau tidak diformat dengan benar tidak sesuai untuk tujuan yang dimaksudkan. Proses mengambil data yang belum diproses dan mengubahnya agar dapat digunakan dengan lebih mudah dikenal sebagai data structuring.

Ini adalah metode untuk mengekstrak informasi yang relevan dari data baru. Data dapat disusun dalam spreadsheet dengan menambahkan kolom, kelas, judul, dll. Ini akan meningkatkan kegunaan sehingga analis dapat dengan mudah menggunakannya dalam analisisnya.

Langkah 3: Membersihkan

Membersihkan data melibatkan pemberantasan segala kekurangan yang sudah mendarah daging yang dapat mengganggu analisis Anda atau mengurangi kegunaannya. Pembersihan atau remediasi data bertujuan untuk memastikan bahwa data akhir untuk analisis tidak terpengaruh.

Data mentah biasanya mengandung kesalahan yang harus dibersihkan sebelum dapat digunakan. Pembersihan data termasuk mengoreksi outlier, menghapus data yang buruk, dll. Saat membersihkan data, Anda mendapatkan hasil sebagai berikut:

• Ini menghilangkan outlier yang dapat membiaskan hasil analisis data.
• Ini mengubah tipe data dan menyederhanakan data untuk meningkatkan kualitas dan konsistensi.
• Ini menemukan nilai duplikat, menghilangkan masalah struktural, dan memverifikasi data agar lebih mudah digunakan.

Langkah 4: Memperkaya

Menambahkan konteks pada data itulah yang dimaksud dengan pengayaan. Proses ini mengubah data yang sebelumnya dibersihkan dan diformat menjadi tipe baru. Pada titik ini, Anda perlu merencanakan secara strategis informasi yang sudah Anda miliki untuk mendapatkan hasil maksimal darinya.

Downsampling, upsampling, dan kemudian menambah data adalah cara terbaik untuk mendapatkannya dalam bentuk yang paling halus. Jika Anda merasa bahwa pengayaan diperlukan, Anda perlu mengulangi metode untuk data tambahan yang Anda peroleh. Langkah memperkaya data adalah opsional. Jika data yang sudah Anda miliki belum sesuai dengan kebutuhan Anda, Anda bisa melalui langkah ini.

Langkah 5: Memvalidasi

Langkah-langkah pemrograman berulang diperlukan untuk memastikan bahwa data benar, konsisten, aman, dan otentik. Proses memastikan bahwa data Anda akurat dan konsisten dikenal sebagai validasi data. Langkah ini dapat mengungkapkan masalah yang perlu diperbaiki atau menyimpulkan bahwa data siap untuk dianalisis.

Langkah 6: Penerbitan

Penerbitan adalah langkah terakhir dalam perselisihan data, menunjukkan tentang keseluruhan proses. Ini tentang menempatkan data baru yang kacau di tempat di mana Anda dan pemangku kepentingan lainnya dapat dengan mudah menemukan dan menggunakannya. Informasi dapat ditambahkan ke database baru. Selama Anda mengikuti langkah-langkah sebelumnya, Anda akan memiliki data berkualitas tinggi untuk wawasan, laporan bisnis, dan lainnya.

Praktik terbaik perselisihan data

Hal ini dimungkinkan untuk mengeksekusi data wrangling dalam berbagai metode. Metode dapat berbeda tergantung pada audiens yang datanya disajikan. Berikut ini adalah daftar beberapa praktik yang direkomendasikan yang dapat diterapkan dalam setiap keadaan:

Dapatkan pemahaman yang lebih baik tentang audiens Anda

Kebutuhan unik dari perselisihan data adalah spesifik perusahaan. Sangat penting untuk mengidentifikasi siapa yang akan mengakses dan menganalisis data dan apa yang ingin mereka capai. Dengan cara ini, Anda bisa mendapatkan informasi yang berguna tentang audiens Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang mereka.

Misalnya, Anda bisa mendapatkan semua informasi demografis tentang pelanggan Anda saat ini sehingga tim pemasaran tahu siapa yang harus ditargetkan dengan iklan mereka.

Pilih data yang sesuai

Ini bukan tentang memiliki banyak data; ini tentang memiliki data yang benar. Itulah mengapa pemilihan data sangat penting. Berikut adalah beberapa petunjuk untuk memilih data yang sesuai:

• Hindari menggunakan data yang berisi sejumlah besar null atau angka yang sama atau berulang.
• Jauhi nilai yang sudah dihitung dan pilih data yang lebih dekat dengan sumbernya.
• Kumpulkan informasi dari berbagai jenis platform.
• Terapkan filter tertentu ke data, lalu pilih topik yang memenuhi persyaratan dan pedoman.

Pahami datanya

Anda perlu memahami bagaimana data mematuhi prinsip dan pedoman tata kelola organisasi Anda. Perhatikan fakta penting berikut ini:

• Dapatkan pemahaman tentang data, database, dan tipe file.
• Jelajahi kondisi data saat ini dengan menggunakan fitur yang disediakan oleh alat visualisasi.
• Buat metrik kualitas data dengan menggunakan karakterisasi.
• Hati-hati dengan batasan data.

Mengadopsi alat dan teknik yang baru dikembangkan

Setiap hari, teknologi baru digabungkan dengan yang sudah ada, dan audiens terus berkembang. Pakar data harus beradaptasi dengan alat dan teknologi analitik baru untuk menyediakan layanan penanganan data yang efisien.

Kesimpulan

Perselisihan data menjadi semakin penting dalam beberapa tahun terakhir karena banyaknya data yang ditangani setiap hari untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Bisnis akan menderita tanpa sistem penyimpanan data yang kuat dan investasi dalam teknik perselisihan data. Anda sekarang harus memiliki pemahaman yang lebih baik tentang perselisihan data dan proses yang terlibat karena artikel ini.

Di QuestionPro, kami menyediakan semua alat yang diperlukan bagi peneliti untuk menyelesaikan tugas mereka dengan sukses. Ini akan memandu Anda melalui proses untuk mendapatkan nilai maksimal dari data Anda.

PELAJARI LEBIH LANJUT UJI COBA GRATIS