Apa itu Data Profiling?

Data profiling adalah proses pemeriksaan data secara komprehensif untuk memahami struktur, konten, hubungan, dan kualitas data. Data profiling dilakukan untuk memastikan data yang sudah dikumpulkan akurat, konsisten, dan siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Pada dasarnya, data profiling bekerja dengan cara menganalisis sampel data dari setiap sumber data, mencari pola dan anomali, lalu mengidentifikasi atribut sekaligus relasi antar data.

Proses ini tidak hanya membantu mengetahui apakah data tersebut cocok digunakan dalam proyek tertentu, tetapi juga membantu memahami hubungan antar data dan bagaimana data itu dapat digunakan secara optimal.

Bagi suatu bisnis, adanya data profiling membantu membuat keputusan yang lebih baik dan efisien. Dengan memahami karakteristik dan kualitas data, analyst dapat merancang strategi dan solusi bisnis lebih tepat. Tak hanya itu, data profiling juga membantu mengurangi risiko kesalahan dan membantu memastikan keberhasilan analisis data.

Namun, penting untuk diingat bahwa data profiling bukanlah proses sekali jalan. Seperti halnya pekerjaan seorang data analyst, data profiling merupakan proses berkelanjutan yang perlu dilakukan secara rutin untuk memastikan data tetap relevan dan akurat. 

Seiring berjalannya waktu, data bisa berubah. Oleh sebab itu, penting untuk selalu memastikan data perusahaan tetap up to date dan mencerminkan realitas bisnis saat ini.

Manfaat Data Profiling

Berikut adalah beberapa manfaat data profiling:

• Meningkatkan akurasi data: dengan menganalisis dan memvalidasi data, suatu perusahaan bisa mengurangi kesalahan, ketidaksesuaian, dan data yang tidak akurat.
• Mengidentifikasi data yang tidak konsisten: data profiling memungkinkan bisnis mengidentifikasi data yang tidak konsisten atau tidak sesuai dengan format maupun standar yang diharapkan. Tujuan ini penting untuk menjaga kualitas data dan memastikan keakuratan analisis.
• Meningkatkan kualitas keputusan bisnis: data yang akurat memungkinkan perusahaan membuat keputusan bisnis dengan lebih tepat. Hal ini dikarenakan setiap keputusan tersebut didasarkan pada informasi yang valid dan dapat dipercaya.
• Meningkatkan efisiensi operasional: dengan data profiling, perusahaan bisa mengidentifikasi bagian mana yang membutuhkan perbaikan dan bagaimana perusahaan bisa membuat proses perbaikan itu lebih efisien.
• Meningkatkan kepercayaan terhadap data: data profiling membantu membangun kepercayaan terhadap data. Dengan memastikan data akurat dan dapat dipercaya, analyst bisa meningkatkan kepercayaan stakeholder dan karyawan internal yang membutuhkan data untuk pekerjaannya.
• Memudahkan migrasi data: jika perusahaan berencana melakukan migrasi data, data profiling akan memastikan data yang dipindahkan adalah data yang valid dan konsisten.
• Mencegah kerugian finansial: kesalahan dalam data bisa berpotensi menyebabkan kerugian finansial. Melalui data profiling, bisnis bisa mendeteksi dan mengatasi masalah ini sebelum menyebabkan kerugian yang signifikan.

Jenis-jenis Data Profiling

Dirangkum dari Hevo Data, berikut tiga jenis data profiling:

#1 Structure discovery

Structure discovery adalah proses penemuan format, jenis, dan pola data. Dalam konteks ini, perusahaan akan berusaha memahami bagaimana struktur data tersebut diatur.

Jenis data profiling ini sangat penting untuk memahami bagaimana data diatur dan bagaimana kita bisa menggunakannya dengan efektif. Misalnya, analyst mungkin ingin tahu apakah suatu kolom data berupa numerik atau teks, atau apakah ada cara penyusunan dan penyimpanan dalam pola tertentu.

#2 Content discovery

Content discovery adalah proses analisis data untuk memahami nilai-nilai yang terdapat di dalamnya. Proses ini bisa mencakup pemahaman tentang frekuensi dan distribusi nilai atau mencari nilai-nilai yang aneh/tidak biasa.

Tujuan dari proses analisis yang dilakukan adalah untuk mendapatkan gambaran lebih dalam tentang apa yang sebenarnya dicakup oleh data perusahaan. Dengan content discovery, analyst bisa memahami sejauh mana data dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan analisis dan apakah ada keterbatasan atau masalah yang perlu diperhatikan.

#3 Relationship discovery

Relationship discovery adalah proses identifikasi dan pemahaman tentang hubungan antara dataset atau antara kolom dalam dataset. Proses yang dilakukan bisa mencakup pemahaman tentang ketergantungan antara kolom, atau bagaimana data dalam satu set berkaitan dengan data dalam set lain.

Relationship discovery umumnya dipakai untuk memahami bagaimana interaksi antar data dan bagaimana hubungan ini dapat memengaruhi analisis data dalam perusahaan.

Contoh Pengaplikasian Data Profiling

Berikut beberapa contoh pengaplikasian data profiling dalam berbagai situasi dan bidang:

Marketing

Bidang marketing sering kali menggunakan data profiling untuk memahami lebih dalam tentang pelanggan mereka. Dengan menganalisis data demografis, perilaku, dan preferensi pelanggan, perusahaan dapat menciptakan strategi pemasaran yang lebih efektif dan personal.

Kesehatan

Di sektor kesehatan, data profiling dapat digunakan untuk memahami pola dan tren dalam data pasien. Hal ini bisa membantu merancang program kesehatan masyarakat, memprediksi wabah penyakit, dan meningkatkan pelayanan kesehatan.

Perbankan dan keuangan

Dalam industri perbankan dan keuangan, data profiling dimanfaatkan untuk mendeteksi penipuan dan manajemen risiko. Bank bisa mendeteksi aktivitas yang mencurigakan dan mencegah penipuan dengan cara memahami pola transaksi normal.

E-commerce

Perusahaan e-commerce menggunakan data profiling untuk memahami perilaku belanja pelanggan, memprediksi tren penjualan, dan merancang strategi pemasaran. Proses ini dapat membantu mereka meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan.

FAQ (Frequently Asked Question)

Apa saja teknik untuk melakukan data profiling?

Berikut beberapa teknik yang bisa digunakan untuk melakukan data profiling dirangkum dari International Business Machines (IBM):

Column profiling

Column profiling berfokus pada analisis individu kolom dalam dataset. Teknik ini membantu memahami jenis data, jumlah nilai unik, serta nilai minimum dan maksimum. Column profiling juga membantu menemukan apakah ada nilai null atau kosong dalam kolom.

Cross-column profiling

Cross-column profiling melibatkan analisis antara dua kolom atau lebih dalam satu dataset. Tujuannya adalah menemukan korelasi dan hubungan antara berbagai kolom. Teknik ini bisa membantu perusahaan memahami bagaimana kolom-kolom tersebut berinteraksi dan memengaruhi satu sama lain.

Cardinality

Cardinality dipakai untuk menentukan jumlah nilai unik dalam kolom. Cardinality biasanya sangat penting dalam hal-hal seperti perancangan indeks dan optimasi query.

Cross-table profiling

Teknik ini digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua tabel atau lebih. Cross-table profiling dapat membantu menemukan ketergantungan dan hubungan antara berbagai tabel dalam database perusahaan.

Key integrity

Key integrity dimanfaatkan untuk memeriksa konsistensi dan keunikan kunci dalam database. Tujuannya adalah memastikan setiap entri dalam database dapat diidentifikasi secara unik dan konsisten.

Data rule validation

Teknik ini melibatkan penerapan aturan atau kondisi tertentu pada data lalu memeriksa apakah data tersebut memenuhi aturan yang diberlakukan. Data rule validation bisa membantu menemukan data yang tidak sesuai dengan ekspektasi atau standar perusahaan.

Pattern and frequency distribution

Pattern and frequency distribution melibatkan identifikasi pola dan distribusi frekuensi dalam data. Misalnya, analyst ingin mengetahui seberapa sering nilai tertentu muncul dalam kolom, atau apakah ada pola tertentu dalam cara penyusunan data.