Apa itu Data Transformation?
Data transformation adalah proses mengubah data dari satu format ke format lain untuk analisis dan pengambilan keputusan.
Proses ini melibatkan berbagai teknik seperti data cleaning untuk menghilangkan ketidakakuratan, normalisasi untuk membawa data ke rentang yang konsisten, agregasi untuk menyederhanakan data, dan penggabungan dari berbagai sumber untuk mendapatkan dataset yang komprehensif.
Tujuannya adalah untuk memastikan data yang dihasilkan konsisten, akurat, dan mudah diakses oleh sistem atau aplikasi yang memerlukannya. Transformasi data merupakan komponen kunci dalam pipeline pengolahan data, khususnya dalam mempersiapkan data untuk analisis prediktif dan keputusan bisnis berbasis data.
Kenapa Data Harus Ditransformasi?
Ada beberapa alasan mengapa data harus ditransformasi:
- Konsistensi: menyelaraskan format dan struktur dari berbagai sumber data untuk memastikan keseragaman, memudahkan integrasi sekaligus analisis.
- Kualitas data: meningkatkan keakuratan dan kualitas data dengan menghilangkan kesalahan, duplikasi, dan nilai yang hilang.
- Analisis yang efisien: mempermudah proses analisis dengan menyederhanakan dan mengagregasi data, sehingga mempercepat pengambilan keputusan berbasis data.
- Integrasi sistem: memungkinkan data dari sistem yang berbeda untuk digabungkan dan digunakan secara bersamaan, memaksimalkan nilai dari informasi yang dikumpulkan.
- Pemenuhan regulasi: memastikan data memenuhi standar dan regulasi yang berlaku, seperti format data yang tepat dan keamanan informasi.
Bagaimana Proses Transformasi Data?
Dilansir dari Zuar, proses transformasi data melibatkan beberapa tahapan:
- Data discovery: tahap discovery melibatkan identifikasi dan pemahaman data mentah yang relevan. Data analyst menilai data untuk memahami kebutuhan yang diperlukan.
- Data mapping: pada tahap ini, data dipadankan dan dimodifikasi. Hal ini termasuk penyesuaian kolom, penyaringan, dan agregasi data untuk memastikan data dari berbagai sumber bisa terintegrasi dengan baik.
- Data extraction: data dipindahkan dari sumber ke sistem tujuan, yang mungkin melibatkan data terstruktur dari database atau data tidak terstruktur dari log file atau event streams.
- Code generation and execution: setelah data diekstraksi dan dimuat, transformasi dilakukan untuk menyimpan data dalam format yang sesuai, guna penggunaan BI dan analitik. Proses ini sering kali melibatkan penulisan kode SQL atau Python yang dieksekusi secara berkala.
- Review: setelah transformasi data dilaksanakan, langkah selanjutnya adalah meninjau dan memeriksa kode untuk memastikan implementasinya benar dan sesuai kebutuhan.
- Sending: langkah terakhir melibatkan pengiriman data yang telah ditransformasi ke destinasi akhir, seperti data warehouse atau database lain dalam format yang terstruktur.
Contoh Data Transformation
Berikut beberapa contoh transformasi data yang sering dilakukan:
- Penggabungan data: mengkombinasikan dataset dari berbagai sumber untuk membuat satu dataset yang komprehensif. Contohnya, menggabungkan data pelanggan dari berbagai sistem penjualan untuk analisis tunggal.
- Data cleaning: menghilangkan atau memperbaiki data yang tidak akurat, seperti alamat e-mail yang salah atau nomor telepon yang tidak lengkap.
- Normalisasi: menyesuaikan skala data numerik agar berada dalam rentang yang seragam, misalnya mengubah skor tes dari skala 0-100 ke skala 0-1.
- Coding: mengubah data kategorikal menjadi data numerik agar dapat diolah oleh algoritma machine learning, seperti mengubah label "Ya" dan "Tidak" menjadi 1 dan 0.
- Agregasi: merangkum data yang lebih detail menjadi data yang lebih umum, seperti menghitung total penjualan per bulan dari data penjualan harian.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa saja tools untuk data transformation?
Berikut beberapa tools untuk transformasi data:
- Estuary Flow: platform ini menawarkan kemampuan untuk mengelola pipeline data secara real-time, dengan konektor yang sudah terbangun untuk berbagai data sources.
- IBM DataStage: tool ini mendukung pola ETL dan ELT, memudahkan transformasi data untuk berbagai tujuan seperti data warehouse dan sistem pesan.
- Matillion: berbasis cloud, tool ini menyediakan graphic interface untuk menghubungkan data resources, load data, dan melakukan transformasi data.
- dbt (data build tool): tool ini menggunakan SQL untuk membangun dan mengelola model data, menguji kualitas data, dan mendokumentasikan pekerjaan.
- Denodo: tool ini membantu transformasi data tanpa perlu memindahkan data secara fisik dan mendukung berbagai data sources.
- Apache Airflow: platform manajemen data open-source ini memudahkan pengelolaan data engineering pipeline dengan interface yang user-friendly.
- Easymorph: tool ini memungkinkan automasi proses ETL tanpa perlu pengetahuan pemrograman mendalam.
- Designer Cloud by Trifacta: tool ini dirancang untuk transformasi data besar dengan mudah dan mendukung penggunaan SQL, Spark, Python, atau dbt.
- Nexla: menyederhanakan persiapan data dengan interface tanpa kode, Nexla mendukung proses secara real-time untuk pengolahan data streaming dan batch.
