Apa itu Data Wrangling?
Menurut Harvard Business School, data wrangling, juga dikenal sebagai data munging atau data remediation, adalah proses mengubah raw data menjadi data dengan format lebih yang terstruktur.
Langkah ini penting karena raw data sering kali berasal dari berbagai sumber sehingga informasi tersebut dapat berantakan, kurang akurat, atau tidak konsisten.
Dengan data wrangling, kualitas data dapat meningkat sehingga berguna untuk analisis data dan machine learning.
Kenapa Data Wrangling Penting?
Melansir dari alteryx.com, berikut ini adalah alasan pentingnya data wrangling:
Informasi yang lebih jelas
Data wrangling mengubah data yang berantakan dan tidak teratur menjadi format yang siap digunakan sehingga membuatnya lebih mudah untuk memahami arti dan potensi penggunaan data. Dengan demikian, analis data dapat menginterpretasikan informasi secara lebih efektif sehingga membantu mengambil keputusan yang tepat.
Konsistensi dan akurasi data
Dalam skenario dunia nyata, data sering kali berasal dari berbagai sumber dengan format berbeda sehingga berpotensi memiliki kesalahan. Data wrangling mengatasi masalah ini dengan membuat kumpulan data yang seragam dan meminimalkan kesalahan yang disebabkan oleh formatting yang berbeda. Dengan meningkatkan konsistensi data, bisnis dapat meningkatkan akurasi selama proses analisis.
Meningkatkan presisi dan reliabilitas
Manipulasi dan penyusunan data dapat berdampak besar terhadap akurasi dan presisi hasil analisis, terutama saat mengidentifikasi pola dan tren. Dengan data wrangling, data disusun dengan tepat, misalnya dengan mengelompokkan data serupa menjadi satu kategori atau berdasarkan nilai numerik sehingga hasil analisis dapat lebih akurat.
Meningkatkan komunikasi
Dengan meningkatkan kejelasan dan akurasi data, data wrangling dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan data analyst atau data scientist untuk memahami dan menginterpretasikan data. Hal ini dapat mendukung kolaborasi yang lebih baik di antara tim atau departemen.
Langkah-langkah yang Diperlukan untuk Data Wrangling
Proses data wrangling mencakup beberapa langkah penting:
#1 Discovery
Pada tahap ini, dilakukan eksplorasi dan pemahaman data secara mendalam. Analis mengidentifikasi tren, pola, dan kriteria untuk membagi data berdasarkan karakteristiknya. Tujuannya adalah untuk mendapatkan informasi tentang konten data, yang akan berguna untuk aktivitas data wrangling selanjutnya.
#2 Structuring
Langkah ini merupakan proses mengatur data dengan cara yang lebih koheren dan bermanfaat. Melalui structuring, data dipastikan agar memiliki format yang sesuai untuk analisis, sehingga memudahkan tim analitik untuk mengolahnya.
#3 Cleaning
Data cleaning merupakan fase kritis di mana setiap bagian data diperiksa dengan cermat, dan entri yang berlebihan atau tidak relevan dihapus. Nilai yang hilang diperbaiki, dan data distandarisasi untuk meningkatkan kualitasnya. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data akurat dan siap untuk analisis lebih lanjut.
#4 Enriching
Pada langkah ini, data disempurnakan dengan menghasilkan jenis data baru dari kumpulan data yang dibersihkan dan diformat. Data diperkaya dengan tambahan informasi yang relevan untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif untuk analisis lanjutan.
#5 Validating
Validasi data sangat penting untuk menilai kualitas dan konsistensi data yang diolah. Aturan untuk memvalidasi kualitas data diterapkan, dan langkah ini merupakan dasar yang kuat untuk memastikan keamanan dan reliabilitas data untuk analisis selanjutnya.
#6 Publishing
Langkah terakhir adalah penyiapan data untuk digunakan dan dianalisis lebih lanjut. Pada tahap ini, data dipastikan sudah dalam format yang sesuai untuk tujuan yang dimaksud. Kemudian, kumpulan data final siap untuk dianalisis dan dapat digunakan untuk membuat keputusan.
Contoh Data Wrangling
Mengutip dari Harvard Business School, di bawah ini merupakan contoh aktivitas pada data wrangling:
Menggabungkan beberapa sumber data
Data wrangling menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti database, spreadsheet, atau API, menjadi satu kumpulan data yang dapat dianalisis bersama. Proses ini memastikan bahwa semua informasi yang relevan terkonsolidasi sehingga lebih mudah menganalisis pola dan tren dari data tersebut.
Memperbaiki data yang hilang
Data wrangling mengatasi kesenjangan dalam data, seperti cell kosong di spreadsheet. Misalnya, data yang hilang dapat diisi menggunakan teknik imputasi atau dihapus jika nilai yang hilang tidak penting untuk analisis.
Memfilter data yang tidak relevan
Selama data wrangling, data yang tidak relevan dihapus untuk merampingkan proses analisis. Dengan mengeliminasi data yang tidak penting, analis dapat berfokus pada informasi yang paling bermakna.
Mengatasi outlier
Data wrangling mengidentifikasi outlier ekstrim dalam kumpulan data. Outlier ini dapat dipertahankan jika memiliki informasi yang berharga, atau dapat juga dihapus untuk mencegah analisis yang menyimpang.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa perbedaan data wrangling vs data cleaning?
Data wrangling dan data cleaning adalah proses yang berbeda, meskipun terkadang digunakan untuk mendeskripsikan proses yang sama.
Data cleaning adalah komponen penting dari proses data wrangling. Data cleaning secara spesifik merupakan proses penghapusan data yang tidak akurat dan tidak konsisten untuk memastikan keakuratan data.
Sementara itu, data wrangling mencakup seluruh proses mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih bermanfaat dan terstruktur, yang mencakup data cleaning beserta proses lain seperti transformasi, integrasi, dan reduksi data.
