Surabaya, Oktober 2023 – Data adalah aset berharga dalam dunia digital saat ini. Bahkan data sudah menjadi new oi dimana data sudah menjadi komoditas yang mahal. Namun, sebelum kita dapat menggunakan data tersebut untuk mendapatkan wawasan berharga, kita seringkali harus melewati proses yang disebut “data wrangling“. Data wrangling adalah tahap yang sangat penting dalam analisis data, di mana data yang tidak teratur dan kacau diubah menjadi format yang dapat diolah dan dianalisis. Dalam artikel ini, kita akan membahas lebih dalam mengenai data wrangling dan mengapa hal ini menjadi langkah kunci dalam ekosistem analisis data.
Apa itu Data Wrangling?
Data wrangling, juga dikenal sebagai data munging, adalah proses pra-pemrosesan data yang mencakup pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan penggabungan data dari berbagai sumber menjadi bentuk yang dapat diolah. Proses ini seringkali memakan waktu dan sumber daya yang signifikan, tetapi sangat penting untuk mendapatkan hasil yang akurat dan bermakna dalam analisis data.
Tujuan dari proses data wrangling adalah memangkas waktu analisis karena menggunakan metode otomatis serta memastikan semua data yang diinput merupakan data yang diperlukan.
Tahapan Data Wrangling
- Pengumpulan Data: Tahap awal data wrangling melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti basis data, file CSV, atau data dari sumber eksternal lainnya.
- Pembersihan Data: Setelah data dikumpulkan, biasanya kita akan menemukan masalah seperti data yang hilang, duplikat, atau tidak valid. Proses pembersihan data melibatkan identifikasi dan penanganan masalah-masalah ini. Ini bisa termasuk mengisi data yang hilang, menghapus data duplikat, atau mengubah data yang salah.
- Transformasi Data: Transformasi data melibatkan pengubahan format atau struktur data. Misalnya, mengonversi format tanggal, menggabungkan kolom, atau menghitung statistik tambahan. Tujuan dari tahap ini adalah membuat data lebih siap untuk analisis.
- Pemfilteran Data: Kadang-kadang, tidak semua data yang dikumpulkan perlu digunakan. Tahap ini melibatkan pemfilteran data untuk fokus pada variabel atau catatan yang paling relevan.
- Integrasi Data: Jika Anda memiliki beberapa sumber data yang berbeda, Anda perlu mengintegrasikannya agar data dapat digunakan bersama-sama.
- Validasi Data: Data yang telah diproses perlu divalidasi untuk memastikan integritasnya. Ini melibatkan pengecekan apakah data telah dibersihkan dan ditransformasikan dengan benar.
- Dokumentasi Data: Penting untuk mendokumentasikan proses data wrangling yang telah dilakukan, termasuk langkah-langkah yang telah diambil, perubahan yang diterapkan, dan masalah yang diatasi.
- Penyimpanan Data: Data yang telah diwrangling mungkin perlu disimpan dalam format yang sesuai untuk analisis selanjutnya, seperti penyimpanan dalam basis data atau file.
Alat Data Wrangling
Ada banyak alat yang tersedia untuk membantu dalam proses data wrangling. Beberapa alat yang populer termasuk:
- Microsoft Excel: Excel adalah alat yang sangat populer untuk data wrangling, terutama untuk pengguna awal yang tidak memiliki latar belakang teknis yang kuat.
- Python: Bahasa pemrograman Python memiliki beberapa pustaka yang kuat seperti Pandas dan NumPy yang sangat berguna untuk pembersihan dan transformasi data.
- OpenRefine: Alat open source ini dirancang khusus untuk pembersihan dan transformasi data yang lebih rumit.
- Alat Bisnis Intelijen (BI): Alat seperti Tableau, Power BI, atau QlikView juga memiliki kemampuan data wrangling yang kuat.
Mengapa Data Wrangling Penting?
Data wrangling penting karena data yang buruk atau kacau dapat menghasilkan analisis yang tidak akurat atau tidak berguna. Proses data wrangling membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis berkualitas tinggi dan dapat diandalkan.
Selain itu, data wrangling juga dapat menghemat waktu dalam jangka panjang. Dengan data yang sudah disiapkan dengan baik, analis data dapat fokus pada aspek analisis yang lebih tinggi daripada menghabiskan waktu berjam-jam hanya untuk membersihkan dan memformat data.
Secara singkat, data wrangling adalah langkah penting dalam analisis data yang sering diabaikan. Dengan melakukan proses ini dengan baik, kita dapat memastikan data yang digunakan dalam analisis berkualitas tinggi dan akurat. Hal ini juga membantu kita menghemat waktu dan sumber daya dalam jangka panjang, sehingga kita dapat lebih fokus pada mendapatkan wawasan berharga dari data yang kita miliki. Jadi, jangan pernah sepelekan seni dalam memproses data yang berantakan!