Apa itu Data Preparation? Pengertian, Manfaat & Tahapannya

Sebelum melakukan proses analisis data, ada satu tahapan yang penting dilakukan oleh data analyst. Mempersiapkan data mentah atau data preparation, lantas apa itu?

Data preparation adalah proses pembersihan dan transformasi data mentah menjadi format yang siap digunakan untuk analisis atau pemodelan.

Data preparation mencakup banyak hal, mulai dari penghapusan data yang tidak akurat, hingga transformasi data yang sesuai untuk analisis data. Tanpa data preparation yang baik, hasil analisis data bisa tidak akurat.

Penasaran mengenai data preparation lebih lanjut? Apa saja tahapan data preparation yang tepat? Yuk pelajari tentang data preparation secara lengkap melalui artikel ini.

Apa itu Data Preparation?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai tahapan data preparation, pertama-tama yuk pahami dulu apa yang dimaksud data preparation melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dilansir dari tech target, Data preparation adalah proses menyiapkan data untuk digunakan dalam analisis bisnis dan data sains. Proses ini melibatkan mengumpulkan, menggabungkan, membersihkan, mengubah, dan mengatur data. 

Tahapan dalam data preparation meliputi praproses, profil data, pembersihan, transformasi, dan validasi. Data tersebut bisa berasal dari sistem internal perusahaan maupun sumber eksternal. 

Sebelumnya tim analyst data melakukan data preparation secara manual. Namun seiring berkembangnya teknologi, banyak tools yang membantu melakukan tahap data preparation ini. 

Data preparation juga dikenal sebagai data wrangling, meskipun istilah ini kadang hanya merujuk pada bagian pembersihan dan transformasi data. 

Apa saja Manfaat Data Preparation?

Melakukan data preparation sebelum analisis data merupakan hal yang penting. Lantas apa saja manfaat data preparation? Yuk simak manfaat data preparation secara lengkap berikut ini.

1. Menyediakan Data yang Andalan untuk Analitik

Data preparation memastikan bahwa data yang digunakan dalam aplikasi analitik menghasilkan hasil yang dapat diandalkan. 

Dengan membersihkan dan mengatur data secara menyeluruh, kita dapat menghindari kesalahan yang bisa mengganggu analisis dan menghasilkan wawasan yang tidak akurat.

2. Mengidentifikasi dan Memperbaiki Masalah Data

Proses data preparation membantu mengidentifikasi dan memperbaiki masalah data yang mungkin tidak terdeteksi sebelumnya. Hal ini termasuk data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten yang dapat mempengaruhi kualitas analisis.

3. Mendukung Pengambilan Keputusan yang Lebih Informasi

Dengan menyediakan data yang bersih dan terstruktur, data preparation memungkinkan eksekutif bisnis dan pekerja operasional membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang akurat dan terkini.

4. Mengurangi Biaya Manajemen dan Analitik Data

Data preparation yang efektif dapat mengurangi biaya yang terkait dengan manajemen dan analitik data. Dengan membersihkan dan mengorganisir data terlebih dahulu, proses analitik menjadi lebih efisien dan kurang memakan waktu.

5. Menghindari Persiapan Data yang Berulang

Data preparation membantu menghindari duplikasi usaha dalam menyiapkan data untuk berbagai aplikasi. 

Dengan memiliki satu set data yang sudah dipersiapkan, berbagai tim dapat menggunakan data yang sama tanpa perlu mengulangi proses pembersihan dan transformasi.

6. Meningkatkan ROI dari Inisiatif BI dan Data Sains

Dengan data yang siap pakai dan berkualitas tinggi, Business Intelligence (BI) dan data sains dapat memberikan hasil yang lebih baik dan lebih cepat. 

Hal ini berarti investasi dalam BI dan data sains akan memberikan pengembalian yang lebih tinggi karena waktu dan sumber daya digunakan lebih efisien.

Beberapa manfaat data preparation ini merupakan hal yang penting dan berguna bagi persiapan analisis data perusahaan.

Baca Juga: Apa itu UML? Definisi, Fungsi, Jenis & Contohnya Lengkap!

6 Tahapan Data Preparation

Data preparation adalah proses penting yang melibatkan beberapa langkah untuk memastikan data yang digunakan dalam analitik berkualitas tinggi dan siap digunakan. Yuk simak 6 tahapan data preparation berikut ini!

1. Data Collection (Pengumpulan Data)

Pengumpulan data adalah langkah pertama dimana data dikumpulkan dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Sumber data bisa berupa basis data perusahaan, spreadsheet, layanan cloud, aplikasi, atau sumber data eksternal seperti data publik dan API. 

Tujuan utama tahap ini adalah mengumpulkan semua data yang relevan untuk analisis lebih lanjut.

2. Data Discovery and Profiling 

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah penemuan dan profil data. Pada tahap ini, data dianalisis untuk memahami struktur, kualitas, dan karakteristiknya. 

Profil data melibatkan pengecekan untuk memahami distribusi, kisaran, pola, dan anomali dalam data. Langkah ini membantu mengidentifikasi masalah data awal yang perlu ditangani.

3. Data Cleansing (Pembersihan Data)

Pembersihan data adalah proses menghapus atau memperbaiki data yang tidak lengkap, duplikat, tidak akurat, atau tidak konsisten. 

Tahap ini melibatkan berbagai kegiatan seperti penghapusan entri duplikat, pengisian nilai yang hilang, koreksi kesalahan penulisan, dan penghapusan data yang tidak relevan. Tujuannya adalah memastikan data bersih dan siap digunakan untuk analisis.

4. Data Structuring (Penyusunan Data)

Penyusunan data melibatkan pengorganisasian data dalam format yang lebih terstruktur dan mudah digunakan. Hal ini termasuk mengubah data dari format tidak terstruktur atau semi-terstruktur ke format terstruktur, seperti tabel dalam basis data relasional. 

Langkah ini memastikan data disusun dengan cara yang logis dan konsisten untuk memfasilitasi analisis lebih lanjut.

5. Data Transformation and Enrichment    

Transformasi data adalah proses mengubah data menjadi format yang sesuai untuk analisis. Ini termasuk kegiatan seperti normalisasi, agregasi, pembuatan kolom baru dari data yang ada, dan penggabungan data dari berbagai sumber. 

Enrichment atau peningkatan data melibatkan menambahkan data tambahan yang relevan untuk memberikan konteks lebih dalam analisis. Misalnya, menambahkan data demografis atau data lokasi.

6. Data Validation and Publishing 

Langkah terakhir adalah validasi dan publikasi data. Validasi data memastikan bahwa data yang telah dibersihkan dan diubah memenuhi standar kualitas dan konsistensi yang diinginkan. 

Setelah data divalidasi, data tersebut siap dipublikasikan atau diunggah ke repositori data seperti data warehouse atau data lake. Data yang dipublikasikan ini kemudian siap digunakan oleh tim analitik atau aplikasi bisnis lainnya.

Dengan mengikuti tahapan data preparation ini, perusahaan dapat memastikan bahwa data yang digunakan dalam analitik dan pemodelan adalah data yang berkualitas tinggi, relevan, dan informatif.

Tools Data Preparation

Seperti yang sudah kita ketahui sebelumnya, bahwa saat ini para BI analyst melakukan tahapan data preparation menggunakan tools efektif. Lantas apa saja tools yang dapat membantu proses data preparation?

1. Trifacta

Trifacta membantu pengguna membersihkan dan mengubah data dengan antarmuka yang intuitif. Ini memungkinkan visualisasi data, deteksi anomali, dan transformasi data secara interaktif, serta terintegrasi dengan berbagai sumber data seperti data lake dan cloud.

2. Talend

Talend adalah platform open-source yang menyediakan alat untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengubah data. Fitur data preparation-nya memungkinkan profiling data, deteksi dan perbaikan masalah data, serta integrasi dengan ekosistem data besar dan cloud.

3. Alteryx

Alteryx menawarkan antarmuka drag and drop untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengubah data. Ini mendukung otomatisasi alur kerja data preparation, cocok untuk pengguna bisnis dan analis data yang membutuhkan alat yang kuat dan mudah digunakan.

4. Dataiku

Dataiku menyediakan antarmuka visual untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengubah data. Hal ini mendukung berbagai transformasi data dan fitur kolaborasi, sehingga tim data science bekerja bersama dalam satu platform, dengan integrasi ke berbagai alat dan ekosistem data.

Keempat tools data preparation ini, menyediakan berbagai fitur untuk membantu dalam proses data preparation, memastikan data siap untuk analisis dan pemodelan yang lebih akurat dan efisien.

Baca Juga: Apa itu Docker? Pengertian, Fungsi, Cara Kerja & Plus Minus

Ingin Belajar Data Preparation Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai data preparation, mulai dari pengertian, manfaat hingga 6 tahapan penting data preparation.

Kesimpulannya, Data preparation adalah proses penting untuk memastikan data bersih, terstruktur, dan siap digunakan dalam analitik dan pemodelan, yang meningkatkan kualitas dan akurasi hasil analisis.

Ingin belajar data preparation lebih lanjut? Tertarik switch career sebagai data engineer profesional? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti bootcamp data engineering dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi web developer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang data engineering sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What is data preparation? An in-depth guide - Buka