Mengenal Data Wrangling, Langkah Esensial dalam Analisis Data

Data Wrangling Adalah

Data wrangling adalah proses membersihkan dan menyusun ulang data mentah untuk memudahkan akses dan analisis. Dalam dunia teknologi informasi dan analisis data, proses ini sangat penting karena data yang dikumpulkan seringkali tidak terstruktur dan penuh dengan ketidaksesuaian atau kekurangan. 

Melalui data wrangling, data disiapkan menjadi format yang lebih terstruktur dan bersih, sehingga memudahkan para analis data dan ilmuwan data dalam melakukan pengolahan dan analisis lebih lanjut.

Manfaat Data Wrangling

Data wrangling menyediakan berbagai manfaat penting, terutama dalam pengelolaan dan analisis data:

1. Peningkatan Efisiensi dalam Pengambilan Keputusan

Data wrangling mempercepat proses analisis dengan mengubah data mentah menjadi format yang lebih terstruktur dan mudah diakses. 

Hal ini memungkinkan para analis untuk lebih cepat mengekstrak insight dan membuat keputusan berbasis data dengan lebih efektif.

2. Akurasi dan Keandalan Data

Melalui data wrangling jika terdapat kesalahan, inkonsistensi dan ketidaklengkapan dalam data dapat diidentifikasi dan diperbaiki. 

Sehingga data wrangling bisa meningkatkan akurasi dan keandalan data untuk menghasilkan analisis yang valid dan keputusan yang tepat.

3. Menghemat Waktu dan Sumber Daya

Proses manual dalam membersihkan dan mengatur data dapat memakan waktu. Data wrangling mengotomatisasi proses ini serta mengurangi kebutuhan tenaga kerja manual dan menghemat waktu. 

Akhirnya bisnis bisa mengalokasikan sumber daya mereka ke tugas-tugas lain yang lebih strategis.

Itulah tiga manfaat utama yang didapatkan dari proses data wrangling. Sobat MinDi bisa mempelajari tahapan ini dalam Bootcamp Data Science yang diadakan Dibimbing. 

Kamu akan diajari step by step mulai dari menganalisis data, mengolah data, visualisasi data, bahkan hingga pemodelan machine learning yang banyak dibutuhkan industri saat ini.

Tahapan dalam Data Wrangling

Data wrangling adalah proses penting dalam pengelolaan data yang melibatkan beberapa tahapan krusial sebagai berikut:

1. Discovery (Penemuan)

Tahap awal ini berkaitan dengan pengenalan data. Analis data melakukan eksplorasi terhadap data yang dikumpulkan untuk memahami karakteristik dasar dan pola yang mungkin ada. 

Discovery ini termasuk mengidentifikasi jenis data, struktur, dan potensi masalah yang mungkin ada seperti data yang hilang atau tidak konsisten.

2. Transformation (Transformasi)

Setelah memahami data, tahap selanjutnya adalah transformasi. Pada tahap ini, data mentah diubah atau "ditransformasikan" menjadi format yang lebih terstruktur dan berguna. 

Tahapan ini meliputi aktivitas seperti penggabungan data dari berbagai sumber, mengubah format data, atau mengatur ulang data untuk memudahkan analisis. Contohnya, mengubah tanggal dalam format yang berbeda menjadi format standar.

3. Validation (Validasi)

Tahap validasi sangat penting untuk memastikan kualitas data. Di sini, data yang telah ditransformasi diperiksa untuk memastikan keakuratan dan konsistensinya. 

Validasi ini melibatkan pemeriksaan apakah ada data yang hilang, apakah ada data yang tidak logis atau bertentangan dan memastikan bahwa data telah diolah dengan benar. 

4. Publishing (Penerbitan)

Tahap terakhir adalah mempersiapkan data yang telah divalidasi untuk digunakan lebih lanjut, baik itu untuk analisis data, pembuatan laporan, atau pengambilan keputusan. 

Data yang telah diolah ini kemudian disimpan dalam format yang dapat diakses oleh para pengguna atau sistem yang relevan.

Alat dan Teknologi untuk Proses Data Wrangling

Dalam proses data wrangling, terdapat berbagai alat dan teknologi yang digunakan untuk memudahkan dan mempercepat proses transformasi data. Beberapa di antaranya adalah:

1. Software Spesialisasi Data Wrangling

Seperti Trifacta, Talend, dan Alteryx, yang menawarkan antarmuka pengguna grafis untuk membantu dalam pembersihan, penggabungan, dan transformasi data.

2. Bahasa Pemrograman

Python dan R adalah bahasa pemrograman populer dalam data science, dengan library khusus seperti Pandas dan dplyr yang membantu dalam manipulasi dan analisis data.

3. SQL dan Database Management Systems

SQL digunakan untuk memanipulasi dan mengambil data dari database relasional, yang merupakan komponen penting dalam data wrangling.

4. Spreadsheet Tools

Alat seperti Microsoft Excel atau Google Sheets juga sering digunakan untuk tugas-tugas data wrangling yang lebih sederhana.

5. Platform Big Data

Seperti Apache Hadoop dan Spark, yang memungkinkan pengolahan data dalam skala besar.

6. Alat Visualisasi Data

Seperti Tableau atau Power BI, yang membantu dalam memvisualisasikan data dan hasil data wrangling.

Pemilihan alat dan teknologi ini tergantung pada kebutuhan spesifik proyek dan kompleksitas data yang dihadapi.

Cara Berlatih Data Wrangling

1. Dapatkan Pemahaman yang Baik Tentang Audiens

Kebutuhan unik dari penanganan data adalah spesifik untuk setiap perusahaan. Sangat penting untuk mengidentifikasi siapa yang akan mengakses dan menganalisis data serta tujuan apa yang ingin mereka capai. 

2. Pilih Data yang Sesuai

3. Pahami datanya

Kamu perlu mengerti bagaimana data mematuhi prinsip dan pedoman tata kelola organisasimu. Perhatikan fakta penting ini:

Peranan Data Wrangling dalam Dunia Industri

Data wrangling memegang peranan penting dalam berbagai industri, tidak hanya untuk memastikan ketersediaan data yang bersih dan terstruktur tetapi juga untuk memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan pengambilan keputusan yang berdasarkan data.

Contohnya penggunaan data wrangling dalam industri ritel dibutuhkan dalam pengelolaan data penjualan dan perilaku pelanggan. Misalnya, sebuah perusahaan ritel besar mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti transaksi online, feedback pelanggan, dan data penjualan offline. 

Data wrangling digunakan untuk membersihkan, menggabungkan, dan mentransformasi data ini menjadi format yang konsisten. Dengan demikian, perusahaan dapat menganalisis tren penjualan, preferensi pelanggan, dan efektivitas kampanye pemasaran dengan lebih efektif.

Lalu dalam sektor kesehatan, data wrangling sangat penting untuk mengelola data pasien yang besar dan kompleks. Sebagai contoh, rumah sakit menggunakan data wrangling untuk mengintegrasikan data rekam medis pasien dari berbagai sumber, seperti catatan klinis, hasil laboratorium, dan data imaging. 

Proses ini memungkinkan analis data kesehatan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam perawatan pasien, seperti efektivitas pengobatan tertentu atau identifikasi risiko kesehatan secara dini.

Dengan demikian, data wrangling tidak hanya membantu dalam menyederhanakan dan mempercepat proses analisis data, tetapi juga memungkinkan perusahaan dan lembaga di berbagai industri untuk memperoleh wawasan yang lebih mendalam dan membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data.