Karena data merupakan esensial bagi aplikasi berbasis Artificial Intelligence dan Machine Learning maka perusahaan perlu memastikan kualitas data. Meskipun penyedia data pihak ketiga dapat menyediakan yang bersih dan terstruktur bagi perusahaan namun kualitas data yang diperlukan terhadap suatu proses bisnis tidak dapat dipastikan. Itulah sebabnya perusahaan perlu menerapkan strategi Data Cleaning.
Apa Itu Data Cleaning?
Data Cleaning atau Data Cleansing (Pembersihan Data) secara luas mengacu pada proses yang telah dikembangkan untuk membantu organisasi/perusahaan memperoleh data berkualitas. Pembersihan data juga dilihat sebagai proses mengoreksi dan menghapus catatan yang tidak akurat dari database atau tabel.
Dalam penerapan, proses data cleaning dilakukan dengan membersihkan data dari sejumlah redundan, data dengan informasi non valid dan data-data yang tidak lengkap agar menghasilkan data ‘bersih’ yang siap dianalisis. Pembersihan data secara umum memiliki dua tahap yakni tahap identifikasi dan tahap revisi atau penghapusan data dan catatan yang tidak lengkap, tidak akurat, tidak relevan, atau bermasalah.
Dengan pembersihan yang efektif, semua kumpulan data harus konsisten dan bebas dari kesalahan apa pun yang dapat menimbulkan masalah selama penggunaan atau analisis selanjutnya.
Data dinyatakan bersih apabila berada pada kondisi berikut:
- Akurat, yakni data yang digunakan senilai dengan data yang sebenarnya di lapangan.
- Valid, yakni data yang digunakan merupakan data yang dapat dipertanggungjawabkan keabsahannya.
- Seragam, yakni data yang mempunyai satu format yang sama.
- Konsisten, yakni tidak berubah atau berbeda dengan yang ada pada kumpulan data lain.
- Komplit, yakni data yang diterima lengkap atau relevan.
Penyebab Data Tidak Bersih atau Unclean Data
Data yang dihasilkan oleh sejumlah alat pelaporan data tidak semuanya bersih secara sempurna. Beberapa hal melekat pada data tersebut sehingga perusahaan tidak dapat menggunakan semua data secara maksimal. Penyebab paling umum data yang diterima tidak berkualitas adalah:
- Salah input akibat tools error dan human error
- Kerusakan pada sensor
- Data rusak dalam perjalanan dari sensor menuju ruang penyimpanan
- Data Invalid atau tidak lengkap sebagai akibat dari proses pengumpulan data yang belum tuntas.
Metode Data Cleaning Populer
Dalam membersihkan data, perusahaan maupun vendor data menggunakan beberapa metode Data Cleaning berikut:
- Data Removal, yakni menghapus titik data tertentu yang dinilai salah atau tidak valid.
- Data Scaling, yakni mengubah skala pada data tertentu untuk menemukan nilai yang lebih relevan.
- Imputasi, yakni mengganti beberapa titik data dengan nilai indikator tertentu.
- Hot Decking, yakni mengisi beberapa nilai ke data yang tidak lengkap berdasarkan preferensi tertentu.
- Flagging, yakni mengoreksi data menggunakan algoritma tertentu.
Alasan Mengapa Data Harus Dibersihkan
Kualitas data yang buruk tidak hanya menghambat kesuksesan bisnis melainkan juga menyebabkan biaya yang diperlukan jauh lebih besar. Selain itu, beberapa contoh masalah yang dapat muncul dari data yang tidak akurat adalah:
- Dalam Pemasaran
Kampanye iklan yang menggunakan data berkualitas rendah akan menjangkau pengguna dengan penawaran yang tidak relevan. Hal ini tidak hanya mengurangi kepuasan pelanggan tetapi juga kehilangan peluang penjualan yang signifikan. Data yang tidak akurat juga tidak memberikan insight yang relevan terhadap strategi pemasaran perusahaan.
- Dalam Penjualan
Departemen penjualan akan gagal melakukan penjualan berulang kepada pelanggan loyal jika tidak memiliki data yang lengkap dan akurat. Melalui proses Data Cleaning, departemen mampu menjalin hubungan yang lebih berkualitas dengan pelanggan perusahaan sekaligus mempertahankan keterlibatan mereka.
- Kepatuhan dalam Bisnis
Pelaku bisnis online dapat dikenai sanksi jika tidak memenuhi aturan privasi data pelanggan. Salah satu solusi populer yang selama ini digunakan adalah menggunakan jasa vendor Data Cleaning. Dengan demikian, data yang digunakan memiliki jaminan telah diproses dalam kerangka kepatuhan GDPR.
- Data Operasional
Konfigurasi robot dan mesin produksi lainnya berdasarkan data operasional berkualitas rendah, dapat menyebabkan masalah besar bagi perusahaan manufaktur. Apalagi jika perusahaan menggunakan teknologi otomasi yang mana data berkualitas tinggi sangat diperlukan untuk memastikan keberhasilan proses.
- Akuntansi dan Keuangan
Data yang tidak akurat dan tidak lengkap dapat menyebabkan pelanggaran peraturan, keputusan yang tertunda karena pemeriksaan manual, dan strategi perdagangan yang kurang optimal. Paling parah adalah hasil laporan keuangan yang salah sebagai akibat dari input data yang tidak memadai.
Kesimpulan: Data Cleaning sangat dibutuhkan oleh berbagai entitas bisnis khususnya bisnis era digital yang memerlukan pasokan data valid dan berkualitas.