Dengan dunia data berkembang pesat, menjadi semakin penting untuk mendapatkan data yang tepat untuk diatur untuk analisis. Pengguna bisnis mengandalkan data dan informasi untuk membuat hampir setiap keputusan bisnis. Oleh karena itu, penting untuk membuat data mentah yang digunakan untuk analitik. Perselisihan data (Data Wrangling) adalah proses mengubah dan memetakan data mentah dan menyiapkannya untuk dianalisis.
Apa itu Perselisihan Data?
Perselisihan Data atau Data Wrangling adalah proses pembersihan, penataan, dan pengayaan data mentah ke dalam format yang diinginkan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam waktu yang lebih singkat. Perselisihan data semakin terjadi di mana-mana di perusahaan-perusahaan top saat ini.
Data menjadi lebih beragam dan tidak terstruktur, menuntut peningkatan waktu yang dihabiskan untuk pemusnahan, pembersihan, dan pengorganisasian data sebelum analisis yang lebih luas. Pada saat yang sama, dengan data center yang menginformasikan hampir setiap keputusan bisnis, pengguna bisnis memiliki lebih sedikit waktu untuk menunggu sumber daya teknis untuk data yang disiapkan.
Ini memerlukan model swalayan, dan beralih dari persiapan data yang dipimpin TI, ke model persiapan data swalayan atau perselisihan data yang lebih demokratis. Model swalayan dengan alat perselisihan data ini memungkinkan analis menangani data yang lebih kompleks dengan lebih cepat, menghasilkan hasil yang lebih akurat, dan membuat keputusan yang lebih baik. Karena kemampuan ini, semakin banyak bisnis yang mulai menggunakan alat pengurai data untuk persiapan sebelum analisis.
Pentingnya Perselisihan Data
Perselisihan data sangat penting karena itu satu-satunya cara untuk memanfaatkan data mentah. Dalam pengaturan bisnis dunia nyata, informasi pengguna datang dalam potongan yang berbeda dari latar belakang yang berbeda pada waktu yang berbeda.
Terkadang, kami menyimpan informasi ini di berbagai komputer di berbagai spreadsheet yang dapat menyebabkan redundansi data, data yang salah, atau data yang hilang. Untuk menciptakan sistem pengelolaan data yang transparan dan efisien, solusi terbaik adalah menempatkan semua data di lokasi terpusat sehingga dapat digunakan dengan mudah.
Contoh berikut akan menjelaskan pentingnya data wrangling:
Situs web penjualan buku ingin menampilkan buku terlaris dari domain yang berbeda, sesuai dengan preferensi pengguna. Misalnya, pengguna baru mencari buku motivasi, dan situs web ingin menampilkan buku-buku yang paling banyak terjual atau memiliki peringkat tinggi, dll.
Tetapi di situs web mereka, mungkin ada banyak data mentah. Perselisihan data datang untuk menyelamatkan pada titik ini yang dilakukan oleh para ilmuwan data. Ilmuwan data akan memperdebatkan data sedemikian rupa sehingga buku-buku motivasi diurutkan untuk menunjukkan buku-buku yang terjual lebih banyak atau memiliki peringkat tinggi di bagian atas daftar. Atas dasar itu, pengguna baru membuat pilihan.
Manfaat Perselisihan Data
- Perselisihan data membantu meningkatkan kegunaan data karena mengubah data menjadi format yang kompatibel untuk sistem akhir.
- Ini membantu membangun aliran data dengan cepat dalam antarmuka pengguna yang intuitif dan dengan mudah menjadwalkan dan mengotomatiskan proses aliran data.
- Mengintegrasikan berbagai jenis informasi dan sumbernya (seperti database, layanan web, file, dll.)
- Bantu pengguna untuk memproses volume data yang sangat besar dengan mudah dan berbagi teknik aliran data dengan mudah.
6 langkah dalam Perselisihan Data
Mirip dengan sebagian besar proses analitik data, perselisihan data adalah proses berulang – insinyur data mengulangi langkah-langkah ini berulang kali untuk membuat prediksi yang diinginkan. Ada 6 langkah umum dalam data wrangling, yaitu:
1. Menemukan
Sebelum Anda dapat menyelam lebih dalam, Anda harus lebih memahami apa yang ada dalam data Anda, yang akan menginformasikan bagaimana Anda ingin menganalisisnya. Bagaimana Anda memperdebatkan data pelanggan, misalnya, dapat diinformasikan oleh di mana mereka berada, apa yang mereka beli, atau promosi apa yang mereka terima.
2. Penataan
Dalam kebanyakan kasus, data mentah yang diekstraksi sebagai informasi pengguna umumnya tidak memiliki data terstruktur. Data harus direstrukturisasi dengan cara yang lebih sesuai dengan metode analisis yang digunakan. Berdasarkan kategori yang diidentifikasi pada langkah pertama, data harus dipisahkan agar lebih mudah digunakan. Untuk analisis yang lebih baik kita harus memilih satu kolom yang dapat menjadi dua atau baris dapat dipisah, ini juga disebut rekayasa fitur.
3. Pembersihan
Proses pembersihan data melibatkan penghapusan apa pun yang akan menghambat proses penambangan data di kemudian hari. Kesalahan, entri nol, entri duplikat, dan kumpulan data yang tidak berada di tempat yang benar semuanya akan dihapus.
4. Enriching
Setelah memproses data, itu harus diperkaya – ini dilakukan pada langkah keempat. Ini menyiratkan bahwa Anda harus mengambil stok dari apa yang ada dalam data dan menyusun strategi apakah Anda memiliki upscale, downsample, atau melakukan augmentasi data. Ada beberapa metode berbeda untuk mengambil sampel ulang data, satu menurunkan sampel data, dan yang lainnya membuat data sintetis menggunakan upsampling.
5. Memvalidasi
Memvalidasi adalah aktivitas yang memunculkan masalah kualitas dan konsistensi data, atau memverifikasi bahwa mereka telah ditangani dengan benar oleh transformasi yang diterapkan. Validasi harus dilakukan sepanjang beberapa dimensi. Minimal, menilai apakah nilai atribut/bidang mematuhi batasan sintaksis. Misalnya, bidang boolean dikodekan sebagai ‘benar’/’salah’ sebagai lawan dari beberapa nilai lainnya. Validasi tambahan mungkin melibatkan pemeriksaan lintas-atribut/bidang seperti memastikan semua transaksi bank negatif memiliki jenis transaksi yang sesuai (misalnya, ‘penarikan’, ‘pembayaran tagihan’, atau ‘cek’).
6. Penerbitan
Setelah data Anda divalidasi, Anda dapat mempublikasikannya. Ini melibatkan membuatnya tersedia untuk orang lain dalam organisasi Anda untuk analisis. Format yang Anda gunakan untuk berbagi informasi – seperti laporan tertulis atau file elektronik – akan bergantung pada data Anda dan tujuan organisasi.
Masa depan Perselisihan Data
Perselisihan data dulu ditangani oleh pengembang dan pakar TI dengan pengetahuan luas tentang administrasi basis data dan kefasihan dalam SQL, R, dan Python. Analytic Process Automation (APA) telah mengubah itu, menyingkirkan spreadsheet yang rumit dan memudahkan ilmuwan data, analis data, dan pakar TI untuk berdebat dan menganalisis data yang kompleks.
Kesimpulan
Perselisihan data dalam pembelajaran mesin adalah kebutuhan besar belakangan ini karena banyaknya data yang diproses setiap hari membuat layanan pengguna lebih efisien. Tanpa infrastruktur penyimpanan data yang kuat dan investasi dalam teknik perselisihan data, bisnis akan menderita dan karenanya perselisihan data membuktikan pentingnya dalam dunia ilmu data.
