Data cleansing wajib dilakukan untuk memperoleh insights yang akurat dan bermanfaat bagi bisnis. Sebaliknya, jika tidak dilakukan, bisa jadi kamu memperoleh insight acakadut yang menyesatkan pengambilan keputusan.
Lalu, bagaimana cara melakukan data cleansing?
Nah, artikel ini akan membahas tentang data cleansing sampai tuntas! Mulai dari pengertian, cara-cara pembersihan datanya, hingga ke tools yang dapat dimanfaatkan. Simak sampai akhir, ya!
Apa itu Data Cleansing?
Data cleansing adalah proses memodifikasi atau menghapus data yang dianggap tidak akurat, duplikat, tidak lengkap, salah format, maupun rusak dalam kumpulan data yang dimiliki. Agar kamu tidak bingung, data cleansing juga sering disebut sebagai sebagai data cleaning atau data scrubbing.
Proses data cleaning ini kerap dilakukan ketika melakukan data mining atau pengumpulan data oleh data engineer. Meskipun ia bisa disederhanakan sebagai proses “menghapus data”, tetapi tujuan akhir pembersihan data adalah menghasilkan kumpulan data seakurat mungkin. Jadi memang tidak asal hapus, nih!
Misalnya, data yang ada ternyata memerlukan perbaikan. Mulai dari kesalahan ejaan dan sintaksis, data ganda, salah label, kolom kosong, hingga melakukan standarisasi pengurutan data agar gampang diinput.
Mengapa Harus Melakukan Data Cleansing?
Data cleansing wajib hukumnya untuk dilakukan karena ia akan memastikan bahwa bisnismu memiliki data dengan kualitas terbaik.
Dengan data berkualitas, bisnismu bisa memperoleh insights yang jitu. Pengaplikasian dari insights tersebut akan mencegah munculnya rasa frustrasi pelanggan dan karyawan, berpotensi meningkatkan produktivitas, hingga bisa membantu meningkatkan kualitas analisis data dalam pengambilan keputusan.
Kok bisa begitu ya? Soalnya, tanpa data cleansing terlebih dahulu, kumpulan data yang ada umumnya cenderung tidak akurat, tidak terorganisir, bahkan tidak lengkap. Oleh sebab itu, analisis datanya apa pun akan lebih sulit, kurang jelas, dan alhasil kurang akurat. Amit-amit deh!
Data cleansing juga merupakan satu dari sekian banyak hal yang perlu kamu pahami apabila ingin berkarir di bidang data. Baik itu sebagai seorang data analyst, data engineer, hingga AI specialist.
Manfaat Data Cleansing
Kalau sudah tahu alasan pentingnya melakukan data cleansing, sekarang kita kulik apa saja sih manfaat data cleansing?
1. Menghindari error yang bisa bikin boncos
Data cleansing menjadi solusi terbaik untuk menghindari pembengkakan biaya yang mungkin muncul gara-gara hasil pengolahan data tidak akurat.
Bayangkan, kamu harus mengulang lagi seluruh proses pengolahan data dari awal karena ternyata terdapat banyak data duplikat yang bikin hasilnya bias. Repot banget nggak sih?
2. Membuat data kompatibel di lintas saluran
Gambaran termudah untuk hal ini adalah data pelanggan. Data jenis ini umumnya bisa dipakai untuk kebutuhan lintas saluran karena isiannya multiguna, antara lain: nomor telepon, kode pos, maupun email.
Data cleansing akan memudahkanmu untuk menjalankan data tersebut di semua saluran. Baik itu untuk urusan email marketing, pemberitahuan kampanye event tertarget, hingga pemberian promo khusus.
3. Meningkatkan akuisisi pelanggan
Bisnis yang bisa merawat data dengan baik tidak akan pernah kehabisan insights untuk melihat prospek-prospek ke depannya. Mengapa? Karena sudah pasti data yang dimiliki akurat pun rutin diperbarui.
Dengan data yang berkualitas semacam itu, peningkatan efisiensi operasional perusahaan hingga akuisisi pelanggan bukan lagi jadi hal yang mengherankan.
4. Mempermudah proses pengambilan keputusan
Pentingnya data untuk bisnis adalah membantu untuk menghasilkan insights yang presisi. Pengambilan keputusan bisnis jadi bisa dilakukan dengan cepat dan tepat. Selain itu, stakeholders pun akan lebih percaya diri dengan langkah-langkah strategis yang diambil.
5. Meningkatkan produktivitas tim internal
Kita sudah tahu kalau data cleansing akan meningkatkan kualitas data yang dimiliki. Nah, berkat ini pula, produktivitas tim pun bisa meningkat. Kok bisa?
Ya jelas, karena mereka dijamin bahwa data yang digunakan sudah bersih dan relevan. Mereka tidak perlu khawatir lagi untuk melakukan penyisiran data ulang.
Cara Melakukan Cleaning Data dan Contohnya
Pembersihan data umumnya terdiri dari lima tahap berikut ini:
1. Menghapus duplikat
Duplikat dalam data biasanya disebabkan oleh dua hal: entri data yang tidak konsisten dan adanya beberapa saluran yang menangkap informasi serupa.
Untungnya, ada banyak tools untuk membantumu menghapus data duplikat. Misalnya, kalau kamu memanfaatkan Google Contacts, di situ ada fitur untuk menggabungkan data kontak dan mendeteksi duplikat secara gratis.
Tools de-duplikasi macam ini sangat berguna karena kamu tidak perlu mengeceknya satu-satu secara manual. Capek boss! Apalagi kalau bisnismu punya set data yang bejibun…
Berikut ada beberapa tips yang dapat membantu proses de-duplikasi:
- Gunakan tools de-duplikator seperti Dedupley.
- Gunakan tools validasi data yang bisa membantumu menentukan validitas data, misalnya tool verifikasi email. Tools dari Experian Data Quality memiliki lini program validasi canggih yang memungkinkanmu untuk memeriksa email, alamat, maupun nomor telepon secara massal.
- Untuk menghindari duplikat kontak di berbagai aplikasi, gunakan fitur sync agar data ganda bisa diminimalisir.
2. Perbaiki kesalahan struktur
Kesalahan struktur data bisa berupa kesalahan ketik, penamaan yang tidak lazim, singkatan yang tidak konsisten, kapitalisasi, tanda baca, dan kesalahan lain yang biasanya disebabkan oleh entri data manual dan kurangnya standarisasi.
Di proses ini, kamu harus melakukan standarisasi sehingga semua data yang punya maksud serupa tidak berada di kolom berbeda.
3. Mengecek data yang hilang
Data yang hilang tidak bisa dihindari. Ada beberapa cara untuk mengatasi masalah ini:
- Hapus entri yang memiliki bagian yang hilang.
- Isi bagian yang hilang berdasarkan informasi lain dalam set data.
- Beri label “hilang” pada data terkait.
Solusi di atas akan membantu meminimalkan dampak negatif dalam proses analisis data.
4. Menjaga data agar selalu fresh
Seberkualitas apa pun data yang kamu punya, pasti relevansinya akan menurun seiring berjalannya waktu. Bahkan, menurut studi dari Vainu, 30 persen data perusahaan menjadi usang setiap tahunnya.
Hal tersebut dapat disebabkan oleh banyak faktor, misalnya pengguna yang mengganti alamat email, memakai nomor telepon baru, keluar dari perusahaan, berganti jabatan, dan sebagainya.
Lalu bagaimana caranya menjaga data biar tetap fresh? Kamu bisa memanfaatkan tools parsing. Tools ini akan memindai semua email masuk dan memperbarui informasi kontak saat tersedia informasi termutakhir.
5. Standardisasi entri data
Tahap terakhir, empat tahapan sebelum ini tidak akan ada gunanya jika kamu tidak menerapkan standar entri data di seluruh perusahaan.
Contohnya, kamu harus membuat aturan yang menentukan apakah nilai harus huruf kecil semua atau kapital semua, unit pengukuran apa yang digunakan dalam data numerik, kolom mana saja yang wajib diisi saat membuat catatan kontak, dan lain sebagainya.
Kamu pun harus memastikan karyawan mengetahui cara memeriksa duplikat sebelum membuat kontak baru dan aplikasi mana yang dipakai untuk memasukkan data. Ini akan menghemat waktumu saat memeriksa data duplikat, data yang salah, maupun data yang telah kedaluwarsa.
Tools Data Cleansing
Seperti sudah dibahas sebelumnya, data cleansing punya cukup banyak tahapan sampai bisa menghasilkan data yang berkualitas. Untuk memudahkanmu dalam mengerjakan tugas itu, kamu bisa memanfaatkan tools berikut ini.
1. OpenRefine
Cocok untuk: Perusahaan dengan anggaran terbatas
OpenRefine sebelumnya dikenal sebagai Google Refine. Ia merupakan tool open source gratis untuk membersihkan, mengubah, dan memperluas data. Alat ini memungkinkan pengguna untuk mengimpor kumpulan data berukuran besar dan menyisirnya dengan cepat dan lebih mudah.
2. Operations Hub
Cocok untuk: Perusahaan yang ingin menggunakan satu platform CRM terpadu
Operations Hub memungkinkan pengguna menyinkronkan, membersihkan, dan menyusun data pelanggan, serta melakukan otomatisasi proses bisnis dalam satu platform CRM terpadu.
Dengan software ini, kamu bisa secara otomatis memperbaiki penulisan tanggal, memformat nama, dan kebutuhan cleansing lainnya untuk membantu pembersihan data yang biasanya sangat memakan waktu.
3. Trifacta
Cocok untuk: Tim analis data dan pengguna non-teknis
Trifacta dibuat agar mudah digunakan oleh analis data dan pengguna non-teknis. Ia memiliki antarmuka visual yang ramah pengguna dan memberi pemakainya smart suggestions (saran cerdas) yang didukung oleh machine learning melalui proses pembersihan data khusus yang dimiliki.
4. WinPure Clean & Match
Cocok untuk: Perusahaan yang membutuhkan solusi menyeluruh untuk menghasilkan data berkualitas
WinPure Clean & Match adalah sepaket software pembersihan dan pencocokan data yang dirancang untuk meningkatkan akurasi data bisnis maupun konsumen. Program ini pas untuk membersihkan, melengkapi, memperbaiki, menstandarkan, dan mendeduplikasi berbagai jenis kumpulan data–termasuk email, database, spreadsheet, hingga CRM.
5. DemandTools
Cocok untuk: Perusahaan yang berfokus pada pencarian lead
Dengan 13 modul yang dimilikinya, DemanTools akan membantumu mengaplikasikan perubahan catatan secara massal, menstandarkan data, dan mendeteksi, menghilangkan, serta merapikan catatan duplikat.
Ia bisa disebut sebagai solusi pembersihan data yang serbaguna dan dapat disesuaikan untuk CRM. Dengan tool ini, bisnismu dapat membersihkan dan menjaga catatan CRM secara cepat. Hal ini otomatis akan membantu perusahaan dalam meningkatkan produktivitas tim penjualan dan pemasaran yang ada.
6. RingLead Prevent
Cocok untuk: Perusahaan yang mencari solusi manajemen data end-to-end
RingLead Prevent dikenal sebagai platform serba bisa. Ia tidak hanya mampu menggabungkan data dari berbagai sumber dan membersihkannya, tetapi juga memperkaya, menghapus duplikat, menyegmentasikan, menormalkan, menilai, serta mengurutkan data.
Semua itu dilakukan guna memicu workflows otomatis, memulai kampanye engagement, dan beragam kebutuhan bisnis lainnya . Software ini memastikan CRM dan MAP-mu terlindungi dari data kotor dari mana pun sumbernya. Canggih ya?
Siap Melakukan Data Cleansing?
Data cleansing adalah bagian penting dari proses analisis data.
Mengapa? Karena bisnismu pasti ingin menganalisis data secara akurat, diformat dengan benar, lengkap, dan spesifik sehingga insights-nya relevan buat mengambil keputusan di perusahaan. Hal tersebut tidak bisa tercapai kalau proses data cleansing-nya dilakukan asal-asalan.
Tahukah kamu? Ilmu data juga sangat penting lho di bidang AI dan Machine Learning. Untungnya kamu bisa belajar data science lebih mendalam di blog Bitlabs. Pantau blog kami terus, ya!
