Memahami Data Wrangling, Proses Mengolah data yang Efisien dan Akurat

Mengolah dan menganilisis data menjadi tanggung jawab seorang data analyst serta data scientist. Ada beragam proses untuk melakukannya, seperti data wrangling. Tujuan utamanya adalah untuk menemukan data yang lengkap dan tepat bagi bisnis.

Nah, apa itu data wrangling? Apa saja fungsi dan bagaimana proses melakukan data wrangling? Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini.

Apa Itu Data Wrangling?

Data wrangling adalah proses mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan merapikan data mentah sehingga dapat dibaca dengan mudah. Ketika kamu mendapatkan hasil dari sebuah riset pasar dan konsumen, data yang kamu terima akan sangat beragam. 

Data tersebut biasanya tidak bisa langsung dibaca dan ditafsirkan, harus ada orang yang mengolah, merapikan, hingga menganalisis. Tugas tersebut biasanya dilakukan oleh data scientist maupun data analyst. Nah, proses ini membuat data lebih mudah dibaca dan disesuaikan dengan tujuan perusahaan. Hal tersebut agar perusahaan dapat membuat rencana dan strategi bisnis sesuai dengan kebutuhan. Beberapa contoh data wrangling yaitu: 

1. Menyatukan kumpulan data menjadi satu database
2. Menemukan data hilang, sehingga dapat diisi atau dihapus
3. Menghilangkan data yang tidak digunakan atau tidak sesuai dengan tujuan survei 

Proses ini biasanya bisa dilakukan secara manual maupun menggunakan permodelan otomatis. Hal tersebut juga tergantung pada seberapa besar data yang diolah dan kemampuan tim data perusahaan.

Fungsi Data Wrangling

Menurut Elder Research, sebuah data scientist menghabiskan 80% waktunya untuk melakukan data wrangling. Sementara 20% sisanya baru digunakan untuk mengeksplorasi dan membuat permodelan dari data tersebut. Dengan persentase tinggi, data wrangling tentu punya peran dan manfaat bagi perusahaan, yaitu:

1. Menghasilkan data akhir yang akurat dengan cara yang paling efisien.
2. Data yang diolah dan disusun dengan proses yang akurat akan lebih mudah untuk diinterpretasikan dan dibuat dalam data visualization.
3. Proses data wrangling ini juga dapat memaksimalkan keakuratan dan kualitas data.
4. Proses ini dapat dibuat menjadi otomatis ke depannya jika memang sudah menemukan formula yang tepat.

Tentu hal ini bisa sangat memangkas waktu dan memudahkan para data analyst ketika mengolah suatu data yang besar jumlahnya. 

Langkah Melakukan Data Wrangling

Menurut Harvard Business School, ada beberapa tahap untuk melakukan proses ini. 

1. Memamahi data

Tahap pertama dari proses ini adalah memahami data secara mendalam. Langkah ini penting dilakukan agar kamu bisa tahu dengan detail dan jelas, apa saja data yang perlu dipakai dan dihilangkan.  Dari sini kamu juga akan mengetahui pengelompokkan yang tepat untuk data tersebut. Tujuannya, kamu bisa mengorganisir dan memetakan data dengan lebih baik. 

2. Merapikan data

Setelah selesai langkah pertama, kamu sudah punya bayangan pengelompokkan yang tepat dari setiap data yang ada. Jadi, tahapan selanjutnya adalah menata, mengorganisir, dan merapikan data.  Ketika data dikumpulkan, ada banyak yang tidak terisi dengan komplit atau sesuai dengan tujuan survei. Di tahap ini, semua baris dan kolom data harus dikelompokkan, sehingga bisa diolah lebih lanjut.

3. Membersihkan data

Sebelum masuk pengolahan, data yang tidak lengkap atau tak sesuai akan dihapus. Proses ini tergantung jenis data yang sedang diolah, bisa saja menghapus baris atau kolom yang membingungkan. Hal lain yang juga masuk dalam tahap data wrangling ini adalah menentukan standar yang sama untuk semua data. Tujuannya untuk memudahkan kamu dalam memutuskan apakah data tersebut diperlukan atau harus dihapus.

4. Memperkaya data

Ketika data sudah rapi, langkah selanjutnya adalah menambah data yang sudah diolah sebelumnya. Data ini biasanya didapat dari survei lain, sehingga memperkaya hasil dari data kamu saat ini. Dengan begitu, kamu dapat melihat data yang lebih besar dan luas.   

5. Validasi data

Proses validasi ini sangat penting untuk mengetahui apakah data yang sudah diolah dan dirapikan tersebut akurat. Bahkan tak hanya akurat, tolak ukurnya adalah apakah data tersebut sesuai dengan goal-nya. 

Ketika proses ini berlangsung, mungkin kamu harus kembali ke tahap dua atau tiga lagi jika datanya belum akurat. Jika sudah valid, kamu bisa membuat permodelan dan membuat proses pengolahan data menjadi otomatis. 

6. Mempublikasikan data

Setelah memastikan data valid, hasilnya bisa dibuat menjadi sebuah data visualization. Data akhir ini adalah data yang harus sudah sangat mudah dimengerti oleh semua orang, dari rekan kerja hingga bosmu.