Pentingnya Normalisasi Data

Perusahaan selalu menggunakan data untuk tetap di atas. Ketika bisnis bekerja di luar toko batu bata dan mortir, sebagian besar pemrosesan data ini offline karena kumpulan data lebih kecil. Karena semakin banyak perusahaan yang memindahkan bisnis mereka secara online (atau setidaknya sebagian), kumpulan data telah berkembang dalam ukuran dan sekarang mencapai ukuran hingga terabyte dan petabyte. Dataset ini terdiri dari:

sebuah). Data internal yang mungkin berisi detail produk, informasi karyawan, kontrak mitra, pembaruan stok gudang, dan banyak lagi

b). Data dari perangkat IoT seperti sensor GPS, robot pintar, sensor pelacakan, dan kembar digital

c). Data eksternal seperti data pesaing yang diambil dari web

Data dari sumber yang berbeda mungkin tidak semuanya dalam bentuk dan format yang sama. Anda dapat memiliki data dalam format tekstual, audio, video, dan bahkan tabel. Setelah Anda mengonversi semuanya menjadi satu format terstruktur, Anda akan melihat bahwa tidak semuanya memiliki header yang sama. Bahkan jika mereka melakukannya, unitnya mungkin tidak sama. Mungkin juga ada baris duplikat yang ada dalam data.

Apa itu Normalisasi Data?

Pemrosesan semua masalah data tersebut bersama-sama bertambah dan secara kolektif disebut Normalisasi Data. Ini terutama membantu dalam pengumpulan data dari berbagai sumber untuk diatur ulang dan digunakan bersama. Hal ini juga meningkatkan keterbacaan data untuk tim bisnis dan dengan demikian memberikan lebih banyak pendekatan plug and play untuk membuat visualisasi data .

Normalisasi Data dapat terdiri dari beberapa tahap di mana setiap tahap dapat dibagi lagi menjadi langkah yang berbeda untuk sumber data yang berbeda. Teknik atau tahapan normalisasi data yang paling umum melibatkan:

sebuah). Penghapusan entri duplikat

b). Pengelompokan data berdasarkan metodologi pengelompokan logis

c). Membuat asosiasi antara titik data terkait

d). Menyelesaikan entri data yang bentrok

e). Mengonversi kumpulan data yang berbeda menjadi satu format

f). Konversi data semi-terstruktur atau tidak terstruktur ke kumpulan nilai kunci

g). Konsolidasi data dari berbagai sumber

h). Konversi semua baris dalam kolom ke unit yang sama

saya). Membagi kolom dengan nilai numerik besar dengan pangkat 10

j). Menetapkan nilai numerik ke kolom kategoris

Upaya tersebut bersama-sama mengarah pada peningkatan kualitas data secara umum dan juga membantu mengurangi pemrosesan yang diperlukan dalam alur kerja bisnis tempat kumpulan data ini akhirnya digunakan. Proses tersebut dapat digunakan untuk menangani berbagai jenis bidang seperti nama, alamat, nomor telepon, kode pin, nilai mata uang, jarak antara dua titik, dan banyak lagi. Setiap perusahaan mendefinisikan satu set format dan aturan standar yang dengannya semua set data yang masuk ke aliran data dinormalisasi.

Data Mentah dapat diproses dengan cara yang berbeda berdasarkan seperangkat aturan standardisasi yang ada. Beberapa contoh standarisasi data ditunjukkan pada tabel di bawah ini.

Bagaimana jika Anda tidak menormalkan Data Anda?

Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Gartner, hampir 40% dari semua upaya bisnis hilang karena kualitas data yang buruk. Data yang buruk atau data yang diformat dengan buruk berdampak pada tahapan yang berbeda dalam proses bisnis dan mengganggu efisiensi operasional serta manajemen risiko. Ketika keputusan yang didukung data didasarkan pada data yang salah, kemampuan bisnis untuk menggunakan data untuk keuntungannya dikompromikan. Manfaat menggunakan data besar untuk keputusan bisnis hilang ketika Anda tidak dapat menstandarisasi dan menyesuaikan dengan sumber data yang berbeda.

Salah satu musuh utama data yang dapat digunakan adalah data yang hilang atau rusak – baris di mana tidak semua titik data dapat ditampilkan dengan benar. Masalah tersebut dapat muncul baik karena pemrosesan data mentah yang salah atau karena inkonsistensi dalam data sumber. Masalah data utama lainnya yang membuat data tidak dapat digunakan adalah jumlah data tidak terstruktur yang tidak dipecah menjadi bit yang dapat digunakan.

Menurut satu studi oleh Priceonomics, sebanyak 55% data yang dikumpulkan oleh perusahaan tidak digunakan . Data yang tidak digunakan yang dikumpulkan oleh perusahaan tetapi tidak dapat digunakan karena kendala tertentu disebut sebagai data gelap. Ketika ditanya alasan di balik tidak dapat menggunakan sebagian besar data, 66% responden memilih “data hilang atau rusak” sebagai jawabannya sedangkan 25% memilih untuk mengeluh tentang format yang tidak terstruktur.

Karena perusahaan terus mengumpulkan data dari sumber internal dan eksternal, ukuran data bersih terus meningkat. Saat ini sebagian besar perusahaan menggunakan layanan penyimpanan cloud oleh layanan seperti AWS atau GCP dan mudah untuk melupakan seberapa besar tagihan infra Anda. Meskipun sebagian besar layanan menagih Anda berdasarkan kueri yang Anda lakukan dan bukan ukuran data yang disimpan, Anda masih perlu mempertimbangkan tiga hal:

sebuah). Seiring bertambahnya volume data, kueri perlu menguraikan lebih banyak data dan akan memakan waktu lebih lama untuk dieksekusi
b). Sebagai efek dari kueri yang membutuhkan waktu lebih lama untuk dieksekusi, beberapa kueri yang berjalan pada saat yang sama dapat menyebabkan kesalahan waktu habis
c). Karena jumlah data yang diuraikan untuk setiap kueri meningkat, biaya yang dikeluarkan untuk layanan cloud akan terus meningkat

Manfaat Normalisasi Data

Salah satu manfaat terbesar dari Normalisasi Data adalah kemampuan untuk mengimplementasikan Segmentasi Data. Segmentasi Data adalah kemampuan untuk mengelompokkan data berdasarkan parameter yang berbeda sehingga dapat digunakan dengan lebih mudah oleh tim internal yang berbeda. Data dapat disegmentasikan berdasarkan berbagai faktor seperti jenis kelamin pelanggan, lokasi (perkotaan atau pedesaan), jenis industri, dan banyak lagi.

Menerapkan Segmentasi Data pada kumpulan data besar, terutama yang telah dikompilasi dengan menggabungkan berbagai sumber data, dapat menjadi tugas yang menakutkan. Akan lebih mudah berkali-kali lipat jika data sudah dinormalisasi. Manfaat dari ini adalah multi-cabang:

sebuah). Jika data dinormalisasi dan disegmentasi, tim yang berbeda dapat mengeluarkan data yang berbeda tanpa khawatir tentang perlunya memfilter data yang tidak bersih atau rusak.

b). Perusahaan dapat menggunakan pendekatan periklanan dan pemasaran bertarget menggunakan data tersegmentasi untuk mendapatkan tingkat konversi yang lebih baik dalam anggaran pemasaran mereka yang terbatas.

c). Data tersegmentasi juga dapat membantu perusahaan dalam menganalisis hasil dan umpan balik pelanggan mereka serta memahami apa yang berjalan dengan baik dan apa yang menurun. Informasi ini dapat membuat atau menghancurkan perusahaan berdasarkan apakah itu dikonsumsi atau dibiarkan di atas meja.

Memprediksi perilaku pelanggan dan mendeteksi anomali adalah beberapa target utama bagi perusahaan besar yang menganalisis volume data yang besar dan mencoba membuat model prediktif. Upaya di balik upaya tersebut dapat sangat diminimalkan jika data mentah itu sendiri telah disimpan setelah normalisasi dan standarisasi. Baik tim Ilmu Data Anda sedang mengerjakan model pembelajaran mesin baru atau tim bisnis Anda sedang bekerja untuk membangun sistem rekomendasi yang akan dibandingkan dengan data Netflix, bersih dan dinormalisasi adalah kebutuhan mutlak sebagai titik awal.

Seberapa Buruk Bisa Terjadi?

Normalisasi Data dapat membantu ketika beberapa tim menggunakan sumber data yang sama atau berkomunikasi di antara mereka sendiri melalui data. Semakin tinggi jumlah sumber data dan semakin besar jumlah tim dan individu yang terlibat, semakin tinggi risiko data yang tidak dinormalisasi. Salah satu peristiwa sejarah besar yang terjadi pada data yang tidak dinormalisasi adalah Probe Mars senilai $125 juta yang hilang karena para insinyur gagal mengubah nilai dari Inggris ke Sistem Metrik. Konversi unit untuk menjaga keseragaman tetap menjadi salah satu Teknik Normalisasi Data inti.

Kerugian Anda mungkin tidak memperhitungkan nilai setinggi itu, tetapi Anda mungkin tidak dapat menghitung kerugian yang terjadi karena data yang berantakan. Itu perlahan-lahan akan meresap ke salah satu alasan utama untuk data yang tidak dapat digunakan. Secara tidak langsung, persentase data yang tidak terpakai di perusahaan Anda akan menandakan kerugian karena tidak melakukan upaya normalisasi data.

Sementara kami berbicara banyak tentang normalisasi dan standarisasi data, mengambil data dengan benar itu sendiri adalah setengah dari pekerjaan yang dilakukan. Jika Anda mengikis data dengan bersih dari sumber eksternal , upaya Anda untuk normalisasi dapat sangat berkurang. Tim kami di PromptCloud membanggakan diri dalam menyediakan solusi DaaS (Data sebagai Layanan) kepada pelanggan dengan menggunakan perusahaan mana yang dapat memberikan kami persyaratan pengikisan web mereka dan kami menawarkan data dalam format plug and play. Kami dapat mengikis data dari beberapa situs web dan menyediakan data dari masing-masing situs dalam wadah yang berbeda atau melalui API yang berbeda. Setelah ini selesai, Anda kemudian dapat menulis modul Normalisasi Data untuk menggabungkan data dan memperkayanya – sehingga memungkinkan tim Anda membuat keputusan yang didukung data.