Apa itu Data Wrangling dan Bagaimana Melakukannya Secara Efektif

Hari-hari ini, data adalah apa yang mengatur kehidupan kita sehari-hari serta kekayaan bisnis. Mereka dapat berasal dari berbagai sumber, pada waktu yang berbeda, dan tersedia dalam format yang berbeda. Di dalam data ini terdapat wawasan berharga yang menunggu untuk dikumpulkan oleh para ilmuwan data, tetapi sebelum itu mereka akan membutuhkan data dalam urutan yang benar dan dalam format yang konsisten untuk dapat melakukan analisis.

Untuk memahami sesuatu yang Anda temukan dalam format/tata letak yang sepenuhnya kacau, pertama-tama Anda harus mengaturnya dengan cara yang masuk akal dan memungkinkan untuk dianalisis lebih lanjut.

Di sinilah pertikaian data muncul.

Dengan bantuan pembersihan, penataan, dan penyatuan data yang berantakan dan kompleks ke dalam kumpulan, perselisihan data memastikan bahwa data menjadi mudah diakses dan dianalisis. Itu memastikan bahwa tidak ada tumpukan data yang tidak diatur selama analisis. Ini diperlukan karena jika bahkan ada satu elemen yang tidak pada tempatnya selama langkah ini, maka analisis akan berjalan salah arah, sehingga mengarah pada hasil yang salah, sehingga membuat seluruh proses kontraproduktif dan sia-sia.

Ada beberapa langkah berbeda dalam pra-pemrosesan data:

1. Pembersihan data
2. Integrasi data
3. Transformasi data
4. Reduksi data

Pra-pemrosesan data adalah prasyarat yang diperlukan untuk perselisihan data. Perselisihan data digunakan untuk mengubah data mentah menjadi format yang nyaman untuk dikonsumsi.

Juga dikenal sebagai data munging, metode ini mengikuti langkah-langkah tertentu seperti:

1 – Mengekstrak data dari beberapa sumber,

2 – Menyortir data menggunakan algoritma,

3 – Mengurangi data menjadi potongan yang terlihat dan

4 – Menyimpannya ke dalam database yang siap untuk dianalisis lebih lanjut.

Perbedaan antara ETL/Perdebatan Data:

ETL, kependekan dari Extract, Transform and Load, adalah alat yang digunakan untuk menarik data dari database dan menempatkannya ke database lain yang lebih relevan. Karena kesamaannya, dalam arti bahwa keduanya membantu penyortiran data, ETL dan Data Wrangling sering membingungkan.

Berikut adalah beberapa perbedaan yang membatasi kesamaan antara keduanya dan dengan demikian membantu Anda memahami perselisihan Data dengan lebih baik.

1. Basis pengguna berbeda:

Perselisihan data memenuhi keyakinan bahwa orang yang mengetahui dan memahami data harus menjadi orang yang mengeksplorasi dan menyiapkan data. Ini berarti bahwa ini disesuaikan untuk analis bisnis, pengguna lini bisnis, manajer, dan banyak lainnya seperti ini. Sebaliknya, ETL berfokus pada pengguna akhir berbasis TI yang menerima persyaratan dari rekan bisnis mereka. Mereka diharuskan untuk mengimplementasikan saluran pipa menggunakan alat ETL untuk mengirimkan data yang diinginkan ke sistem dalam format tertentu.

2. Data yang disusun berbeda

Terjadinya solusi perselisihan data muncul karena kebutuhan karena data dihasilkan dengan kecepatan yang sangat tinggi akhir-akhir ini. Sebagian besar data yang harus ditangani oleh analis bisnis datang dalam berbagai format dan terlalu besar atau rumit untuk digunakan menggunakan alat tradisional seperti Excel. Perselisihan data memberikan solusi yang tepat untuk masalah ini karena dirancang khusus untuk menangani beragam data dengan panjang kompleksitas apa pun.

ETL di sisi lain dibuat untuk menangani data yang biasanya terstruktur dengan baik. Itu tidak dibuat untuk memproses data yang besar atau kompleks atau yang membutuhkan ekstraksi dan derivasi.

3. Kasus penggunaan berbeda

Kasus penggunaan ketika menyangkut perselisihan data lebih bersifat eksploratif dan dilakukan oleh perusahaan atau departemen yang lebih kecil sebelum diluncurkan ke sesuatu yang besar seperti organisasi. Pengguna perselisihan data biasanya mencoba bekerja dengan sumber data baru atau kombinasi sumber data baru. ETL mengekstrak, mengubah, dan memuat data ke dalam gudang data terpusat yang dapat digunakan untuk pelaporan dan analisis, jika diperlukan.

Peran perselisihan data dalam proses analitik

Sejauh mana data berguna sangat tergantung pada kemampuan seseorang untuk memperdebatkannya. Dan meskipun ada kemajuan besar dalam teknologi, para analis berjuang untuk bekerja dengan kumpulan data mentah yang besar dan kompleks. Telah dicatat bahwa mengatur data menjadi potongan-potongan yang dapat dilihat memakan setidaknya 50-80% dari waktu analis. Itulah sebabnya perselisihan Data adalah suatu anugerah.

Perselisihan data, seperti yang pasti sudah Anda ketahui sekarang, adalah kemampuan untuk memperdebatkan data mentah yang berantakan menjadi sesuatu yang layak untuk dianalisis. Karena sifat penting dari perselisihan data inilah yang sekarang menjadi ujung depan seluruh proses analitis di seluruh dunia.

Data modern terdiri dari kumpulan data yang berisi variabel dengan panjang dan kelas yang berbeda. Banyak perhitungan matematis dan statistik beroperasi pada berbagai jenis data. Perselisihan data menyelaraskan semua ini menjadi satu rangkaian data yang dapat dipahami yang dapat dengan mudah diproses dan dianalisis oleh alat.

Bagaimana cara meningkatkan efektivitas Data Wrangling?

Mempertimbangkan betapa pentingnya Data Wrangling untuk aspek analitis, meningkatkan efisiensinya adalah yang terpenting. Semakin akurat hasil yang dihasilkan, perselisihan data kesopanan, semakin efisien strategi yang dibuat berdasarkan data yang berasal darinya.

1. Pemetaan data

Pemetaan data terlalu sering dilihat sebagai tugas yang paling sulit dan merupakan salah satu penyebab penundaan dan kesalahan terbesar. Salah satu cara untuk mengatasinya adalah dengan bermain-main dengan data. Ini mungkin kedengarannya tidak menguntungkan secara ekonomi, tetapi ini adalah salah satu cara terbaik untuk mengurangi penggunaan data pemetaan berjam-jam. Lab data dapat berguna di mana analis data memiliki kesempatan untuk menggunakan umpan data potensial dan variabel di dalamnya untuk mempelajari yang sebenarnya bersifat prediktif atau berguna untuk analisis atau pemodelan.

2. Merekrut spesialis data non-TI

Penggabungan pakar data non-TI adalah langkah yang dihentikan oleh bisnis modern dan telah menyebabkan semua teka-teki. Memang benar bahwa data membutuhkan analis dan spesialis, tetapi juga membutuhkan layanan ahli dari pemodelan data, kualitas data, dan juga dari metadata.

3. Memberikan nilai untuk membenarkan investasi

Penting untuk menyelidiki kebutuhan data agar dapat membuat sketsa keputusan yang dapat membantu menilai potensi dan nilai bisnis yang lebih tinggi. Namun ini harus sangat tepat di alam dan tidak ada yang bisa dibiarkan begitu saja. Memberikan nilai adalah istilah yang digunakan para pemimpin saat ini alih-alih istilah "kasus penggunaan".

Apa langkah lain yang Anda ikuti untuk mengaktifkan perselisihan data yang efektif? Tulis kepada kami dan beri tahu kami