Data Curation vs Data Cleaning: Apa Bedanya dan Kapan Digunakan?
Data curation dan data cleaning merupakan dua komponen penting dalam persiapan analisis data. Meski memiliki kemiripan, keduanya memiliki tujuan dan cakupan yang berbeda.
Untuk menghasilkan data yang akurat, data yang dikumpulkan dari berbagai sumber perlu dibersihkan dan dikurasi untuk membuang data-data yang tidak dibutuhkan. Proses ini meliputi pembersihan data dan kurasi data.
Lantas, apa perbedaan antara pembersihan data dan kurasi data? Simak penjelasan lengkap tentang dua prosedur dalam persiapan analisis data tersebut, di sini!
Apa Itu Data Curation?
Data Curation merupakan keterampilan atau proses memilih dan menggabungkan data yang relevan menjadi aset data terstruktur yang mudah dicari dan siap dianalisis.
Kurasi data melibatkan pengumpulan, pengorganisasian, pengayaan dan pemeliharaan data untuk memastikan kualitas dan kesesuaiannya.
Tujuan utama kurasi data adalah untuk mempersingkat waktu dan proses data hingga menghasilkan wawasan. Kurasi data menjadi sangat penting di tengah semakin banyaknya data dalam organisasi saat ini.
Langkah-Langkah Melakukan Data Curation
Proses kurasi data melibatkan tiga proses atau tahapan, yaitu identifikasi data, pembersihan data dan transformasi data. Berikut penjelasan lengkapnya:
-
Identifikasi Data
Proses ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber. Data yang sudah terkumpul selanjutnya akan diidentifikasi untuk memastikan kesesuaian dengan kebutuhan.
Dalam tahap ini kamu bisa mengelompokkan data berdasarkan variabel untuk mempermudah proses pembersihan data.
-
Pembersihan Data
Data yang sudah dikumpulkan dan diidentifikasi, selanjutnya akan masuk ke tahap pembersihan data. Data mentah dari berbagai sumber besar kemungkinan memiliki anomali seperti kesalahan ejaan, nilai yang hilang atau entri duplikat.
Proses pembersihan data ini bertujuan untuk menemukan anomali atau data yang tidak diperlukan kemudian membersihkannya. Tujuan dari pembersihan data ini adalah untuk menyiapkan data yang bisa menghasilkan wawasan yang akurat.
-
Transformasi Data
Transformasi data ini melibatkan proses mengubah data akhir menjadi format tertentu untuk menghasilkan wawasan yang sesuai kebutuhan.
Proses transformasi data ini biasanya melibatkan penggunaan alat atau software khusus untuk mempermudah mengubah format data menjadi format yang tepat.
Apa Itu Data Cleaning?
Data Cleaning atau pembersihan data merupakan proses memperbaiki atau menghapus data yang salah, rusak, salah format, duplikat atau tidak lengkap dalam satu kumpulan data.
Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, terdapat banyak kemungkinan data terduplikasi atau salah label.
Data yang salah bisa membuat hasil analisis menjadi tidak akurat dan algoritma menjadi tidak dapat dipercaya. Oleh sebab itu, perlu dilakukan pembersihan data sebelum persiapan analisis agar hasil benar, akurat dan dapat diandalkan.
Langkah-Langkah Data Cleansing
Untuk melakukan perbaikan atau penghapusan data yang tidak tepat, diperlukan beberapa tahapan pembersihan. Antara lain yaitu:
-
Pengumpulan Data
Data mentah yang berasal dari berbagai sumber akan dikumpulkan dalam satu set data untuk memudahkan proses pembersihan.
-
Identifikasi Kesalahan
Proses ini melibatkan mendeteksi data yang hilang, mengidentifikasi data duplikat, mendeteksi kesalahan format, mendeteksi outlier dan mendeteksi kesalahan ejaan. Tujuannya untuk memastikan data bersih sebelum proses analisis.
-
Perbaikan Kesalahan
Pada proses data cleaning ini, kamu perlu melakukan beberapa hal seperti mengisi data yang hilang, menghapus data duplikat, memperbaiki kesalahan format, menangani outlier, serta memperbaiki kesalahan ejaan.
-
Validasi Data
Validasi data bertujuan untuk memastikan data telah sesuai standar yang telah ditetapkan. Pada tahap ini data juga perlu diverifikasi untuk memastikan telah akurat dan dapat digunakan.
-
Penghapusan Data yang Tidak Relevan
Jika ada kolom atau baris yang tidak sesuai dan tidak diperlukan dalam proses analisis, hapus data tersebut agar sesuai dengan standar yang telah ditentukan.
-
Dokumentasi
Langkah terakhir dari proses pembersihan data adalah dokumentasi. Proses ini melibatkan pencatatan seluruh proses pembersihan data untuk memastikan proses dilakukan secara transparan dan reproduksi jika diperlukan.
Perbedaan Data Curation dan Data Cleaning
Secara umum, data kurasi dan data cleaning merupakan dua aspek penting dalam proses pengolahan dan analisis data. Meski sama-sama dilakukan untuk mempersiapkan data yang akurat, keduanya memiliki tujuan dan cakupan yang berbeda.
Data cleaning fokus pada identifikasi dan koreksi kesalahan, inkonsistensi serta nilai yang hilang dalam data. Dalam prosesnya mungkin membutuhkan perbaikan atau menghapus data yang tidak diperlukan.
Sedangkan data curation merupakan serangkaian proses yang lebih luas dan mendalam serta lebih dari sekadar membersihkan data. Proses ini melibatkan pengumpulan data, identifikasi, pengorganisasian, pengayaan dan pemeliharaan data untuk memastikan data telah sesuai dengan kebutuhan analisis.
Secara umum, data cleaning merupakan bagian dari kurasi data. Hal ini karena kurasi data merupakan proses menyeluruh untuk memastikan data bernilai dan sesuai dengan kebutuhan proyek sehingga mampu menghasilkan wawasan yang akurat dan valid.
Di era digital dan big data seperti sekarang ini, data curation dan data cleaning merupakan proses krusial yang dapat mempermudah proses analisis data serta memastikan wawasan yang dihasilkan akurat dan dapat dipercaya.
Oleh sebab itu, mari tingkatkan kemampuan analisis data kamu dengan kuliah Data Science di BINUS Online. Di sini kamu akan belajar bagaimana mengumpulkan data, mengidentifikasi hingga mengolah untuk menjadi wawasan yang berguna.
Di era digital seperti sekarang ini, kemampuan analisis data sangat diperlukan di berbagai industri. Dengan mengambil jurusan ini, kamu bisa jadi data analyst andal dengan peluang karir yang menjanjikan di masa depan.
Jadi, tunggu apalagi! Daftar kelas di BINUS Online sekarang untuk mempersiapkan masa depan yang lebih baik.
Referensi: