Dalam dunia analisis data, ada dua proses penting yang sering membuat bingung, yaitu data curation dan data cleaning. Meskipun keduanya berhubungan dengan persiapan data, ternyata fungsi dan cakupannya sangat berbeda. Mari kita bahas secara mendalam agar kamu memahami kapan harus menggunakan masing-masing proses ini.
Memahami Data Cleaning
Praktisi data menyebut proses memperbaiki atau menghapus data yang bermasalah dari kumpulan data sebagai data cleaning. Masalah yang kita maksud bisa berupa data yang salah, rusak, formatnya tidak sesuai, terduplikasi, atau bahkan tidak lengkap.
Bayangkan kamu mengumpulkan data dari berbagai sumber. Pasti ada kemungkinan data tersebut terduplikasi, salah label, atau memiliki kesalahan penulisan. Algoritma yang kamu gunakan tidak dapat dipercaya dan hasil analisis akan menyesatkan karena data yang tidak akurat.
Tahapan Data Cleaning
Proses pembersihan data memiliki beberapa tahapan sistematis:
- Pengumpulan Data – Data mentah dari berbagai sumber dikumpulkan dalam satu set untuk memudahkan proses selanjutnya.
- Identifikasi Kesalahan – Tahap ini melibatkan deteksi data yang hilang, identifikasi duplikasi, pengecekan kesalahan format, deteksi outlier, dan pemeriksaan kesalahan penulisan.
- Perbaikan Kesalahan – Melakukan tindakan konkret seperti mengisi data yang hilang, menghapus duplikasi, memperbaiki format, menangani outlier, dan memperbaiki kesalahan penulisan.
- Validasi Data – Memastikan data telah sesuai dengan standar yang ditetapkan dan melakukan verifikasi untuk memastikan keakuratannya.
- Penghapusan Data Tidak Relevan – Kolom atau baris yang tidak diperlukan dalam analisis akan dihapus agar data sesuai standar.
- Dokumentasi – Mencatat seluruh proses pembersihan untuk transparansi dan kemungkinan reproduksi di masa mendatang.
Memahami Data Curation
Data curation adalah keterampilan memilih dan menggabungkan data yang relevan menjadi aset data terstruktur yang mudah dicari dan siap untuk dianalisis. Prosesnya lebih kompleks karena melibatkan pengumpulan, pengorganisasian, pengayaan, dan pemeliharaan data.
Tujuan utama kurasi data adalah mempersingkat waktu dan proses pengolahan data hingga menghasilkan wawasan yang berguna. Di tengah ledakan jumlah data dalam organisasi modern, kurasi data menjadi sangat krusial.
Tahapan Data Curation
- Identifikasi Data – Mengumpulkan data dari berbagai sumber dan memastikan kesesuaiannya dengan kebutuhan. Data bisa dikelompokkan berdasarkan variabel untuk mempermudah proses berikutnya.
- Pembersihan Data – Data mentah dari berbagai sumber dipastikan bebas dari anomali seperti kesalahan penulisan, nilai yang hilang, atau entri duplikat. Ini untuk memastikan data bisa menghasilkan wawasan yang akurat.
- Transformasi Data – Mengubah data akhir menjadi format tertentu yang sesuai kebutuhan. Biasanya menggunakan alat atau software khusus untuk mengubah format data dengan tepat.
Perbedaan Mendasar Keduanya
Perbedaan utama terletak pada fokus dan cakupannya. Data cleaning berfokus pada identifikasi dan koreksi kesalahan, inkonsistensi, serta nilai yang hilang dalam data. Prosesnya mungkin membutuhkan perbaikan atau penghapusan data yang tidak diperlukan.
Sementara itu, data curation merupakan serangkaian proses yang lebih luas dan mendalam. Proses ini tidak hanya membersihkan data, tetapi juga melibatkan pengumpulan, identifikasi, pengorganisasian, pengayaan, dan pemeliharaan data untuk memastikan kesesuaian dengan kebutuhan analisis.
Secara sederhana, data cleaning merupakan bagian dari kurasi data. Kurasi data adalah proses menyeluruh untuk memastikan data bernilai dan sesuai dengan kebutuhan proyek sehingga mampu menghasilkan wawasan yang akurat dan valid.
