Dalam proses analisis data, dua istilah yang sering muncul adalah data wrangling dan data cleaning. Keduanya merupakan tahapan penting yang membantu memastikan data yang akan digunakan bersih, rapi, dan siap dianalisis.
Meskipun sering dianggap mirip, kedua proses ini memiliki fungsi dan ruang lingkup yang berbeda. Artikel ini akan membahas pengertian masing-masing istilah, perbedaannya, serta manfaat dan fungsinya dalam dunia data.
Apa Itu Data Wrangling?
Data wrangling adalah proses mengubah dan memetakan data dari bentuk mentah menjadi format yang lebih berguna dan terstruktur untuk dianalisis. Proses ini melibatkan berbagai langkah, seperti:
- Menggabungkan berbagai sumber data
- Mengubah tipe data
- Menyusun ulang kolom
- Menyesuaikan format tanggal dan waktu
- Menangani missing values
Tujuan utama dari data wrangling adalah menjadikan data lebih mudah diproses oleh alat analisis dan model machine learning.
Apa Itu Data Cleaning?
Data cleaning atau pembersihan data adalah proses mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan atau inkonsistensi dalam data. Ini termasuk:
- Menghapus data duplikat
- Memperbaiki nilai yang tidak valid atau tidak konsisten
- Menghapus data kosong atau tidak relevan
- Mengoreksi kesalahan pengetikan atau format
Intinya, data cleaning bertujuan untuk meningkatkan kualitas data agar hasil analisis tidak bias atau menyesatkan.
Baca Juga: Sertifikasi Data Analyst
Perbedaan Data Wrangling vs Data Cleaning
Meskipun keduanya saling terkait dan sering dilakukan bersamaan, ada beberapa perbedaan utama:
- Fokus Proses:
- Data wrangling lebih fokus pada transformasi dan penggabungan data.
- Data cleaning lebih fokus pada perbaikan kesalahan dan inkonsistensi.
- Tujuan:
- Wrangling bertujuan menyiapkan data untuk analisis.
- Cleaning bertujuan memastikan data berkualitas tinggi.
- Tahapan:
- Data cleaning biasanya dilakukan lebih awal dalam proses wrangling.
- Data wrangling mencakup cleaning, tapi juga banyak proses lain seperti integrasi dan transformasi.
Manfaat Data Wrangling dan Data Cleaning
Melakukan data wrangling dan cleaning secara menyeluruh memberikan berbagai manfaat, di antaranya:
- Akurasi Analisis: Data bersih dan terstruktur menghasilkan wawasan yang lebih tepat.
- Efisiensi Proses: Analisis dan pemodelan bisa berjalan lebih cepat jika data sudah siap pakai.
- Kepercayaan terhadap Data: Hasil yang diambil dari data berkualitas akan lebih dipercaya oleh pengambil keputusan.
- Penghematan Waktu: Menghindari kesalahan analisis akibat data yang buruk bisa menghemat banyak waktu dan sumber daya.
Fungsi Data Wrangling dan Data Cleaning
Berikut ini adalah fungsi utama dari masing-masing proses:
Fungsi Data Wrangling:
- Menyiapkan data untuk analisis lanjutan
- Menyatukan data dari berbagai sumber
- Mengubah struktur data agar sesuai kebutuhan
- Memastikan format konsisten antar kolom dan sumber
Fungsi Data Cleaning:
- Menjaga integritas data
- Mendeteksi dan memperbaiki anomali
- Menghapus nilai outlier atau noise
- Menyesuaikan data agar sesuai standar yang ditetapkan
Akhir Kata
Data wrangling dan data cleaning merupakan dua pilar penting dalam dunia data science dan analisis. Dengan memahami perbedaan, manfaat, dan fungsinya, para praktisi data dapat mempersiapkan data yang optimal sebelum masuk ke tahap analisis atau pemodelan.
Meskipun terdengar teknis, kemampuan ini sangat penting untuk memastikan proses berbasis data berjalan efektif dan memberikan hasil yang akurat.