Data wrangling adalah proses pengolahan data mentah atau tidak terstruktur menjadi format yang lebih berguna untuk analisis. Sebagian besar waktu, data dalam bentuk mentah berisi informasi yang tidak dapat diproses oleh algoritma analisis data atau perangkat lunak lainnya. Oleh karena itu, penting untuk melakukan manipulasi dan pengubahan data agar dapat diproses dan dianalisis dengan lebih efektif.

Data wrangling atau pengolahan data merupakan proses mempersiapkan dan membersihkan data sebelum diproses atau dianalisis. Proses ini merupakan tahap awal dan penting dalam pengolahan data, karena data yang diolah harus terlebih dahulu diolah menjadi satu bentuk yang mudah diinterpretasikan dan digunakan.

A. Pentingnya Data Wrangling dalam pengolahan data

1. Mengoptimalkan analisis data

Data wrangling membantu dalam mengoptimalkan analisis data dengan menyediakan data yang akurat, lengkap, dan mudah dipahami. Pada proses ini, data yang awalnya tidak dapat dipecahkan menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan terstruktur, sehingga memudahkan dalam analisis. Selain itu, data yang bersih dan terorganisir secara baik menghasilkan analisis yang lebih akurat dan dapat dipercaya.

2. Meminimalkan kesalahan

Proses data wrangling juga membantu meminimalkan kesalahan dalam analisis data. Dalam kasus di mana data tidak dikelola dengan baik, ada kemungkinan besar terjadinya data yang berantakan, informasi yang hilang, atau duplikasi data. Hal ini dapat menyebabkan kesalahan analisis dan pemodelan yang salah, sehingga menyebabkan kerugian bisnis atau keputusan yang salah.

3. Peningkatan efektivitas pengambilan keputusan

Penggunaan data yang telah diproses atau dibersihkan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih efektif dan tepat. Dalam perencanaan bisnis, proses data wrangling merupakan langkah kritis dalam memperoleh gambaran yang akurat mengenai aspek-aspek penting bisnis, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan dengan lebih baik.

4. Mempercepat waktu pemrosesan data

Proses data wrangling juga membantu dalam mempercepat waktu pemrosesan data. Dengan menyederhanakan dan membersihkan data, proses analisis dan pemodelan dapat lebih cepat dilakukan dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat.

5. Menjaga kualitas data

Pentingnya data wrangling juga terkait dengan menjaga kualitas data. Proses ini memungkinkan penciptaan standar data yang konsisten dan mudah dipahami, sehingga menghasilkan analisis yang lebih akurat dan berguna dalam pengambilan keputusan.

6. Peningkatan keamanan data

Proses data wrangling juga membantu dalam memperkuat keamanan data. Dengan menghapus data yang tidak diperlukan, meminimalkan duplikasi data, dan mengatur data secara terstruktur dapat membantu mengurangi risiko kebocoran data.

Baca juga : 7 Langkah Praktis Membaca Data Analytics untuk Optimalkan Bisnis

B. Tahap-Tahap Data Wrangling

1. Pengumpulan dan Integrasi Data

Tahap pertama data wrangling adalah pengumpulan dan integrasi data. Tahap ini melibatkan pengumpulan data dari sumber data yang berbeda, seperti basis data, sistem file, dan sumber data lainnya. Data kemudian diintegrasikan menjadi satu sumber data.

2. Pembersihan Data

Tahap kedua data wrangling adalah pembersihan data. Pada tahap ini, data diproses untuk menghapus nilai yang hilang, memperbaiki kesalahan konsistensi dan validitas. Langkah-langkah penghapusan data yang hilang dan perbaikan konsistensi dan validitas dapat dilakukan secara manual atau otomatis oleh berbagai program perangkat lunak.

3. Transformasi Data

Tahap ketiga data wrangling adalah transformasi data. Pada tahap ini, data diubah dari format mentah menjadi format yang lebih mudah diproses dan dianalisis. Transformasi data meliputi aktivitas seperti konversi data, penggabungan data, splitting data, lubang buaya atau imputasi data, dan normalisasi data.

4. Penyimpanan dan Manajemen Data

Tahap terakhir dari data wrangling adalah penyimpanan dan manajemen data. Pada tahap ini, data disimpan dalam format yang dapat dengan mudah diakses dan digunakan oleh perangkat lunak analisis data, seperti Big Data, Apache Spark, atau R. Manajemen data juga melibatkan penyimpanan data secara tertentu, pemulihan data saat terjadi kehilangan data, dan pengamanan data.

Baca juga : Metaverse vs Dunia Virtual Biasa: Perbedaan dan Potensi yang Lebih Luas

D. Alat Data Wrangling 

1. Python dan Pandas

Python telah lama menjadi bahasa pemrograman favorit bagi data scientist dan data analyst. Ini karena mudah dibaca, memiliki komunitas yang aktif, dan menawarkan banyak alat yang berguna untuk mengelola data. Salah satu alat yang paling populer dan kuat dalam data wrangling di Python adalah Pandas. Pandas memungkinkan pengguna untuk melakukan manipulasi data, perhitungan, dan visualisasi dengan mudah. Dalam Pandas, kita dapat mengimpor data dari berbagai sumber seperti file CSV, Excel, atau SQL database. Kemudian kita dapat menerapkan berbagai operasi seperti filter, pengurutan, pengelompokan, dan agregasi untuk menghasilkan analisis data yang lebih baik. Pandas juga menyediakan grafik dan plot untuk membantu pengguna menganalisis dan memahami data secara visual.

2. Alat GUI

Alat GUI biasanya lebih mudah digunakan daripada Python dan Pandas, dan juga tidak memerlukan pengetahuan pemrograman yang dalam. Beberapa contoh alat GUI termasuk:

• Trifacta
  

  Trifacta adalah alat GUI yang memungkinkan pengguna untuk mengimpor data dari berbagai sumber termasuk database, cloud storage, dan file lokal. Setelah data diimpor, pengguna dapat melakukan manipulasi data dengan menyeret dan menjatuhkan, filter data dengan menggunakan filter wizard, atau menggunakan kode pra-dibangun untuk menyelesaikan tugas tertentu.

• Data Preparator
  

  Data Preparator adalah alat GUI open source yang memungkinkan pengguna untuk mengimpor data dari berbagai sumber dan melakukan manipulasi data menggunakan antarmuka pengguna yang intuitif. Alat ini juga menyediakan fungsionalitas untuk pengguna untuk memperbaiki kesalahan data yang umum dan mengidentifikasi nilai yang hilang.

• Refine.Pro
  

  Refine.Pro adalah alat web berbasis GUI yang memungkinkan pengguna untuk melakukan manipulasi data. Alat ini menyediakan berbagai fitur seperti penghapusan duplikat, pemformatan data, pengisian nilai yang hilang, dan penggabungan data.

3. Alteryx

Alteryx adalah alat data wrangling yang berupaya untuk menyederhanakan dan mempercepat proses data wrangling bagi pengguna. Alteryx memungkinkan pengguna untuk mengimpor data dari berbagai sumber, menyiapkan data dengan menghapus data yang tidak diperlukan, menggabungkan data, dan mengganti tipe data. Setelah data siap, pengguna dapat memvisualisasikan data dan menerapkan analisis prediktif untuk menghasilkan wawasan yang lebih baik.

4. OpenRefine

OpenRefine adalah alat sumber terbuka untuk data wrangling yang digunakan untuk membersihkan dan mengubah data yang tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang berguna. Alat ini memungkinkan pengguna untuk mengimpor data dari berbagai sumber seperti file CSV atau TSV, spreadsheet Excel, dan JSON file. Setelah data diimpor, pengguna dapat menerapkan berbagai transformasi data seperti filter, penggabungan data, dan normalisasi data.

Baca juga : 8 Alat Populer Dalam Analisis Data Yang Harus Diketahui

Data wrangling adalah suatu proses yang kompleks, tetapi juga merupakan langkah yang penting dalam pengolahan data untuk analisis yang lebih mendalam. Dalam melakukan data wrangling, penting untuk mengikuti langkah dengan benar dan menggunakan program perangkat lunak yang tepat untuk mendapatkan hasil terbaik. Selain itu, panduan dan referensi rujukan dapat menjadi bahan acuan untuk memahami data wrangling secara lebih mendalam.