Data Cleansing: Pengertian dan Tahapannya

data cleansing

Ibarat rumah, sistem terutama yang memiliki data yang besar, dapat mempunyai data yang rusak. Jika dibiarkan, data yang rusak tersebut akan mempengaruhi kinerja dari sistem tersebut. Karena hal tersebut, data tersebut harus dibersihkan. Jika perlu, data cleansing harus dilakukan secara konstan.

Pengertian Data Cleansing

Data cleansing atau yang disebut juga dengan data scrubbing merupakan suatu proses analisa mengenai kualitas dari data dengan mengubah. Bisa juga pengelola mengoreksi ataupun menghapus data tersebut. Data yang dibersihkan tersebut adalah data yang salah, rusak, tidak akurat, tidak lengkap dan salah format.

Pembersihan data yang disebut juga data cleaning ini dipergunakan untuk organisasi atau perusahaan yang butuh data intensif. Misalnya untuk perbankan, transportasi, ritel, asuransi ataupun komunikasi.

Jika dilihat secara administratif, jika ada data yang salah atau yang tidak konsisten akan menimbulkan salah arah untuk skala public dan pribadi. Apalagi jika bersangkutan dengan khalayak banyak seperti sensus.

Sedangkan dalam dunia bisnis, data yang salah harus dihargai dengan sangat mahal. Hal tersebut disebabkan karena data yang kurang tepat akan berpengaruh pada keputusan perusahaan.

Jika keputusan perusahaan kurang tepat, apalagi jika berkaitan dengan riset, akibatnya bisa rugi dalam waktu pendek ataupun waktu panjang. Misalnya terkait dengan biaya pengiriman. Jika dalam data salah, maka mau tidak mau perusahaan harus menanggung kekurangan biaya yang salah dalam data tersebut.

Tujuan dari melakukan data cleaning adalah untuk mengoreksi data secara sistematis lewat algoritma. Sehingga Anda bisa lebih menghemat biaya dan waktu. Pada prosesnya, pembersihan data ini dilakukan tidak hanya dengan cara otomatis namun juga dengan proses manual. Sehingga hasilnya akan lebih optimal.

Kriteria Kualitas Data pada Proses Data Cleansing

Tidak semua data yang ada di dalam sistem atau database akan dihapus saat proses data cleansing berlangsung. Ada kriteria tersendiri yang akan membantu untuk menentukan apakah data tersebut berkualitas atau tidak.

data cleansingKriteria tersebut yaitu:

1.     Validitas

Data yang hendak dibersihkan harus divalidasi berdasarkan pada ketentuan standar yang sudah ditentukan. Sehingga basis data yang valid tersebut harus memiliki data yang jelas, tidak ada data kosong, ada jangkauan atau kisaran nilai, keunikan data dan pola pengekspresian.

2.     Decleansing

Metode ini adalah pendeteksian serta pengoreksian atas kesalahan dalam data. Sehingga dalam proses ini ada tahapan dalam penindaklanjutannya, yaitu:

  • Parcing atau mendeteksi kesalahan sintaks.
  • Data transformation atau pengubahan format data.
  • Duplicate elimination atau penghapusan data yang tergandakan.
  • Statistical method atau menganalisa data yang mempergunakan hukum statistika.

3.     Akurasi

Kriteria untuk kualitas data ini disesuaikan dengan kondisi yang sebenarnya. Perlu akses ke sumber eksternal untuk bisa mendapatkan tingkat keakurasian data yang dicapai lewat data cleaning.

4.     Kelengkapan

Dapat dikatakan sebagai kelengkapan elemen data sehingga Anda akan mendapatkan data yang lengkap dan mana yang tidak. dengan begitu, yang tidak mencapai kelengkapan data, akan dihapus atau dibersihkan.

5.     Konsistensi

Konsistensi adalah tingkat kestabilan data yang sama walaupun dilakukan lebih dari 1 perekaman dan prosesnya dilakukan secara bersamaan.

6.     Keseragaman

Data yang akan dibersihkan harus memiliki keseragaman dalam basis data. Contohnya keseragaman dalam ukuran yang dipergunakan.

data cleansingNamun, selain satuan ukuran, keseragaman bisa juga dilihat dari efisiensi dan efektivitas biaya proyek, keamanan data, waktu dan kontingensi proses data.

Tahapan Proses Data Cleansing

Dalam data cleansing terdapat tahapan untuk melakukan pembersihan misalnya dalam sistem. Terdapat tahapan untuk membersihkan data tersebut, dan prosesnya yaitu:

1.     Audit Data Cleansing

Sebelum Anda melakukan data cleansing maka Anda harus melakukan audit data. Tujuannya adalah agar anomaly serta kontradiksi yang ada di dalam basis data tersebut bisa terdeteksi dengan baik. Ini disebabkan karena proses ini sangat mendasar.

Jika salah mengaudit data, tentunya proses selanjutnya tidak akan bisa maksimal. Untuk meminimalisir hal tersebut, maka Anda harus menggunakan software dan algoritma yang tepat.

2.     Spesifikasi Alur Kerja

Dalam tahapan ini, anomaly dan kontradiksi basis data akan dihapus. Sehingga Anda akan mendapatkan data yang berkualitas tinggi untuk nantinya akan dieksekusi di proses selanjutnya.

3.     Eksekusi Alur Kerja Data Cleansing

Ketika sudah menentukan spesifikasinya, maka langkah data cleansing yang dilakukan adalah mengeksekusi alur kerjanya. Di tahapan ini data yang sudah dipilih akan ‘diverifikasi’ untuk tahu apakah data tersebut benar-benar sesuai dengan yang dibutuhkan. Sehingga, untuk pelaksanaan proses ini perlu alur kerja yang efektif dan efisien serta cermat.

4.     Pengendalian dan Pasca Eksekusi Data Cleansing

Jika alur kerja sudah dilaksanakan, maka langkah selanjutnya adalah mengendalikan pasca eksekusinya. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi rangkaian dari proses yang sudah dilakukan tersebut. Jika data yang ditemukan tersebut tidak bisa diperbaiki bahkan selama eksekusi dilakukan, maka akan dikoreksi secara manual.

Dari data yang sudah diperbaiki dan yang memiliki kualitas bagus akan dikumpulkan kembali. Nantinya akan dimasukkan kembali ke proses awal untuk tahu data yang benar-benar berkualitas. Sehingga nanti ketika data tersebut diolah, Anda akan bisa melakukan pengolahan data yang maksimal.

Namun selain melakukan data cleansing, untuk menentukan suatu keputusan bagi perusahaan, Anda juga bisa menggunakan JojoExpense. Aplikasi ini memungkinkan Anda untuk mengumpulkan suatu data dari aliran dana secara otomatis. Dengan begitu, Anda akan lebih hemat waktu dan tenaga dibandingkan harus melakukannya secara manual.

Melakukan Data Cleansing dengan JojoExpense

Aplikasi JojoExpense dilengkapi dengan teknologi OCR. Teknologi ini memungkinkan Anda untuk mendapatkan data bahkan dari gambar reimburse yang diunggah oleh karyawan.

Dari data yang masuk tersebut, Anda bisa langsung mengolahnya menjadi suatu data tertentu misalnya laporan pengeluaran. Data yang terkumpul tersebut dapat menjadi pertimbangan tersendiri ketika Anda hendak memutuskan sesuatu misalnya memutuskan apakah perlu investor atau tidak.

data cleansingAplikasi ini juga dilengkapi dengan real time geotagging dengan budget controlling. Dengan adanya fitur ini, Anda bisa mengawasi kondisi keuangan perusahaan Anda. sehingga perusahaan memiliki keuangan yang sehat. Apalagi jika dikombinasikan dengan data cleansing untuk membersihkan data yang kurang baik atau yang sudah tidak dipergunakan, Anda akan memiliki data terbaik.

JojoExpense juga dilengkapi dengan fitur reimburse. Dengan fitur ini, anda bisa melakukan reimburse dimana saja dan kapan saja menggunakan website ataupun aplikasi. Anda hanya perlu untuk mengambil gambar bukti reimburse dengan JojoExpense. Nantinya akan ada laporan reimburse dan data sudah diolah atau dikelompokkan sehingga mempermudah pengolahan.

Hal tersebut tentunya akan memudahkan Anda yang bekerja sebagai akunting. Anda tidak hanya akan mudah untuk melakukan transfer atas reimburse, namun juga pembuatan laporan keuangan. Dengan begitu, Anda bisa lebih hemat waktu, tenaga dan juga pikiran dengan menggunakan JojoExpense.

Untuk menikmati keunggulan JojoExpense secara langsung, Anda bisa klik link berikut https://jojonomic.com/produk/jojoexpense-reimburse-online/. Coba versi gratisnya agar Anda tahu dan merasakan keunggulan JojoExpense secara langsung. Jadi, tunggu apalagi, kunjungi JojoExpense dan nikmati sekarang juga!