Panduan Pemula untuk Pembersihan Data: Langkah demi Langkah

Apa itu pembersihan data atau pembersihan data? Definisi paling sederhana adalah bahwa ini semua tentang membuat informasi lebih mudah dipahami. Ini adalah proses memastikan data yang kami pegang benar, relevan.

Apa itu pembersihan data atau pembersihan data? Definisi paling sederhana adalah bahwa ini semua tentang membuat informasi lebih mudah dipahami.

Ini adalah proses untuk memastikan data yang kami pegang benar, relevan, dan lengkap. Ini berarti menghapus duplikat yang tidak perlu, memperbarui catatan, dan menyempurnakan sistem yang kami gunakan untuk mengumpulkan data.
Seperti yang Anda bayangkan, pembersihan data bisa menjadi tugas yang monumental! Hal ini mungkin terjadi jika Anda menjalankan perusahaan mapan dan belum membersihkan silo data Anda.
Namun, tidak perlu khawatir. Anda dapat membersihkan data secara manual, atau bahkan lebih mudah, Anda dapat menggunakan perangkat lunak pembersih data seperti WinPure. Kami bertujuan untuk membuat proses pembersihan cepat, akurat, dan komprehensif.
Mari kita lihat langkah-langkah utama yang perlu Anda ketahui saat membersihkan data perusahaan Anda untuk pertama kalinya.

1. Hapus Semua Duplikat

Data duplikat adalah masalah kebersihan yang penting. Semakin besar kita membangun silo data, semakin sulit untuk menemukan informasi duplikat.

Untuk mulai mengelola sisi data Anda ini, Anda harus memilih alat impor. Ada beberapa di luar sana, tetapi tujuannya adalah untuk membawa semua kumpulan data Anda menjadi satu kesatuan.

Setelah data Anda diimpor, Anda perlu referensi silang file yang menyeberang. Misalnya, Anda mungkin memiliki dua catatan pasien untuk orang atau alamat yang sama. Jika Anda mengurutkan dan memfilter menurut nama atau nomor catatan pasien, Anda mungkin lebih mudah melihat duplikat.

Namun, ini bisa memakan waktu. Terlebih lagi, Anda perlu memastikan bahwa semua detail yang relevan bergabung menjadi satu catatan. Sekali lagi, beberapa suite dapat membantu dalam hal ini.

2. Periksa Inkonsistensi

Konsistensi juga merupakan ukuran penting dalam kebersihan data. Ini berarti Anda perlu memastikan semua parameter pengambilan data Anda berfungsi dari panduan yang sama. Misalnya, Anda mungkin memiliki beberapa data yang diambil dalam huruf besar, sementara yang lain akan dalam huruf kecil. Jika frasa atau unit yang sama saling meleset karena konflik huruf besar-kecil, Anda perlu menetapkan default.

Ini sepenuhnya mungkin untuk dicapai melalui pengkodean sederhana. Namun, seperti halnya paket data yang sesuai, Anda harus mengatur template yang jelas sebelumnya.

Tetapkan parameter pengambilan data Anda terlebih dahulu, lalu mulailah memilah-milah informasi mentah agar sesuai dengan tagihan.

3. Isi Bagian yang Kosong

Data yang hilang bisa tampak seperti skenario mimpi buruk jika Anda memiliki banyak informasi untuk ditangani. Namun, mulai mendiagnosis masalah ini mungkin sesederhana menyusun peta yang jelas dari parameter data yang Anda butuhkan.

Setelah Anda menyusun set data lengkap dan dapat melihat informasi mana yang banyak hilang, saatnya untuk menyelidiki.

Mungkin frustasi, ada banyak alasan mengapa data hilang dari catatan. Mungkin tidak relevan, misalnya. Atau, mungkin tidak masuk di titik penangkapan.

Ini akan membutuhkan analisis yang lebih dalam dalam jangka panjang. Namun, Anda mungkin tidak selalu membutuhkan semua kategori dalam kumpulan data Anda. Apakah ada parameter yang dapat Anda hapus dengan aman karena tidak relevan? Bagaimana dengan mengaturnya ke 0 atau NULL?

Ini adalah area lain di mana peta ulang data terperinci akan membantu Anda. Sekali lagi, perangkat lunak yang tepat dapat membantu Anda menangani kumpulan data yang luas dengan mudah.

4. Normalisasikan Data Anda

Menormalkan atau menskalakan data Anda berarti membawa semua parameter Anda ke tingkat yang sama. Setidaknya, ini berarti Anda harus membuka distribusi data Anda untuk melihat gambaran yang lebih besar.

Distribusi data Anda yang ada mungkin memprioritaskan satu atau dua parameter di atas parameter lainnya. Kumpulan data Anda bahkan dapat memperlakukan satu parameter dengan prioritas yang sama sebagai sesuatu yang sama sekali tidak relevan. Dengan mengingat hal itu, idealnya Anda perlu ‘membatalkan’ penyempurnaan ini jika Anda membutuhkan pembersihan mendalam.

Melalui pembersihan dan pemetaan ulang data, Anda dapat memutuskan untuk mengalihkan prioritas terkait parameter. Oleh karena itu, masuk akal untuk meratakan bidang! Data yang dinormalisasi umumnya lebih mudah digunakan.

Pada akhirnya, tahap dalam proses ini seperti menguraikan data Anda. Sangat penting untuk mengatur apa yang perlu Anda bersihkan agar rata dan terlihat sebelum fine-tuning.

Mengapa Menggunakan Perangkat Lunak Pembersihan Data?

Poin-poin di atas dalam pembersihan data tampak cukup sederhana di permukaan. Namun, tanpa alat dan perangkat lunak khusus, Anda akan menghadapi banyak pekerjaan manual.

Cara paling efisien untuk mengatur ulang dan membersihkan data Anda adalah dengan menggunakan perangkat lunak terkemuka seperti WinPure. Platform kami memungkinkan Anda untuk menguraikan, memprioritaskan ulang, dan membuang data, siap untuk ditransfer ke satu Artikel Temukan, sistem terpadu.

Ingin tahu lebih banyak? Ambil WinPure Clean & Match untuk demo gratis sekarang atau hubungi tim kami.