Panduan Cepat untuk Transformasi Data

Ingin mengatur, menggabungkan, membakukan, dan memformat kumpulan data besar untuk mengekstrak intelijen bisnis? Baca panduan utama tentang transformasi data dalam proses ETL ini.

Perusahaan jarang mendapatkan data dalam format yang dapat digunakan oleh alat intelijen bisnis (BI) Anda. Biasanya, konektor data dan repositori membombardir Anda dengan data mentah dan tidak terorganisir. Anda tidak dapat mengekstrak pola apa pun dari data mentah tersebut.

Anda memerlukan proses khusus, seperti transformasi data, untuk menyusun data agar sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda. Ini juga mengungkap peluang bisnis yang disembunyikan oleh kumpulan data yang tidak akurat dari pandangan Anda.

Pada artikel ini, kita akan membahas transformasi data dari bawah ke atas. Setelah membaca, Anda akan mengembangkan pengetahuan profesional tentang hal ini dan dapat dengan sukses merencanakan dan melaksanakan proyek transformasi data.

Apa itu Transformasi Data?

Pada dasarnya, transformasi data adalah langkah teknis pemrosesan data di mana Anda menjaga esensi dan konten data tetap utuh dan mengubah penampilannya. Sebagian besar, ilmuwan data melakukan modifikasi dalam parameter berikut:

• Struktur data
• Format data
• Standardisasi
• Organisasi
• Penggabungan
• Pembersihan

Hasilnya adalah data yang bersih dalam format yang terorganisir. Sekarang, format dan struktur akhir akan bergantung pada alat BI yang digunakan bisnis Anda. Selain itu, pemformatan dapat bervariasi dari departemen ke departemen karena bagian bisnis yang berbeda, seperti akun, keuangan, inventaris, penjualan, dll., memiliki struktur yang berbeda untuk input data.

Selama modifikasi data ini, ilmuwan data juga menerapkan aturan bisnis pada data. Aturan ini membantu analis bisnis mengekstrak pola dari data yang diproses dan tim kepemimpinan membuat keputusan yang tepat.

Selanjutnya, transformasi data adalah fase di mana Anda dapat menggabungkan model data yang berbeda menjadi satu database terpusat. Ini membantu Anda untuk menarik perbandingan antara produk, layanan, proses penjualan, metode pemasaran, inventaris, pengeluaran perusahaan, dan banyak lagi.

Jenis Transformasi Data

#1. Pembersihan Data

Melalui proses ini, orang mengidentifikasi kumpulan data yang salah, tidak akurat, tidak relevan, atau tidak lengkap atau komponennya. Setelah itu, data dapat dimodifikasi, diganti, atau dihapus untuk meningkatkan akurasi. Itu bergantung pada analisis yang cermat sehingga data yang dihasilkan dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan yang bermakna.

#2. Deduplikasi Data

Setiap entri data duplikat dapat menyebabkan kebingungan dan kesalahan perhitungan dalam proses penambangan data. Dengan deduplikasi data, semua entri redundan dari kumpulan data diekstraksi, sehingga kumpulan data bebas untuk duplikasi.

Proses ini menghemat uang yang mungkin dibutuhkan perusahaan untuk menyimpan dan memproses data duplikat. Ini juga mencegah data tersebut memengaruhi kinerja dan memperlambat pemrosesan kueri.

#3. Agregasi Data

Agregasi mengacu pada pengumpulan, pencarian, dan penyajian data dalam format yang ringkas. Perusahaan dapat melakukan jenis transformasi data ini untuk mengumpulkan dari berbagai sumber data dan menggabungkannya menjadi satu untuk analisis data.

Proses ini sangat berguna ketika membuat keputusan strategis tentang produk, operasi, pemasaran, dan harga.

#4. Integrasi data

Seperti namanya, jenis transformasi data ini mengintegrasikan data dari berbagai sumber.

Karena menggabungkan data yang terkait dengan departemen yang berbeda dan memberikan tampilan terpadu, siapa pun dari perusahaan dapat mengakses dan menggunakan data untuk teknologi ML dan analisis intelijen bisnis.

Selain itu, ini dianggap sebagai elemen utama dari proses manajemen data.

#5. Penyaringan Data

Saat ini, perusahaan harus berurusan dengan volume data yang sangat besar. Namun, tidak semua data diperlukan dalam semua proses. Untuk alasan ini, perusahaan perlu memfilter kumpulan data untuk mendapatkan data yang disempurnakan.

Pemfilteran menyimpan data yang tidak relevan, duplikat, atau sensitif dan memisahkan apa yang Anda butuhkan. Proses ini memungkinkan bisnis untuk meminimalkan kesalahan data dan menghasilkan laporan dan hasil kueri yang akurat.

#6. Peringkasan Data

Ini berarti menyajikan ringkasan yang komprehensif dari data yang dihasilkan. Untuk proses apapun, data mentah tidak cocok sama sekali. Ini dapat berisi kesalahan dan mungkin tersedia dalam format yang tidak dapat dipahami oleh aplikasi tertentu.

Untuk alasan ini, perusahaan melakukan peringkasan data untuk menghasilkan ringkasan data mentah. Dengan demikian, menjadi lebih mudah untuk mengakses tren dan pola data dari versi ringkasannya.

#7. Pemisahan Data

Dalam proses ini, entri dari kumpulan data dibagi menjadi segmen yang berbeda. Tujuan utama dari pemisahan data adalah untuk mengembangkan, melatih, dan menguji kumpulan data untuk validasi silang.

Selain itu, proses ini dapat melindungi data yang sangat penting dan sensitif dari akses yang tidak sah. Dengan pemisahan, perusahaan dapat mengenkripsi data sensitif dan menyimpannya di server yang berbeda.

#8. Validasi data

Memvalidasi data yang sudah Anda miliki juga merupakan semacam transformasi data. Proses ini melibatkan pemeriksaan silang data untuk akurasi, kualitas, dan integritasnya. Sebelum Anda ingin menggunakan kumpulan data untuk pemrosesan lebih lanjut, validasi penting untuk menghindari masalah di tahap terakhir.

Bagaimana Melakukan Transformasi Data?

Memilih Metode

Anda dapat menggunakan salah satu metode transformasi data berikut tergantung pada kebutuhan bisnis Anda:

#1. Alat ETL Di Tempat

Jika Anda perlu menangani kumpulan data besar secara teratur dan juga membutuhkan proses transformasi yang dipesan lebih dahulu, maka Anda dapat mengandalkan alat ETL di tempat. Mereka berjalan di stasiun kerja yang kuat dan dapat memproses kumpulan data yang lebih besar dengan cepat. Namun, biaya kepemilikannya terlalu tinggi.

#2. Aplikasi Web ETL Berbasis Cloud

Bisnis kecil, menengah, dan pemula sebagian besar mengandalkan aplikasi transformasi data berbasis cloud karena harganya terjangkau. Aplikasi semacam itu cocok jika Anda menyiapkan data seminggu atau sebulan sekali.

#3. Script Transformasi

Jika Anda mengerjakan proyek kecil dengan kumpulan data yang relatif lebih kecil, sebaiknya gunakan sistem lama seperti Python, Excel, SQL, VBA, dan Makro untuk transformasi data.

Memilih Teknik untuk Mengubah Kumpulan Data

Sekarang setelah Anda mengetahui metode mana yang harus dipilih, Anda perlu mempertimbangkan teknik yang ingin Anda terapkan. Anda dapat memilih beberapa atau semua dari bawah ini tergantung pada data mentah dan pola akhir yang Anda cari:

#1. Mengintegrasikan Data

Di sini, Anda mengintegrasikan data untuk satu elemen dari sumber yang berbeda dan membentuk tabel ringkasan. Misalnya, mengumpulkan data pelanggan dari akun, faktur, penjualan, pemasaran, media sosial, pesaing, situs web, platform berbagi video, dll, dan membentuk database tabel.

#2. Penyortiran dan Penyaringan Data

Mengirim data mentah dan tanpa filter ke aplikasi BI hanya akan membuang waktu dan uang. Sebagai gantinya, Anda perlu memfilter sampah dan data yang tidak relevan dari kumpulan data dan hanya mengirim sebagian data yang berisi konten yang dapat dianalisis.

#3. Penggosokan Data

Ilmuwan data juga menggosok data mentah untuk menghilangkan kebisingan, data yang rusak, konten yang tidak relevan, data yang salah, kesalahan ketik, dan banyak lagi.

#4. Diskritisasi Kumpulan Data

Khusus untuk data kontinu, Anda perlu menggunakan teknik diskritisasi untuk menambahkan interval antara potongan data yang besar tanpa mengubah aliran kontinunya. Setelah Anda memberikan struktur yang dikategorikan dan terbatas pada kumpulan data berkelanjutan, menjadi lebih mudah untuk menggambar tren atau menghitung rata-rata jangka panjang.

#5. Generalisasi Data

Ini adalah teknik mengubah kumpulan data pribadi menjadi data umum dan impersonal untuk mematuhi peraturan privasi data. Selain itu, proses ini juga mengubah kumpulan data besar menjadi format yang mudah dianalisis.

#6. Menghapus Duplikat

Duplikat dapat memaksa Anda membayar lebih sebagai biaya penyimpanan data dan juga mendistorsi pola atau wawasan akhir. Oleh karena itu, tim Anda perlu memindai seluruh kumpulan data dengan cermat untuk mencari duplikat, salinan, dll., dan mengecualikannya dari database yang diubah.

#7. Membuat Atribut Baru

Pada tahap ini, Anda dapat memperkenalkan bidang baru, header kolom, atau atribut untuk membuat data Anda lebih teratur.

#8. Standardisasi dan Normalisasi

Sekarang, Anda perlu menormalkan dan menstandardisasi kumpulan data Anda tergantung pada struktur basis data pilihan Anda, penggunaan, dan model visualisasi data. Standardisasi memastikan bahwa kumpulan data yang sama akan dapat digunakan untuk setiap departemen organisasi.

#9. Penghalusan Data

Smoothing adalah penghapusan data yang tidak berarti dan terdistorsi dari kumpulan data yang besar. Ini juga memindai data untuk modifikasi di luar proporsi yang mungkin menyimpangkan tim analitik dari pola yang mereka harapkan.

Langkah-langkah ke Dataset yang Diubah

#1. Penemuan Data

Pada langkah ini, Anda memahami kumpulan data dan modelnya serta memutuskan perubahan mana yang diperlukan. Anda dapat menggunakan alat profil data untuk mengintip database, file, spreadsheet, dll.

#2. Pemetaan Transformasi Data

Dalam fase ini, Anda memutuskan banyak hal tentang proses transformasi, dan ini adalah:

• Elemen mana yang memerlukan peninjauan, pengeditan, pemformatan, pembersihan, dan perubahan
• Apa alasan di balik transformasi semacam itu?
• Bagaimana mencapai perubahan ini

#3. Menghasilkan dan Menjalankan Kode

Ilmuwan data Anda akan menulis kode transformasi data untuk menjalankan proses secara otomatis. Mereka bisa menggunakan Python, SQL, VBA, PowerShell, dll. Jika Anda menggunakan alat tanpa kode, Anda perlu mengunggah data mentah ke alat itu dan menunjukkan perubahan yang Anda inginkan.

#4. Tinjau dan Muat

Sekarang, Anda perlu meninjau file output dan mengonfirmasi apakah ada perubahan yang sesuai atau tidak. Kemudian, Anda dapat memuat dataset ke aplikasi BI Anda.

Manfaat Transformasi Data

#1. Organisasi Data yang Lebih Baik

Transformasi data berarti memodifikasi dan mengkategorikan data untuk penyimpanan terpisah dan mudah ditemukan. Jadi, baik manusia maupun aplikasi dapat menggunakan data yang diubah dengan mudah karena diatur dengan cara yang lebih baik.

#2. Peningkatan Kualitas Data

Proses ini juga dapat menghilangkan masalah kualitas data dan mengurangi risiko yang terkait dengan data yang buruk. Sekarang, ada kemungkinan lebih sedikit untuk salah tafsir, inkonsistensi, dan data yang hilang. Karena perusahaan membutuhkan informasi yang akurat untuk hasil yang sukses, transformasi sangat penting untuk membuat keputusan besar.

#3. Manajemen Data Lebih Mudah

Transformasi data juga menyederhanakan proses manajemen data untuk tim. Organisasi yang menangani jumlah data yang terus bertambah dari berbagai sumber membutuhkan proses ini.

#4. Penggunaan Lebih Luas

Salah satu manfaat terbesar dari transformasi data adalah memungkinkan perusahaan memanfaatkan data mereka secara maksimal. Proses tersebut menstandarisasi data tersebut agar lebih bermanfaat. Akibatnya, perusahaan dapat menggunakan kumpulan data yang sama untuk tujuan yang lebih banyak.

Selain itu, lebih banyak aplikasi dapat menggunakan data yang diubah karena ini memiliki persyaratan unik untuk pemformatan data.

#5. Lebih Sedikit Tantangan Komputasi

Data yang tidak terorganisir dapat menyebabkan pengindeksan yang salah, nilai nol, entri duplikat, dll. Dengan mengubah, perusahaan dapat menstandarisasi data dan mengurangi kemungkinan kesalahan komputasi yang dapat dibuat aplikasi selama pemrosesan data.

#6. Pertanyaan lebih cepat

Transformasi data berarti menyortir data dan menyimpannya secara terorganisir di gudang. Ini menghasilkan kecepatan kueri yang tinggi dan penggunaan alat BI yang dioptimalkan.

#7. Risiko yang Dikurangi

Jika Anda menggunakan data yang tidak akurat, tidak lengkap, dan tidak konsisten, pengambilan keputusan dan analisis menjadi terhambat. Setelah data melewati transformasi, itu menjadi standar. Dengan demikian, data berkualitas tinggi mengurangi kemungkinan menghadapi kerugian finansial dan reputasi dari perencanaan yang tidak akurat.

#8. Metadata yang Disempurnakan

Karena perusahaan harus berurusan dengan semakin banyak data, manajemen data menjadi tantangan bagi mereka. Dengan transformasi data, mereka dapat melewati kekacauan dalam metadata. Sekarang, Anda mendapatkan metadata yang disempurnakan yang akan membantu Anda mengelola, mengurutkan, mencari, dan menggunakan data Anda.

Peralatan

DBT

DBT adalah alur kerja untuk transformasi data. Ini juga dapat membantu Anda memusatkan dan memodulasi kode analitik data Anda. Belum lagi, Anda mendapatkan alat lain untuk manajemen data, seperti kumpulan data versi, berkolaborasi pada data yang diubah, menguji model data, dan mendokumentasikan kueri.

Qlik

Qlik meminimalkan kerumitan, biaya, dan waktu mentransfer data besar dari sumber ke tujuan seperti aplikasi BI, proyek ML, dan gudang data. Ini menggunakan metodologi otomatisasi dan tangkas untuk mengubah data tanpa pengkodean manual kode ETL yang sibuk.

Domo

Domo menawarkan antarmuka drag and drop untuk transformasi database SQL dan membuat penggabungan data menjadi mudah dan otomatis. Selain itu, alat ini membuat data mudah tersedia bagi tim yang berbeda untuk menganalisis kumpulan data yang sama tanpa konflik.

EasyMorph

EasyMorph membebaskan Anda dari proses transformasi data yang melelahkan menggunakan sistem lama seperti Excel, VBA, SQL, dan Python. Ini menawarkan alat visual untuk mengubah data dan mengotomatisasi bila memungkinkan untuk ilmuwan data, analis data, dan analis keuangan.

Kata-kata Terakhir

Transformasi data adalah proses penting yang dapat menyembunyikan nilai luar biasa dari kumpulan data yang sama untuk bagian bisnis yang berbeda. Ini juga merupakan fase standar dalam metode pemrosesan data seperti ETL untuk aplikasi BI di tempat dan ELT untuk gudang data dan data lake berbasis cloud.

Data berkualitas tinggi dan standar yang Anda dapatkan setelah transformasi data memainkan peran penting dalam menyiapkan rencana bisnis seperti pemasaran, penjualan, pengembangan produk, penyesuaian harga, unit baru, dan banyak lagi.

Selanjutnya, Anda dapat melihat kumpulan data terbuka untuk proyek Ilmu Data/ML Anda.