Cleansing Data

Cleansing Data atau pembersihan data adalah proses penting dalam pengelolaan informasi. Proses ini melibatkan identifikasi, perbaikan, atau penghapusan data yang salah, tidak lengkap, atau tidak relevan. Data yang tidak bersih dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis dan pengambilan keputusan. Dengan cleansing data, kualitas informasi meningkat sehingga hasil analisis menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan. Proses ini membantu organisasi memastikan bahwa data yang digunakan benar-benar mendukung tujuan mereka.

Poin Penting Cleansing Data

• Pembersihan data adalah proses penting untuk meningkatkan kualitas informasi dengan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan dalam dataset.
• Data yang bersih meningkatkan akurasi analisis, efisiensi operasional, dan kepercayaan pengguna terhadap informasi yang tersedia.
• Masalah umum dalam data meliputi duplikasi, kesalahan format, data hilang, dan ketidakkonsistenan, yang harus diatasi untuk memastikan kualitas data.
• Menggunakan alat yang tepat, baik manual seperti Microsoft Excel atau otomatis seperti Python, dapat mempercepat proses cleansing data.
• Pembersihan data sebaiknya dilakukan secara berkala untuk menjaga relevansi dan kualitas informasi yang digunakan dalam pengambilan keputusan.
• Validasi dan verifikasi data adalah langkah akhir yang penting untuk memastikan bahwa data yang telah dibersihkan memenuhi standar kualitas yang diinginkan.

Apa Itu Cleansing Data?

Definisi Cleansing Data

Cleansing Data adalah proses yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas data dengan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan. Proses ini melibatkan penghapusan data yang tidak relevan, duplikat, atau salah format. Data yang bersih menjadi dasar yang kuat untuk analisis yang akurat. Dalam dunia bisnis, cleansing data membantu organisasi memastikan bahwa informasi yang digunakan dapat diandalkan.

Tujuan dan Manfaat Utama Cleansing Data

Cleansing Data memiliki beberapa tujuan utama. Pertama, proses ini memastikan bahwa data yang digunakan bebas dari kesalahan. Kedua, Cleansing Data meningkatkan efisiensi dalam pengolahan informasi. Ketiga, data yang bersih mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Manfaatnya meliputi:

• Akurasi Data: Data yang bersih menghasilkan analisis yang lebih tepat.
• Efisiensi Operasional: Proses kerja menjadi lebih cepat karena data tidak memerlukan koreksi tambahan.
• Kepercayaan pada Data: Pengguna data merasa yakin dengan kualitas informasi yang tersedia.

Contoh Masalah Data yang Sering Ditemui

Beberapa masalah umum sering muncul dalam dataset. Masalah ini dapat memengaruhi kualitas data jika tidak segera ditangani. Berikut adalah beberapa contohnya:

1. Data Duplikat: Data yang tercatat lebih dari satu kali dalam dataset.
2. Kesalahan Format: Data yang tidak sesuai dengan format yang diharapkan, seperti tanggal yang salah penulisan.
3. Data Hilang: Informasi yang tidak lengkap, seperti kolom yang kosong.
4. Ketidakkonsistenan: Perbedaan dalam penulisan data, misalnya "Jakarta" dan "JKT" untuk kota yang sama.
5. Nilai Ekstrem: Data yang terlalu tinggi atau rendah sehingga tidak masuk akal.

Masalah-masalah ini dapat diatasi melalui proses cleansing data yang terstruktur. Dengan demikian, data menjadi lebih siap untuk digunakan dalam berbagai analisis.

Mengapa Cleansing Data Penting?

Dampak Negatif Data yang Tidak Bersih

Kesalahan dalam Analisis Data

Data yang tidak bersih sering kali mengandung kesalahan yang memengaruhi hasil analisis. Ketidakkonsistenan atau data yang hilang dapat menghasilkan kesimpulan yang salah. Sebagai contoh, data duplikat dapat menyebabkan perhitungan statistik menjadi tidak akurat. Ketika data tidak mencerminkan kondisi sebenarnya, hasil analisis menjadi tidak dapat diandalkan. Hal ini dapat merugikan organisasi yang bergantung pada analisis tersebut untuk strategi bisnis mereka.

Pengambilan Keputusan yang Tidak Akurat

Keputusan yang diambil berdasarkan data yang tidak bersih sering kali tidak tepat sasaran. Data yang salah format atau tidak lengkap dapat memberikan gambaran yang keliru. Sebagai contoh, jika data pelanggan tidak akurat, strategi pemasaran yang dirancang mungkin tidak efektif. Pengambilan keputusan yang tidak akurat dapat mengakibatkan kerugian finansial dan reputasi bagi organisasi.

Manfaat Data yang Bersih

Meningkatkan Akurasi dan Efisiensi

Data yang bersih memberikan dasar yang kuat untuk analisis yang akurat. Ketika data bebas dari kesalahan, proses analisis menjadi lebih efisien. Waktu yang biasanya digunakan untuk memperbaiki data dapat dialokasikan untuk kegiatan lain yang lebih produktif. Cleansing data membantu memastikan bahwa hasil analisis mencerminkan kondisi sebenarnya, sehingga mendukung efisiensi operasional.

Mendukung Kepercayaan pada Data

Data yang bersih meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap informasi yang tersedia. Ketika data dapat diandalkan, pengguna merasa yakin untuk menggunakannya dalam pengambilan keputusan. Kepercayaan ini penting dalam membangun hubungan yang baik antara tim analisis data dan pemangku kepentingan. Dengan cleansing data yang teratur, organisasi dapat menjaga kualitas data mereka dan mempertahankan kepercayaan pengguna.

Langkah-Langkah Utama dalam Cleansing Data

Identifikasi Masalah Data

Langkah pertama dalam proses cleansing data adalah mengidentifikasi masalah yang ada pada dataset. Tim analisis harus memeriksa data secara menyeluruh untuk menemukan kesalahan seperti data duplikat, nilai yang hilang, atau format yang tidak sesuai. Proses ini memerlukan pemahaman mendalam tentang struktur data dan tujuan penggunaannya. Sebagai contoh, jika dataset berisi informasi pelanggan, tim harus memastikan bahwa setiap kolom seperti nama, alamat, dan nomor telepon memiliki data yang lengkap dan konsisten. Identifikasi masalah ini menjadi dasar untuk langkah-langkah perbaikan berikutnya.

Menghapus Data Duplikat

Data duplikat sering kali muncul akibat kesalahan dalam proses pengumpulan atau penggabungan data dari berbagai sumber. Data yang tercatat lebih dari satu kali dapat menyebabkan hasil analisis menjadi tidak akurat. Untuk mengatasi masalah ini, tim harus menggunakan alat atau teknik yang dapat mendeteksi dan menghapus data duplikat. Sebagai contoh, Microsoft Excel memiliki fitur "Remove Duplicates" yang dapat digunakan untuk membersihkan dataset. Dengan menghapus data duplikat, dataset menjadi lebih efisien dan akurat untuk digunakan dalam analisis.

Memperbaiki Kesalahan Struktural

Kesalahan struktural dalam data mencakup format yang tidak konsisten, seperti perbedaan dalam penulisan tanggal atau penggunaan huruf kapital yang tidak seragam. Kesalahan ini dapat memengaruhi proses analisis dan pengolahan data. Untuk memperbaiki masalah ini, tim harus menetapkan standar format yang jelas dan menerapkannya pada seluruh dataset. Sebagai contoh, semua tanggal harus ditulis dalam format yang sama, seperti "DD-MM-YYYY". Proses ini memastikan bahwa data memiliki struktur yang konsisten dan mudah diproses oleh alat analisis.

Menangani Data yang Hilang

Data yang hilang sering menjadi tantangan dalam proses analisis. Ketika informasi tidak lengkap, hasil analisis dapat menjadi bias atau tidak akurat. Oleh karena itu, menangani data yang hilang menjadi langkah penting dalam cleansing data. Ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini:

1. Menghapus Baris atau Kolom yang Tidak Lengkap
   Jika jumlah data yang hilang relatif kecil dan tidak signifikan, tim dapat menghapus baris atau kolom tersebut. Pendekatan ini cocok untuk dataset besar di mana penghapusan tidak memengaruhi hasil analisis secara keseluruhan.
2. Mengisi Data yang Hilang dengan Nilai Default
   Dalam beberapa kasus, data yang hilang dapat diisi dengan nilai default. Sebagai contoh, jika kolom "usia" kosong, tim dapat mengisi dengan rata-rata usia dari dataset. Pendekatan ini membantu menjaga konsistensi data tanpa menghapus informasi yang ada.
3. Menggunakan Teknik Prediksi
   Teknik prediksi seperti regresi atau algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memperkirakan nilai yang hilang. Pendekatan ini lebih kompleks tetapi memberikan hasil yang lebih akurat, terutama untuk dataset yang besar dan penting.
4. Menandai Data yang Hilang
   Dalam situasi tertentu, data yang hilang dapat ditandai sebagai "tidak tersedia" atau "NA". Pendekatan ini memungkinkan tim untuk tetap menggunakan dataset tanpa mengubah nilai yang ada, sambil tetap mencatat bahwa beberapa data tidak lengkap.

Setiap pendekatan memiliki kelebihan dan kekurangan. Pemilihan metode yang tepat bergantung pada konteks dataset dan tujuan analisis.

Validasi dan Verifikasi Data

Validasi dan verifikasi data adalah langkah terakhir dalam proses cleansing data. Langkah ini memastikan bahwa data yang telah dibersihkan memenuhi standar kualitas yang diinginkan. Proses ini melibatkan beberapa aktivitas penting:

• Memeriksa Konsistensi Data
  Tim harus memastikan bahwa data konsisten di seluruh dataset. Sebagai contoh, format tanggal, satuan pengukuran, dan penulisan nama harus seragam. Konsistensi ini penting untuk mencegah kesalahan dalam analisis.
• Menguji Akurasi Data
  Data yang telah dibersihkan harus diuji untuk memastikan akurasinya. Tim dapat membandingkan data dengan sumber asli atau melakukan pengujian logis untuk mendeteksi anomali. Sebagai contoh, jika kolom "usia" berisi nilai negatif, hal ini menunjukkan adanya kesalahan.
• Melakukan Validasi dengan Alat Otomatis
  Alat otomatis seperti Python (dengan pustaka Pandas) atau perangkat lunak ETL dapat digunakan untuk memvalidasi data. Alat ini membantu mendeteksi kesalahan yang mungkin terlewatkan dalam pemeriksaan manual.
• Melibatkan Pemangku Kepentingan
  Setelah validasi selesai, tim harus melibatkan pemangku kepentingan untuk memverifikasi bahwa data sesuai dengan kebutuhan mereka. Pendekatan ini memastikan bahwa data yang digunakan relevan dan dapat diandalkan.

Validasi dan verifikasi adalah langkah penting untuk memastikan bahwa data yang telah melalui proses cleansing data benar-benar siap digunakan. Dengan langkah ini, organisasi dapat memanfaatkan data berkualitas tinggi untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Alat dan Teknik untuk Cleansing Data

Proses cleansing data membutuhkan alat dan teknik yang tepat untuk memastikan hasil yang optimal. Pemilihan alat yang sesuai bergantung pada kebutuhan, kompleksitas dataset, dan sumber daya yang tersedia. Berikut adalah penjelasan mengenai alat manual dan otomatis, serta contoh alat yang sering digunakan.

Alat Manual vs. Alat Otomatis

Alat manual dan otomatis memiliki kelebihan masing-masing dalam proses cleansing data. Alat manual, seperti Microsoft Excel, cocok untuk dataset kecil atau sederhana. Pengguna dapat langsung memeriksa dan memperbaiki data secara manual. Pendekatan ini memberikan kontrol penuh terhadap proses, tetapi memerlukan waktu dan tenaga lebih banyak.

Sebaliknya, alat otomatis dirancang untuk menangani dataset besar dengan efisiensi tinggi. Alat ini menggunakan algoritma untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan secara cepat. Contohnya adalah Python dengan pustaka Pandas atau perangkat lunak ETL. Alat otomatis mengurangi risiko kesalahan manusia dan mempercepat proses Cleansing Data.

Contoh Alat Cleansing Data yang Digunakan

Microsoft Excel

Microsoft Excel adalah alat yang populer untuk cleansing data. Fitur seperti "Remove Duplicates" membantu menghapus data duplikat dengan mudah. Fungsi "Find and Replace" memungkinkan pengguna memperbaiki kesalahan format. Selain itu, Excel menyediakan filter dan pivot table untuk memeriksa data secara mendalam. Alat ini ideal untuk pengguna yang bekerja dengan dataset kecil hingga menengah.

Python (Pandas Library)

Python dengan pustaka Pandas menjadi pilihan utama untuk cleansing data dalam skala besar. Pandas menyediakan fungsi seperti drop_duplicates() untuk menghapus data duplikat dan fillna() untuk menangani data yang hilang. Alat ini memungkinkan pengguna memanipulasi data dengan fleksibilitas tinggi. Python juga mendukung integrasi dengan alat lain, sehingga cocok untuk analisis data yang kompleks.

Alat ETL (Extract, Transform, Load)

Alat ETL dirancang untuk memproses data dari berbagai sumber. Alat ini mengekstrak data, mengubahnya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke dalam sistem tujuan. Contoh alat ETL meliputi Talend, Informatica, dan Apache Nifi. Alat ini sangat efektif untuk cleansing data dalam proyek besar yang melibatkan banyak sumber data. Dengan ETL, organisasi dapat memastikan data yang digunakan konsisten dan berkualitas tinggi.

Karakteristik Data Berkualitas dalam Cleansing Data

Akurasi

Akurasi menjadi elemen utama dalam data berkualitas. Data yang akurat mencerminkan fakta atau kondisi sebenarnya tanpa adanya kesalahan. Ketika data memiliki akurasi tinggi, hasil analisis menjadi lebih dapat diandalkan. Sebagai contoh, dalam data penjualan, angka yang tercatat harus sesuai dengan transaksi yang terjadi. Ketidaktepatan data dapat menyebabkan kesalahan dalam perhitungan laba atau evaluasi kinerja bisnis. Oleh karena itu, memastikan akurasi data adalah langkah penting dalam setiap proses pengelolaan informasi.

Konsistensi

Konsistensi data memastikan bahwa informasi yang tersedia seragam di seluruh dataset. Data yang konsisten memudahkan proses analisis dan pengambilan keputusan. Sebagai contoh, jika nama kota ditulis dengan format berbeda seperti "Jakarta" dan "JKT," hal ini dapat menyebabkan kebingungan atau kesalahan dalam pengelompokan data. Untuk menjaga konsistensi, organisasi perlu menetapkan standar penulisan dan format data. Konsistensi juga mencerminkan profesionalisme dalam pengelolaan data, sehingga meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap informasi yang disajikan.

Kelengkapan

Kelengkapan data mengacu pada sejauh mana informasi dalam dataset mencakup semua elemen yang diperlukan. Data yang lengkap memberikan gambaran yang utuh dan mendalam tentang suatu fenomena. Sebagai contoh, dalam data pelanggan, kolom seperti nama, alamat, dan nomor telepon harus terisi penuh. Ketika data tidak lengkap, analisis menjadi kurang efektif dan dapat menghasilkan kesimpulan yang bias. Untuk memastikan kelengkapan, organisasi harus memeriksa dataset secara berkala dan mengisi informasi yang hilang. Kelengkapan data menjadi fondasi penting untuk mendukung keputusan yang berbasis fakta.

Relevansi

Relevansi data menunjukkan sejauh mana informasi yang tersedia sesuai dengan kebutuhan atau tujuan tertentu. Data yang relevan memberikan nilai tambah bagi analisis dan pengambilan keputusan. Ketika data tidak relevan, hasil analisis menjadi kurang bermakna dan dapat mengarah pada kesimpulan yang salah.

Sebagai contoh, dalam analisis perilaku pelanggan, data seperti riwayat pembelian dan preferensi produk sangat relevan. Namun, data yang tidak terkait, seperti informasi cuaca, tidak memberikan kontribusi signifikan dalam konteks ini. Oleh karena itu, organisasi harus memastikan bahwa data yang digunakan benar-benar mendukung tujuan analisis mereka.

Untuk menjaga relevansi, tim data perlu memahami konteks dan tujuan penggunaan data. Mereka harus menyaring informasi yang tidak relevan dan hanya mempertahankan data yang memiliki hubungan langsung dengan masalah yang sedang dianalisis. Proses ini membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengelolaan data.

Keandalan

Keandalan data mencerminkan sejauh mana informasi dapat dipercaya dan digunakan secara konsisten. Data yang andal memberikan dasar yang kuat untuk analisis dan pengambilan keputusan. Ketika data tidak dapat diandalkan, hasil analisis menjadi diragukan dan dapat merugikan organisasi.

Sebagai contoh, dalam laporan keuangan, data yang andal harus mencerminkan transaksi yang sebenarnya terjadi. Ketidaktepatan atau manipulasi data dapat menyebabkan kesalahan dalam perencanaan keuangan dan strategi bisnis. Oleh karena itu, memastikan keandalan data menjadi prioritas utama dalam pengelolaan informasi.

Untuk meningkatkan keandalan, organisasi perlu menerapkan proses validasi dan verifikasi data secara berkala. Mereka juga harus menggunakan sumber data yang terpercaya dan memastikan bahwa data dikumpulkan dengan metode yang tepat. Dengan langkah-langkah ini, organisasi dapat membangun kepercayaan pada data mereka dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Tantangan dalam Proses Cleansing Data

Volume Data yang Besar

Organisasi modern sering kali menghadapi tantangan dalam mengelola volume data yang sangat besar. Dataset yang besar membutuhkan waktu dan sumber daya yang signifikan untuk diproses. Tim data harus memeriksa setiap elemen dalam dataset untuk memastikan kualitasnya. Proses ini menjadi lebih rumit ketika data berasal dari berbagai sumber dengan format yang berbeda.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce yang memiliki jutaan transaksi setiap bulan harus membersihkan data penjualan, data pelanggan, dan data inventaris. Volume data yang besar ini dapat memperlambat proses cleansing data jika tidak menggunakan alat yang tepat. Oleh karena itu, organisasi perlu mengadopsi teknologi seperti big data tools untuk menangani tantangan ini secara efisien.

Kompleksitas Data

Kompleksitas data menjadi tantangan lain dalam proses cleansing data. Data yang kompleks sering kali memiliki struktur yang rumit, seperti data yang bersifat hierarkis atau data yang saling terkait. Selain itu, data yang berasal dari berbagai sumber sering kali memiliki format yang tidak seragam, sehingga mempersulit proses pembersihan.

Sebagai contoh, data pelanggan mungkin mencakup informasi demografis, riwayat pembelian, dan preferensi produk. Setiap jenis data ini memiliki format dan struktur yang berbeda. Tim data harus memahami hubungan antar elemen data untuk memastikan bahwa proses cleansing tidak menghilangkan informasi penting. Kompleksitas ini memerlukan keahlian teknis yang tinggi dan alat yang canggih untuk mengelola data dengan benar.

Keterbatasan Waktu dan Sumber Daya

Keterbatasan waktu dan sumber daya sering kali menjadi hambatan utama dalam proses cleansing data. Tim data biasanya memiliki tenggat waktu yang ketat untuk menyelesaikan Cleansing Data sebelum analisis dimulai. Selain itu, organisasi mungkin tidak memiliki cukup staf atau alat untuk menangani proses ini secara efisien.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan kecil mungkin hanya memiliki satu atau dua analis data yang harus menangani seluruh proses cleansing data. Dengan sumber daya yang terbatas, proses ini menjadi lebih lambat dan rentan terhadap kesalahan. Untuk mengatasi tantangan ini, organisasi perlu mengalokasikan sumber daya dengan bijak dan mempertimbangkan penggunaan alat otomatis untuk mempercepat proses cleansing data.

Tips untuk Meningkatkan Efisiensi Cleansing Data

Gunakan Alat yang Tepat

Pemilihan alat yang sesuai menjadi langkah awal untuk meningkatkan efisiensi dalam proses cleansing data. Alat manual seperti Microsoft Excel cocok untuk dataset kecil. Fitur seperti "Remove Duplicates" dan "Find and Replace" membantu pengguna memperbaiki data dengan cepat. Untuk dataset yang lebih besar, alat otomatis seperti Python dengan pustaka Pandas atau perangkat lunak ETL seperti Talend dan Informatica memberikan solusi yang lebih efisien. Alat-alat ini mampu menangani data dalam jumlah besar dengan akurasi tinggi. Organisasi perlu mengevaluasi kebutuhan mereka sebelum memilih alat yang akan digunakan.

Terapkan Standar Data

Standar data yang jelas membantu menjaga konsistensi dan kualitas informasi. Organisasi harus menetapkan format yang seragam untuk elemen-elemen penting seperti tanggal, nama, dan satuan pengukuran. Sebagai contoh, semua tanggal harus ditulis dalam format yang sama, seperti "DD-MM-YYYY". Standar ini memudahkan proses analisis dan mengurangi risiko kesalahan. Selain itu, pelatihan bagi tim data tentang pentingnya standar ini dapat meningkatkan kesadaran dan kepatuhan terhadap aturan yang telah ditetapkan.

Lakukan Cleansing DataSecara Berkala

Cleansing Data yang dilakukan secara berkala memastikan bahwa dataset tetap relevan dan berkualitas tinggi. Data yang tidak diperbarui cenderung mengandung kesalahan atau informasi yang sudah tidak relevan. Organisasi dapat menjadwalkan proses cleansing data secara rutin, misalnya setiap bulan atau setiap kuartal. Pendekatan ini membantu mencegah akumulasi masalah data yang dapat memengaruhi analisis di masa depan. Dengan pembersihan yang teratur, organisasi dapat menjaga kepercayaan pada data yang mereka gunakan.

Peran Cleansing Data dalam Pengambilan Keputusan

Mendukung Analisis Data yang Akurat

Cleansing data memainkan peran penting dalam memastikan analisis data yang akurat. Data yang bersih memberikan dasar yang kuat untuk menghasilkan wawasan yang dapat diandalkan. Ketika data bebas dari kesalahan, seperti duplikasi atau ketidakkonsistenan, hasil analisis mencerminkan kondisi sebenarnya. Sebagai contoh, dalam analisis penjualan, data yang bersih memungkinkan perusahaan memahami tren pasar dengan lebih baik. Dengan demikian, organisasi dapat membuat strategi yang lebih efektif berdasarkan informasi yang akurat.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Proses cleansing data membantu meningkatkan efisiensi operasional dalam organisasi. Data yang bersih meminimalkan waktu yang dihabiskan untuk memperbaiki kesalahan selama proses analisis. Tim dapat fokus pada tugas-tugas strategis lainnya tanpa terganggu oleh masalah data. Sebagai contoh, dalam pengelolaan inventaris, data yang bersih memungkinkan perusahaan mengelola stok dengan lebih efisien. Hal ini mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok, sehingga operasional berjalan lebih lancar.

Membangun Kepercayaan pada Hasil Analisis

Kepercayaan pada hasil analisis sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan. Cleansing data memastikan bahwa informasi yang disajikan kepada pemangku kepentingan dapat diandalkan. Ketika data bersih, pengguna merasa yakin untuk mengambil keputusan berdasarkan hasil analisis tersebut. Sebagai contoh, dalam laporan keuangan, data yang bersih memberikan keyakinan kepada manajemen untuk merencanakan strategi bisnis. Kepercayaan ini memperkuat hubungan antara tim data dan pemangku kepentingan, menciptakan kolaborasi yang lebih baik dalam organisasi.

Cleansing Data menjadi langkah krusial dalam memastikan kualitas informasi yang digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan. Proses ini membantu organisasi meningkatkan efisiensi kerja, menghasilkan analisis yang lebih akurat, dan membangun kepercayaan terhadap data yang digunakan. Dengan memahami dan menerapkan langkah-langkah cleansing data secara konsisten, organisasi dapat memaksimalkan potensi data mereka untuk mendukung strategi dan tujuan bisnis yang lebih baik.

Lihat juga tentang Cleansing Data

Pengertian Data Lake Dan Pentingnya Dalam Analisis Data

Mengurangi Ukuran Data Untuk Efisiensi Penyimpanan

Konsep Dasar Data Lake Dalam Penyimpanan Data