Data cleansing adalah proses penting dalam analisis data yang sering kali terabaikan oleh banyak orang. Namun, mengenal proses data cleansing dan pentingnya dalam analisis data dapat membantu meningkatkan kualitas data yang digunakan dalam pengambilan keputusan.
Menurut David Loshin, seorang pakar dalam bidang manajemen data, “Proses data cleansing merupakan langkah kritis dalam memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah akurat, lengkap, dan konsisten.” Dalam dunia bisnis yang kompetitif saat ini, memiliki data yang berkualitas merupakan hal yang sangat penting.
Proses data cleansing melibatkan identifikasi dan koreksi kesalahan atau inkonsistensi dalam data, seperti data yang hilang, duplikat, atau tidak lengkap. Tanpa proses data cleansing yang baik, analisis data yang dilakukan dapat menghasilkan kesimpulan yang salah dan berpotensi merugikan perusahaan.
Menurut IBM, perusahaan teknologi terkemuka, “Data cleansing adalah langkah awal yang penting dalam pengelolaan data yang efektif. Tanpa data yang bersih, analisis data yang dilakukan tidak akan memberikan hasil yang akurat dan dapat dipercaya.”
Pentingnya proses data cleansing juga ditekankan oleh para ahli dalam bidang analisis data. Menurut Gartner, perusahaan riset pasar terkemuka, “Hingga 80% waktu seorang analis data dihabiskan untuk proses data cleansing. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk mengalokasikan sumber daya yang cukup untuk proses ini.”
Dengan mengenal proses data cleansing dan pentingnya dalam analisis data, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko kesalahan, dan mengoptimalkan pengambilan keputusan berdasarkan data yang akurat dan terpercaya. Jadi, jangan abaikan proses data cleansing dalam strategi analisis data perusahaan Anda!