Berkenalan dengan Data Mapping, Skill Krusial Data Scientist
Salah satu permasalahan yang kerap dihadapi oleh para data scientist adalah melimpahnya data tidak terstruktur yang kerap membuat mereka kesulitan dalam membuat keputusan berdasarkan data yang tersedia. Menurut laporan Forbes, sekitar 80 persen dari waktu harian data scientist dihabiskan untuk membersihkan data sebelum melakukan proses analisis data. Bisa dibayangkan, dengan waktu yang mereka alokasikan sebanyak itu, mereka harus bisa mencari cara untuk memangkas waktu mereka agar menghasilkan sebuah keputusan yang bermanfaat. Pendek kata, apabila data scientist memiliki data yang rapi, maka hasil analisisnya juga bakal rapi.
Melihat permasalahan tersebut, seorang data scientist perlu menerapkan skill khusus bertajuk data mapping. Dalam rangkaian tugas pekerjaan data scientist, data mapping menjadi langkah awal yang kunci dalam memastikan data yang digunakan dalam analisis adalah relevan, bersih, dan terstruktur dengan baik. Keterampilan ini membantu data scientist melakukan analisis yang efektif dan menghasilkan hasil akurat dan bermakna.
1. Apa itu data mapping
Data mapping adalah proses yang digunakan untuk mencocokkan, menghubungkan, dan memetakan data dari satu sumber ke sumber data lainnya. Dilansir Astera, sederhananya kamu ingin menyelaraskan data yang berasal dari berbagai sumber yang ada untuk kamu sambungkan ke database master yang kamu punya. Tujuannya adalah untuk memahami bagaimana data dari sumber yang berbeda dapat diintegrasikan atau digunakan bersama dalam sebuah format yang sesuai.
Data mapping melibatkan pemetaan kolom atau atribut dari satu set data ke kolom atau atribut dari set data lainnya sehingga data tersebut dapat dipahami, diproses, atau digunakan bersama untuk tujuan analisis, integrasi, atau transformasi data. Hal ini dinilai sebagai langkah penting dalam pekerjaan data scientist dan memudahkan dalam proses migrasi data, integrasi data, dan analisis data. Pada tahapan data mapping ini, indikator yang paling penting adalah bagaimana seorang data scientist ini bisa menyeleksi, memilah, dan menyaring kira-kira data mana saja yang perlu diklasifikasikan sesuai dengan kebutuhan. Ingat, tugas utama mereka adalah mentransformasikan data mentah menjadi siap olah. Jadi, pastikan dulu data mana saja yang diperlukan.
2. Mengapa data mapping itu penting?
Karena semua berawal dari data, maka data mapping adalah langkah awal yang harus dilakukan. Syarat data yang baik adalah data yang bersih, bebas dari kecacatan dan ketidakseragaman format, dan tidak mengandung ambiguitas di dalamnya. Jika datanya bersih, maka hasil analisisnya akan mencapai tingkat akurasi yang tinggi. Data mapping membantu mengidentifikasi kesalahan atau inkonsistensi dalam data. Dengan pemetaan yang benar, data yang salah atau tidak sesuai dapat diidentifikasi dan diperbaiki sebelum digunakan dalam analisis atau pengambilan keputusan.
Ada beberapa alasan lain mengapa data mapping itu sangat penting untuk diterapkan dalam pengolahan data. Pertama, data mapping memungkinkan integrasi data dari berbagai sumber yang berbeda. Dengan pemetaan data yang benar, data dari berbagai sistem atau sumber dapat digabungkan menjadi satu dataset yang seragam format. Hal itu memungkinkan organisasi untuk melihat gambaran yang lebih lengkap dan akurat tentang bisnis mereka.
Alasan yang kedua, melakukan data mapping membantu dalam pemilihan atribut atau variabel yang sesuai untuk keperluan analisis data. Hal ini memungkinkan data scientist untuk fokus pada elemen data yang relevan dan menghindari pemborosan waktu pada atribut yang tidak perlu. Dengan begitu, data yang diolah jadi lebih efisien.
Melalui perlakuan data mapping, pihak perusahaan juga memperoleh data yang akurat untuk melakukan riset pasar, menggunakan data sebagai dasar dalam perumusan market positioning, growth strategy, perencanaan bisnis, dan melakukan mitigasi risiko dalam bisnis. Pihak perusahaan juga bisa memutuskan secara langsung berdasarkan data yang telah tersedia.
3. Skill data mapping
Skill data mapping melibatkan pemahaman tentang bagaimana data dari sumber yang berbeda dapat digabungkan, diproses, dan diintegrasikan dengan baik. Seorang data scientist paling tidak menguasai beberapa hal sebagai panduan dan pedoman untuk melakukan data mapping. Pertama, seorang data scientist perlu memiliki kemampuan terkait basis data. Kemampuan untuk memahami berbagai jenis basis data, seperti basis data SQL, NoSQL, atau flat file dan bagaimana mereka menyimpan dan mengelola data dalam suatu database.
Kedua, data scientist juga perlu memiliki penguasaan dalam hal struktur data, seperti tipe data, kunci, hubungan, dan hierarki yang ada di dalamnya. Skill ketiga, kunci dari data mapping ini sendiri terletak pada pemetaan kolom dan atribut data dari sumber yang berbeda. Maka dari itu, pengetahuan tentang pemetaan data menjadi hal yang penting. Keempat, seorang spesialis data juga perlu memiliki pengalaman dalam mengoperasikan perangkat lunak berbasis ETL (Extract, Transform, Load) yang memudahkan dalam pengambilan, transformasi, dan pemuatan data dari berbagai sumber.
Selain empat skill utama di atas, seorang data scientist juga perlu memiliki keterampilan pendukung dalam pengelolaan data, pembersihan data, dan validasi yang digunakan dalam analisis atau integrasi data bersih dan berkualitas hasilnya. Pemahaman tentang bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala juga tidak ketinggalan dalam pelaksanaan data mapping untuk memproses suatu data menjadi informasi. Hal ini dilakukan agar pemetaan data dilakukan sesuai skenario yang lebih kompleks.
Kemampuan data mapping bisa dibilang menjadi kemampuan yang sangat krusial dalam pengolahan data. Melalui penjelasan di atas, kini kamu bisa memahami bahwa data mapping memang sepenting itu dalam pekerjaan data scientist. Kamu bisa memperdalam kompetensi yang berhubungan dengan data mapping dengan baik agar proses pemetaan data dan analisis dapat berjalan dengan lancar. Semoga bermanfaat, ya!
