Step Penting dalam Tugas Data Scientist, Validasi Data!
Tentunya Sahabat DQ setuju jika salah satu tugas seorang data scientist tahap yang sangat penting dalam proses pengolahan data adalah data validation atau validasi data. Validasi data akan sangat penting mengingat pentingnya keakuratan data yang akan diberikan oleh team team terkait. Validasi data adalah praktik memeriksa integritas, akurasi, dan struktur data sebelum digunakan untuk operasi bisnis.
Hasil operasi validasi data dapat menyediakan data yang digunakan untuk analisis data, intelijen bisnis, atau melatih model pembelajaran mesin. Ini juga dapat digunakan untuk memastikan integritas data untuk akuntansi keuangan atau kepatuhan terhadap peraturan. Data dapat diperiksa sebagai bagian dari proses validasi dalam berbagai cara, termasuk tipe data, batasan, terstruktur, konsistensi, dan validasi kode. Setiap jenis validasi data dirancang untuk memastikan data memenuhi persyaratan agar berguna.
Validasi data berkaitan dengan kualitas data. Validasi data dapat menjadi komponen untuk mengukur kualitas data, yang memastikan bahwa kumpulan data yang diberikan dilengkapi dengan sumber informasi yang berkualitas tinggi, otoritatif, dan akurat. Validasi data juga digunakan sebagai bagian dari alur kerja aplikasi, termasuk pemeriksaan ejaan dan aturan untuk pembuatan kata sandi yang kuat.
Untuk data scientist, data analyst, dan orang lain yang bekerja dengan data, memvalidasi nya sangat penting. Output dari sistem apa pun hanya bisa sebaik data yang menjadi dasar operasi. Operasi ini dapat mencakup pembelajaran mesin atau model kecerdasan buatan, laporan analisis data, dan dasbor intelijen bisnis. Memvalidasi data memastikan bahwa data tersebut akurat, yang berarti semua sistem yang mengandalkan kumpulan data yang diberikan telah divalidasi juga.
Yuk simak, lebih jauh terkait dengan validasi data yang senantiasa dilakukan oleh para praktisi data!
1. Pemeriksaan Tipe Data
Pemeriksaan tipe data mengkonfirmasi bahwa data yang dimasukkan memiliki tipe data yang benar. Misalnya, field atau isian data mungkin hanya menerima data numerik. Jika demikian halnya, maka data apa pun yang mengandung karakter lain seperti huruf atau simbol khusus harus ditolak oleh sistem. Sehingga hal yang harus diperhatikan adalah kesesuaian tipe data yang berkaitan dengan ERD atau entitas relasinya.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pemeriksaan Format Data
Banyak tipe data mengikuti format standar tertentu. Kasus penggunaan yang umum adalah kolom tanggal yang disimpan dalam format tetap seperti œYYYY-MM-DD atau œDD-MM-YYYY. Prosedur validasi data yang memastikan tanggal dalam format yang tepat membantu menjaga konsistensi data dan waktu. Format data sangat penting dalam pengolahan data, sehingga hal ini akan menjadi krusial dan harus diperhatikan pula oleh seorang data scientist.
3. Pemeriksaan Konsistensi dan Pemeriksaan Keunikan
Pemeriksaan konsistensi adalah jenis pemeriksaan logis yang mengonfirmasi bahwa data telah dimasukkan dengan cara yang konsisten secara logis. Contohnya adalah memeriksa apakah tanggal pengiriman setelah tanggal pengiriman untuk sebuah paket. Sementara untuk keunikan atau uniqueness data, beberapa data seperti ID atau alamat email bersifat unik. Database kemungkinan harus memiliki entri unik di bidang ini. Pemeriksaan keunikan memastikan bahwa item tidak dimasukkan beberapa kali ke dalam database.
4. Salah Satu Cara Konkret Validasi Data
Di antara cara paling dasar dan umum penggunaan data adalah dalam program spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet. Di Excel dan Spreadsheet, proses validasi data adalah fitur terintegrasi yang langsung. Excel dan Spreadsheet keduanya memiliki item menu yang terdaftar sebagai Data > Validasi Data. Dengan memilih menu Validasi Data, pengguna dapat memilih tipe data tertentu atau validasi batasan yang diperlukan untuk file atau rentang data tertentu.
ETL (Extract, Transform and Load) dan alat integrasi data biasanya mengintegrasikan kebijakan validasi data untuk dieksekusi saat data diekstraksi dari satu sumber dan kemudian dimuat ke sumber lain. Alat sumber terbuka yang populer, seperti dbt, juga menyertakan opsi validasi data dan biasanya digunakan untuk transformasi data.
Validasi data juga dapat dilakukan secara terprogram dalam konteks aplikasi untuk nilai input. Misalnya, saat variabel input dikirim, seperti kata sandi, variabel tersebut dapat diperiksa oleh skrip untuk memastikan variabel tersebut memenuhi validasi batasan untuk panjang yang tepat.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Belajar Validasi Data Sederhana Bersama Aksara dan Senja
Salah satu cara percaya dengan data yang akan Sahabat DQ berikan kepada user data adalah proses validasi data. Proses ini cukup melelahkan karena butuh tingkat ketelitian dan disiplin yang cukup baik.
Jangan khawatir, dengan mempelajari data mulai dari dasar bersama Senja dan Aksara, Sahabat DQ dapat dengan mudah mempelajari proses validasi. Yuk mulai belajar data bersama DQLab dengan sign up sekarang dan nikmati pengalaman belajar yang seru!