Penyimpanan data, juga dikenal sebagai perselisihan data atau pembersihan data, adalah proses mengubah dan menyiapkan data mentah agar sesuai untuk dianalisis. Ini melibatkan pembersihan, validasi, pemformatan, dan restrukturisasi data sehingga dapat dengan mudah dianalisis dan digunakan untuk berbagai tujuan. Penyimpanan data memainkan peran penting dalam analisis data dan alur pembelajaran mesin, memastikan keakuratan dan keandalan data.
Sejarah Asal Usul Data Munging dan Penyebutannya Pertama Kali
Konsep penyimpanan data telah ada selama beberapa dekade, berkembang seiring dengan kemajuan teknologi komputasi dan meningkatnya kebutuhan akan pemrosesan data yang efisien. Istilah “kacang hijau” awalnya berasal dari kata “kacang hijau”, yang mengacu pada jenis kacang-kacangan yang memerlukan pengolahan yang cukup lama agar dapat dimakan. Gagasan mengolah bahan mentah agar dapat digunakan ini dianalogikan dengan proses penyimpanan data.
Teknik penyimpanan data pada awalnya dikembangkan dalam konteks pembersihan data untuk database dan gudang data. Penyebutan awal mengenai penyimpanan data dapat ditelusuri kembali ke tahun 1980an dan 1990an ketika para peneliti dan analis data mencari cara untuk menangani dan memproses data dalam jumlah besar untuk analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Informasi rinci tentang Data Munging. Memperluas topik Data Munging.
Penyimpanan data mencakup berbagai tugas, termasuk:
-
Pembersihan Data: Hal ini melibatkan identifikasi dan perbaikan kesalahan, ketidakkonsistenan, dan ketidakakuratan data. Tugas pembersihan data yang umum mencakup penanganan nilai yang hilang, menghapus duplikat, dan memperbaiki kesalahan sintaksis.
-
Transformasi Data: Data sering kali perlu diubah ke format standar untuk memfasilitasi analisis. Langkah ini mungkin melibatkan penskalaan, normalisasi, atau pengkodean variabel kategori.
-
Integrasi data: Saat bekerja dengan beberapa sumber data, integrasi data memastikan bahwa data dari berbagai sumber dapat digabungkan dan digunakan bersama dengan lancar.
-
Rekayasa Fitur: Dalam konteks pembelajaran mesin, rekayasa fitur melibatkan pembuatan fitur baru atau pemilihan fitur yang relevan dari kumpulan data yang ada untuk meningkatkan performa model.
-
Pengurangan Data: Untuk kumpulan data yang besar, teknik reduksi data, seperti reduksi dimensi, dapat diterapkan untuk mengurangi ukuran data sekaligus menjaga informasi penting.
-
Pemformatan Data: Pemformatan memastikan bahwa data mematuhi standar atau konvensi tertentu yang diperlukan untuk analisis atau pemrosesan.
Struktur internal Data Munging. Cara kerja Data Munging.
Penyimpanan data adalah proses multi-langkah yang melibatkan berbagai operasi yang dilakukan secara berurutan. Struktur internal secara garis besar dapat dibagi menjadi beberapa tahap berikut:
-
Pengumpulan data: Data mentah dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti database, API, spreadsheet, web scraping, atau file log.
-
Inspeksi Data: Pada tahap ini, analis data memeriksa data untuk mencari ketidakkonsistenan, nilai yang hilang, outlier, dan masalah lainnya.
-
Pembersihan Data: Fase pembersihan melibatkan penanganan titik data yang hilang atau salah, menghapus duplikat, dan memperbaiki masalah format data.
-
Transformasi Data: Data diubah untuk membakukan format, menormalkan nilai, dan merekayasa fitur baru jika diperlukan.
-
Integrasi data: Jika data dikumpulkan dari berbagai sumber, data tersebut perlu diintegrasikan ke dalam satu kumpulan data yang kohesif.
-
Validasi data: Data yang divalidasi diperiksa berdasarkan aturan atau batasan yang telah ditentukan untuk memastikan keakuratan dan kualitasnya.
-
Penyimpanan data: Setelah munging, data disimpan dalam format yang sesuai untuk analisis atau pemrosesan lebih lanjut.
Analisis fitur utama Data Munging.
Penyimpanan data menawarkan beberapa fitur utama yang penting untuk persiapan dan analisis data yang efisien:
-
Peningkatan Kualitas Data: Dengan membersihkan dan mengubah data mentah, penyimpanan data secara signifikan meningkatkan kualitas dan akurasi data.
-
Kegunaan Data yang Ditingkatkan: Data yang disimpan lebih mudah untuk dikerjakan, sehingga lebih mudah diakses oleh analis data dan ilmuwan data.
-
Efisiensi Waktu dan Sumber Daya: Teknik penyimpanan data otomatis membantu menghemat waktu dan sumber daya yang seharusnya dihabiskan untuk pembersihan dan pemrosesan data manual.
-
Konsistensi Data: Dengan menstandardisasi format data dan menangani nilai yang hilang, penyimpanan data memastikan konsistensi di seluruh kumpulan data.
-
Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Data berkualitas tinggi dan terstruktur dengan baik yang diperoleh melalui munging menghasilkan proses pengambilan keputusan yang lebih tepat dan andal.
Jenis Munging Data
Pengolahan data mencakup berbagai teknik berdasarkan tugas pemrosesan awal data tertentu. Di bawah ini adalah tabel yang merangkum berbagai jenis teknik penyimpanan data:
| Tipe Munging Data | Keterangan |
|---|---|
| Pembersihan Data | Mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan dan inkonsistensi. |
| Transformasi Data | Mengubah data menjadi format standar untuk analisis. |
| Integrasi data | Menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu kesatuan yang kohesif. |
| Rekayasa Fitur | Membuat fitur baru atau memilih fitur yang relevan untuk dianalisis. |
| Pengurangan Data | Mengurangi ukuran kumpulan data sambil menjaga informasi. |
| Pemformatan Data | Memformat data sesuai dengan standar tertentu. |
Penyimpanan data diterapkan di berbagai domain dan sangat penting untuk pengambilan keputusan berdasarkan data. Namun hal ini juga mempunyai tantangan tersendiri, antara lain:
-
Menangani Data yang Hilang: Data yang hilang dapat menyebabkan analisis menjadi bias dan hasil yang tidak akurat. Teknik imputasi seperti mean, median, atau interpolasi digunakan untuk mengatasi data yang hilang.
-
Berurusan dengan Pencilan: Pencilan dapat memengaruhi analisis secara signifikan. Mereka dapat dihilangkan atau diubah menggunakan metode statistik.
-
Masalah Integrasi Data: Menggabungkan data dari berbagai sumber bisa menjadi rumit karena perbedaan struktur data. Pemetaan dan penyelarasan data yang tepat diperlukan untuk keberhasilan integrasi.
-
Penskalaan dan Normalisasi Data: Untuk model pembelajaran mesin yang mengandalkan metrik jarak, penskalaan dan normalisasi fitur sangat penting untuk memastikan perbandingan yang adil.
-
Pemilihan Fitur: Memilih fitur yang relevan sangat penting untuk menghindari overfitting dan meningkatkan performa model. Teknik seperti Recursive Feature Elimination (RFE) atau feature important dapat digunakan.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lainnya dengan istilah sejenis dalam bentuk tabel dan daftar.
| Ketentuan | Keterangan |
|---|---|
| Data Munging | Proses membersihkan, mengubah, dan menyiapkan data untuk dianalisis. |
| Perselisihan Data | Identik dengan Data Munging; digunakan secara bergantian. |
| Pembersihan Data | Bagian dari Data Munging berfokus pada penghapusan kesalahan dan inkonsistensi. |
| Pemrosesan Awal Data | Meliputi Munging Data dan langkah persiapan lainnya sebelum analisis. |
Masa depan pengumpulan data menjanjikan seiring dengan kemajuan teknologi. Beberapa tren dan teknologi utama yang akan berdampak pada pencurian data meliputi:
-
Pembersihan Data Otomatis: Kemajuan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan akan menghasilkan proses pembersihan data yang lebih otomatis, sehingga mengurangi upaya manual.
-
Penyimpanan Data Besar: Dengan pertumbuhan data yang eksponensial, teknik dan alat khusus akan dikembangkan untuk menangani penyimpanan data berskala besar secara efisien.
-
Integrasi Data Cerdas: Algoritme cerdas akan dikembangkan untuk mengintegrasikan dan merekonsiliasi data dari berbagai sumber yang heterogen dengan lancar.
-
Pembuatan Versi Data: Sistem kontrol versi untuk data akan menjadi lebih umum, memungkinkan pelacakan perubahan data secara efisien dan memfasilitasi penelitian yang dapat direproduksi.
Bagaimana server proxy dapat digunakan atau dikaitkan dengan Data Munging.
Server proxy dapat memainkan peran penting dalam proses penyimpanan data, terutama ketika berhadapan dengan data web atau API. Berikut adalah beberapa cara server proxy dikaitkan dengan penyimpanan data:
-
Pengikisan Web: Server proxy dapat digunakan untuk merotasi alamat IP selama tugas web scraping untuk menghindari pemblokiran IP dan memastikan pengumpulan data berkelanjutan.
-
Permintaan API: Saat mengakses API yang memiliki batas kecepatan, penggunaan server proxy dapat membantu mendistribusikan permintaan ke alamat IP yang berbeda, sehingga mencegah pembatasan permintaan.
-
Anonimitas: Server proxy memberikan anonimitas, yang berguna untuk mengakses data dari sumber yang memberlakukan pembatasan pada wilayah atau alamat IP tertentu.
-
Privasi data: Server proxy juga dapat digunakan untuk menganonimkan data selama proses integrasi data, sehingga meningkatkan privasi dan keamanan data.
Tautan yang berhubungan
Untuk informasi selengkapnya tentang Data Munging, Anda dapat menjelajahi sumber daya berikut:
- Pembersihan Data: Langkah Penting dalam Proses Analisis Data
- Pengantar Rekayasa Fitur
- Perselisihan Data dengan Python
Kesimpulannya, penyimpanan data adalah proses penting dalam alur kerja analisis data, yang memungkinkan organisasi memanfaatkan data yang akurat, andal, dan terstruktur dengan baik untuk mengambil keputusan yang tepat. Dengan menerapkan berbagai teknik pengelolaan data, bisnis dapat memperoleh wawasan berharga dari data mereka dan mendapatkan keunggulan kompetitif di era berbasis data.
