Apakah Anda seorang data analyst? Ataukah Anda seorang pebisnis yang mendalami data analyst? Sebagai data analyst tentunya kita diminta untuk selalu teliti dan kritis dalam melihat data. Karena kurangnya pengalaman atau lalai, banyak dari mereka melakukan kesalahan yang fatal bagi pebisnis. Hanya membutuhkan satu kesalahan yang Anda lakukan akan membuat bos Anda super marah dan company rugi besar lho. Yuk simak kesalahan yang patut Anda hindari!
Salah Satu Kesalahan Fatal yang Harus Dihindari Seorang Data Analyst
Lupa Membersihkan Data!
Ya Anda tidak salah baca. Lupa membersihkan data adalah salah satu kesalahan fatal yang harus Anda hindari. Mungkin terdengar sangat sepele bukan? Dikutip dari sebuah penelitian gartner, jika data yang “kotor” dapat merugikan perusahaan hingga milyaran. Wah jangan sampai Anda melakukan kesalahan fatal seperti itu ya!
Yang dilakukan oleh seorang data analyst adalah menganalisis dan mengumpulkan sebuah data. Data yang dikumpulkan termasuk melakukan survei, monitoring media sosial, pelacakan pada penggunaan website, dan lain sebagainya. Jika data yang baru dikumpulkan berisikan data yang memiliki format mentah dan juga berisikan kesalahan data, maka harus dilakukan proses data cleaning.
Image Source: Unsplash.com
Pentingnya data cleaning atau data scrubbing yang dilakukan oleh seorang data analyst berguna untuk menjaga kualitas data dalam spreadsheet atau melalui bahasa pemrograman agar tidak salah interpretasi nantinya. Data cleaning disini termasuk menghapus kesalahan, duplikasi pada data, serta menghapus data yang tidak diinginkan atau data yang tidak sesuai dengan analisis. Jika terjadi kesalahan dalam data, maka akan bisa merugikan baik biaya dan juga waktu.Â
Cara yang Tepat dalam Membersihkan Data Adalah…
Menghilangkan Data yang Tidak Relevan
Data yang tidak relevan bisa membuat Anda bingung dan memperlambat analisa data loh. Pastikan untuk menghilangkan data yang tidak relevan pada data yang baru saja Anda kumpulkan. Contoh dari data yang tidak relevan:
- URLs
- Tag HTML
- Tracking Code
Menghilangkan Data yang Double/Duplikat
Sekali lagi pastikan Anda teliti dan cek lagi data yang double atau terduplikat. Karena data tersebut bisa membuat analisa Anda menjadi kacau! Disini diperlukan ketelitian tingkat tinggi agar data yang kalian kumpulkan dapat dimanfaatkan dengan baik.
Menggunakan Format atau Tipe Teks yang Sesuai
Contoh untuk angka gunakan tipe numerical bukan teks. Untuk tanggal gunakan format MM/DD/YYYY
Baca artikel lainnya tentang Strategi Digital Marketing di Tahun 2022
Itulah kesalahan fatal yang dilakukan oleh seorang data analyst. Jangan sampai Anda melakukan kesalahan yang terdengar sepele tersebut ya. Jika sudah mendapatkan data yang sesuai dan tertata rapi, maka akan mempermudah seorang data analyst dalam melakukan analisis serta perancangan yang terstruktur.
Butuh bantuan untuk pemasaran digital bisnis Anda? Konsultasikan dulu dengan tim Digital360, gratis.
