Intip 3 Alasan Mengapa Integrasi Data Covid-19 menjadi Tantangan Bagi Para Pakar Data?
Integrasi data menghadirkan banyak informasi penting yang dapat membantu bisnis kamu untuk lebih inovatif dan maju. Selain itu, sebuah perusahaan juga akan mendapatkan kemudahan melakukan berbagai analisis serta mengatur beragam informasi dalam lingkungan kerja dengan Integrasi Data.
Hal tersebut terjadi karena berbagai sumber data dapat digabungkan ke dalam gudang data yang akan diinput dalam data warehouse. Dari informasi data tersebut, nantinya para pelaku bisnis atau pemerintah akan mendapatkan beragam analisis data untuk melakukan keputusan yang berbasiskan data (data driven decision making). Kamu perlu tahu, dengan adanya Big Data, data akan menjadi kunci penting bagi perusahaan untuk membuat keputusan yang efektif dan efisien.
Namun, proses integrasi data tidak semudah kelihatannya. Untuk menghasilkan insight yang valid, kamu perlu memilah milih agar proses integrasi yang dilakukan di awal akan menghasilkan output yang memiliki nilai kredibilitas tinggi. Bersama Aswan Syahputra, Data Analyst Jabar Digital Service, yuk intip tantangan apa saja yang dihadapi dalam proses integrasi data dari kacamata seorang Data Analyst.
1. Penting! Harus Tahu Data yang Diperoleh adalah Data yang Kredibel
Untuk memulai integrasi data, penting untuk mengetahui data awal yang diperoleh adalah data yang valid. Sebagai seorang Data Analyst, Aswan tentunya memperhatikan data-data yang ia peroleh untuk diteruskan dalam proses integrasi data. Dalam menangani kasus Covid-19 ini, Aswan mengaku memperoleh data-data kasus yang tersedia pada laman covid.go.id.
"Kita harus tahu, data yang kita terima adalah data yang bisa dipertanggung jawabkan. Karena salah satu tugas utama saya adalah memeriksa data yang diperoleh adalah data yang kredibel." Ujar Aswan.
Baca juga : Pentingnya Integrasi Data Secara Terpusat
2. Kendala Memperoleh Data yang Sama dengan Sumber yang Berbeda
Pada proses integrasi data tentu tidak mudah untuk menghadapi permasalahan dimana kamu menerima data-data yang sama dengan sumber yang berbeda. Hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi seorang praktisi data. Aswan pun sebagai Data Analyst memiliki beberapa trik untuk menghadapi permasalahan integrasi data seperti ini.
"Kalau menghadapi kasus yang seperti ini, saya perlu tahu terlebih dahulu data mana yang paling kredibel dan bisa dipertanggung jawabkan. Jangan mencampurkan antara opini dan asumsi saat menerima data, karena bisa berujung dengan data yang tidak valid." Tuturnya.
"Jika masih ragu, telusuri dari awal atau biasanya saya melakukan integrasi data dengan dua data tersebut dan saya bandingkan diakhirnya. Memang cukup memakan waktu, namun jika tidak ada pilihan lain itulah hal yang saya lakukan." Tambah Aswan.
3. Data yang Diperoleh Expired
Apa yang dimaksud dengan data Expired? Data yang diterima dalam keadaan expired atau end of date, termasuk kedalam data yang tidak memiliki tingkat kredibilitas yang baik. Mengapa demikian? Karena data yang diperoleh sudah berbeda dengan trend kasus yang saat ini sedang berlangsung. Sebagai seorang Data Analyst tentunya poin ini menjadi suatu tantangan tersendiri. Beda halnya saat menangani data dari kasus Covid-19. Tentu data yang diperoleh merupakan data yang terupdate sesuai dengan proses pengumpulan data dari kasus Covid-19.
"Biasanya ini dari data-data lama, misalkan saya ingin mencari data faktor-faktor orang terkena batuk, nah kalau saya memperoleh data dengan tanggal yang lama, ini menjadi tidak valid karena tidak sesuai dengan trend kasus yang saat ini terjadi." Tutupnya.
Baca juga : Pahami Proses Integrasi Data untuk Hasilkan Proses Pengolahan Data yang Valid
4. Akses DQLab Project dan Aplikasikan Tipsnya Sekarang!
Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung bersama di DQLab! Bangun portofolio datamu dengan belajar data science dan mengakses modul serta project yang tersedia di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.