Data Cleansing: Pengertian, Contoh, dan Cara Melakukannya

Satu pelanggan tercatat dua kali, kode produk ditulis dengan format berbeda, dan alamat penagihan belum lengkap. Masalah seperti ini membuat tim harus memeriksa ulang data sebelum memproses transaksi atau menyusun laporan.

Data cleansing membantu perusahaan menemukan dan memperbaiki masalah tersebut. Berikut pengertian, langkah, dan contoh sederhana yang dapat diterapkan pada data operasional bisnis.

Key Takeaways

Data cleansing adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan memvalidasi data yang tidak akurat, atau tidak konsisten.

Proses ini memastikan laporan, transaksi, stok, dan keputusan bisnis menggunakan data yang tepercaya.

Kualitas data dijaga melalui standar, validasi input, kepemilikan data, audit perubahan, dan sumber data terpusat.

Jadwalkan Demo Gratis Sekarang

Apa Itu Data Cleansing?

Data cleansing adalah proses memeriksa dan memperbaiki data yang salah, kosong, ganda, atau tidak konsisten agar dapat digunakan dengan tepat. Proses ini berbeda dari data entry, yaitu kegiatan memasukkan data ke dalam sistem.

Data cleansing juga berbeda dari data governance, yang menetapkan aturan dan tanggung jawab pengelolaan data. Dalam pengelolaan master data seperti pelanggan dan produk, cleansing membantu memastikan catatan yang digunakan berbagai tim sudah akurat.

Mengapa Data Cleansing Penting bagi Bisnis?

Kesalahan data dapat menyebar dari satu proses ke proses lain. Nama pelanggan yang ganda, misalnya, bisa membuat riwayat pembelian terpecah dan menyulitkan tim saat menyiapkan penagihan.

Pembersihan data membantu tim bekerja dengan catatan yang lebih konsisten. Dampaknya dapat dilihat dari beberapa aspek berikut.

1. Mengurangi Kesalahan Laporan

Data duplikat dapat membuat jumlah pelanggan atau transaksi terbaca keliru. Dengan memeriksa sumber catatannya, tim dapat menyusun laporan dari data yang lebih tepat.

2. Mempermudah Penagihan

Alamat dan informasi pelanggan yang lengkap membantu tim menyiapkan invoice. Data yang sudah diperiksa juga mengurangi kebutuhan koreksi sebelum tagihan dikirim.

3. Menjaga Konsistensi Stok

Satu produk dapat terbaca sebagai dua barang jika kode atau satuannya ditulis berbeda. Standardisasi membantu tim gudang dan pembelian menggunakan identitas produk yang sama.

Masalah Data Apa Saja yang Perlu Dibersihkan?

Masalah data sering muncul ketika tim menyimpan catatan dalam aplikasi atau file terpisah. Kondisi ini berkaitan dengan data silo dan perlu diperhatikan saat memilih sumber data yang akan dijadikan acuan.

Tabel berikut merangkum masalah data yang umum ditemukan, contoh sederhananya, serta tindakan yang dapat dilakukan untuk membersihkanny

Masalah	Contoh	Tindakan
Duplikat	Dua catatan pelanggan memiliki NPWP yang sama	Periksa identitasnya sebelum menggabungkan catatan.
Nilai kosong	Alamat penagihan belum terisi	Tandai dan minta verifikasi kepada pemilik data.
Format berbeda	Nomor telepon ditulis dengan dan tanpa tanda hubung	Seragamkan sesuai aturan format perusahaan.
Nilai tidak valid	Tanggal transaksi terbaca sebagai teks	Perbaiki format lalu cocokkan dengan dokumen transaksi.
Kesalahan ejaan	Nama kota ditulis sebagai Jakarta dan Jkt	Gunakan satu penulisan standar.
Konflik antarsumber	Harga di spreadsheet berbeda dari catatan transaksi	Tentukan sumber acuan dan periksa alasan perbedaannya.

Bagaimana Cara Melakukan Data Cleansing?

Pembersihan data perlu dilakukan secara bertahap agar setiap perubahan bisa diperiksa kembali. Sebelum mulai, tim harus mengetahui tujuan penggunaan data dan siapa yang berwenang menyetujui koreksi.

Jangan langsung menghapus catatan yang terlihat salah. Catatan tersebut mungkin masih terkait dengan transaksi atau perlu dibandingkan melalui rekonsiliasi data . Tahapnya bisa dilakukan dengan cara berikut.

1. Cadangkan Data Asli

Simpan salinan data sebelum melakukan perubahan. Salinan ini membantu tim membandingkan hasil dan memulihkan data jika koreksi ternyata keliru.

2. Tentukan Tujuan Pembersihan

Tetapkan apakah data akan dipakai untuk transaksi, laporan, audit, atau migrasi sistem. Tujuan ini membantu tim memilih data dan pemeriksaan yang perlu diprioritaskan.

3. Periksa Pola Kesalahan

Hitung nilai kosong, catatan ganda, serta format yang berbeda. Pemeriksaan awal ini menunjukkan masalah yang paling sering muncul.

4. Tetapkan Aturan Standar

Sepakati format tanggal, nomor telepon, kode produk, dan satuan barang. Gunakan aturan yang sama pada semua data yang akan dibersihkan.

5. Koreksi atau Tandai Data

Perbaiki nilai jika sumber yang benar sudah jelas. Jika belum ada bukti yang cukup, tandai catatan untuk diverifikasi dan jangan mengisinya berdasarkan perkiraan.

6. Validasi Hasil

Cocokkan hasil pembersihan dengan dokumen pelanggan, invoice, atau catatan transaksi. Pastikan koreksi tidak mengubah identitas pelanggan maupun nilai transaksi secara keliru.

7. Catat dan Setujui Perubahan

Dokumentasikan nilai awal, nilai baru, alasan koreksi, dan pihak yang menyetujuinya. Riwayat ini memudahkan pemeriksaan jika muncul perbedaan di kemudian hari.

Contoh Data Cleansing pada Data Pelanggan

Ilustrasi berikut memakai data fiktif untuk menunjukkan bahwa tidak semua kesalahan dapat langsung diperbaiki. Perubahan format sederhana dapat mengikuti aturan yang disepakati, sedangkan penggabungan pelanggan memerlukan pemeriksaan identitas.

Tim juga perlu menjaga hubungan antara catatan pelanggan dan transaksi yang sudah ada. Karena itu, keputusan koreksi harus mempertimbangkan dokumen serta riwayat penjualan.

Data Awal	Masalah	Keputusan
PT Maju Jaya dan PT Maju Jaya Tbk	Nama berbeda, NPWP sama	Periksa dokumen legal sebelum menggabungkan catatan.
0812-1234-567 dan 08121234567	Format nomor berbeda	Seragamkan format jika keduanya memang nomor yang sama.
Alamat pelanggan kosong	Data belum lengkap	Tandai dan minta konfirmasi alamat yang benar.

Bagaimana Mencegah Data Kembali Kotor?

Data yang sudah dibersihkan dapat kembali bermasalah jika cara memasukkannya tidak berubah. Perusahaan perlu menerapkan aturan saat data dibuat, diperbarui, dan digunakan oleh tim lain.

Kontrol yang sederhana dan dijalankan secara konsisten lebih mudah dipertahankan. Mulailah dari sumber data utama, pemeriksaan saat input, serta pembagian tanggung jawab.

1. Gunakan Sumber Data Utama

Tentukan catatan pelanggan, produk, dan vendor yang menjadi acuan bersama. Dengan begitu, tim tidak perlu membuat ulang data yang sebenarnya sudah tersedia.

2. Periksa Data Saat Input

Terapkan kolom wajib dan pilihan format yang seragam saat membuat catatan. Pemeriksaan duplikasi juga membantu menemukan data yang sudah pernah dimasukkan.

3. Batasi Hak Perubahan

Tentukan siapa yang boleh membuat, mengubah, atau menggabungkan data penting. Pembatasan ini membantu mencegah koreksi tanpa alasan yang jelas.

4. Tunjuk Pemilik Data

Tetapkan tim yang bertanggung jawab atas data pelanggan, produk, vendor, dan keuangan. Pemilik data menjadi rujukan saat suatu nilai perlu dikonfirmasi.

5. Periksa Perubahan Secara Berkala

Tinjau catatan yang sering dikoreksi untuk menemukan penyebab kesalahan berulang. Hasilnya dapat dipakai untuk memperbaiki aturan input atau panduan kerja.

Optimalkan Data Cleansing dengan ERP

Setelah data dibersihkan, perusahaan tetap perlu menjaga agar catatan yang sama digunakan dalam proses berikutnya. ERP membantu menghubungkan data pelanggan, produk, penjualan, persediaan, pembelian, dan keuangan sehingga tim tidak harus memindahkan informasi berulang kali.

Integrasi All-in-One: menghubungkan data CRM, penjualan, pembelian, akuntansi, dan rantai pasok agar tim bekerja dengan informasi yang selaras.
Manajemen Data Pelanggan: membantu tim menggunakan catatan pelanggan yang tersedia saat menjalankan proses penjualan.
Laporan Komprehensif: menampilkan rekam data operasional dan keuangan untuk membantu pemeriksaan informasi.
Access-Level: membatasi akses data berdasarkan pihak yang berkepentingan sehingga perubahan lebih terkendali.
Manajemen Multi-UOM: membantu pengelolaan produk yang menggunakan lebih dari satu satuan ukuran.

Software ERP Total ERP m embantu menghubungkan proses bisnis tersebut dalam satu sistem. Perusahaan tetap perlu menetapkan pemilik data dan aturan koreksi agar hasil cleansing terjaga setelah sistem digunakan.

Kesimpulan

Data cleansing membantu perusahaan menemukan dan memperbaiki data yang salah, kosong, ganda, atau tidak konsisten. Prosesnya perlu dimulai dari pencadangan, dilanjutkan dengan pemeriksaan dan koreksi, lalu ditutup dengan validasi serta pencatatan perubahan.

Hasil pembersihan akan lebih berguna jika perusahaan juga memperbaiki cara data baru dibuat. Aturan input, pemilik data, dan penggunaan sumber data bersama membantu mencegah masalah yang sama berulang.

FAQ tentang Data Cleansing

Frekuensinya bergantung pada seberapa cepat data baru masuk. Data pelanggan yang berubah setiap hari mungkin perlu diperiksa lebih sering daripada data yang jarang diperbarui. Mulailah dengan jadwal yang sanggup dijalankan tim. Sesuaikan jadwal tersebut jika kesalahan kembali sering ditemukan.

Utamakan data yang sedang digunakan untuk transaksi atau laporan penting. Pertimbangkan juga jumlah kesalahan dan dampaknya terhadap pekerjaan tim. Misalnya, data alamat penagihan dapat didahulukan jika banyak invoice tertunda. Prioritas dapat berubah sesuai kebutuhan operasional perusahaan.

Bandingkan hasilnya dengan tujuan yang ditetapkan sebelum pekerjaan dimulai. Pastikan masalah yang menjadi prioritas sudah diperiksa dan keputusan koreksinya tercatat. Catat pula masalah yang belum dapat diselesaikan. Data yang masih menunggu konfirmasi sebaiknya terlihat jelas oleh pengguna berikutnya.

Riwayat transaksi perlu dipertahankan agar aktivitas sebelumnya tetap dapat ditelusuri. Penggabungan catatan pelanggan harus mempertimbangkan hubungan dengan invoice dan dokumen lain. Periksa dampaknya sebelum perubahan disetujui. Jika sistem memiliki prosedur penggabungan khusus, ikuti prosedur tersebut.

Libatkan tim IT jika perubahan memengaruhi banyak sistem atau membutuhkan pemindahan data dalam jumlah besar. Mereka dapat membantu memeriksa hubungan antardata dan menyiapkan cara pemulihan. Keputusan tentang nilai bisnis yang benar tetap memerlukan pemilik data. Tim IT dan pemilik data perlu menyepakati aturan sebelum perubahan dijalankan.