Data cleansing merupakan salah satu tahap yang penting dalam proses data science di Indonesia. Pentingnya data cleansing tidak bisa dianggap remeh karena data yang kotor atau tidak akurat dapat menghasilkan analisis yang tidak akurat pula.

Menurut Pakar Data Science, Rudy Setiawan, “Data cleansing adalah proses yang sangat vital dalam data science karena data yang bersih akan menghasilkan insight yang lebih akurat dan dapat dipercaya.” Oleh karena itu, penting bagi para praktisi data science untuk memahami pentingnya data cleansing dalam setiap proyek analisis data.

Di Indonesia sendiri, masih banyak perusahaan dan organisasi yang belum menyadari betapa pentingnya data cleansing dalam proses data science. Hal ini dapat mengakibatkan kesalahan dalam pengambilan keputusan yang dapat merugikan perusahaan tersebut.

Dalam sebuah artikel yang diterbitkan oleh Forbes, disebutkan bahwa “Data cleansing merupakan langkah awal yang harus dilakukan sebelum melakukan analisis data karena data yang kotor dapat menghasilkan hasil yang bias dan tidak akurat.”

Oleh karena itu, penting bagi para praktisi data science di Indonesia untuk lebih memperhatikan proses data cleansing dalam setiap proyek analisis data yang mereka lakukan. Dengan data yang bersih dan akurat, hasil analisis yang dihasilkan pun akan lebih dapat dipercaya dan bermanfaat bagi perusahaan atau organisasi yang bersangkutan.

Dengan demikian, pentingnya data cleansing dalam proses data science di Indonesia tidak boleh diabaikan. Sebagai praktisi data science, kita harus menyadari betapa vitalnya tahap ini dalam menghasilkan insight yang berharga dari data yang kita miliki.