Apa itu kualitas data?

Standar kualitas data memastikan bahwa perusahaan membuat keputusan berbasis data untuk memenuhi sasaran bisnis mereka. Jika masalah data, seperti data duplikat, nilai yang hilang, outlier, tidak ditangani dengan baik, bisnis akan meningkatkan risiko hasil bisnis yang negatif. Menurut laporan Gartner, kualitas data yang buruk menyebabkan kerugian bagi organisasi rata-rata USD 12,9 juta setiap tahun ¹. Hasilnya, berbagai alat kualitas data telah muncul untuk mengurangi dampak negatif terkait buruknya kualitas data.

Ketika kualitas data memenuhi standar untuk penggunaan yang dimaksudkan, konsumen data dapat mempercayai data tersebut dan memanfaatkannya untuk meningkatkan pengambilan keputusan, yang mengarah pada pengembangan strategi bisnis baru atau optimalisasi strategi yang sudah ada. Namun, ketika sebuah standar tidak terpenuhi, alat bantu kualitas data memberikan nilai tambah dengan membantu bisnis untuk mendiagnosis masalah data yang mendasarinya. Analisis akar masalah memungkinkan tim untuk memperbaiki masalah kualitas data dengan cepat dan efektif.

Kualitas data tidak hanya menjadi prioritas untuk operasi bisnis sehari-hari; karena perusahaan mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi otomatisasi ke dalam alur kerja mereka, data berkualitas tinggi akan sangat penting untuk adopsi yang efektif dari alat-alat ini. Seperti kata pepatah lama, "sampah masuk, sampah keluar", dan ini juga berlaku untuk algoritma machine learning. Jika algoritma belajar memprediksi atau mengklasifikasikan data yang buruk, kita dapat memperkirakan bahwa algoritma itu akan menghasilkan hasil yang tidak akurat.

Kualitas data, integritas data, dan pembuatan profil data semuanya saling terkait satu sama lain. Kualitas data adalah kategori yang lebih luas yang digunakan organisasi untuk mengevaluasi data mereka untuk keakuratan, kelengkapan, validitas, konsistensi, keunikan, ketepatan waktu, dan kesesuaian dengan tujuan. Integritas data hanya berfokus pada sebagian atribut ini, khususnya akurasi, konsistensi, dan kelengkapan. Solusi ini juga lebih berfokus pada hal ini dari sudut pandang keamanan data, menerapkan perlindungan untuk mencegah kerusakan data oleh pihak-pihak yang berniat jahat.

Di sisi lain, profil data berfokus pada proses peninjauan dan pembersihan data untuk menjaga standar kualitas data dalam organisasi. Ini juga dapat mencakup teknologi yang mendukung proses ini.

Kualitas data dievaluasi berdasarkan sejumlah dimensi, yang dapat berbeda berdasarkan sumber informasi. Dimensi ini digunakan untuk mengkategorikan metrik kualitas data:

• Kelengkapan: Ini menunjukkan jumlah data yang dapat digunakan atau lengkap. Jika terdapat persentase nilai hilang yang tinggi, hal ini dapat menyebabkan analisis yang bias atau menyesatkan jika data tersebut tidak mewakili sampel data pada umumnya.
• Keunikan: Ini menjelaskan jumlah data duplikat dalam kumpulan data. Misalnya, saat meninjau data pelanggan, Anda harus mengharapkan bahwa setiap pelanggan memiliki ID pelanggan yang unik.
• Validity: Dimensi ini mengukur seberapa banyak data yang cocok dengan format yang diperlukan untuk setiap aturan bisnis. Pemformatan biasanya mencakup metadata, seperti tipe data yang valid, rentang, pola, dan banyak lagi.
• Ketepatan waktu: Dimensi ini mengacu pada kesiapan data dalam kerangka waktu yang diharapkan. Sebagai contoh, pelanggan berharap untuk menerima nomor pesanan segera setelah mereka melakukan pembelian, dan data tersebut harus dihasilkan secara real-time.
• Akurasi: Dimensi ini mengacu kepada kebenaran nilai data berdasarkan “sumber kebenaran” yang telah disepakati. Karena mungkin ada beberapa sumber yang melaporkan metrik yang sama, penting untuk menentukan sumber data utama; sumber data lain dapat digunakan untuk mengonfirmasi keakuratan sumber data utama. Sebagai contoh, alat bantu dapat memeriksa untuk melihat apakah setiap sumber data memiliki tren ke arah yang sama untuk meningkatkan kepercayaan dalam akurasi data.
• Konsistensi: Dimensi ini mengevaluasi catatan data dari dua kumpulan data yang berbeda. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, beberapa sumber dapat diidentifikasi untuk melaporkan satu metrik. Menggunakan berbagai sumber untuk memeriksa tren dan perilaku data yang konsisten memungkinkan organisasi untuk mempercayai insight yang dapat ditindaklanjuti dari analisis mereka. Logika ini juga dapat diterapkan di sekitar hubungan antar-data. Misalnya, jumlah karyawan di suatu departemen tidak boleh melebihi jumlah total karyawan di suatu perusahaan.
• Kesesuaian dengan tujuan: Terakhir, kesesuaian tujuan membantu memastikan bahwa aset data memenuhi kebutuhan bisnis. Dimensi ini bisa sulit untuk dievaluasi, terutama dengan munculnya kumpulan data baru. Metrik ini membantu tim melakukan penilaian kualitas data di seluruh organisasi mereka untuk mengevaluasi seberapa informatif dan bermanfaatnya data untuk tujuan tertentu.

Metrik ini membantu tim melakukan penilaian kualitas data di seluruh organisasi mereka untuk mengevaluasi seberapa informatif dan bermanfaatnya data untuk tujuan tertentu.

Selama dekade terakhir, perkembangan dalam hybrid cloud, kecerdasan buatan, Internet of Things (IoT), dan komputasi edge telah menyebabkan pertumbuhan big data secara eksponensial. Akibatnya, praktik master data management (MDM) menjadi lebih kompleks, membutuhkan lebih banyak pengelola data dan perlindungan ketat untuk memastikan kualitas data yang baik.

Bisnis mengandalkan manajemen kualitas data untuk mendukung inisiatif analisis data mereka, seperti dasbor intelijen bisnis. Tanpa ini, bisa ada konsekuensi yang menghancurkan, bahkan yang etis, tergantung pada industri (mis. pelayanan kesehatan). Solusi kualitas data tersedia untuk membantu perusahaan memaksimalkan penggunaan data mereka, dan solusi ini telah mendorong manfaat utama, seperti:

• Keputusan bisnis yang lebih baik: Data berkualitas tinggi memungkinkan organisasi mengidentifikasi indikator kinerja utama (KPI) untuk mengukur kinerja berbagai program, sehingga tim dapat meningkatkan atau mengembangkannya secara lebih efektif. Organisasi memprioritaskan kualitas data tidak diragukan lagi akan memiliki keunggulan dibandingkan pesaing mereka.
• Proses bisnis yang lebih baik: Data yang baik juga berarti bahwa tim dapat mengidentifikasi di mana saja terdapat gangguan dalam alur kerja operasional. Hal ini terutama berlaku untuk industri rantai pasokan, yang mengandalkan data real-time untuk menentukan inventaris dan lokasi yang tepat setelah pengiriman.
• Peningkatan kepuasan pelanggan: Kualitas data yang tinggi memberikan organisasi, khususnya tim pemasaran dan penjualan, insight yang luar biasa tentang target pembeli mereka. Mereka mampu mengintegrasikan data yang berbeda di seluruh saluran penjualan dan pemasaran, yang memungkinkan mereka untuk menjual produk mereka dengan lebih efektif. Sebagai contoh, kombinasi data demografis dan perilaku web dapat menginformasikan bagaimana organisasi harus membuat pesan, menginvestasikan anggaran pemasaran, atau menempatkan tim penjualan untuk melayani klien yang sudah ada atau yang potensial.