Membangun Strategi Kualitas Data yang Menang: Langkah demi Langkah

Strategi kualitas data merinci proses, alat, dan teknik untuk memastikan data perusahaan akurat, konsisten, lengkap, dan terkini. Strategi yang terdefinisi dengan baik memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi tepercaya dan mengurangi risiko akibat data berkualitas buruk.

Meskipun strategi kualitas data berbeda antar organisasi, sebagian besar mencakup elemen-elemen kunci berikut:

1. Tata kelola data: Tetapkan kebijakan dan prosedur untuk mengelola data organisasi, memastikan penanganan informasi penting secara konsisten. Ini mencakup penentuan peran dan tanggung jawab dalam pengelolaan kumpulan data serta menetapkan pedoman untuk manajemen metadata.
2. Profil data: Analisis rutin terhadap konten kumpulan data untuk mengidentifikasi inkonsistensi atau kesalahan. Alat pembuatan profil otomatis dapat dengan cepat mendeteksi anomali atau pola yang menunjukkan potensi masalah integritas kumpulan data.
3. Pembersihan data: Menerapkan tindakan korektif untuk mengatasi masalah yang teridentifikasi dan meningkatkan akurasi kumpulan data. Alat pembersihan otomatis dapat memperbaiki kesalahan umum, seperti duplikasi atau missing values, tanpa intervensi manual.
4. Validasi data: Pastikan entri kumpulan data baru mematuhi aturan atau standar yang ditetapkan untuk menjaga konsistensi. Pemeriksaan validasi dapat diterapkan pada berbagai tahap siklus hidup data, termasuk saat konsumsi, transformasi, dan penyimpanan.
5. Pemantauan data: Pantau terus kualitas data organisasi untuk mengidentifikasi potensi masalah secara proaktif sebelum menjadi masalah besar. Menerapkan solusi observabilitas data yang komprehensif memberi visibilitas pada indikator kinerja utama (KPI) terkait kesehatan kumpulan data, memungkinkan penanganan masalah secara real-time.

Menerapkan strategi kualitas data yang kuat memberikan banyak manfaat yang secara langsung memengaruhi laba dan kesuksesan bisnis Anda secara keseluruhan. Beberapa keuntungan ini meliputi:

• Peningkatan pengambilan keputusan: Data berkualitas tinggi memungkinkan pemangku kepentingan membuat keputusan lebih tepat berdasarkan insight akurat, menghasilkan strategi yang lebih efektif dan efisiensi operasional yang meningkat.
• Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan: Informasi pelanggan yang akurat memungkinkan organisasi memberikan layanan yang dipersonalisasi sesuai kebutuhan individu, sehingga meningkatkan kepuasan dan loyalitas merek.
• Peningkatan pendapatan: Data tepercaya membantu bisnis menemukan peluang pertumbuhan baru dengan mengungkap pola atau tren tersembunyi pada kumpulan data. Selain itu, data berkualitas tinggi mengurangi kesalahan mahal yang berasal dari informasi yang tidak akurat.
• Waktu menuju pasar yang lebih cepat: Strategi kualitas data yang dijalankan dengan baik menyederhanakan proses dengan menghilangkan redundansi dan memastikan akurasi di seluruh siklus hidup produk, dari pengembangan hingga pengiriman.
• Mitigasi risiko dan manajemen kepatuhan: Memastikan kepatuhan organisasi terhadap peraturan industri menjadi lebih mudah dengan kumpulan data tepercaya. Pendekatan efektif untuk mengelola pelanggaran privasi atau risiko ketidakpatuhan dimulai dengan menjaga standar integritas data yang tinggi.

Membangun strategi kualitas data yang berhasil memerlukan beberapa langkah untuk memastikan akurasi, konsistensi, dan keandalan data organisasi Anda.

Memperoleh dukungan kepemimpinan dan pemangku kepentingan

Sebelum memulai perjalanan kualitas data, penting untuk mendapatkan dukungan dari kepemimpinan dan pemangku kepentingan organisasi. Langkah awalnya adalah membangun kasus bisnis yang kuat untuk strategi kualitas data Anda. Untuk itu, tunjukkan nilai kualitas data melalui peningkatan pengambilan keputusan, efisiensi operasional, dan pengurangan risiko. Anda mungkin juga ingin menyoroti potensi penghematan biaya yang dapat dicapai melalui manajemen data yang lebih baik, serta keunggulan kompetitif yang dapat diperoleh dengan memiliki organisasi yang lebih berbasis data.

Setelah membangun kasus bisnis yang kuat untuk strategi kualitas data, saatnya mengidentifikasi pemangku kepentingan utama yang akan terlibat dalam implementasinya. Ini bisa mencakup pemimpin bisnis, pemilik data, penjaga data, dan tim TI. Sangat penting melibatkan pemangku kepentingan ini sejak awal agar mereka memahami pentingnya kualitas data dan berkomitmen mendukung upaya Anda.

Menetapkan SLA kualitas data (perjanjian tingkat layanan)

Langkah pertama dalam menetapkan SLA kualitas data adalah menentukan metrik untuk mengukur kualitas data. Metrik ini harus selaras dengan tujuan dan sasaran organisasi Anda, dan harus dirancang untuk melacak kemajuan strategi kualitas data Anda dari waktu ke waktu. Beberapa metrik kualitas data yang umum mencakup akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, dan keunikan.

Setelah menentukan metrik kualitas data, tetapkan target untuk masing-masing metrik. Target ini harus realistis dan dapat dicapai, berdasarkan tingkat kualitas data saat ini serta tolok ukur industri dan praktik terbaik. Penting melibatkan pemangku kepentingan utama dalam proses ini agar mereka berkomitmen mencapai target yang ditetapkan.

Agar strategi kualitas data berhasil, penting untuk memantau dan melaporkan metrik kualitas data secara rutin. Hal ini membantu mengidentifikasi area di mana strategi mungkin gagal dan menjaga keterlibatan pemangku kepentingan dengan menunjukkan kemajuan yang dicapai. Sebaiknya buat jadwal pelaporan reguler, dan menggunakan alat visualisasi data untuk menyajikan temuan Anda dengan cara yang jelas dan menarik.

Luncurkan program pengelolaan data

Program pengelolaan data merupakan komponen penting dalam setiap strategi kualitas data. Program ini harus dirancang untuk memastikan data dikelola dan dipelihara secara konsisten dan akurat di seluruh organisasi. Untuk melakukan hal ini, Anda perlu menentukan peran dan tanggung jawab dari pengelola data Anda, yang akan bertanggung jawab mengawasi kualitas data organisasi Anda. Ini bisa mencakup tugas seperti pembuatan profil data, pembersihan data, dan pengelolaan metadata.

Setelah itu, berikan pelatihan dan dukungan yang diperlukan agar mereka dapat menjalankan tugas secara efektif. Ini dapat mencakup memberi mereka akses ke alat dan sumber daya kualitas data, serta menawarkan pelatihan rutin agar mereka selalu mengikuti praktik terbaik manajemen data terbaru.

Otomatisasi garis keturunan dan tata kelola data

Alat garis keturunan data berperan penting dalam mengotomatiskan strategi kualitas data Anda. Alat ini membantu melacak aliran data dalam organisasi, memungkinkan identifikasi masalah potensial dan memastikan data tetap akurat dan konsisten. Dengan mengotomatiskan garis keturunan data, Anda dapat menghemat waktu dan sumber daya serta mengurangi risiko kesalahan manusia.

Alat tata kelola data adalah komponen penting lain dalam strategi kualitas data otomatis. Alat ini membantu mengelola kebijakan dan prosedur data organisasi, memastikan data digunakan dan dipelihara secara konsisten dan sesuai. Beberapa alat tata kelola data umum mencakup solusi katalog data, alat pemantauan kualitas data, dan sistem kontrol akses data.

Kembangkan rencana komunikasi untuk strategi kualitas data Anda

Bagian penting dari strategi kualitas data adalah mengkomunikasikan nilai kualitas data kepada seluruh organisasi. Hal ini membantu memastikan upaya kualitas data dianggap prioritas dan menjaga keterlibatan serta dukungan pemangku kepentingan. Untuk itu, kembangkan pesan yang jelas dan ringkas yang menjelaskan manfaat kualitas data serta bagaimana data berkualitas tinggi membantu organisasi mencapai tujuannya.

Penting juga untuk rutin membagikan pembaruan tentang strategi kualitas data kepada seluruh organisasi. Hal ini membantu mempertahankan momentum dan antusiasme terhadap upaya kualitas data serta menunjukkan kemajuan yang dicapai. Beberapa cara untuk melakukannya termasuk membagikan dasbor dan laporan kualitas data, menyoroti cerita sukses dan studi kasus, serta merayakan tonggak dan pencapaian penting.

Akhirnya, penting untuk menumbuhkan budaya kualitas data dalam organisasi. Ini berarti mendorong setiap orang, dari pimpinan hingga anggota tim, untuk bertanggung jawab atas kualitas data yang mereka tangani. Dengan mempromosikan budaya kualitas data, Anda membantu memastikan strategi kualitas data berhasil dan berkelanjutan dalam jangka panjang.

Pelajari lebih lanjut tentang keandalan data