Apa itu akurasi data?

Akurasi data mengacu pada seberapa dekat sebuah data mencerminkan nilai dunia nyata yang sebenarnya. Data yang akurat benar, tepat, dan bebas dari kesalahan.
 

Akurasi data adalah dimensi inti dari kualitas data, di samping kelengkapan data, konsistensi, ketepatan waktu, keunikan, validitas, dan metrik lainnya. Dengan demikian, mencapai akurasi data adalah aspek penting dari manajemen kualitas data, kumpulan praktik untuk mengoptimalkan data organisasi di semua dimensi kualitas.

Mempertahankan akurasi data melibatkan pengidentifikasian dan perbaikan kesalahan, penegakkan aturan validasi data, dan penerapan tata kelola data yang kuat. Kebijakan, standar, dan prosedur yang jelas mengenai pengumpulan, kepemilikan, penyimpanan, pengolahan, dan penggunaan data semuanya berkontribusi dalam menjaga akurasi data yang tinggi.

Ketika data akurat, data ini memberikan dasar yang andal untuk pengambilan keputusan berbasis data, baik sebagai sumber daya untuk model machine learning atau memandu kampanye pemasaran. Sebaliknya, data yang tidak akurat dapat menyebabkan keputusan bisnis yang buruk, penurunan kepuasan pelanggan, inefisiensi operasional, dan kerugian finansial.

Meskipun akurasi data selalu penting, mencapai akurasi data telah menjadi hal yang mutlak dalam iklim bisnis berbasis data saat ini. Data yang akurat dapat memastikan bahwa hasil apa pun tepercaya dan dapat diandalkan, yang mengarah pada beberapa manfaat seperti:

• Efisiensi Operasional
• Kepatuhan terhadap peraturan
• Output AI berkualitas
• Kepuasan pelanggan

Data yang akurat membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan fakta dan berdasarkan informasi. Dengan data tepercaya dan andal, pengambilan keputusan dan perencanaan bisnis lebih mungkin efektif dan selaras dengan indikator kinerja utama (KPI). Di sisi lain, data yang buruk dapat merusak keandalan keputusan dan berdampak negatif pada Operasi.

Data yang tidak akurat dan tidak lengkap dapat membahayakan organisasi dalam hal kepatuhan terhadap berbagai peraturan dan standar industri. Misalnya, dalam layanan keuangan, peraturan seperti Sarbanes-Oxley Act dan Basel III mengharuskan organisasi untuk memastikan keakuratan dan integritas data keuangan mereka. Ketidakpatuhan dapat mengakibatkan penalti yang signifikan, peningkatan pengawasan audit, dan kerusakan reputasi.

Kualitas data yang buruk (termasuk ketidakakuratan data) adalah bagian “sampah” dalam pepatah terkenal “sampah masuk, sampah keluar”, yang sering digunakan untuk menggambarkan model AI dan data pelatihannya. Data yang buruk menyebabkan output yang cacat dari algoritma dan model AI, mengurangi efektivitas sistem AI, dan dapat mengikis kepercayaan pengguna dan pemangku kepentingan, menciptakan hambatan untuk inisiatif masa depan.

Pentingnya akurasi data sangat penting dalam industri seperti perawatan kesehatan, jasa keuangan, dan manufaktur. Informasi yang sudah usang atau ketidaksesuaian data di sektor-sektor ini dapat membahayakan keselamatan pasien, berkontribusi pada ketidakstabilan keuangan, atau menyebabkan produk berkualitas rendah. Hasil ini dapat memicu konsekuensi tambahan seperti kerugian finansial atau kerusakan reputasi merek.

Keakuratan data dan integritas data adalah konsep manajemen data yang terpisah tetapi terkait. Keduanya memainkan peran penting dalam mengkurasi data berkualitas tinggi yang dapat diandalkan organisasi untuk pengambilan keputusan, perencanaan, dan operasi.

Konsep integritas data berfokus pada pemeliharaan akurasi data, kelengkapan data, dan konsistensi data sepanjang siklus hidup data, bahkan saat data tersebut dipindahkan antar sistem atau diolah untuk berbagai tujuan. Hal ini sering dicapai melalui deteksi kesalahan dan teknik koreksi.

Ketepatan data, yang merupakan faktor kunci dalam integritas data, membantu memastikan bahwa setiap titik data akurat dan mewakili entitas dunia nyata yang digambarkannya.

Ada beberapa cara data bisa menjadi tidak akurat. Beberapa taktik yang paling umum meliputi:

• Kesalahan manusia: Kesalahan manusia, seperti kesalahan ketik, data yang salah tempat, atau nilai yang tidak benar, yang terjadi selama proses manual seperti input data merupakan penyebab utama ketidakakuratan data.
  
  
• Kesalahan sistem: Basis data yang dirancang atau dipelihara dengan buruk, bug, perangkat lunak yang sudah usang, atau penyebab lain yang menyebabkan waktu henti sistem dapat memengaruhi keandalan data.
  
  
• Informasi yang sudah usang: Ketepatan waktu membantu memastikan bahwa data relevan untuk analisis atau pengambilan keputusan. Informasi yang sudah usang dapat menyebabkan kesimpulan yang salah.
  
  
• Catatan ganda: Entri data ganda (atau catatan berulang) dapat mewakili data atau tren tertentu secara berlebihan, yang dapat menyimpangkan analisis.
  
  
• Data tidak lengkap: Kumpulan data yang tidak lengkap mungkin tidak berisi semua catatan yang diperlukan, dengan nilai yang hilang atau kesenjangan yang memengaruhi kualitas analisis.
  
  
• Data tidak konsisten: Nilai data yang terpisah atau tidak kompatibel di antara kumpulan data atau sistem yang berbeda dapat menyebabkan data yang tidak akurat (seperti format tanggal yang tidak konsisten).
  
  
• Data bias: Data yang mengandung bias historis dan sosial menghambat produksi hasil dan output yang akurat.
  
  
• Kualitas data yang buruk: Masalah kualitas data dapat timbul pada tahap pengumpulan data jika metode yang digunakan bias atau tidak konsisten, alat pengumpulan data bermasalah, atau sumber data memiliki kualitas yang buruk.

Pengukuran metrik kualitas data (akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, keunikan, atau validitas) merupakan praktik penting dalam manajemen kualitas data. Tanpa pengukuran, sulit untuk mengidentifikasi area perbaikan. Pemantauan rutin terhadap akurasi data dapat membantu organisasi deteksi perubahan dan mengambil tindakan korektif sebelum ketidakakuratan data berdampak pada bisnis.

Untuk akurasi data, pengukuran melibatkan penilaian kebenaran data, atau sejauh mana data bebas dari kesalahan dan seberapa baik data mewakili entitas di dunia nyata. Pengukuran dilakukan melalui berbagai metode, seperti validasi data, verifikasi, dan perbandingan dengan sumber-sumber kebenaran yang diketahui.

Ada beberapa metode dan proses yang dapat digunakan oleh suatu organisasi untuk membantu memastikan dan mempertahankan data yang akurat, termasuk:

• Audit data
• Pembersihan data
• Profil data
• Validasi data
• Integrasi data
• Observabilitas data
• Tata kelola data

Audit data rutin membantu bisnis untuk mengidentifikasi, menganalisis, mengklasifikasikan, memantau, dan memvisualisasikan lingkungan data mereka. Proses ini dapat mengungkap potensi risiko, inkonsistensi, atau ketidakakuratan.

Juga disebut pembersihan data atau scrubs data, pembersihan data adalah proses mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan dalam kumpulan data mentah. Teknik pembersihan data meliputi standardisasi, deduplikasi, dan validasi. Proses biasanya dimulai dengan penilaian data (pembuatan profil data).

Kadang-kadang disebut sebagai arkeologi data pembuatan profil data membantu organisasi lebih memahami kualitas data. Proses ini menggunakan berbagai metode untuk meninjau dan merangkum data, kemudian mengevaluasi kondisinya sesuai dengan standar kualitas data. Pembuatan profil data sangat bermanfaat untuk big data.

Validasi data melibatkan verifikasi keakuratan dan kualitas data sebelum digunakan. Proses untuk memvalidasi data dapat mencakup pemeriksaan kesalahan, inkonsistensi, dan masalah integritas data.

Proses integrasi data menggabungkan dan menyelaraskan data dari sumber yang berbeda, membantu organisasi mengatasi tantangan yang terkait dengan silo data dan inkonsistensi. Berbagai alat integrasi data tersedia yang menggunakan otomatisasi untuk merampingkan proses.

Observabilitas data membantu organisasi memahami kesehatan data mereka dan keadaannya di seluruh ekosistem data. Hal ini mencakup aktivitas yang melampaui pemantauan tradisional untuk mengidentifikasi, mengatasi, dan menyelesaikan masalah data secara nyaris seketika.

Tata kelola data dapat membantu memastikan akurasi data melalui pembuatan kerangka kerja yang mendukung pengelolaan data yang kuat dan proses manajemen data menyeluruh yang kuat.