Apa itu data quality management?

Karena produksi data global berlanjut dengan kecepatan yang luar biasa, manajemen kualitas data yang efektif membantu perusahaan menghindari data berkualitas rendah, yang dapat menyebabkan kesalahan yang mahal dan inefisiensi dalam proses bisnis. Dengan data yang tepercaya, andal, dan mudah diakses, perusahaan dapat mengungkap insight berharga, mengambil keputusan yang lebih baik, dan mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) ke dalam operasi bisnisnya.

Manajemen kualitas data mencakup praktik seperti data profilling, data cleansing, validasi data, pemantauan kualitas data, dan manajemen metadata. Manajemen kualitas data menghasilkan kumpulan data yang dioptimalkan bagi dimensi utama kualitas seperti akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, keunikan, dan validitas.

Solusi perangkat lunak dapat membantu organisasi dan praktisi data mengatasi masalah kualitas data serta membuat data pipeline berkualitas tinggi. Alat tersebut menawarkan fitur seperti analisis kualitas data, deteksi anomali otomatis, peringatan insiden real-time, dan berbagai fitur lainnya.

Untuk memahami pentingnya manajemen kualitas data, pertimbangkan hal yang dapat terjadi tanpanya: seiring perusahaan memprioritaskan fungsi berbasis data, kualitas data yang buruk dapat mengakibatkan kesalahan, penundaan, kerugian finansial, dan kerusakan reputasi, di antara konsekuensi serius lainnya. Risiko semacam ini berlipat ganda pada era big data, karena organisasi menghadapi kumpulan data yang besar dan kompleks.

Bayangkan skenario “data buruk” berikut:

• Tabel data pelanggan suatu pengecer penuh dengan ketidakakuratan, sehingga menghasilkan strategi pemasaran yang keliru dan tidak efektif.

• Studi klinis memuat format yang tidak konsisten, sehingga menyulitkan perbandingan elemen data dan menghambat riset mengenai perkembangan penyakit dan pelayanan kesehatan.

• Sebuah perusahaan yang beroperasi pada industri dengan regulasi ketat sering kali dihadapkan pada masalah kualitas data, yang mengakibatkan pelanggaran terhadap undang-undang dan regulasi pemerintah seperti GDPR atau Undang-Undang Sarbanes-Oxley (SOX).

Sebaliknya, data berkualitas tinggi berkontribusi pada inisiatif intelijen bisnis, serta menghasilkan efisiensi operasional, alur kerja yang dioptimalkan, kepatuhan regulasi, kepuasan pelanggan, dan pertumbuhan perusahaan.

Manfaat kualitas data yang tinggi semakin meningkat seiring adopsi kecerdasan buatan secara luas. Algoritme membutuhkan data berkualitas tinggi bagi kinerja model yang efektif. Kualitas data yang baik dapat memungkinkan output model AI yang lebih tepat dan berguna.

Bahkan, perusahaan dengan penyimpanan data besar yang dipercaya oleh stakeholder internal maupun eksternal memperoleh hampir dua kali lipat laba atas investasi (ROI) pada kemampuan AI-nya, menurut penelitian IBM Institute for Business Value.

Manajemen kualitas data yang sukses memastikan bahwa data organisasi memenuhi enam dimensi kualitas data utama:

• Akurasi
• Kelengkapan
• Konsistensi
• Ketepatan waktu
• Keunikan
• Validitas

Meskipun dimensi tersebut termasuk dimensi kualitas data yang paling umum digunakan praktisi data, metrik kualitas data lainnya meliputi aksesibilitas, relevansi, concise representation, dan appropriate amount of data (volume data yang sesuai).¹

Praktik manajemen kualitas data yang umum dan saling melengkapi di antara penjaga data dan profesional data lainnya meliputi:

• Data profiling

• Data cleansing

• Validasi data

• Pemantauan kualitas data

• Manajemen metadata

Sebelum meningkatkan data, penting untuk mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan. Data profiling adalah proses meninjau struktur dan isi data yang ada untuk mengevaluasi kualitasnya serta menetapkan baseline guna mengukur remediasi.

Analisis yang dilakukan selama data profiling dapat menghadirkan informasi mengenai jenis data, mengidentifikasi anomali, menemukan nilai data yang tidak valid atau tidak lengkap, serta mengevaluasi hubungan antarkumpulan data.

Pembersihan data, yang juga disebut data cleansing, adalah koreksi kesalahan dan inkonsistensi di dalam kumpulan data mentah. Metode untuk mencapai data yang bersih mencakup standardisasi (membuat format dan struktur yang konsisten), penyesuaian atau penghapusan outlier, deduplikasi data, dan penanganan missing values.

Terkadang dianggap sebagai bagian dari pendekatan data cleansing, validasi data adalah proses verifikasi bahwa data bersih, akurat, dan memenuhi aturan serta persyaratan kualitas data tertentu (seperti batasan rentang atau referential integrity) yang menjadikannya siap digunakan.

Upaya memastikan kualitas data merupakan proses yang berkelanjutan. Perubahan skema, data decay, dan catatan duplikat semuanya dapat membahayakan integritas data seiring waktu. Pemantauan data berkelanjutan mengidentifikasi aset data yang ada namun tidak lagi memenuhi standar kualitas data organisasi dan indikator kinerja utama (KPI).

Meskipun manajemen metadata mendukung beberapa kemampuan — seperti keamanan dan tata kelola — manajemen metadata juga sering dimasukkan ke bawah payung DQM. Teknik manajemen metadata seperti pengayaan metadata dapat memastikan bahwa metadata mencakup informasi mengenai aturan data, definisi data, dan data lineage. Hal ini dapat menginformasikan dan menyederhanakan upaya manajemen data, termasuk inisiatif kualitas data.

Manajemen kualitas data, manajemen data, master data management, dan tata kelola data merupakan proses yang berbeda tetapi saling terkait dalam upaya mengoptimalkan nilai aset data organisasi.

Manajemen data mencakup pengawasan dan penanganan data sepanjang siklus hidupnya. Strategi manajemen data membantu organisasi mengatasi penggunaan beragam sumber data dan merencanakan pemulihan bencana, di antara masalah lainnya. Manajemen kualitas data dapat dianggap sebagai disiplin atau subset dari manajemen data.

Master data management adalah pendekatan komprehensif yang menetapkan konsistensi bagi penanganan data penting (master data) di seluruh organisasi.

Melalui master data management, data penting dibagikan dan digunakan oleh berbagai aplikasi dan sistem di dalam organisasi untuk mengurangi fragmentasi data, data silo, duplikasi, dan ketidakakuratan. Hal ini dilakukan melalui serangkaian proses dan alat teknologi, beberapa di antaranya juga terintegrasi ke dalam manajemen kualitas data, seperti data cleansing.

Tata kelola data mendefinisikan dan menerapkan kebijakan, standar, dan prosedur bagi pengumpulan, penyimpanan, kepemilikan, pengolahan, dan penggunaan data. Seperti halnya manajemen kualitas data, tata kelola data juga dapat dianggap sebagai disiplin manajemen data. Pada saat yang sama, prosedur yang ditetapkan melalui kerangka kerja tata kelola data — seperti kebijakan tata kelola mengenai penanganan data yang konsisten — dapat mendukung inisiatif DQM.

Alat manajemen kualitas data dan solusi perangkat lunak dapat secara signifikan mengurangi upaya DQM manual. Dan meskipun penerapan AI merupakan salah satu faktor pendorong di balik kebutuhan akan manajemen kualitas data, AI juga memungkinkan solusi DQM yang lebih canggih. Machine learning, misalnya, dapat menerapkan deteksi anomali data secara otomatis.

Kemampuan lain yang ditawarkan solusi manajemen kualitas data meliputi:

• Pemeriksaan kualitas data yang telah ditentukan sebelumnya dan aturan yang dapat disesuaikan

• Data catalog dengan analisis kualitas data bawaan

• Dashboard komprehensif bagi manajemen insiden data

• Peringatan real-time bagi anomali dan masalah data lainnya

• Root cause analysis untuk menginformasikan resolusi insiden

• Pelacakan metadata lineage guna transparansi dalam transformasi data