Apa itu manajemen kualitas data?

Manajemen kualitas data, atau DQM, adalah kumpulan praktik untuk meningkatkan dan memelihara kualitas data suatu organisasi.

Karena produksi global data berlanjut pada kecepatan yang menakjubkan, manajemen kualitas data yang efektif membantu perusahaan menghindari data berkualitas rendah, yang dapat menyebabkan kesalahan mahal dan inefisiensi dalam proses bisnis. Dengan data yang tepercaya dan andal di ujung jari mereka, perusahaan dapat mengungkap insight berharga, mengambil keputusan yang lebih baik, dan mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) ke dalam operasi bisnis mereka.

Manajemen kualitas data mencakup praktik-praktik seperti pembuatan profil data, pembersihan data, validasi data , pemantauan kualitas data, dan manajemen metadata. Manajemen kualitas data yang menghasilkan kumpulan data yang dioptimalkan untuk dimensi kunci kualitas seperti akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, keunikan, dan validitas.

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

Untuk memahami pentingnya manajemen kualitas data, pertimbangkan apa 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-konsekuensi serius lainnya. Risiko semacam ini berlipat ganda di era “big data”, karena organisasi bergulat dengan kumpulan data yang besar dan kompleks.

Bayangkan skenario “data buruk” berikut ini:

• Tabel data pelanggan pengecer penuh dengan ketidakakuratan, sehingga menimbulkan strategi pemasaran yang salah arah dan tidak efektif.
  
  
• Studi klinis mengandung format yang tidak konsisten, sehingga menyulitkan perbandingan elemen data dan menghambat penelitian tentang perkembangan penyakit dan pelayanan kesehatan.
  
  
• Sebuah perusahaan yang beroperasi di industri yang sangat diatur seringkali dihadapkan pada masalah kualitas data, yang mengakibatkan pelanggaran terhadap undang-undang dan peraturan pemerintah seperti GDPR atau Undang-Undang Sarbanes-Oxley (SOX).

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

Manfaat kualitas data yang tinggi semakin meningkat dengan adopsi kecerdasan buatan secara luas. Algoritma membutuhkan data berkualitas tinggi untuk 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 pemangku kepentingan internal dan eksternal menyadari hampir dua kali lipat pengembalian investasi pada kemampuan AI mereka, menurut penelitian oleh 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 ini termasuk di antara dimensi kualitas data yang paling umum digunakan oleh praktisi data, metrik kualitas data lainnya meliputi aksesibilitas, relevansi, representasi yang ringkas, dan jumlah data yang sesuai atau volume data.¹

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

• Profil data
• Pembersihan data
• Validasi data
• Pemantauan kualitas data
• Manajemen metadata

Sebelum meningkatkan data, penting untuk menentukan di mana perbaikan diperlukan. Pembuatan profil data adalah proses melakukan ulasan terhadap struktur dan isi data yang ada untuk mengevaluasi kualitasnya dan menetapkan garis dasar untuk mengukur remediasi.

Analisis yang dilakukan selama profiling data dapat memberikan informasi tentang jenis data, mengidentifikasi anomali, menemukan nilai data yang tidak valid atau tidak lengkap, serta mengevaluasi hubungan antara kumpulan data.

Pembersihan data, juga dikenal sebagai pembersihan data, adalah koreksi kesalahan dan inkonsistensi dalam kumpulan data mentah. Metode untuk mencapai data bersih termasuk standardisasi (membuat format dan struktur konsisten), menyesuaikan atau menghapus outlier, deduplikasi data dan mengatasi kehilangan nilai.

Kadang-kadang dianggap sebagai bagian dari pendekatan pembersihan data, validasi data adalah proses verifikasi bahwa data bersih, akurat, dan memenuhi aturan dan persyaratan kualitas data tertentu (seperti batasan rentang atau integritas referensial) yang membuatnya siap digunakan.

Memastikan kualitas data adalah proses yang berkelanjutan. Perubahan skema, kebuntuan data, dan rekaman duplikat semuanya dapat membahayakan integritas data dari waktu ke waktu. Pemantauan data berkelanjutan mengidentifikasi aset data yang ada yang tidak lagi memenuhi standar kualitas data organisasi dan indikator kinerja utama (KPI).

Sementara manajemen metadata mendukung beberapa kemampuan, seperti keamanan dan tata kelola, itu juga sering dimasukkan di bawah payung DQM. Teknik manajemen metadata seperti pengayaan metadata dapat memastikan bahwa metadata mencakup informasi tentang aturan data, definisi data, dan silsilah data. Ini dapat menginformasikan dan merampingkan upaya manajemen data, termasuk inisiatif kualitas data.

Manajemen kualitas data, manajemen data, manajemen data utama, dan tata kelola data adalah proses yang berbeda tetapi terkait untuk 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.

Manajemen data utama adalah pendekatan komprehensif yang menetapkan konsistensi untuk penanganan data penting (data utama) di seluruh organisasi.

Melalui manajemen data utama, data penting dibagikan dan digunakan oleh berbagai aplikasi dan sistem 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 pembersihan data.

Tata kelola data mendefinisikan dan menerapkan kebijakan, standar, dan prosedur untuk 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 tentang penanganan data yang konsisten, dapat mendukung inisiatif DQM.

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

Kemampuan lain yang ditawarkan oleh solusi manajemen kualitas data meliputi:

• Pemeriksaan kualitas data yang telah ditentukan sebelumnya dan aturan yang dapat disesuaikan
  
  
• Katalog data dengan analisis kualitas data bawaan
  
  
• Dasbor komprehensif untuk manajemen insiden data
  
  
• Peringatan real-time untuk anomali dan masalah data lainnya
  
  
• Analisis akar masalah untuk menginformasikan resolusi insiden
  
  
• Pelacakan silsilah metadata untuk transparansi dalam transformasi data