8 Teknik Pemantauan Kualitas Data & Metrik yang Harus Diperhatikan

Apa itu pemantauan kualitas data?

Berikut ini adalah dimensi utama kualitas data yang biasanya diatasi oleh pemantauan kualitas data:

1. Akurasi: Akurasi mengukur tingkat ketepatan ketika membandingkan nilai dengan representasi sebenarnya.
2. Kelengkapan: Kelengkapan mengevaluasi sejauh mana semua data yang diperlukan ada dan tersedia.
3. Konsistensi: Konsistensi berkaitan dengan keseragaman data di berbagai sumber atau sistem yang berbeda.
4. Ketepatan waktu: Ketepatan waktu menilai seberapa mutakhir informasi dalam kaitannya dengan tujuan penggunaannya.
5. Validitas: Validitas mengacu pada kepatuhan terhadap format, aturan, atau standar yang telah ditetapkan untuk setiap atribut dalam kumpulan data.
6. Keunikan: Keunikan emastikan bahwa tidak ada catatan duplikat yang ada di dalam kumpulan data.
7. Integritas: Integritas membantu menjaga hubungan referensial antara kumpulan data tanpa ada tautan yang terputus.

Di luar dimensi kualitas data, ada metrik spesifik yang dapat mengindikasikan masalah kualitas pada data Anda. Melacak metrik utama ini memungkinkan identifikasi awal dan penyelesaian masalah sebelum memengaruhi keputusan bisnis atau pengalaman pelanggan.

Rasio kesalahan

Rasio kesalahan mengukur proporsi catatan dengan kesalahan dalam kumpulan data. Rasio kesalahan yang tinggi menunjukkan kualitas data yang buruk dan dapat menyebabkan insight yang salah atau pengambilan keputusan yang salah. Bagilah jumlah catatan dengan kesalahan dengan jumlah total entri untuk menghitung rasio kesalahan.

Tingkat rekaman duplikat

Catatan duplikat dapat terjadi ketika beberapa entri dibuat untuk satu entitas karena gangguan sistem atau kesalahan manusia. Duplikat ini tidak hanya ruang penyimpanan limbah tetapi juga mendistorsi hasil analisis dan menghambat pengambilan keputusan yang efektif. Tingkat catatan duplikat menghitung persentase entri duplikat dalam kumpulan data tertentu dibandingkan dengan semua catatan.

Persentase validitas alamat

Alamat yang akurat sangat penting bagi bisnis yang mengandalkan layanan berbasis lokasi, seperti pengiriman atau dukungan pelanggan. Persentase validitas alamat mengukur proporsi alamat yang valid dalam kumpulan data dibandingkan dengan semua catatan dengan bidang alamat. Untuk menjaga kualitas data yang tinggi, penting untuk membersihkan dan memvalidasi data alamat Anda secara teratur.

Data time to value

Data time to value menggambarkan tingkat memperoleh nilai dari data setelah dikumpulkan. Time to value yang lebih pendek menunjukkan bahwa organisasi Anda efisien dalam memproses dan menganalisis data untuk pengambilan keputusan. Memantau metrik ini membantu mengidentifikasi hambatan dalam pipeline data dan memastikan insight tepat waktu tersedia bagi pengguna bisnis.

Berikut ini adalah beberapa teknik pemantauan kualitas data umum yang dapat Anda gunakan untuk memantau kualitas data Anda:

Profil data

Profil data adalah proses memeriksa, menganalisis, dan memahami konten, struktur, dan hubungan dalam data Anda. Teknik ini melibatkan peninjauan data pada tingkat kolom dan baris, mengidentifikasi pola, anomali, dan inkonsistensi. Profil data membantu Anda mendapatkan insight tentang kualitas data Anda dengan memberikan informasi berharga seperti tipe data, panjang, pola, dan nilai unik.

Ada tiga jenis utama pembuatan profil data: Profil kolom, yang memeriksa atribut individu dalam kumpulan data; profil ketergantungan, yang mengidentifikasi hubungan antara atribut; dan profil redundansi, yang deteksi data duplikat. Dengan menggunakan alat pembuatan profil data, Anda dapat memperoleh pemahaman komprehensif tentang data Anda dan mengidentifikasi potensi masalah kualitas yang perlu diatasi.

Audit data

Audit data adalah proses menilai keakuratan dan kelengkapan data dengan membandingkannya dengan aturan atau standar yang telah ditentukan. Teknik ini membantu organisasi mengidentifikasi dan melacak masalah kualitas data, seperti data yang hilang, salah, atau tidak konsisten. Proses audit data dapat dilakukan melalui peninjauan manual terhadap catatan untuk mengidentifikasi kesalahan, atau melalui penggunaan alat otomatis yang memindai serta menandai adanya ketidaksesuaian data.

Untuk melakukan audit data yang efektif, Anda harus terlebih dahulu menetapkan seperangkat aturan dan standar kualitas data yang harus dipatuhi oleh data Anda. Selanjutnya, Anda dapat menggunakan alat audit data untuk membandingkan data Anda terhadap aturan dan standar ini, mengidentifikasi setiap perbedaan dan masalah. Akhirnya, Anda harus menganalisis hasil audit dan menerapkan tindakan korektif untuk mengatasi masalah kualitas data yang teridentifikasi.

Aturan kualitas data

Aturan kualitas data adalah kriteria yang telah ditentukan sebelumnya yang harus dipenuhi data Anda untuk memastikan keakuratan, kelengkapan, konsistensi, dan keandalannya. Aturan-aturan ini penting untuk menjaga data berkualitas tinggi dan dapat ditegakkan menggunakan proses validasi, transformasi, atau pembersihan data. Beberapa contoh aturan kualitas data termasuk memeriksa catatan duplikat, memvalidasi data terhadap data referensi dan memastikan bahwa data sesuai dengan format atau pola tertentu.

Untuk menerapkan aturan kualitas data yang efektif, Anda harus terlebih dahulu menentukan aturan berdasarkan persyaratan dan standar kualitas data organisasi Anda. Selanjutnya, Anda dapat menggunakan alat kualitas data atau skrip khusus untuk menerapkan aturan ini pada data Anda, menandai setiap perbedaan atau masalah. Terakhir, Anda harus terus memantau dan memperbarui aturan kualitas data Anda untuk memastikannya tetap relevan dan efektif dalam menjaga kualitas data.

Pembersihan data

Pembersihan data, juga dikenal sebagai penggosokan data atau pembersihan data, adalah proses mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, inkonsistensi, dan ketidakakuratan dalam data Anda. Teknik pembersihan data melibatkan berbagai metode, seperti validasi data, transformasi data, dan deduplikasi data, untuk memastikan bahwa data Anda akurat, lengkap, dan dapat diandalkan.

Proses pembersihan data biasanya melibatkan langkah-langkah berikut: Mengidentifikasi masalah kualitas data, menentukan akar masalah ini, memilih teknik pembersihan yang tepat, menerapkan teknik pembersihan ke data Anda dan memvalidasi Hasil untuk memastikan bahwa masalah telah diselesaikan. Dengan menerapkan proses pembersihan data yang kuat, Anda dapat mempertahankan data berkualitas tinggi yang mendukung pengambilan keputusan dan operasi bisnis yang efektif.

Pemantauan data real-time

Pemantauan data real-time adalah proses pelacakan dan analisis data secara terus menerus saat dihasilkan, diproses, dan disimpan dalam organisasi Anda. Teknik ini memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah kualitas data saat terjadi, daripada menunggu audit atau ulasan data berkala. Pemantauan data real-time membantu organisasi mempertahankan data berkualitas tinggi dan memastikan bahwa proses pengambilan keputusan mereka didasarkan pada informasi yang akurat dan terkini.

Melacak metrik kualitas data

Metrik kualitas data adalah ukuran kuantitatif yang membantu organisasi menilai kualitas data mereka. Metrik ini dapat digunakan untuk melacak dan memantau kualitas data dari waktu ke waktu, mengidentifikasi tren dan pola dan menentukan efektivitas teknik pemantauan kualitas data Anda. Beberapa metrik kualitas data umum termasuk kelengkapan, akurasi, konsistensi, ketepatan waktu, dan keunikan.

Untuk melacak metrik kualitas data, Anda harus terlebih dahulu menentukan metrik yang paling relevan dengan persyaratan dan standar kualitas data organisasi Anda. Selanjutnya, Anda dapat menggunakan alat kualitas data atau skrip khusus untuk menghitung metrik ini untuk data Anda, memberikan penilaian kuantitatif kualitas data Anda. Terakhir, Anda harus melakukan ulasan dan menganalisis metrik kualitas data secara teratur untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan memastikan bahwa teknik pemantauan kualitas data Anda efektif.

Pengujian kinerja data

Pengujian kinerja data adalah proses mengevaluasi efisiensi, efektivitas, dan skalabilitas sistem dan infrastruktur pemrosesan data Anda. Teknik ini membantu organisasi memastikan bahwa sistem pemrosesan data mereka dapat menangani peningkatan volume data, kompleksitas, dan kecepatan tanpa mengorbankan kualitas data.

Untuk melakukan pengujian kinerja data, Anda harus terlebih dahulu menetapkan tolok ukur kinerja dan target untuk sistem pemrosesan data Anda. Selanjutnya, Anda dapat menggunakan alat pengujian kinerja data untuk mensimulasikan berbagai skenario pemrosesan data, seperti volume data tinggi atau transformasi data yang kompleks dan mengukur kinerja sistem Anda terhadap tolok ukur dan target yang ditetapkan. Terakhir, Anda harus menganalisis hasil pengujian kinerja data Anda dan menerapkan perbaikan yang diperlukan untuk sistem dan infrastruktur pemrosesan data Anda.

Pelajari lebih lanjut tentang keandalan data

Manajemen metadata

Manajemen metadata adalah proses pengorganisasian, pemeliharaan, dan penggunaan metadata untuk meningkatkan kualitas, konsistensi, dan kegunaan data Anda. Metadata adalah data tentang data, seperti definisi data, garis keturunan data, dan aturan kualitas data, yang membantu organisasi memahami dan mengelola data mereka secara lebih efektif. Dengan menerapkan praktik manajemen metadata yang kuat, Anda dapat meningkatkan kualitas data secara keseluruhan dan memastikan bahwa data tersebut mudah diakses, dimengerti, dan dapat digunakan oleh organisasi Anda.

Untuk menerapkan manajemen metadata yang efektif, Anda harus terlebih dahulu membuat repositori metadata yang menyimpan dan mengatur metadata Anda secara konsisten dan terstruktur. Selanjutnya, Anda dapat menggunakan alat manajemen metadata untuk menangkap, memelihara, dan memperbarui metadata Anda saat data dan sistem pemrosesan data Anda berkembang. Terakhir, Anda harus menerapkan proses dan praktik terbaik untuk menggunakan metadata untuk mendukung pemantauan kualitas data, integrasi data, dan inisiatif tata kelola data.

Menjelajahi bagaimana IBM® Databand memberikan pemantauan kualitas data yang lebih baik dengan mendeteksi perubahan kolom yang tidak terduga dan catatan nol untuk membantu Anda memenuhi SLA data. Jika Anda siap untuk melihat lebih dalam, pesan demo hari ini.