Apa itu kualitas data?

Standar kualitas data memastikan bahwa perusahaan membuat keputusan berbasis data untuk memenuhi sasaran bisnis mereka. Jika masalah data, seperti data duplikat, nilai yang hilang, outlier, tidak ditangani dengan baik, bisnis akan meningkatkan risiko hasil bisnis yang negatif. Menurut laporan Gartner, kualitas data yang buruk menyebabkan kerugian bagi organisasi rata-rata USD 12,9 juta setiap tahun ¹. Hasilnya, berbagai alat kualitas data telah muncul untuk mengurangi dampak negatif terkait buruknya kualitas data.

Ketika kualitas data memenuhi standar untuk tujuan penggunaannya, pengguna data dapat mempercayai data tersebut. Kepercayaan ini memungkinkan mereka untuk meningkatkan pengambilan keputusan, yang mengarah ke strategi bisnis baru atau optimalisasi yang sudah ada. Akan tetapi, saat suatu standar gagal dipenuhi, alat kualitas data menjadi penting karena membantu bisnis menemukan masalah mendasar dalam data. Analisis akar masalah memungkinkan tim untuk memperbaiki masalah kualitas data dengan cepat dan efektif.

Kualitas data bukan hanya prioritas untuk operasi bisnis sehari-hari. Ketika perusahaan mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi otomatisasi ke dalam alur kerja mereka, data berkualitas tinggi akan sangat penting untuk adopsi alat ini secara efektif. Seperti pepatah lama, “sampah masuk, sampah keluar” dan prinsip ini berlaku untuk machine learning juga. Jika sebuah algoritma mempelajari prediksi atau klasifikasi dari data yang buruk, maka hasil yang dihasilkan kemungkinan besar tidak akurat.

Kualitas data, integritas data, dan pembuatan profil data semuanya saling terkait satu sama lain. Kualitas data adalah kategori yang lebih luas yang digunakan organisasi untuk mengevaluasi data mereka untuk keakuratan, kelengkapan, validitas, konsistensi, keunikan, ketepatan waktu, dan kesesuaian dengan tujuan.

Integritas data berfokus pada subset atribut ini, khususnya akurasi, konsistensi, dan kelengkapan. Selain itu, pendekatan ini menyoroti konsep tersebut melalui lensa keamanan data dengan menerapkan mekanisme perlindungan agar data tidak dirusak oleh pihak berbahaya.

Profil data, sebaliknya, berfokus pada proses ulasan dan pembersihan data untuk mempertahankan standar kualitas data dalam suatu organisasi. Praktik ini juga dapat mencakup teknologi yang mendukung proses-proses tersebut.

Kualitas data dievaluasi berdasarkan berbagai dimensi, yang dapat berbeda berdasarkan sumber informasi. Dimensi ini digunakan untuk mengkategorikan metrik kualitas data:

• Kelengkapan: Metrik ini mewakili jumlah data yang dapat digunakan atau lengkap. Jika ada persentase tinggi dari missing values, hal ini dapat menyebabkan analisis yang bias jika data tidak mewakili sampel data tipikal.
• Keunikan: Ukuran ini memperhitungkan jumlah data duplikat dalam kumpulan data. Misalnya, saat ulasan data pelanggan, Anda harus mengharapkan bahwa setiap pelanggan memiliki ID pelanggan yang berbeda.
• Validitas: Dimensi ini mengukur seberapa banyak data yang cocok dengan format yang diperlukan untuk business rules apa pun. Pemformatan biasanya mencakup metadata, seperti tipe data yang valid, rentang, pola, dan banyak lagi.
• Ketepatan waktu: Dimensi ini mengacu pada kesiapan data dalam kerangka waktu yang diharapkan. Misalnya, pelanggan mengharapkan menerima nomor pesanan segera setelah mereka melakukan pembelian dan data tersebut perlu dihasilkan secara real-time.
• Akurasi: Dimensi ini mengacu pada kebenaran nilai data berdasarkan “sumber kebenaran” yang disepakati. Karena mungkin ada beberapa sumber yang melaporkan metrik yang sama, penting untuk menetapkan sumber data utama. Sumber data lain kemudian dapat digunakan untuk mengkonfirmasi keakuratan yang utama. Sebagai contoh, alat bantu dapat memeriksa untuk melihat apakah setiap sumber data memiliki tren ke arah yang sama untuk meningkatkan kepercayaan dalam akurasi data.
• Konsistensi: Dimensi ini mengevaluasi catatan data dari dua kumpulan data yang berbeda. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, beberapa sumber dapat diidentifikasi untuk melaporkan satu metrik. Menggunakan berbagai sumber untuk memeriksa tren dan perilaku data yang konsisten memungkinkan organisasi untuk mempercayai insight yang dapat ditindaklanjuti dari analisis mereka. Logika ini juga dapat diterapkan pada hubungan antar data. Misalnya, jumlah karyawan di suatu departemen tidak boleh melebihi jumlah total karyawan di suatu perusahaan.
• Kesesuaian untuk tujuan: Terakhir, kesesuaian tujuan membantu memastikan bahwa aset data benar-benar memenuhi kebutuhan bisnis. Dimensi ini bisa sulit untuk dievaluasi, terutama dengan kumpulan data baru yang muncul. Metrik ini membantu tim melakukan penilaian kualitas data di seluruh organisasi mereka untuk mengevaluasi seberapa informatif dan berguna data untuk tujuan tertentu.

Metrik ini membantu tim melakukan penilaian kualitas data di seluruh organisasi mereka untuk mengevaluasi seberapa informatif dan berguna data untuk tujuan tertentu.

Selama dekade terakhir, perkembangan dalam hybrid cloud, kecerdasan buatan, Internet of Things (IoT), dan komputasi edge telah menyebabkan pertumbuhan big data secara eksponensial. Akibatnya, praktik manajemen master data (MDM) menjadi lebih kompleks, membutuhkan lebih banyak pramugari data dan pengamanan yang ketat untuk memastikan kualitas data yang baik.

Bisnis mengandalkan manajemen kualitas data untuk mendukung inisiatif analisis data mereka, seperti dasbor intelijen bisnis. Tanpa pengawasan ini, bisa ada konsekuensi yang menghancurkan, bahkan yang etis, tergantung industrinya (misalnya, layanan kesehatan). Solusi kualitas data tersedia untuk membantu perusahaan memaksimalkan penggunaan data mereka, dan solusi ini telah mendorong manfaat utama, seperti:

• Keputusan bisnis yang lebih baik: Data berkualitas tinggi memungkinkan organisasi mengidentifikasi indikator kinerja utama (KPI) untuk mengukur kinerja berbagai program, yang memungkinkan tim untuk meningkatkan atau menumbuhkannya dengan lebih efektif. Organisasi yang memprioritaskan kualitas data tidak diragukan lagi akan memiliki keunggulan dibandingkan pesaing mereka.
• Proses bisnis yang lebih baik: Data yang baik juga berarti bahwa tim dapat mengidentifikasi di mana saja terdapat gangguan dalam alur kerja operasional. Persyaratan ini berlaku untuk industri rantai pasokan, yang bergantung pada data real-time untuk menentukan inventaris dan lokasi yang tepat setelah pengiriman.
• Peningkatan kepuasan pelanggan: Kualitas data yang tinggi memberikan organisasi, khususnya tim pemasaran dan penjualan, insight yang luar biasa tentang target pembeli mereka. Mereka mampu mengintegrasikan data yang berbeda di seluruh saluran penjualan dan pemasaran, yang memungkinkan mereka untuk menjual produk mereka dengan lebih efektif. Sebagai contoh, kombinasi data demografis dan perilaku web dapat menginformasikan bagaimana organisasi harus membuat pesan, menginvestasikan anggaran pemasaran, atau menempatkan tim penjualan untuk melayani klien yang sudah ada atau yang potensial.