Kualitas data mengukur seberapa baik kumpulan data memenuhi kriteria akurasi, kelengkapan, validitas, konsistensi, keunikan, ketepatan waktu, dan kesesuaian dengan tujuan, dan ini sangat penting untuk semua inisiatif tata kelola data dalam organisasi.
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 penggunaan yang dimaksudkan, konsumen data dapat mempercayai data tersebut dan memanfaatkannya untuk meningkatkan pengambilan keputusan, yang mengarah pada pengembangan strategi bisnis baru atau optimalisasi strategi yang sudah ada. Namun, ketika sebuah standar tidak terpenuhi, alat bantu kualitas data memberikan nilai tambah dengan membantu bisnis untuk mendiagnosis masalah data yang mendasarinya. Analisis akar masalah memungkinkan tim untuk memperbaiki masalah kualitas data dengan cepat dan efektif.
Kualitas data tidak hanya menjadi prioritas untuk operasi bisnis sehari-hari; karena perusahaan mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi otomatisasi ke dalam alur kerja mereka, data berkualitas tinggi akan sangat penting untuk adopsi yang efektif dari alat-alat ini. Seperti kata pepatah lama, "sampah masuk, sampah keluar", dan ini juga berlaku untuk algoritma machine learning. Jika algoritma belajar memprediksi atau mengklasifikasikan data yang buruk, kita dapat memperkirakan bahwa algoritma itu akan menghasilkan hasil yang tidak akurat.
Pelajari blok bangunan dan praktik terbaik untuk membantu tim Anda mempercepat AI yang bertanggung jawab.
Baca panduan untuk para data leader
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 hanya berfokus pada sebagian atribut ini, khususnya akurasi, konsistensi, dan kelengkapan. Solusi ini juga lebih berfokus pada hal ini dari sudut pandang keamanan data, menerapkan perlindungan untuk mencegah kerusakan data oleh pihak-pihak yang berniat jahat.
Di sisi lain, profil data berfokus pada proses peninjauan dan pembersihan data untuk menjaga standar kualitas data dalam organisasi. Ini juga dapat mencakup teknologi yang mendukung proses ini.
Kualitas data dievaluasi berdasarkan sejumlah dimensi, yang dapat berbeda berdasarkan sumber informasi. Dimensi ini digunakan untuk mengkategorikan metrik kualitas data:
Metrik ini membantu tim melakukan penilaian kualitas data di seluruh organisasi mereka untuk mengevaluasi seberapa informatif dan bermanfaatnya 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 master data management (MDM) menjadi lebih kompleks, membutuhkan lebih banyak pengelola data dan perlindungan ketat untuk memastikan kualitas data yang baik.
Bisnis mengandalkan manajemen kualitas data untuk mendukung inisiatif analisis data mereka, seperti dasbor intelijen bisnis. Tanpa ini, bisa ada konsekuensi yang menghancurkan, bahkan yang etis, tergantung pada industri (mis. pelayanan kesehatan). Solusi kualitas data tersedia untuk membantu perusahaan memaksimalkan penggunaan data mereka, dan solusi ini telah mendorong manfaat utama, seperti:
Baca panduan IBM tentang blok bangunan tata kelola data dan privasi.
Belajar dari para pakar dalam panduan langkah demi langkah ini tentang cara mengambil pendekatan berbasis nilai terhadap kualitas data dan praktik AI.
IBM dinobatkan sebagai Pemimpin selama 18 tahun berturut-turut dalam Gartner Magic Quadrant™ 2023 untuk Alat Integrasi Data
1 Gartner, "How to Improve Your Data Quality" (tautan berada di luar ibm.com), 14 Juli 2021