Tag Archives: kualitas data

Pentingnya Kualitas Data Bagi Bisnis Modern

Feature,

Data dan bisnis modern seolah menjadi paket lengkap yang tidak bisa dipisahkan. Sebagai bisnis yang berjalan di era teknologi data lengkap dengan analisisnya merupakan bagian terpenting yang menopang arah kebijakan dalam bisnis. Analisis data yang dihasilkan menjadikan acuan ke mana bisnis selanjutnya akan dikembangkan. Di posisi ini kualitas data menjadi sangat penting, sekali lagi sangat penting. Memastikan data benar-benar ‘bersih’ dan baik adalah hal yang wajib diupayakan.

Bersih yang dimaksud adalah bersih dari data-data duplikasi. Hal ini sangat berpengaruh pada keakuratan hasil analisis dan juga nantinya berpengaruh pada pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Selain duplikasi data kevalidan sumber juga menjadi salah satu hal yang penting. Sumber yang valid akan berdampak langsung pada kualitas data dan analisis yang dihasilkan.

Tidak ada harga pasti yang bisa dibayarkan untuk hasil dari buruknya kualitas data. Beberapa dampak negatif yang mungkin bisa ditimbulkan, antara lain seperti buruknya ROI pemasaran, gagalnya mengetahui apa yang sedang terjadi di pasar, memungkinkan turunnya kualitas keamanan data, dan gagal bersaing karena keputusan-keputusan tidak lagi akurat.

Selain menghindari duplikasi data dan dampak seterusnya akibat penggunaan data “tidak berkualitas” tanggung jawab adalah hal selanjutnya ketika berbicara mengapa penting menjaga kualitas data. Jika bicara bisnis saat ini personalisasi adalah salah satu layanan yang banyak disebut-sebut. Layanan personalisasi pada dasarnya adalah mengelola data penggunaan pengguna untuk diolah menjadi sebuah saran bagi pengguna terkait dengan produk atau layanan. Jika data yang menjadi bahan bakar sudah terkontaminasi, personalisasi tidak lagi menjadi sesuatu yang valid sesuai dengan apa yang diinginkan pengguna.

Bisa dibilang kualitas data adalah hal wajib bagi semua bisnis modern yang menjadikan data sebagai landasan. Jadi jika kualitas data masih menjadi nomor dua bahkan nomor sekian dalam urusan analisis data, ini akan menjadi semacam bom waktu yang kapan saja bisa meledak dan memberikan dampak buruk. Baiknya memang kualitas, keamanan, dan perihal masalah data ditempatkan sejajar satu sama lain.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Beri Perhatian Lebih Pada Kualitas Data Bisnis Anda

Feature, ,

Saat ini data memegang peranan penting dalam keberlangsungan bisnis banyak perusahaan mulai mengetahui bahwa mereka sedang menghadapi ancaman kualitas data. Selanjutnya muncul sebuah anggapan bahwa sulit untuk mengerti dan mengekstrak nilai dari data-data dengan kualitas buruk tersebut. Bahkan beberapa melewatkan investasi untuk memperbaiki kualitas data pada pembagian anggaran di akhir tahun. Jika tidak dimulai dari sekarang untuk memperhatikan kualitas data, akan ada beberapa momentum penting yang terlewatkan.

Data dalam situasi sekarang ini menjadi berlimpah. Kehidupan masyarakat yang saling terhubung memberikan sumbangsih data yang besar tiap harinya. Bisnis harus menerima fakta tersebut dan berusaha mengambil manfaat darinya.

Mulai dari kegiatan marketing, pertimbangan inovasi dan kegiatan lain membutuhkan data-data. Manajemen pun harus mulai bertransformasi untuk menghasilkan data berkualitas, di mulai dari cara mengumpulkannya hingga menjamin sumber-sumber data.

Setelah peduli masalah kualitas data, selanjutnya permasalahan-permasalahan harus mulai diuraikan dan diperbaiki satu persatu. Masalah-masalah seperti duplikasi data,  dan memperbaiki masalah manajemen yang dapat menurunkan kualitas data. Menambah peralatan dan tenaga ahli di bidang data dan analisis menjadi beberapa hal yang bisa dilakukan sambil terus fokus pada peningkatan kualitas data.

Meski pada akhirnya kita tidak bisa menjamin 100 persen data yang dihasilkan adalah kualitas baik, tapi setidaknya perlahan-lahan untuk meningkatkan kualitas data yang ada. Mengenali kesalahan, mempelajarinya dan menerapkan perbaikan untuk memastikan data mengalami perbaikan kualitas.

Data pada akhirnya akan memegang peranan penting dalam bisnis. Mendapatkan dan menganalisisnya saja tidak cukup. Kualitas data harus diperhatikan dan terus ditingkatkan. Semakin baik kualitas data akan semakin akurat wawasan yang didapat darinya. Langkah yang bisa diambil bisa diawali dengan memberikan investasi lebih di sektor data dan pengelolaannya. Melakukan pembaruan di perangkat lunak dan kemampuan pegawai juga menjadi langkah yang penting.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Memahami Permasalahan Dalam Kualitas Data

Feature, , ,

Sebelum data dikonsumsi, penting bagi bisnis untuk memastikan bahwa data tersebut sudah terlepas dari permasalahan terkait dengan kualitas, baik itu masalah validitas atau masalah-masalah lainnya. Upaya tersebut penting, karena permasalahan pada kualitas data bisa memberikan dampak yang tidak baik pada saat pengolahan dan capaian hasil analisisnya.

Jim Baker atau sering disebut sebagai “Dr. Data” dalam blog pribadinya menuliskan bahwa ada dua jenis tipe permasalahan dalam kualitas data, yakni “know what” dan “know how”.

Permasalahan pertama, yakni “know what”, dikatakan lebih mudah dideteksi karena berkaitan dengan validitas. Seperti apa yang seharusnya terdiri dari dua opsi kemudian tiba-tiba muncul angka lima dalam datanya. Permasalahan seperti ini disebutkan Jim bisa diselesaikan oleh perangkat lunak, dan bahkan orang-orang yang tidak mempunyai latar belakang mengenai data bisa menyelesaikannya. Ini berkaitan dengan kelengkapan, konsistensi, keunikan, dan validitas data.

Permasalahan kedua disebutkan lebih kompleks atau lebih misterius dari yang pertama. Permasalahan mengenai “know how” berkaitan dengan timeline dan akurasi pada data. Untuk memecahkan permasalahan ini diperlukan tingkat riset, wawasan dan pengalaman untuk memecahkannya. Jim mencontohkan kasus yang kedua ini dengan data pensiun. Seharusnya ketika ada data mengenai pensiun tanggal pensiun semua jelas, artinya data sebelumnya harus saling terkait dan tervalidasi. Untuk itu diperlukan masukan dan konfirmasi dari beberapa pihak.

Dari dua permasalahan ini disebutkan bahwa 80 persen permasalahan yang ditemui ada di tipe pertama dan 20 persen di tipe kedua. Namun untuk investasi atau biaya yang dikeluarkan untuk mengatasi permasalahan tersebut justru sebaliknya. Tipe kedua lebih banyak, disebutkan bisa mencapai 80 persen anggaran untuk mengantisipasinya.

Untuk meningkatkan akurasi data yang dimiliki antisipasi tipe permasalahan pertama dan kedua harus dipecahkan bersama. Yang harus diketahui adalah permasalahan pertama biasanya ditimbulkan dari permasalahan di ekspor atau impor data, data yang corrupt, data yang dihasilkan secara manual bahkan human error.

Berbeda dengan permasalahan pertama, permasalahan kedua disebutkan hadir berkat hal-hal yang lebih natural. Seperti data yang kelihatan benar kemarin berubah menjadi tidak benar sekarang, sederhananya karena keadaan seseorang telah berubah.

Untuk mengantisipasi keduanya diperlukan sesuatu dan seseorang yang ahli. Sesuatu berupa perangkat lunak yang berkualitas dan seseorang untuk ahli data yang profesional dan berkualitas.

–

Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.