Pencarian Konsistensi Data

Data, seperti kata pepatah, adalah minyak baru. Namun, seperti minyak, data perlu diekstraksi, diproses, dan dimurnikan sebelum dapat digunakan secara efektif. Kualitas data merupakan aspek penting dari manajemen data, karena memengaruhi akurasi, keandalan, dan kegunaan data.

Salah satu dimensi penting dari kualitas data adalah konsistensi data, yang mengacu pada tingkat di mana nilai data identik di berbagai sumber, lokasi, atau sistem. Ketidakkonsistenan data menyebabkan kesalahan, kebingungan, ketidakpercayaan, dan inefisiensi dalam organisasi yang digerakkan oleh data.

Dalam posting blog ini, kita akan membahas:

• Mengapa konsistensi data penting
• Apa yang menyebabkan ketidakkonsistenan data
• Praktik dan strategi terbaik untuk memastikan konsistensi data di seluruh alur data Anda
• Manfaat efisiensi operasional yang dicapai melalui konsistensi data

Konsistensi data penting karena berdampak langsung pada garis dasar di seluruh organisasi. Menurut survei Gartner tahun 2021, masalah kualitas data merugikan organisasi sekitar $12,9 juta per tahun. Ketidakkonsistenan data dapat menyebabkan berbagai masalah, seperti: Data menjadi dasar bagi setiap inisiatif teknologi yang diambil organisasi untuk meningkatkan dan menyederhanakan prosesnya.

Dampak Ketidakonsistenan Data:

• Pengambilan Keputusan yang Buruk: Jika data tidak konsisten, Anda tidak akan memiliki gambaran akurat tentang kinerja bisnis, perilaku pelanggan, dan tren pasar. Anda dapat membuat keputusan yang salah atau kurang optimal berdasarkan data yang tidak menentu atau tidak lengkap.
• Ketidakefisienan Operasional: Jika data tidak konsisten, Anda membuang-buang waktu dan sumber daya untuk memperbaiki kesalahan, merekonsiliasi perbedaan, atau memverifikasi keakuratan data secara manual. Anda juga dapat kehilangan peluang untuk mengotomatiskan atau mengoptimalkan proses bisnis Anda berdasarkan data yang konsisten dan andal.
• Ketidakpuasan Pelanggan: Jika data tidak konsisten, Anda mungkin gagal memberikan pengalaman pelanggan yang konsisten dan personal di berbagai saluran atau titik kontak. Anda juga dapat kehilangan kepercayaan dan loyalitas pelanggan jika Anda memberikan informasi yang tidak akurat atau ketinggalan zaman, atau rekomendasi berdasarkan data yang tidak konsisten.
• Kurangnya Kepatuhan terhadap Peraturan: Jika data Anda tidak konsisten, Anda mungkin menghadapi risiko hukum atau keuangan jika Anda melanggar privasi data, peraturan atau standar keamanan.

 

Apa Penyebab Ketidakkonsistenan Data?

Ketidakkonsistenan data dapat muncul dari berbagai sumber dan titik kontak organisasi. Faktor-faktor yang memengaruhi ketidakkonsistenan data adalah:

• Kesalahan entri data: Kesalahan manusia dalam memasukkan, memperbarui, atau menghapus data dapat menyebabkan ketidakkonsistenan dalam data Anda. Kesalahan ejaan, masalah format, dan data duplikat dan berlebihan dapat menyebabkan ketidakkonsistenan data.
• Masalah integrasi data melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber atau sistem ke dalam tampilan atau format terpadu. Masalah integrasi data dapat terjadi jika terdapat ketidakcocokan atau konflik dalam skema data, definisi, format, standar, atau nilai di berbagai sumber atau sistem. Misalnya, berbagai sumber mungkin menggunakan unit pengukuran, mata uang, zona waktu, atau pengenal yang berbeda untuk entitas atau atribut yang sama.
• Masalah Transformasi Data : Transformasi data melibatkan modifikasi atau manipulasi data agar sesuai dengan tujuan atau persyaratan tertentu. Masalah transformasi data terjadi ketika kesalahan atau ketidakkonsistenan dalam logika, aturan, fungsi, atau perhitungan diterapkan untuk mengubah data. Misalnya, kesalahan pembulatan, kesalahan agregasi, atau nilai yang hilang dapat menyebabkan ketidakkonsistenan data.
• Masalah Konkurensi Data: Konkurensi data melibatkan pengaksesan atau pembaruan data yang sama oleh beberapa pengguna atau proses secara bersamaan. Masalah konkurensi data dapat terjadi ketika terdapat konflik atau ketidakkonsistenan dalam urutan, waktu, atau hasil operasi bersamaan pada data. Misalnya, kondisi persaingan, kebuntuan, atau pembaruan yang hilang dapat menyebabkan ketidakkonsistenan data.

 

Praktik Terbaik untuk Memastikan Konsistensi Data

Untuk memastikan konsistensi data di seluruh alur data Anda, Anda harus mengadopsi pendekatan proaktif dan sistematis terhadap manajemen kualitas data. Beberapa praktik dan strategi terbaik untuk memastikan konsistensi data adalah:

• Tentukan persyaratan data quality: Sangat penting untuk menentukan persyaratan inti untuk kumpulan data Anda, seperti frekuensi, format, dan nilai data yang diharapkan. Anda juga harus menentukan hubungan dan ketergantungan antara kumpulan data yang berbeda dan bagaimana mereka harus konsisten. Persyaratan ini harus selaras dengan tujuan bisnis dan harapan produsen dan konsumen kumpulan data Anda.
• Terapkan Pemeriksaan data quality: Terapkan pemeriksaan kualitas data di berbagai tahap alur kerja data Anda, yang meliputi entri data, integrasi data, transformasi, dan penggunaan. Pemeriksaan ini harus memvalidasi keakuratan, kelengkapan, keunikan, dan konsistensi data Anda serta menandai setiap kesalahan atau anomali untuk penyelidikan atau perbaikan lebih lanjut.
• Gunakan teknik deteksi anomali: Deteksi anomali adalah teknik yang membantu Anda mengidentifikasi nilai atau kejadian tak terduga dalam kumpulan data Anda yang menyimpang dari pola atau perilaku yang biasa. Deteksi anomali dapat membantu Anda mendeteksi masalah ketidakkonsistenan data yang mungkin tidak terdeteksi oleh pemeriksaan kualitas data yang telah ditetapkan sebelumnya.
• Tata Kelola Data: Memastikan serangkaian pedoman dan prosedur untuk mengelola dan menggunakan sumber daya informasi sambil mendefinisikan peran dan tanggung jawab untuk manajemen data, menetapkan standar dan pedoman data, dan menegakkan kebijakan data.
• Memonitor dan melacak metrik data quality: Memantau dan melacak metrik kualitas data yang mengukur tingkat dan dampak ketidakkonsistenan data dalam kumpulan data Anda. Metrik ini harus dilaporkan dan dikomunikasikan secara berkala kepada pemangku kepentingan dan pembuat keputusan terkait untuk mendorong peningkatan dan pengoptimalan berkelanjutan dari proses manajemen kualitas data Anda.

 

Mengapa Perusahaan Harus Berinvestasi dalam Membuat Data Mereka Konsisten di Seluruh Sistem

Dengan memprioritaskan konsistensi data, organisasi dapat mengoptimalkan operasi mereka, mendorong efisiensi, dan mencapai tujuan bisnis mereka dengan lebih efektif. Mengawasi penyebab-penyebab di atas dapat mendorong efisiensi operasional.

Manfaat utama meliputi: 

Integrasi Data yang Sempurna: Data yang konsisten memastikan integrasi yang lancar di berbagai sistem dan aplikasi. Jika data konsisten dan andal, data tersebut dapat dengan mudah dipertukarkan dan dibagikan di antara berbagai proses, departemen, dan sistem, sehingga menghilangkan perbedaan data, mengurangi intervensi manual, dan meningkatkan arus informasi di seluruh organisasi.

Peningkatan Kolaborasi: Konsistensi data mendorong kolaborasi yang efektif di antara tim dan departemen. Ketika setiap orang memiliki akses ke data akurat yang sama, komunikasi menjadi lebih lancar, dan pengambilan keputusan menjadi lebih efisien, yang mengarah pada peningkatan kolaborasi dan efisiensi operasional secara keseluruhan.

Peningkatan Pengambilan Keputusan: Konsistensi data memastikan bahwa informasi yang akurat dan andal tersedia untuk pengambilan keputusan yang tepat waktu. Dengan data yang konsisten, organisasi dapat membuat keputusan yang tepat dengan cepat, yang menghasilkan waktu respons, kelincahan, dan kinerja operasional yang lebih cepat.

Kepatuhan dan Manajamen Risiko:Konsistensi data sangat penting untuk kepatuhan regulasi dan manajemen risiko. Data yang konsisten memastikan kepatuhan terhadap standar hukum dan industri, mengurangi risiko pelanggaran kepatuhan, dan memungkinkan mitigasi risiko proaktif, sehingga meningkatkan efisiensi operasional.

Peningkatan Data Analysis dan Reporting: Konsistensi data memungkinkan analisis dan pelaporan data yang lebih akurat dan andal. Data yang konsisten memberikan landasan yang kuat untuk menghasilkan wawasan yang bermakna dan laporan yang dapat ditindaklanjuti. Hal ini akan memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi tren, menemukan anomali, dan membuat data dapat dipercaya. Ambil pendekatan holistik terhadap evaluasi data dengan menilai relevansi dan konsistensinya. Hal ini memengaruhi nilai dan kegunaan data untuk membuat keputusan, operasi, dan analitik yang tepat. Hal ini memainkan peran penting dalam membangun ekosistem data yang dapat dipercaya dan andal.

Dengan menerapkan strategi ini, organisasi dapat mengatasi ketidakkonsistenan data, meningkatkan kualitas data, dan mendorong efisiensi operasional. Data yang konsisten dan andal menjadi dasar bagi pengambilan keputusan yang tepat, proses yang efisien, peningkatan produktivitas, dan hasil bisnis yang sukses.