Pemantauan Kualitas Data: Apa itu dan Bagaimana Menerapkannya?
Diterbitkan: 2023-01-20Proses pemantauan kualitas data memantau dan memastikan kualitas setiap contoh data yang dibuat, digunakan, dan dipelihara dalam suatu organisasi.
Perusahaan berusaha keras untuk meningkatkan keakuratan operasi mereka, tetapi kesalahan pasti akan terjadi. Jika terjadi kesalahan, salah satu dari dua hal dapat terjadi – seseorang bertanggung jawab, memperbaiki kesalahan, dan memastikan hal itu tidak terjadi lagi. Tidak diragukan lagi, yang terakhir adalah pilihan terbaik dan meningkatkan efisiensi operasional.
Perusahaan dapat menghindari potensi masalah terulang kembali di masa depan ketika secara aktif menyesuaikan proses atau prosedur yang terkait dengan kesalahan sebelumnya; ketika masalah ditangani secara proaktif, fokus bergeser dari perbaikan cepat ke solusi jangka panjang.
Apa itu Kualitas Data?
Kualitas data menggambarkan status setiap kumpulan data. Ini mengevaluasi elemen objektif seperti ketelitian, presisi, dan konsistensi. Selain itu, alat ini mengukur lebih banyak elemen arbitrer, seperti seberapa cocok kumpulan data dengan tujuan tertentu. Menentukan kualitas data terkadang membutuhkan waktu karena komponen subjektif ini.
Kumpulan data berkualitas tinggi dapat digunakan untuk tujuan yang dimaksud, seperti membuat keputusan berdasarkan informasi tentang pertumbuhan di masa depan, membuat keputusan keuangan yang penting, atau meningkatkan operasi.
Namun, jika kualitas data buruk, semua sektor ini akan menderita. Ini dapat menyebabkan pembelian yang salah, operasi yang tidak efisien, dan peningkatan biaya perusahaan.
Apa itu Pemantauan Kualitas Data?
Pertumbuhan data yang eksponensial telah menjadikan pemantauan kualitas data penting untuk mengembangkan pembelajaran mesin yang efektif dan sistem berbasis data. Selain itu, 42 persen analis data yang ikut serta dalam studi online Forrester di seluruh dunia tentang kepercayaan dan keandalan data mengatakan bahwa mereka menghabiskan lebih dari 40 persen waktu mereka untuk memeriksa dan mengevaluasi data.
Kualitas data diukur, dievaluasi, dan ditingkatkan untuk memenuhi harapan dan memenuhi kebutuhan bisnis. Ini dapat membantu organisasi dalam meningkatkan konsistensi, ketepatan waktu, dan kebenaran data mereka.
Ada banyak cara untuk mengevaluasi kualitas data. Tapi itu semata-mata tergantung pada kebutuhan bisnis. Ini mencakup tinjauan data, pengujian, pemeriksaan keakuratan atau konsistensi, atau audit data dengan mengevaluasi kualitas data secara berkala dengan alat kualitas data.
Karena pembelajaran mendalam dan analitik data real-time begitu lazim, satu-satunya cara untuk memvalidasi data adalah dengan memantau kualitasnya dan menilainya menggunakan seperangkat kriteria kualitas yang relevan.
Pentingnya Pemantauan Kualitas Data
Jika Anda ingin menjamin keakuratan dan keandalan data, maka Anda harus menerapkan pemantauan kualitas data. Kualitas data nakal dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang tidak akurat, pemborosan sumber daya, dan masalah hukum.
Dengan memantau kualitas data, organisasi dapat mendeteksi dan mengatasi masalah sebelum menimbulkan dampak negatif yang besar. Berikut ini adalah beberapa keuntungan dari pemantauan kualitas data:
- Memastikan kelengkapan dan kebenaran data: Pemantauan kualitas data memastikan bahwa semua informasi dalam database perusahaan akurat dan memenuhi semua kriteria untuk “kualitas data.”
- Pemotongan biaya: Ketika sebuah perusahaan memantau datanya, ia dapat mengurangi jumlah uang yang dapat dibayarkannya jika kesalahan atau kesalahan muncul dengan kualitas data.
- Meningkatkan kepuasan klien: Klien lebih cenderung mempercayai perusahaan dengan data yang sangat baik daripada perusahaan dengan manajemen data yang biasa-biasa saja dan database yang salah.
- Meningkatkan penilaian: Pengambilan keputusan yang lebih besar terjadi di seluruh organisasi karena kualitas data yang lebih tinggi. Anda dapat mengambil keputusan dengan lebih percaya diri jika memiliki akses ke data berkualitas lebih tinggi.
- Meningkatkan efektivitas operasional: – Organisasi dapat menurunkan biaya untuk menemukan dan menyelesaikan data yang salah dalam database mereka dengan mempertahankan tingkat kualitas data. Selain itu, bisnis dapat mencegah kesalahan operasional dan kegagalan proses bisnis.
Terapkan Pemantauan Kualitas Data
Prosedur kerangka kerja kualitas data dimulai ketika file data sumber (s) tiba di SQL Server atau Server ETL apa pun. Setelah deteksi file, persyaratan kualitas data Pra-Tahap dimulai. Data Steward mendapatkan notifikasi saat aturan Pra-Tahap berlaku dan hasilnya siap untuk dievaluasi.
Jika kualitas data Pra-Tahap memiliki kesalahan, pemrosesan berakhir. Prosedur berlanjut hanya jika kualitas data pra-tahap memuaskan. Data kemudian ditambahkan ke Tabel Panggung.
Setelah itu, Aturan Integritas Data Pasca-Tahap dilakukan, dan menginformasikan Data Steward saat hasilnya siap untuk ditinjau. Sistem hilir secara otomatis menerbitkan file yang divalidasi untuk penggunaan jika tidak ada kegagalan aturan Gating.
Pengurus Data dapat memilih untuk mengakhiri siklus dan meminta file baru dari sumber jika ada kriteria Gating pasca-tahap yang gagal, atau mereka dapat mengabaikan kesalahan untuk mengunggah file data untuk pemrosesan sekunder.
Data mart kualitas data diperlukan untuk mengimplementasikan kerangka pemantauan kualitas data.
Tabel akan memberikan kemampuan berikut dalam kualitas data:-
- Tabel tempat menyimpan semua aturan Kualitas Data yang telah ditentukan sebelumnya. (tabel DATA_QUALITY_RULE)
- Tabel yang mengaktifkan kemampuan untuk mengaktifkan dan menonaktifkan aturan dan menyimpan proporsi ambang untuk setiap aturan untuk domain data terkaitnya. (tabel DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
- Tabel yang digunakan sebagai repositori hasil untuk Pemantauan Aturan Kualitas Data. Ini menyimpan hasil dari Aturan Kualitas Data. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)
Indikator Kualitas Data
Dalam sistem file komputer, indikator kualitas data (DQI) adalah pengidentifikasi yang digunakan untuk menangkap karakteristik kualitas data. Karena DQIS berurusan dengan variabel waktu, pengaturannya dapat memengaruhi nilai mana yang terlibat dalam perhitungan dan cara kerjanya.
Dua sistem database yang signifikan melibatkan penggunaan ide DQI. Menurut temuan, DQI membuat pemrograman, manajemen penyimpanan, dan kontrol pemrosesan data menjadi lebih sederhana.
Metrik Utama: Kualitas Data
Berikut beberapa contoh indikator yang sering membantu bisnis melacak upayanya untuk meningkatkan kualitas data:
Proporsi kesalahan dalam data
Ukuran data kualitatif semacam ini adalah yang paling jelas. Ini memungkinkan pemantauan hubungan antara ukuran kumpulan data dan jumlah kesalahan yang dikenali, seperti informasi yang hilang, tidak sempurna, atau berlebihan. Kualitas data meningkat ketika seseorang menemukan tingkat kesalahan yang lebih rendah sementara kuantitas data tetap sama atau meningkat.
Proporsi nilai kosong
Dalam pengumpulan data, proporsi nilai kosong merupakan pendekatan langsung untuk memantau kualitas data karena nilai kosong biasanya menandakan bahwa informasi hilang atau terekam di bidang yang salah. Dengan demikian, Anda dapat melacak berapa banyak bidang kosong dalam kumpulan data.
Tingkat kesalahan transformasi data
Masalah transformasi data, yang meliputi pengumpulan informasi yang disimpan dalam satu gaya dan mengubahnya ke gaya lain, menunjukkan masalah kualitas data. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang kualitas umum data Anda dengan menghitung frekuensi operasi pengelolaan data yang gagal atau membutuhkan waktu yang lama untuk diselesaikan.
Volume data gelap
Anda tidak dapat menggunakan data ini secara efisien karena masalah kualitas data. Anda mungkin akan memiliki lebih banyak masalah dengan kualitas data.
Manfaat Pemantauan Kualitas Data
Untuk tetap kompetitif dan meraih peluang, manajemen data yang efektif sangat penting. Data berkualitas tinggi dapat menawarkan beberapa keuntungan nyata bagi perusahaan. Berikut ini adalah beberapa keuntungan potensial dari kualitas data yang tinggi:
#1. Membuat Keputusan yang Lebih Cerdas
Kualitas data mengarah pada pengambilan keputusan organisasi yang lebih baik. Data berkualitas tinggi dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih percaya diri. Data yang baik dapat mengurangi risiko dan menghasilkan hasil yang ditingkatkan secara konsisten.
#2. Peningkatan Penargetan Audiens
Pemasar selalu berusaha menjangkau orang yang tepat, tetapi untuk itu, mereka memerlukan akses ke data berkualitas tinggi, dan data yang relevan membantu mereka mendapatkan audiens yang tepat. Jika Anda memiliki data berkualitas tinggi, Anda dapat mengetahui siapa target audiens Anda.
Ini dapat dilakukan dengan mengumpulkan informasi tentang target pasar Anda dan mencari calon klien baru dengan kualitas serupa. Data ini dapat digunakan untuk mengembangkan target yang lebih spesifik.
#3. Koneksi Lebih Baik Dengan Pelanggan
Data berkualitas tinggi dapat meningkatkan hubungan pelanggan, yang sangat penting untuk kesuksesan bisnis di industri apa pun. Anda akan mengenal pelanggan Anda lebih baik dengan mengumpulkan data tentang mereka. Informasi tentang selera, minat, dan permintaan konsumen Anda akan membantu Anda mengembangkan konten yang menarik bagi mereka dan bahkan memprediksi kebutuhan mereka.
Anda dapat membentuk kemitraan jangka panjang dengan bantuan mereka. Dengan memelihara data Anda secara efektif, Anda dapat mencegah penyediaan konten duplikat dan tidak relevan kepada klien.
#4. Implementasi Data lebih sederhana
Menggunakan data berkualitas tinggi secara signifikan lebih sederhana daripada menggunakan data berkualitas rendah. Efisiensi bisnis apa pun juga meningkat ketika memiliki data yang andal di ujung jarinya.
Dalam data berkualitas rendah, Anda harus menginvestasikan waktu untuk membersihkan data yang tidak lengkap atau tidak konsisten. Ini menyiratkan Anda memiliki lebih sedikit waktu untuk tugas lain dan harus menunggu lebih lama untuk menerapkan ide yang diberikan oleh data Anda.
Kualitas data juga membantu beberapa departemen perusahaan Anda berinteraksi lebih sukses dengan menjaga semuanya pada halaman yang sama.
#5. Keunggulan Dibandingkan Pesaing
Anda mendapatkan keunggulan kompetitif jika kualitas data Anda lebih tinggi daripada pesaing Anda dan Anda menggunakannya dengan lebih terampil. Selama kualitasnya sangat baik, data merupakan salah satu sumber daya terpenting yang tersedia untuk bisnis saat ini.
Kualitas data yang lebih baik memungkinkan Anda mengidentifikasi peluang sebelum pesaing Anda. Dengan demikian, Anda dapat lebih akurat memprediksi permintaan prospek Anda dan menjual lebih banyak dr pesaing. Peluang yang terlewatkan dan tertinggal dari kompetisi adalah konsekuensi dari data yang buruk.
#6. Profitabilitas Tambahan
Data berkualitas tinggi pada akhirnya dapat menghasilkan pendapatan yang lebih besar dan dapat digunakan untuk membuat strategi pemasaran yang lebih berhasil dan meningkatkan penjualan. Ini mengurangi pemborosan iklan, meningkatkan efisiensi inisiatif pemasaran Anda.
Demikian pula, statistik dapat mengungkapkan kepada penerbit kategori konten mana yang paling populer dan menguntungkan di situs web mereka. Anda dapat lebih memusatkan sumber daya dan upaya Anda pada konten ini jika Anda memiliki pengetahuan ini.
Tantangan Pemantauan Kualitas Data
Kesulitan dalam memeriksa kualitas data meliputi hal-hal berikut:-
Pengukuran Akurasi Data
Ini berarti bahwa data dalam database Anda sesuai dengan dunia nyata. Menemukan referensi yang dapat dipercaya memang sulit, tetapi bukan tidak mungkin.
Misalnya, bisnis dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi nama pelanggan atau produk. Menemukan keseimbangan yang sangat baik antara upaya dan imbalan yang diharapkan masih sulit karena ini perlu mengatasi masalah sepenuhnya.
Evaluasi Konsistensi Data
Artinya tidak ada inkonsistensi dalam data Anda. Namun, situasi yang dihadapi bisa lebih kompleks. Misalnya, konsumen dapat menjadi pengguna atau pengunjung yang sah tergantung pada apakah mereka ingin memberikan informasi rahasia mereka saat membeli secara online.
Ini menyiratkan bahwa toko dapat mengungkapkan identitas atau tidak. Pelanggan yang ingin menghindari pengiriman dapat memilih untuk tidak memberikan alamat. Dalam situasi seperti ini, pengecer berisiko memiliki database dengan data yang bertentangan.
Sumber Belajar
Berikut adalah beberapa buku terbaik yang dapat Anda pilih untuk memahami pemantauan kualitas data secara mendalam:-
#1. Memenuhi tantangan Manajemen Kualitas Data
Penulis menjelaskan ide dasar manajemen kualitas data dan kesulitannya dalam buku ini.
| Pratinjau | Produk | Peringkat | Harga | |
|---|---|---|---|---|
 | Memenuhi Tantangan Manajemen Kualitas Data | $47,93 | Beli di Amazon |
Dengan mengatasi lima tantangan yang terkait dengan manajemen mutu—tantangan makna, tantangan alur kerja, tantangan orang, tantangan teknologi, dan tantangan tanggung jawab—profesional manajemen data dapat membantu organisasi mereka mendapatkan lebih banyak nilai dari data.
#2. Panduan Praktisi untuk Peningkatan Kualitas Data
Buku ini memberikan analisis menyeluruh tentang kualitas data untuk bisnis dan TI. Ini mengajarkan prinsip-prinsip untuk memahami efek dari kualitas data yang buruk dan mengarahkan manajer dan praktisi dalam jaringan, mendapatkan sponsor untuk, mengatur, dan mengembangkan program untuk meningkatkan kualitas data.
| Pratinjau | Produk | Peringkat | Harga | |
|---|---|---|---|---|
 | Panduan Praktisi untuk Peningkatan Kualitas Data (The Morgan Kaufmann Series on Business... | $50,96 | Beli di Amazon |
Ini memberikan contoh pengaturan dan pengelolaan program kualitas data, mulai dari pertimbangan awal dan pembenaran hingga pemeliharaan dan pemantauan berkelanjutan.
#3. Mengelola Kualitas Data: Panduan praktis
Data adalah aset bisnis penting yang mendukung operasi organisasi. Semakin sulit untuk mengelola kumpulan data dan jumlah yang meningkat. Kualitas data, atau kesesuaian data untuk suatu tujuan, merupakan komponen penting dari pengelolaan data; gagal untuk memahaminya meningkatkan risiko organisasi dan menurunkan produktivitas dan profitabilitas.
| Pratinjau | Produk | Peringkat | Harga | |
|---|---|---|---|---|
 | Mengelola Kualitas Data: Panduan praktis | $38,99 | Beli di Amazon |
Tujuan dan ruang lingkup manajemen data dan informasi, sifat data dalam organisasi, dan membangun sistem pemantauan kualitas data adalah tiga topik utama yang dibahas dalam buku ini.
Kesimpulan
Kesimpulannya, pemantauan kualitas data menjawab apakah Anda dapat mempercayai dan mengandalkan data Anda: Seberapa tepercaya data yang diserap oleh sistem data yang ada melalui saluran data Anda? Untuk memastikan bahwa teknologi yang Anda kembangkan dapat diandalkan dan tidak akan mengalami kegagalan fungsi dan merugikan organisasi Anda, teknisi perlu memahami tingkat produk yang sedang mereka kerjakan.
Wawasan yang tidak akurat dan penilaian yang buruk dapat muncul dari kurangnya pengawasan atau visibilitas atas kualitas data, yang dapat menghabiskan biaya atau menciptakan pengalaman pelanggan yang buruk. Jadi, untuk pemantauan kualitas data yang lebih baik, perusahaan dapat membaca buku yang disebutkan di atas dan mengikuti praktik terbaik terkait industri.