Majukan Bisnis Anda dengan Mengenali Data Buruk!
Tentu Anda sudah sering mendengar kehebatan data ketika digunakan. Namun, tahukah Anda bahwa tidak semua Data Baik. Yuk, cari tahu Data yang Buruk itu seperti apa?
Table of Contents
Sebuah pernyataan menarik dan populer “garbage in, garbage out” yang bermakna output atau hasil akan sangat ditentukan oleh kualitas input. Tentu saja ini pernyataan tersebut sangat relevan dalam konteks data, apabila data yang diberikan sebagai input adalah buruk maka insight yang akan dihasilkan akan mengandung kekeliruan alias buruk pula. Pada era saat ini pemanfaatan data memiliki peran vital dalam mendukung keberlangsungan sebuah bisnis. Oleh sebab itu, data yang buruk akan menghambat bahkan menghancurkan sebuah bisnis seiring berjalannya waktu.
Apa yang Dimaksud dengan Data yang Buruk?
Kita menyadari data berperan memberikan informasi (insight) untuk menjadi dasar sebuah keputusan. Data yang buruk dapat kita definisikan sebagai data yang kurang bahkan tidak bisa mendukung tujuannya sebab informasi yang terkandung sulit diandalkan. Sulit diandalkan ini dapat dipengaruhi oleh sumber data, sistem pemeliharaan database, sumber daya yang dimiliki dan lain sebagainya.
Seringkali, data mentah dianggap sebagai data yang buruk. Misalnya, data yang diambil dari jaringan media sosial seperti Twitter oleh sebab tidak terstruktur (bukan bentuk tabular) sehingga belum siap untuk dianalisis atau digunakan untuk tujuan insight lainnya. Namun demikian, data mentah dapat menjadi data yang baik melalui pembersihan dan pemrosesan data, yang biasanya membutuhkan waktu. Dengan demikian, dapat dikategorikan sebagai data yang buruk apabila bukan hanya sekadar terstruktur dan tidak, melainkan mengalami masalah kualitas seperti ketidakakuratan, ketidaklengkapan, ketidakkonsistenan, duplikasi dan lain sebagainya.
Mengapa Kualitas Data Penting?
Kualitas data mengacu pada keadaan potongan data kualitatif atau kuantitatif: ini mengukur kondisi data dengan faktor-faktor tertentu seperti akurasi, kelengkapan, konsistensi, keandalan, dan pembaharuan data. Data ini terdiri dari data pelanggan, produk, perusahaan, vendor, dan masih banyak lagi. Tentu saja kualitas sebuah data memegang peran vital dalam mendorong kemajuan sebuah bisnis, berikut rinciannya :
1. Insight
Insight yang akan diperoleh dari sebuah data tentu saja sangat dipengaruhi oleh kualitas data itu sendiri. Misalnya, pemimpin bisnis membuat keputusan penting berdasarkan Insight dari data mereka tanpa menyadari bahwa banyak sumber yang digunakan untuk menggambar Insight mengandung duplikat. Data duplikat akan menimbulkan redundansi yang memiringkan temuan sedemikian rupa sehingga tidak mencerminkan kenyataan dan kemudian menghasilkan strategi keputusan penting yang tidak relevan.
2. Biaya Keuangan
Dalam sebuah artikel “How to Create a Business Case for Data Quality Improvement”, penelitian Gartner menyatakan bahwa "organisasi percaya kualitas data yang buruk bertanggung jawab atas kerugian rata-rata $15 juta per tahun" dan "ini kemungkinan akan memburuk karena lingkungan informasi menjadi semakin komplek dan akan menjadi tantangan yang dihadapi oleh organisasi dari semua ukuran.”
3. Efisiensi Organisasi
Semakin banyak bisnis yang beroperasi dengan data sebagai intinya, data yang buruk berdampak langsung pada organisasi secara keseluruhan. Misalnya, tim penjualan mungkin menawarkan produk ke audiens target yang salah, yang dapat dihindari jika mereka memiliki akses ke data berkualitas baik.
4. Hambatan Keseluruhan
Kualitas data yang buruk dapat dengan cepat menyebabkan kemacetan parah selama transformasi digital organisasi. Isu-isu yang muncul harus diperbaiki, artinya proyek transformasi dihentikan sementara. Mengulangi hal ini beberapa kali akan berdampak besar pada tingkat adopsi dan serta sumber daya.
Sederhananya, kualitas data yang buruk akan berisiko kehilangan uang. Melalui data berkualitas memungkinkan bisnis Anda mengambil tindakan terfokus berdasarkan poin data yang relevan. Semakin lengkap dan akurat datanya, semakin besar kemungkinan upaya keselarasan penentuan strategi produktivitas bisnis Anda. Dengan demikian kualitas suatu data akan sangat mempengaruhi proses bisnis, entah secara langsung ataupun tidak.
7 Tanda Data yang Anda Miliki Buruk
Kualitas input akan menentukan kualitas output. Hampir tidak mungkin menghasilkan laporan yang akurat dan andal dengan data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau rusak. Jadi, bagaimana Anda menentukan apakah organisasi Anda mengalami masalah kualitas data? Berikut sepuluh tanda yang harus diwaspadai (tidak berurutan):
1. Kehilangan Informasi Penting
Mungkin ada beberapa penyebab data yang hilang, misalnya, kerusakan peralatan, file yang hilang, entri data yang tidak lengkap, dll. Meskipun tidak jarang ada beberapa data yang hilang di kumpulan data tertentu, informasi penting yang hilang menghadirkan banyak tantangan dan berpotensi mengabaikan potensi berbagai peluang yang muncul.
2. Diperlukan Upaya dan Waktu yang Berlebihan untuk Tugas-Tugas Kasar
Jika Anda merasa sebagian besar waktu Anda dihabiskan untuk tugas manual, Anda mungkin memiliki data yang buruk. Strategi manajemen data yang tidak efektif (atau tidak ada) dapat mengakibatkan Anda mengatur data secara manual dari berbagai sumber, mengejar orang untuk mengisi kekosongan yang hilang, dan memasukkan data tersebut ke dalam spreadsheet.
3. Insight yang Dapat Ditindaklanjuti
Insight yang dapat ditindaklanjuti adalah kesimpulan yang diambil dari data yang dapat diterjemahkan langsung menjadi tindakan atau respons. Dengan demikian, wawasan yang dapat ditindaklanjuti harus relevan, spesifik, dan bernilai bagi pembuat keputusan.
4. Sulit Menganalisis Data
Kesulitan menganalisis disini bukan dalam artian keterbatasan kemampuan karyawan dalam melakukan proses analisis secara konvensional. Melainkan lebih ke arah datanya yang mungkin sebuah kolom terdiri dari beberapa jenis informasi yang tidak sesuai seperti kolom umur yang terdapat informasi pendapatan, datanya belum dinormalisasi, dan sebagainya.
5. Wawasan Gagal Tiba Tepat Waktu
Anda harus memiliki akses instan ke data dalam repositori terpusat. Ini memungkinkan Anda menghasilkan laporan dengan cepat dan mudah, serta manfaat lainnya. Misalnya, mengurangi redudansi, sehingga meminimalkan kesalahan dan mempermudah akses informasi. Tentu saja informasi mungkin akan kurang bermanfaat apabila terlambat contohnya informasi potensi kerugian bisnis pada bulan Juni relatif kurang bermanfaat apabila peristiwa kerugiannya bulan Juni sudah terjadi.
6. Ada Terlalu Banyak Kesalahan dalam Data
Manusia rentan terhadap kesalahan sehingga cukup riskan mengharapkan data yang sempurna setiap kali manusia bertanggung jawab untuk memasukkan data secara manual ke dalam sistem. Data harus diaudit. Ini juga akan memperjelas apakah kesalahan dalam data Anda berasal dari penyedia utilitas atau kesalahan manusia.
7. Pengalaman Pelanggan
Tanda yang jelas (dan mungkin mahal) bahwa Anda memiliki data yang buruk adalah saat pelanggan menerima konten yang tidak sesuai dengan posisi mereka dalam perjalanan pembelian. Konsumen tidak mendapatkan pengalaman yang dipersonalisasi karena perusahaan menawarkan produk yang tidak diminati konsumen.
Bagaimana Mengelola Data yang Buruk?
Cara optimal untuk mengelola data yang buruk adalah dengan mencegah kualitas yang buruk pada sumbernya. Namun, solusi ini mungkin sulit diterapkan jika Anda sudah berurusan dengan data yang buruk.
Langkah-langkah berikut dirancang untuk membantu Anda mengelola data buruk jika Anda telah mengumpulkan data buruk:
Langkah 1: Terima Kenyataan
Ketika memiliki data yang buruk Anda mesti menerima kenyataan tersebut. Jika Anda gagal mengenali data buruk sebagai masalah, kemungkinan besar Anda tidak akan mau mengambil langkah untuk memperbaikinya.
Langkah 2: Perbarui Data Buruk
Dengan menggunakan pengetahuan Anda tentang cara mengidentifikasi data yang buruk, data Anda harus dibersihkan, hal ini kemungkinan termasuk memperbarui catatan yang ada.
Langkah 3: Perkenalkan Program Kualitas Data
Program kualitas data digunakan untuk mengurangi risiko kesalahan sambil membangun proses umum dan andal untuk mendukung penggunaan dan produksi data.
Langkah 4: Tingkatkan Teknik Pengumpulan Data
Terapkan teknik yang lebih baik untuk memperoleh data: ini mungkin termasuk menahan diri untuk tidak meminta informasi jika tidak diperlukan dan memberikan perincian tentang mengapa Anda memerlukan data tertentu, bagaimana Anda ingin menggunakannya, dan apa untungnya bagi pelanggan Anda jika mereka membagikan data mereka dengan Anda.
Langkah 5: Mendidik Orang-Orang di Sekitar Anda
Untuk mengelola data dengan lebih baik, karyawan harus mengetahui cara mengumpulkan, menangani, membuang, dan mengelola data.
Kunci untuk mengelola data buruk adalah menanganinya dari sumbernya. Jika Anda telah mengumpulkan data yang buruk, Anda harus menerima bahwa data Anda buruk dan kemudian melakukan pembersihan dan pembaruan data seperlunya. Setelah Anda membersihkan data, sangat penting untuk mengurangi risiko menghadapi masalah seperti itu lagi dengan memperkenalkan program kualitas data yang meningkatkan teknik manajemen data organisasi Anda.
Kesimpulan
Kita telah mengulas banyak hal mengenai data yang buruk. Data yang buruk akan menimbulkan insight yang dihasilkan tidak dapat diandalkan bahkan dapat menyesatkan pengguna. Menyesatkan ini merujuk pada ketidakrelevanan strategi keputusan bisnis yang diambil. Kita juga sudah menyadari data yang buruk bukan sekadar struktur dan tidak terstruktur melainkan lebih ke arah kualitas informasi yang terdapat pada sebuah kumpulan data. Selain itu, solusi terbaik dari data yang buruk adalah mencegahnya agar tidak terjadi ke depan dan apabila sudah terjadi adalah mengenali, memperbaiki dan membangun budaya untuk dapat menghasilkan data yang berkualitas.
Anda tentu sudah menyadari begitu banyak pengaruh dan kebermanfaatan data dalam sebuah bisnis. Anda juga dapat memiliki dan mengasah kemampuan pengolahan data terkini dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science School yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!