Cara Membuat Kualitas Data yang Buruk Menjadi Lebih Sehat

Data dinilai sebagai bahan bakar penting yang dapat memicu pertumbuhan perusahaan modern mana pun, tetapi apa yang terjadi ketika bahan bakarnya memburuk? Pertumbuhan berhenti. Perusahaan berbasis data sangat bergantung pada informasi yang mereka kumpulkan untuk membuat keputusan bisnis, tetapi jika informasi ini mengandung kesalahan, perusahaan mungkin harus menderita kerugian besar.

Pada tahun 2021, Gartner (Perusahaan riset dan penasehat global, di mana menyediakan informasi, nasehat dan tools untuk perusahaan yang bergerak di bidang teknologi) melaporkan bahwa beberapa perusahaan mengalami kerugian rata-rata USD 12,9 juta karena kualitas data yang buruk. Data buruk mengacu pada data yang tidak akurat, inkonsistensi, duplikasi, tidak relevan. Kualitas data yang buruk dapat mengakibatkan analisis data dan model Machine Learning yang dihasilkan tidak sesuai, sehingga dapat mempengaruhi pengambilan keputusan.

Gartner juga memperkirakan bahwa pada tahun 2022, 70% perusahaan besar dunia akan secara ketat melacak tingkat kualitas data mereka melalui metrik, dengan fokus mengantisipasi kerusakan data berarti sudah mengurangi risiko dan biaya operasional secara signifikan.

Meningkatkan kualitas data itu sulit, dan perusahaan harus segera mengambil langkah untuk menghilangkan data yang buruk. Namun, sebelum langkah apa pun dapat diambil, penting untuk mengidentifikasi sumber yang menghasilkan data buruk. Mari kita bahas faktor-faktor ini secara rinci melalui pembahasan di bawah ini.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Data

Kualitas data memburuk ketika perusahaan tidak mengikuti praktik manajemen data yang benar. Masalah seperti ini paling menonjol di perusahaan yang beroperasi selama lebih dari satu dekade karena data bukanlah masalah besar saat itu. Bahkan kini sudah mulai menyebar ke dalam sistem database karena faktor-faktor berikut.

1. Non-Integrasi Basis Data

Dalam perusahaan besar, beberapa tim beroperasi masing-masing dengan jalur pengumpulan datanya sendiri-sendiri. Struktur operasional ini menciptakan data silo dalam perusahaan dan menghambat proses bisnis. Data silo adalah kumpulan data informasi perusahaan yang memiliki akses terbatas dan tidak semua orang dapat mengaksesnya meskipun berasal dari perusahaan yang sama. Data silo bukanlah data yang sehat. Sebuah data dikatakan sehat jika dapat diakses dan dipahami seluruh pihak.

Dengan data pipeline yang tidak terstruktur, tim tidak menyadari operasi satu sama lain, sehingga merusak efisiensi. Ini juga menciptakan duplikasi dalam database karena tim yang berbeda mungkin mengumpulkan data yang sama tanpa mekanisme integrasi apa pun. Data duplikat membutuhkan ruang tambahan dan menimbulkan masalah untuk analitik data.

2. Bidang Entri Data Tidak Standar

Sebagian besar sampah yang dikumpulkan dalam database disebabkan oleh entri pengguna yang salah. Banyak aplikasi lawas tidak memiliki validasi bidang entri data yang tepat, yang memungkinkan pengguna melewatkan input yang salah. Ini menghasilkan inkonsistensi seperti

• Abjad di bidang numerik.
• Angka di bidang teks.
• Karakter khusus di bidang yang tidak diperlukan.

Semua input tersebut merupakan kualitas data yang buruk dan memakan waktu untuk tim data, yang mana mereka harus melakukan upaya tambahan untuk mencapai data yang bersih .

3. Pembusukan Data

Tanggung jawab tata kelola data tidak berakhir dengan pengumpulan dan penyimpanan. Database perlu memperbarui terus menerus baik informasi baru maupun yang telah diubah, jika tidak dilakukan data tersebut akan menumpuk dan seringkali disebut data busuk. Dalam perusahaan, hal ini menjadi sangat penting karena data pelanggan seperti demografi klien, seperti nomor telepon, dan alamat, seringkali dapat berubah. Perusahaan harus selalu memperbarui informasi ini.

4. Kurangnya Staf Berkualitas

Anda membutuhkan pekerja terampil untuk membangun tim data yang kuat. Banyak perusahaan kekurangan ilmuwan dan insinyur data ahli yang terbiasa dengan praktik yang baik dari manajemen data dan jalur pipa ETL. Kesenjangan keterampilan ini menimbulkan anomali yang menghasilkan data yang buruk .

5. Anggaran

Kurangnya keterampilan juga muncul dari kendala anggaran karena data science adalah bidang yang mahal, dan banyak perusahaan tidak mampu membayar karyawan senior. Anggaran yang ketat juga tercermin dalam infrastruktur data yang buruk karena ini juga membutuhkan keahlian karyawan, dan sebagian besar server dan tools ETL mahal.

Data yang tidak sehat praktis tidak berguna dan menghasilkan analisis yang menyesatkan. perusahaan yang mengandalkan data yang rusak akan mengalami lebih banyak kerugian. Tapi bagaimana tepatnya data yang buruk akan berdampak pada bisnis? Mari kita bahas ini secara rinci di bawah ini.

Bahaya Bekerja dengan Data yang Tidak Sehat

Kami telah membahas pentingnya kualitas data, tetapi artikel ini tidak akan lengkap tanpa menyebutkan bahaya bekerja dengan data yang tidak bersih. Data berkualitas buruk mempengaruhi perusahaan dalam berbagai cara. Beberapa di antaranya terlihat jelas, seperti beberapa kerusakan berikut:

- Upaya Tambahan untuk Pakar Data

Bekerja dengan data yang tidak bersih itu rumit karena pakar data harus secara manual memilih anomali dan membersihkan setiap kumpulan data. Hal ini tidak hanya memakan waktu, tetapi juga rentan terhadap human error .

- Berdampak pada AI

Jika data yang salah diteruskan ke algoritma Machine Learning, akan menghasilkan hasil yang tidak dapat diandalkan. Model seperti itu bisa menjadi penting jika digunakan dalam domain seperti perawatan kesehatan atau keuangan.

- Reputasi Rusak

Bayangkan jika klien memanggil perwakilan layanan pelanggan untuk meminta bimbingan, tetapi mereka tidak dapat membantu karena data yang salah atau tidak lengkap. Ini akan melemahkan kepercayaan pelanggan terhadap perusahaan Anda.

- Rugi Pendapatan

Data Analyst memiliki peranan yang sangat penting untuk membuat keputusan bisnis. Jika data tidak benar, keputusan apa pun pada akhirnya akan membawa perusahaan ke arah yang salah. Hal ini dapat mengakibatkan kerugian moneter dan churn pelanggan yang tinggi.

- Peningkatan Biaya

Sejak tahun 2016, IBM memperkirakan bahwa data yang buruk merugikan banyak perusahaan, contohnya di AS, kerugian mencapai $ 3,1 Triliun per tahun.

Cara Terbaik untuk Membuat Data Bekualitas

Sangat sedikit perusahaan modern yang memiliki infrastruktur yang tepat dan bekerja dengan data yang bersih. Sebuah studi tahun 2015 dari Iron Mountain mensurvei 1800 pemimpin bisnis senior di Amerika Utara dan Eropa, 75% dari peserta merasa bahwa mereka telah memanfaatkan data mereka dengan baik, namun hanya 4% yang mengikuti praktik pengolahan data yang benar untuk sukses.

Perusahaan perlu mengambil inisiatif untuk memastikan bahwa kumpulan data masa depan mereka tidak terganggu oleh anomali dan memberikan analisis dan wawasan yang benar. Perusahaan dapat mengambil beberapa tindakan pencegahan untuk membuat data lebih sehat. Mari kita bahas beberapa diantaranya berikut ini.

1. Identifikasi Risiko

Memperbaiki database yang buruk memakan waktu dan biaya. Motivasi yang kuat diperlukan untuk memulai tugas ini, dan cara terbaik adalah mengidentifikasi bahaya data buruk pada operasi sehari-hari Anda. Data dengan kualitas buruk kelak akan menyebabkan kesalahan pada saat pengambilan keputusan dan merusak pengalaman pelanggan. Tanpa basis pelanggan yang puas, tidak ada bisnis yang dapat berkembang lama dan pada akhirnya harus menderita kerugian.

2. Hilangkan Silo

Data Silo dalam tim menciptakan kesenjangan komunikasi yang mempengaruhi kualitas tugas dan akibatnya dapat mempengaruhi keadaan data yang dikumpulkan. perusahaan harus mengambil inisiatif untuk meningkatkan integrasi antar tim. Pendekatan umum untuk menghilangkan Data Silo adalah memperkenalkan infrastruktur RevOps di dalam perusahaan. Di bawah infrastruktur RevOps, beberapa tim beroperasi menggunakan metrik dan tools yang sama, sehingga meningkatkan kolaborasi antar tim.

3. Pemantauan Data

Pemantauan terus menerus atas informasi yang masuk dapat memastikan hanya data berkualitas tinggi yang masuk dalam perusahaan. Protokol pemantauan data mencakup pelacakan seluruh aliran data, seperti dari mana data ini berasal, apa saja transformasi yang telah dialaminya pada tahap yang berbeda, dan apakah modifikasi data diperlukan nantinya.

Memastikan data berkualitas tinggi memerlukan parameter berikut untuk diamati.

Volume: Ukuran data harus sekitar nilai yang diharapkan. Kumpulan data yang sangat besar atau kecil harus sesuai dengan saluran ETL, diperlukan peninjauan kembali untuk memastikan prosedur yang dilakukan benar.

Usia Data: Penting untuk melacak durasi sejak kumpulan data tertentu dibuat. Kumpulan data yang lebih lama harus diperiksa untuk melihat apakah informasi tersebut sudah ketinggalan zaman atau tidak sehingga jika iya, dapat dilakukan operasi pembaruan yang relevan.

Skema: Data dari semua titik kontak harus mengikuti skema yang terdefinisi dengan baik. Skema dapat membantu mengoptimalkan kompleksitas ruang, menghilangkan kesalahan seperti karakter aneh di bidang tertentu dan mempertahankan desain basis data yang kuat dan berkelanjutan.

Validasi Frontend: Setiap bidang input pada UI aplikasi harus memvalidasi input untuk memastikan tidak ada nilai sampah yang diteruskan ke database.

Kebijakan Pengujian Data Berkelanjutan

Kebijakan pengujian data menguntungkan kumpulan data yang ada dan semua data yang akan dikumpulkan di masa mendatang. Pengujian ini akan memastikan semua database memiliki tipe dan format data yang benar dan semua nilai berada dalam jangkauan. Ini juga membantu mengidentifikasi ambiguitas dalam data, seperti nilai NULL yang tidak diharapkan.

Pengujian dapat dilakukan secara manual oleh manusia, tetapi hal ini memakan waktu dan membawa kemungkinan human error. Memilih solusi otomatis dengan interface yang mudah digunakan akan sangat memudahkan siapa saja yang membutuhkannya tanpa perlu banyak training, dan pastikan tools dapat diintegrasikan ke dalam saluran ETL untuk pengujian waktu nyata.

Jika Anda tertarik lebih dalam untuk mempelajari data lebih lanjut atau berminat untuk switch career menjadi seorang data scientist Anda dapat mengikuti Bootcamp Data Science Bersama Algoritma Data Science, disana banyak pilihan kelas sesuai dengan kebutuhan Anda dan dapatkan kesempatan belajar bersama instruktur kompeten yang mengajarkan kurikulum komprehensif namun mudah diimplementasikan di dunia kerja. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!