Efek kualitas data pada kinerja bisnis telah dibahas secara tegas dalam artikel ini termasuk tips penting lainnya.
Kualitas data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kondisi data. Hal ini sering diukur dengan seberapa baik data memenuhi kebutuhan tujuan yang dimaksudkan. Kualitas data yang buruk dapat berdampak negatif pada kinerja bisnis. Ini dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang tidak akurat, sumber daya yang terbuang, dan kehilangan pelanggan. Teruslah membaca untuk mempelajari lebih lanjut tentang efek kualitas data pada kinerja bisnis.
Apa itu kualitas data?
Kualitas data adalah keakuratan, kelengkapan, dan ketepatan waktu data. Ini adalah faktor penting dalam membuat keputusan bisnis yang sehat. Akurasi adalah seberapa dekat data dengan kenyataan. Kelengkapan adalah seberapa banyak data yang termasuk dalam himpunan. Ketepatan waktu adalah seberapa mutakhir data tersebut. Relevansi adalah seberapa penting data untuk operasi bisnis. Kualitas data dimulai dengan proses pengumpulan data, dan data tersebut juga harus dapat diakses oleh pengguna yang membutuhkannya. Metrik kualitas data merupakan salah satu cara untuk mengukur kualitas data. Metrik ini dapat membantu bisnis untuk memahami seberapa baik data mereka digunakan dan peningkatan apa yang dapat dilakukan.
Apa saja tanda-tanda kualitas data yang buruk?
Ada banyak tanda bahwa data mungkin berkualitas buruk. Beberapa yang paling umum termasuk data yang tidak konsisten, tidak valid, kedaluwarsa, terduplikasi, dan salah. Data yang tidak konsisten terjadi ketika data dimasukkan secara tidak konsisten ke dalam sistem yang berbeda atau ketika diperbarui secara manual tanpa mengikuti proses yang konsisten. Misalnya, nama pelanggan mungkin dieja secara berbeda dalam sistem yang berbeda, atau usia pelanggan yang sama dapat dimasukkan sebagai 27 dan 28.
Data tidak valid disebabkan oleh input yang salah atau data yang telah rusak dalam beberapa hal. Misalnya, harga produk mungkin dimasukkan sebagai $1,000,000.3. Data kedaluwarsa disebabkan oleh data yang tidak diperbarui secara berkala atau oleh data yang telah diarsipkan dan tidak lagi akurat. Misalnya, informasi kontak pelanggan mungkin akurat pada bulan lalu tetapi tidak akurat lagi.
Duplikat data disebabkan oleh data yang telah disalin dan ditempel beberapa kali atau oleh data yang dimasukkan lebih dari satu kali. Misalnya, nama pelanggan mungkin dimasukkan ke dalam sistem dua kali, dengan dua alamat yang berbeda. Terakhir, data yang salah disebabkan oleh data yang dimasukkan secara tidak akurat atau data yang salah diterjemahkan. Misalnya, nama pelanggan mungkin dimasukkan sebagai “John” ketika dieja “Johnathan.”
Baca Juga: 10 Program Doktor Bisnis Terbaik online
Bagaimana Anda meningkatkan kualitas data?
Ada banyak cara untuk meningkatkan kualitas data. Langkah pertama adalah mengidentifikasi sumber data yang buruk. Ini dapat dilakukan dengan meninjau kesalahan entri data, memeriksa catatan duplikat, dan mengidentifikasi informasi yang salah atau tidak lengkap. Setelah sumber masalah telah diidentifikasi, langkah-langkah dapat diambil untuk memperbaikinya. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas data adalah dengan menggunakan aturan validasi.
Aturan validasi adalah kumpulan instruksi yang membantu memastikan bahwa data yang dimasukkan ke dalam sistem memenuhi kriteria tertentu. Misalnya, aturan validasi mungkin mengharuskan nama karyawan dimasukkan dalam format yang sama persis setiap kali digunakan dalam sistem.
Aturan validasi umum lainnya adalah pemeriksaan rentang, yang memastikan bahwa angka berada dalam rentang tertentu atau tanggal berada dalam rentang tanggal tertentu. Cara lain untuk meningkatkan kualitas data adalah melalui proses standarisasi. Ini melibatkan memastikan bahwa semua data mengikuti format dan aturan yang telah ditentukan sebelumnya sehingga dapat dengan mudah dipahami dan diproses oleh komputer.
Standarisasi data memudahkan untuk membandingkan kumpulan informasi yang berbeda dan membantu mengurangi ketidakakuratan yang disebabkan oleh kesalahan manusia. Cara ketiga untuk meningkatkan kualitas data adalah melalui proses pembersihan. Ini melibatkan mengidentifikasi dan mengoreksi informasi yang salah atau tidak lengkap dalam kumpulan data analitis. Proses pembersihan dapat melibatkan apa saja, mulai dari pemeriksaan manual sederhana hingga algoritme yang lebih kompleks yang mengidentifikasi pola dalam data. Penting untuk melacak kemajuan yang dicapai dalam meningkatkan kualitas data, sehingga Anda dapat menentukan apakah tindakan lebih lanjut diperlukan.
Industri apa yang membutuhkan kualitas data yang baik?
Ada banyak industri yang mengandalkan kualitas data yang baik agar dapat berfungsi dengan baik. Industri ini termasuk kesehatan, lembaga keuangan, dan pengecer. Industri perawatan kesehatan adalah salah satu yang terus berkembang, dan dengan itu muncul kebutuhan akan data yang akurat. Data pasien sangat penting untuk memberikan perawatan dan perawatan yang tepat bagi pasien. Jika data tidak akurat, dapat menyebabkan perawatan yang salah dan bahkan kematian. Ada beberapa jenis data yang penting dalam industri kesehatan.
Yang pertama adalah data demografi, yang meliputi informasi seperti nama pasien, alamat, dan informasi kontak. Penting untuk memiliki data ini untuk melacak pasien dan riwayat medis mereka. Jenis data kedua adalah data klinis, yang mencakup informasi tentang diagnosis, pengobatan, dan prognosis pasien. Penting untuk memiliki data ini untuk memastikan bahwa pasien mendapatkan perawatan terbaik.
Lembaga keuangan adalah organisasi yang kompleks dengan banyak bagian yang bergerak. Satu keputusan buruk dapat memiliki konsekuensi yang luas. Hal ini terutama berlaku dalam hal keakuratan data pelanggan. Lembaga keuangan mengandalkan kualitas data yang baik untuk membuat keputusan yang tepat tentang di mana harus mengalokasikan sumber daya mereka. Jika data pelanggan tidak akurat, dapat menyebabkan keputusan keuangan yang salah dan bahkan kebangkrutan. Inilah mengapa sangat penting bagi lembaga keuangan untuk memiliki kebaikan tata kelola data di tempat.
Bukan rahasia lagi bahwa pengecer bergantung pada kualitas data yang baik. Data pelanggan yang tidak akurat dapat menyebabkan segala macam masalah, termasuk kehilangan penjualan dan penurunan keuntungan. Salah satu cara utama pengecer untuk memastikan kualitas data yang baik adalah dengan menggunakan solusi manajemen data pelanggan (CDM). Solusi CDM dapat membantu membersihkan, menggabungkan, dan memperbarui data pelanggan, menjadikannya lebih akurat dan andal. Cara lain untuk memastikan kualitas data adalah dengan mengaudit data pelanggan Anda secara teratur. Ini berarti memeriksa untuk memastikan bahwa data itu akurat dan mutakhir dan mengoreksi kesalahan yang mungkin ada.
Baca Juga: 5 Perangkat Lunak SDM Terbaik untuk Bisnis Kecil
Kesimpulan
Efek kualitas data pada kinerja bisnis tidak dapat terlalu ditekankan, dan ini semua bermuara pada bagaimana kualitas data Anda memenuhi tujuan yang dimaksudkan.
Dan kami telah menunjukkan berapa banyak industri yang membutuhkan kualitas data agar berfungsi dengan baik. Dan Anda perlu mengidentifikasi sumber data yang buruk jika Anda ingin meningkatkan kualitas data seperti yang telah kita bahas di artikel ini.
Lakukan dengan baik untuk membaca artikel ini sebanyak mungkin jika Anda membutuhkan informasi lebih lanjut.
Tinggalkan Balasan