Anda mungkin sudah paham betul tentang betapa berharganya data, bagaimana data dapat mendorong kemajuan perusahaan Anda, hingga bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk membuat keputusan yang lebih baik. Sementara data sangat penting bagi perusahaan, Anda hanya bisa mendapatkan manfaatnya jika data tersebut berkualitas tinggi. Lantas, adakah cara menilai kualitas data atau data quality? Mari ketahui informasi mengenai data quality dan parameter yang menunjukkan kualitas suatu data berikut ini.

Apa itu data quality?

Data quality mengacu pada pengembangan dan implementasi kegiatan yang menerapkan teknik manajemen kualitas pada data. Tujuannya adalah memastikan agar data sesuai untuk melayani kebutuhan spesifik perusahaan dalam konteks tertentu. Nah, data yang dinilai sesuai untuk tujuan yang dimaksud dapat dikatakan sebagai data berkualitas tinggi. 

Data berkualitas tinggi tentu saja bebas dari masalah kualitas data, seperti data yang terduplikasi, data yang tidak lengkap, data yang tidak konsisten, data yang salah, data yang tidak terdefinisi dengan baik, data yang tidak terorganisir dengan baik, hingga keamanan data yang buruk. 

Penilaian kualitas data dilakukan oleh analis kualitas data, yang bertugas menilai dan menafsirkan setiap metrik kualitas data individu, mengumpulkan skor untuk kualitas keseluruhan data, dan memberikan presentasi kepada perusahaan mengenai keakuratan data yang dimiliki. Kartu skor kualitas data yang rendah menunjukkan kualitas data yang buruk, bernilai rendah, dan dapat menyebabkan pengambilan keputusan buruk yang dapat merugikan perusahaan. 

Aturan kualitas data merupakan komponen integral dari tata kelola data. Ini merupakan proses pengembangan dan penetapan seperangkat aturan dan standar untuk mengatur semua data di perusahaan. Tata kelola data yang efektif harus menyelaraskan data dari berbagai sumber data, membuat dan memantau kebijakan penggunaan data, dan menghilangkan inkonsistensi dan ketidakakuratan. Jika tidak dilakukan dengan baik, maka akan berdampak negatif pada keakuratan analisis data dan kepatuhan terhadap peraturan.

Pentingnya data quality untuk bisnis

Mengapa data quality itu penting? Jawabannya sederhana, itu karena data yang buruk berpotensi memberi konsekuensi signifikan pada perusahaan. Data berkualitas buruk dapat menjadi sumber penipuan operasional, analitik yang tidak akurat, dan strategi bisnis yang salah. 

Ada banyak kerugian yang dapat disebabkan oleh masalah kualitas data. Contohnya, biaya tambahan saat produk dikirim ke alamat pelanggan yang salah, gagal menghasilkan penjualan karena catatan pelanggan yang tidak lengkap, hingga denda untuk pelaporan kepatuhan keuangan atau peraturan yang tidak tepat.

5 Dimensi data quality

Dalam menilai data quality, setidaknya ada lima dimensi yang wajib untuk dipertimbangkan. Berikut ini penjelasannya:

1. Accuracy (ketepatan)

Sesuai namanya, accuracy berarti informasi yang benar pada data. Untuk menentukan apakah data akurat atau tidak, tanyakan pada diri Anda apakah informasi tersebut mencerminkan situasi dunia nyata. Akurasi adalah karakteristik kualitas data yang penting karena informasi yang tidak akurat dapat menyebabkan konsekuensi dan masalah signifikan.

 2. Completeness (kelengkapan)

Kelengkapan mengacu pada seberapa komprehensif informasi yang Anda miliki. Faktor penting dalam kelengkapan data adalah memastikan semua data yang Anda butuhkan tersedia. Nah, dimensi completeness menjadi penting karena jika informasi tidak lengkap, data mungkin menjadi tidak dapat digunakan.

3. Reliability (keandalan)

Keandalan berarti bahwa suatu informasi tidak bertentangan dengan informasi lain dalam sumber atau sistem yang berbeda. Sebagai karakteristik data quality yang vital, saat potongan informasi bertentangan, maka Anda tidak dapat memercayai data tersebut. Menggunakannya dapat membuat kesalahan yang merugikan dan merusak reputasi perusahaan.

4. Relevance (relevansi)

Relevansi ikut berperan karena harus ada alasan bagus mengapa Anda mengumpulkan informasi tertentu sejak awal. Pertimbangkan apakah Anda benar-benar membutuhkan informasi tersebut. Relevansi penting karena jika Anda mengumpulkan informasi yang tidak relevan, Anda hanya akan membuang waktu dan juga uang. Analisis data pun akan menjadi tidak berharga.

5. Timeliness (Ketepatan waktu)

Ketepatan waktu mengacu pada seberapa up to date informasi yang Anda punya. Ketepatan waktu informasi merupakan salah satu dimensi data quality yang penting karena informasi yang tidak tepat waktu dapat menyebabkan orang mengambil keputusan yang salah. Dampaknya adalah menghabiskan waktu, uang, dan merusak reputasi perusahaan. 

Kesimpulan

Dalam lingkungan bisnis saat ini, memiliki data quality yang baik memastikan Anda mendapatkan hasil maksimal dari informasi yang dimiliki. Saat data tidak memenuhi standar, maka data tersebut menjadi tidak berharga. Dengan mengetahui data quality dan parameter yang menunjukkan kualitas suatu data, Anda bisa mendapatkan data yang lebih akurat, lengkap, bisa diandalkan, relevan, dan up to date.

Jika tertarik belajar lebih jauh tentang data quality dan semua hal yang berkaitan dengan data science, Anda dapat mengikuti kelas dari Algoritma Data Science School. Berbagai kelas data science tersedia sesuai level keahlian Anda. Jangan ragu, yuk bergabung sekarang juga!