Kita semua pernah mendengar tentang volume data yang menjadi terlalu besar untuk ditangani secara efektif guna Manajemen Kualitas Data. Faktanya, menurut laporan terkini , pasar big data dan analitik kemungkinan akan tumbuh pada CAGR hampir 15% antara tahun 2023 dan 2028. Nilainya bisa mencapai lebih dari USD 600 miliar pada tahun 2028.

Baca juga : Optimasi SEO Digital Marketing 

Dan meskipun benar, itu hanya salah satu masalah. Masalah lainnya terkait dengan kurangnya data yang kuat. Organisasi yang digerakkan oleh data tidak akan melewatkan satu hal pun untuk memastikan bahwa semua keputusan bisnis mereka didukung oleh data yang sehat.

Apa itu Manajemen Kualitas Data?

Hal ini adalah serangkaian strategi, metodologi, dan praktik yang menyediakan data tepercaya bagi organisasi yang sesuai untuk pengambilan keputusan dan inisiatif BI serta analitik lainnya. Ini adalah proses yang komprehensif dan berkelanjutan untuk meningkatkan dan memelihara kualitas data di seluruh perusahaan. DQM yang efektif sangat penting untuk analisis data yang konsisten dan akurat, memastikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari informasi Anda.

Singkatnya, tentang membangun kerangka kerja berdasarkan strategi yang menyelaraskan upaya kualitas data organisasi dengan tujuan dan sasaran keseluruhannya.

Berlawanan dengan kepercayaan umum, data tidak terbatas pada mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan dalam kumpulan data. Oleh karena itu, penting juga untuk mengetahui apa yang bukan merupakan manajemen kualitas data:

• Ini bukan hanya tentang koreksi data ini hanya bagian dari data
• Kualitas data bukanlah perbaikan satu kali ini adalah proses yang berkelanjutan, seperti halnya  integrasi data .
• Ini bukan permainan yang hanya bisa dilakukan oleh satu departemen ini adalah tanggung jawab setiap departemen yang bekerja dengan data
• Tidak terbatas pada teknologi dan alat orang dan proses adalah elemen kunci dari kerangka kerja manajemen kualitas data
• Hal ini bukanlah pendekatan yang cocok untuk semua orang manajemen kualitas data harus disesuaikan untuk mencapai tujuan bisnis.

Mengapa Manajemen Kualitas Data Penting bagi Bisnis?

Ini seperti menjawab mengapa fondasi yang kokoh penting untuk membangun gedung pencakar langit. Sama seperti stabilitas dan keawetan gedung pencakar langit bergantung pada kualitas material yang digunakan untuk membangun dan memperkuat fondasinya yang didapat dari Training IT Terbaik, keberhasilan organisasi bergantung pada kualitas data yang digunakan untuk membuat keputusan strategis

Jadi, dapat disimpulkan bahwa keputusan hanya akan efektif jika didukung oleh keandalan dan keakuratan data yang menjadi dasarnya. Dan ketika bisnis sangat bergantung pada data untuk merumuskan strategi, mengalokasikan sumber daya, memahami target audiens, atau bahkan berinovasi, mereka harus memastikan bahwa mereka hanya menggunakan data yang sehat. Inilah tepatnya yang membantu organisasi dengan manajemen kualitas data—manajemen ini menjamin bahwa semua inisiatif berbasis data didukung oleh data berkualitas tinggi.

Beberapa alasan lain mengapa manajemen kualitas data penting meliputi:

• Manajemen dan tata kelola kualitas data membantu organisasi mematuhi persyaratan industri dan peraturan.
• Jika dilakukan dengan benar, hal ini mengurangi biaya yang terkait dengan kesalahan dan ketidakkonsistenan data serta potensi hilangnya pendapatan yang mungkin terjadi sebagai konsekuensinya.
• Manajemen kualitas data yang efektif berarti tim menghabiskan lebih sedikit waktu untuk meningkatkan kualitas data dan lebih banyak waktu untuk berinovasi.

Cetak Biru untuk Manajemen Kualitas Data yang Efektif

Efektivitas dan keberlanjutan adalah kunci dalam penerapan strategi manajemen kualitas data yang komprehensif. Sebagai langkah pertama, diperlukan penilaian terhadap kondisi terkini organisasi dan kebutuhan kualitas datanya. Termasuk mengidentifikasi masalah kualitas data dan dampaknya terhadap pengambilan keputusan dan efisiensi operasional secara keseluruhan. Setelah ada kejelasan tentang kondisi terkini, organisasi biasanya akan melakukan hal berikut:

Tetapkan Tujuan yang Jelas

Sasaran ini berfungsi sebagai panduan strategis yang menyelaraskan upaya organisasi dengan tujuan bisnis yang lebih luas. Sasaran harus spesifik dan terukur untuk memastikan bahwa semua upaya kualitas data memiliki tujuan, misalnya, mengurangi ketidakakuratan data hingga persentase tertentu.

Siapkan Tim yang Kompeten

Setelah tujuan ditetapkan, langkah selanjutnya untuk menerapkan hal ini adalah membentuk tim lintas fungsi yang terdiri dari profesional TI, pengelola data, dan pakar domain lainnya. Tim spesialis ini menguraikan proses yang akan memungkinkan organisasi untuk memenuhi tujuannya tepat waktu. Tim ini juga berkolaborasi dan menetapkan standar dan pedoman kualitas data organisasi yang menentukan bagaimana tim harus menangani data dalam organisasi untuk memastikan keandalan dan keakuratan data. 

Tentukan Metrik Utama 

Tim kualitas juga akan mengidentifikasi dan menentukan metrik utama untuk mengukur kemajuan. Metrik kualitas data tidak hanya memberikan wawasan tentang status kualitas data saat ini, tetapi juga bertindak sebagai kompas untuk menavigasi menuju tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya. Dengan cara ini, tim dapat menentukan area yang memerlukan perhatian dan segera membuat penyesuaian yang tepat terhadap strateginya. 

Memanfaatkan Alat Kualitas Data 

Berinvestasi dalam perangkat kualitas data modern akan menyederhanakan dan mengotomatiskan berbagai aspek tersebut. Misalnya, perangkat ini memungkinkan pengguna untuk memproses kumpulan data besar dengan mudah alih-alih membersihkan dan memvalidasi kumpulan data secara manual. Perangkat kualitas data juga menawarkan platform terpusat untuk memantau metrik kualitas data dan melacak kemajuan, memperkuat kemampuan organisasi untuk mengelola kualitas data secara proaktif. Inilah sebabnya mengapa perangkat ini menjadi bagian integral dari strategi manajemen kualitas data secara keseluruhan. 

Membangun Budaya Kualitas Data

Untuk memastikan bahwa data tidak terbatas pada satu departemen saja, organisasi harus memutuskan bagaimana cara merencanakan untuk menumbuhkan budaya kualitas data secara menyeluruh. Hal ini harus mencakup program pelatihan, lokakarya, dan inisiatif komunikasi sebagai bagian dari strategi manajemen kualitas data secara keseluruhan. Memberikan pengakuan dan penghargaan kepada individu dan tim atas kontribusi mereka terhadap kualitas data juga dapat memainkan peran penting dalam memelihara budaya yang menghargai data akurat sebagai aset strategis.

Dengan data yang baik, maka kamu mendapatkan keuntungan yang semakin mumpuni dalam Training IT Terbaik dalam mengembangkan perusahaan. Jangan lupa untuk bergabung dalam pelatihan binus center untuk meingkatkan manajemen data.