Kualitas Data – Titik Tipping (Parvathy Menon)

“Data adalah hal yang berharga dan akan bertahan lebih lama dari sistem itu sendiri.” Begitu kata

Tim Berners-Lee, penemu World Wide Web. 'Berharga' asalkan datanya benar-benar dapat dipercaya dan kualitasnya terjamin serta konsisten. Dan pelanggan tidak dapat disangkal telah mengakui fakta bahwa Kualitas Data memang membentuk dasar dari semua manajemen data dan prakarsa yang digerakkan oleh Analytics

Tapi mengapa semua kehebohan seputar kualitas Data dan jejak usaha di sekitarnya. . Apa yang membingungkan pelanggan lebih sering daripada tidak, adalah besarnya pos pemeriksaan di setiap tahap siklus hidup data. Dengan berbagai solusi manajemen data yang dimiliki pelanggan dalam lanskap sistem mereka yaitu. Gudang Data, Data Mart, solusi manajemen data master, data lake dan sejenisnya, tampaknya ada beberapa tingkat ketidakpastian dan skeptisisme pada pendekatan Kualitas Data.

Dan jika seseorang melihat bentangan siklus hidup data, masalah kualitas berpotensi muncul di setiap titik waktu, langsung dari sumber ke ETL atau transformasi perangkat tengah apa pun ke gudang data terkonsolidasi & danau data di dunia dan hingga akhirnya menangkap pengguna akhir atau pelanggan dalam beberapa bentuk analitik pelaporan, layar pengguna, dll.

Jadi di antara berbagai data dan sistem yang ada di dalam perusahaan, adakah aturan yang tegas dan cepat tentang di mana dan bagaimana cara menangani iblis Kualitas Data. Yah sangat, banyak di sebagian besar daftar keinginan kami. tetapi kemudian, jika keinginan adalah kuda …… Satu-satunya tujuan dari program kualitas data adalah untuk memastikan bahwa data sakral tersedia untuk semua proses bisnis yang berlaku baik itu konsumen internal maupun eksternal.

Berikut adalah daftar pedoman utama yang dapat membantu mengarahkan visi Kualitas Data organisasi Anda:

Kategorikan dan Prioritaskan Data Anda:

Di antara berbagai jenis data yang tersedia yaitu. Data master, data Transaksional/Operasional, data Referensi, data analitik, mungkin ada desakan mendesak untuk membersihkan data dalam batas-batas sistem operasional atau analitik karena itulah yang paling dekat di mana pengguna mengakses/menggunakan data mereka, tetapi menyebut itu a solusi jangka pendek akan menjadi pernyataan yang meremehkan, karena bagaimanapun juga seseorang hanya menangani masalah saat dan ketika masalah itu datang dan tidak benar-benar menanganinya pada intinya. Alih-alih, yang lebih masuk akal adalah dengan melihat kategori data yang memang digunakan di seluruh perusahaan dan itu tidak lain adalah entitas Bisnis Utama Pelanggan, Produk, Vendor, Karyawan, Aset, dan Lokasi, dll. Jadi Pembersihan, Pengayaan Proses Match dan Survivorship yang diterapkan pada data Master dapat digunakan untuk membuat versi terbaik dari catatan master dan dengan demikian memberikan tampilan tunggal, terpadu, dan konsisten dari entitas bisnis utama Anda.

 Terapkan pemeriksaan di awal siklus hidup:

Bersihkan data sedekat mungkin dengan sumbernya dan sekarang itu adalah praktik terbaik yang mendasar dan tentu saja kasus sampah masuk dan keluar. Itu selalu merupakan strategi yang lebih baik untuk mengatasi masalah kualitas data sedekat mungkin dengan sumber atau dalam hal ini di sumber itu sendiri, karena itu dapat menghemat banyak tenaga dan biaya. Dan sebanyak yang Anda bisa mencoba untuk membersihkan dan membakukan data dalam sistem sumber Anda, Anda lebih suka melakukan pemeriksaan sebelum masuk untuk menghindari kebutuhan untuk membersihkan post facto.

 Masalah Berbeda Latensi Berbeda:

Proses kritis tertentu dengan organisasi seseorang mungkin memerlukan pemeriksaan kualitas data secara real-time yang tidak dapat dihindari untuk mencegah aktivitas penipuan atau duplikat. Contohnya adalah setiap transaksi perbankan. Berbeda dengan proses yang berdampak pada Bisnis yang lebih rendah. Dalam kedua kasus tersebut, sebanyak mungkin Anda menerapkan prinsip-prinsip manajemen kualitas data, seseorang perlu mengenali kebutuhan mendesak vs. yang lain dan mendekati tugas yang sesuai

Inklusi bisnis di setiap tahap:

Partisipasi pemangku kepentingan bisnis selama perjalanan Kualitas data tidak bisa lebih ditekankan. Sejak awal perjalanan DQ alias penilaian Kualitas hingga pembersihan dan deduplikasi data, ada tingkat keterlibatan yang sangat tinggi yang diharapkan dari sisi Bisnis. Dan tentu saja, komitmen dan sponsor Bisnis untuk program Kualitas Data menunjukkan kemungkinan keberhasilannya

 Menetapkan proses Remediasi loop tertutup:

Aktivitas penilaian, pembersihan, pengorganisasian yang berkelanjutan ini akan memastikan bahwa data sesuai untuk tujuan dan penggunaan setiap saat daripada melakukan aktivitas satu kali atau sebagai pembalasan atas pelaporan atau eskalasi kesalahan

 Mengadopsi Agile Sprint:

Seseorang dapat menyebut kombinasi Agile dan DQ sebagai pasangan yang dibuat di surga. Mengadopsi pendekatan gesit dalam program Kualitas data Anda dapat sangat membantu mengurangi latensi yang muncul dari umpan balik yang tertunda dari pemangku kepentingan. Pendekatan tangkas dalam DQ membantu mempercepat seluruh proses karena Pemangku Kepentingan Bisnis dapat berperan sebagai manajer produk dan selain itu karena sprint akan difokuskan pada area bisnis tertentu, ini memungkinkan analisis yang lebih cepat dan hasil yang lebih cepat (baca nilai di Agile)

 Perangkat pengaruh:

Menangkap data dalam jumlah besar dari sistem yang berbeda dan mencoba menganalisis data untuk membuka nilai aslinya dapat menjadi tugas berat bagi analis, karena prosesnya tidak hanya rumit secara manual, tetapi juga waktu yang tidak efisien dan rawan kesalahan. Dengan sejumlah besar perangkat yang tersedia untuk pemrofilan dan pembersihan data, perselisihan data, bisnis harus berinvestasi dalam jenis alat yang tepat, memungkinkan bisnis untuk benar-benar memberikan wawasan berharga dengan cara yang paling optimal.

Fokus berkelanjutan pada kualitas data bernilai setiap sen dari investasi, karena tidak hanya akan membantu menanamkan kepercayaan bisnis pada data tetapi juga akan membantu menuai manfaat dari semua solusi perusahaan lain yang ada. 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs