Manajemen Kualitas Data: Definisi + Praktik Terbaik

Data adalah inti dari segala sesuatu yang penting bagi bisnis saat ini. Organisasi bergantung pada data untuk membuat banyak keputusan bisnis yang paling penting. Akibatnya, bisnis harus menerapkan proses manajemen kualitas data yang ekstensif untuk memastikan efektivitas informasi. Itulah mengapa bidang DQM menjadi sangat penting, terutama di era big data yang sedang booming.

Sebelum bisnis dapat memperoleh nilai dari ledakan data besar, mereka perlu menerapkan beberapa praktik untuk mengelola kualitas data. Praktik-praktik ini akan membantu memastikan bahwa informasi itu konsisten, akurat, dan valid.

Blog ini menjelaskan manajemen kualitas data, mengidentifikasi praktik terbaik yang diperlukan untuk memastikan kualitas data, dan menjelaskan mengapa hal itu penting. Tetap bersama kami sampai akhir blog ini untuk menjelajahi lebih banyak tentangnya.

Apa itu manajemen kualitas data?

Manajemen kualitas data adalah kumpulan metode yang dirancang untuk menjaga kualitas data yang tinggi. Ini sering disebut DQM dan mencakup segala sesuatu mulai dari mengumpulkan data hingga menempatkan proses informasi lanjutan ke tempatnya dan mendistribusikan data dengan sangat membantu.

Ini juga membantu Anda untuk dapat mengelola informasi yang Anda miliki. Untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan, yang lebih penting, wawasan yang andal dari informasi Anda, DQM yang efektif secara luas dianggap penting untuk setiap analisis data yang konsisten.

Pentingnya manajemen kualitas data

Manajemen kualitas data penting dalam memahami data Anda, yang dapat membantu bisnis Anda dalam jangka panjang. Mari kita bicara tentang pentingnya mengelola kualitas data.

• DQM yang baik adalah dasar untuk semua inisiatif bisnis. Manajemen program kualitas data membuat dan menerapkan aturan untuk kualitas data di semua departemen organisasi. Data yang kedaluwarsa atau tidak dapat diandalkan dapat menyebabkan kesalahan.
• Data yang akurat dan diperbarui memberi Anda gambaran yang jelas tentang operasi reguler perusahaan Anda. Jadi Anda bisa yakin aplikasi yang menggunakan semua data itu lebih jauh ke hulu dan hilir. Biaya juga dapat dipotong dengan menggunakan manajemen kualitas data.
• Kualitas buruk dapat menyebabkan kesalahan dan kelalaian yang mahal, seperti kehilangan jejak pesanan atau pengeluaran. Dengan pemahaman yang kuat tentang informasi Anda, DQM memberi Anda database yang solid yang membantu Anda memahami bisnis Anda dan biayanya.
• DQM adalah persyaratan terakhir jika Anda ingin memenuhi tujuan kepatuhan dan risiko. Mungkin ada tingkat kualitas data yang “dapat diterima” yang ditentukan oleh suatu badan, seperti dewan atau dewan tata kelola data. Proses yang transparan dan jalur komunikasi yang terbuka merupakan komponen penting dari tata kelola data yang sangat baik.

Kualitas data sangat penting dalam proses menempatkan kerangka kerja untuk tata kelola data. Selain itu, DQM yang efektif membantu pengelola data melakukan tugasnya dengan lebih efektif.

Praktik terbaik manajemen kualitas data

Berikut ini adalah lima praktik terbaik yang dapat diingat oleh perusahaan yang baru memulai proses manajemen kualitas data:

Latihan 1: Periksa Data Terbaru

Pertama, Anda mungkin memiliki banyak informasi tentang pelanggan Anda. Anda tidak ingin data yang tidak mencukupi terjebak dalam arsitektur data baru Anda. Jadi, ketika Anda mulai mengerjakan DQM, Anda harus mengaudit data yang sudah Anda miliki.

Ini berarti membuat daftar inkonsistensi, kesalahan, dan duplikat dan memperbaiki masalah yang muncul. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa data yang masuk ke infrastruktur Anda berkualitas setinggi mungkin.

Latihan 2: Firewall dalam manajemen kualitas data

Memasang firewall untuk melindungi perusahaan dari memasukkan data yang buruk dapat membantu menjaga sistem agar tidak salah. Firewall dikenal sebagai perangkat lunak yang secara otomatis mencegah penyebaran api metaforis. Dalam situasi ini, kebakaran akan disebabkan oleh data yang tidak akurat.

Firewall membantu menghentikan kesalahan pengguna dengan menghentikan masuknya data yang buruk. Sangat mudah bagi pengguna untuk membuat kesalahan, tetapi firewall membuatnya lebih mudah untuk menghentikannya.

Jumlah maksimum pengguna yang dapat menambahkan data ke infrastruktur merupakan faktor penting yang mempengaruhi seberapa akurat data tersebut. Tetapi di banyak bisnis besar, memiliki lebih dari satu cara untuk masuk adalah penting.

Latihan 3: Satukan DQM dan BI

Dalam budaya bisnis modern saat ini, integrasi adalah topik hangat yang dibicarakan semua orang. Ketika sistem terintegrasi, mereka berfungsi lebih baik.

Tidak ada perusahaan tingkat perusahaan yang dapat membenarkan terus-menerus memverifikasi keakuratan setiap catatan data. Namun, mengintegrasikan alat intelijen bisnis dengan DQM dapat membantu dalam mengotomatisasi proses.

Misalnya, kumpulan data baru yang diharapkan sering diakses dapat diaudit sebagai bagian dari siklus manajemen kualitas data. Ini akan menentukan kriteria untuk mengidentifikasi mereka untuk evaluasi.

Latihan 4: Tempatkan Orang yang Relevan dalam Peran Mereka

Beberapa orang di perusahaan Anda bertanggung jawab atas proses kualitas data. Dan masing-masing pekerjaan ini dilengkapi dengan tugasnya sendiri. Ketika pekerjaan ini dipegang oleh orang-orang yang berkomitmen pada pekerjaannya, diharapkan standar tata kelola akan selalu terpenuhi.

Praktik 5: Tata Kelola Data dapat dipastikan dengan membentuk dewan

Dewan tata kelola data perlu dibentuk untuk mengamankan perusahaan dari bahaya membuat keputusan berdasarkan data. Organisasi akan mengembangkan kebijakan dan standar untuk tata kelola data. Peserta di panel harus menyertakan profesional TI dan bisnis.

Rapat dewan tata kelola data rutin juga diperlukan untuk menentukan sasaran kualitas baru dan untuk melacak kemajuan inisiatif DQB DQM di berbagai LOB. Perlu ada cara untuk mengukurnya untuk meningkatkan kualitas data. Jadi, membuat skala pengukuran yang akurat sangat membantu.

Kesimpulan

Kami sangat berharap bahwa blog ini telah memberikan semua detail yang Anda butuhkan untuk menjaga kualitas data Anda. Kami juga mengharapkan Anda untuk setuju bahwa membangun manajemen kualitas data sangat penting untuk menjaga bisnis Anda tetap kompetitif di pasar digital saat ini.

Ingatlah bahwa beberapa bisnis menganggap DQM sebagai tantangan meskipun harus menyimpan data berkualitas tinggi. Jadi, jika perusahaan Anda memastikan datanya akurat, Anda akan memiliki keunggulan kompetitif.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang layanan manajemen data kami, silakan kunjungi QuestionPro! QuestionPro akan dengan senang hati membagikan dan menerapkan praktik terbaik jika Anda ingin mendapatkan pengelolaan data dengan cepat dan akurat.

BELAJARLAH LAGI