Manajemen Kualitas Data: Alat, Strategi Implementasi, dan Praktik Terbaik

Diterbitkan: 2024-05-27

Kenyataannya adalah jika Anda ingin meningkatkan kinerja, Anda tidak hanya perlu membuat keputusan yang tepat namun juga mendasarkan keputusan tersebut pada data yang akurat dan terkini. Oleh karena itu, tim pemasaran sering kali terjebak oleh tugas-tugas seperti pemeliharaan dan validasi data alih-alih berfokus pada pengambilan keputusan dan pengoptimalan kampanye.

Manajemen kualitas data menawarkan kerangka kerja yang membantu membangun proses yang efisien untuk pemeliharaan, validasi, dan integrasi data. Dengan menerapkan praktik ini, tim pemasaran dapat memastikan data mereka akurat, konsisten, dan andal serta fokus pada tugas yang paling penting.

Apa Itu Manajemen Kualitas Data?

Manajemen kualitas data (DQM) adalah pendekatan komprehensif yang memastikan integritas, akurasi, dan keandalan data sepanjang siklus hidupnya. Ini melibatkan beberapa praktik utama, termasuk pembersihan data, integrasi data, dan validasi data.

Strategi manajemen kualitas data yang efektif memungkinkan tim pemasaran memercayai data mereka, memungkinkan mereka fokus dalam pengambilan keputusan strategis tanpa terganggu oleh inkonsistensi atau ketidakakuratan data.

Hal ini juga membantu dalam menjaga data terkini dan dapat ditindaklanjuti, yang penting untuk segmentasi pelanggan, penargetan, dan pengukuran kinerja yang akurat.

Manajemen Kualitas Data vs. Tata Kelola Data

Meskipun sering digunakan secara bergantian, manajemen kualitas data dan tata kelola data memiliki fungsi yang berbeda namun saling melengkapi dalam suatu organisasi. Membedakan keduanya sangat penting bagi tim pemasaran untuk memastikan mereka menerapkan strategi yang tepat dalam mengelola data secara efektif.

Manajemen kualitas data berfokus pada aspek taktis pengelolaan data, termasuk proses seperti pembersihan data, integrasi, validasi, dan pemantauan. DQM memastikan bahwa data yang digunakan untuk kampanye pemasaran, segmentasi pelanggan, dan analisis kinerja bebas dari kesalahan dan perbedaan.

Tata kelola data , di sisi lain, lebih strategis dan melibatkan kebijakan, standar, dan prosedur yang mengatur cara data dikelola dan digunakan di seluruh organisasi. Hal ini mencakup penetapan kepemilikan data, penetapan kebijakan data, memastikan kepatuhan terhadap peraturan, dan menetapkan kerangka kerja pengelolaan data. Tata kelola data memastikan bahwa praktik pengelolaan data selaras dengan tujuan organisasi dan persyaratan peraturan.

Aspek Manajemen kualitas data Tata kelola data
Fokus Akurasi dan keandalan data taktis Kebijakan dan kepatuhan data strategis
Proses Utama/td> Pembersihan data, integrasi, validasi, pemantauan Penetapan kebijakan, kepemilikan data, kepatuhan, pengelolaan data
Objektif Pastikan data yang digunakan dalam operasi bebas kesalahan dan konsisten Pastikan pengelolaan data selaras dengan tujuan dan peraturan organisasi
Tanggung jawab Analis data, tim kualitas data Dewan tata kelola data, pengelola data
Hasil/td> Data berkualitas tinggi untuk segera digunakan dalam strategi pemasaran Integritas data jangka panjang dan kepatuhan terhadap peraturan

Meskipun manajemen kualitas data dan tata kelola data memiliki peran yang berbeda, keduanya saling berhubungan.

Tata kelola data yang efektif menciptakan lingkungan dan kondisi yang memungkinkan pengelolaan kualitas data berhasil. Kebijakan tata kelola menentukan apa yang dimaksud dengan data berkualitas dalam organisasi, dan manajemen kualitas data memastikan standar tersebut dipenuhi melalui penerapan praktis.

Pentingnya Manajemen Kualitas Data bagi Perusahaan

Kualitas data yang buruk menyebabkan inefisiensi, karena tim menghabiskan banyak waktu untuk memperbaiki kesalahan alih-alih berfokus pada inisiatif strategis. Hal ini juga mengakibatkan hilangnya peluang karena wawasan yang salah dan dapat merusak hubungan pelanggan ketika informasi yang tidak akurat memengaruhi personalisasi dan kualitas layanan. Data yang tidak akurat selanjutnya dapat menimbulkan risiko kepatuhan dan potensi sanksi hukum, sehingga menambah beban keuangan.

Menurut studi yang dilakukan oleh IBM, data yang buruk merugikan perusahaan sekitar $3,1 triliun setiap tahunnya, hal ini menunjukkan dampak finansial yang besar dari data yang tidak akurat dan tidak dapat diandalkan.

Selain itu, statistik menunjukkan bahwa 40% tujuan bisnis gagal karena data yang tidak akurat.

Angka-angka ini menggarisbawahi pentingnya manajemen kualitas data yang kuat untuk mencegah kerugian finansial, memastikan pengambilan keputusan yang akurat, dan mencapai tujuan bisnis.

Menerapkan Program Manajemen Kualitas Data yang Efektif

Menerapkan program manajemen kualitas data yang efektif adalah proses yang kompleks dan berkelanjutan yang memerlukan kolaborasi antar tim dalam suatu organisasi. Program DQM yang sukses melibatkan pemantauan terus menerus, validasi, dan peningkatan kualitas data untuk memastikan keakuratan, konsistensi, dan keandalannya. Untuk mencapai hal ini, penting untuk melibatkan analis data, pemasar, profesional TI, dan pemangku kepentingan utama.

1. Tentukan Tujuan Kualitas Data

Mulailah dengan mendefinisikan secara jelas arti kualitas data bagi organisasi Anda. Tetapkan tujuan yang spesifik dan terukur yang selaras dengan sasaran bisnis Anda secara keseluruhan, seperti meningkatkan akurasi data pelanggan atau mengurangi jumlah catatan yang tidak lengkap dalam kampanye pemasaran Anda. Tujuan-tujuan ini akan memandu pengembangan strategi pengelolaan data Anda dan berfungsi sebagai tolok ukur keberhasilan.

Untuk meningkatkan keterlibatan tim, uraikan tujuan dengan mengidentifikasi area utama di mana kualitas data memengaruhi upaya pemasaran Anda. Misalnya, meningkatkan akurasi data pelanggan dapat menghasilkan penargetan dan personalisasi yang lebih baik dalam kampanye, sehingga menghasilkan tingkat keterlibatan dan konversi yang lebih tinggi.

Selain itu, tetapkan metrik dan KPI yang jelas untuk melacak kemajuan menuju tujuan tersebut. Hal ini mungkin termasuk mengukur persentase profil pelanggan yang akurat, tingkat penghapusan catatan duplikat, dan ketepatan waktu pembaruan data.

2. Standarisasi Prosedur Penanganan Data

Tetapkan prosedur standar tentang bagaimana data dikumpulkan, diproses, disimpan, dan dibuang. Standar-standar ini memastikan konsistensi di seluruh organisasi dan mengurangi kemungkinan kesalahan data. Pedoman yang jelas juga memfasilitasi pelatihan dan kepatuhan, khususnya penting dalam lingkungan dengan pergantian staf yang tinggi atau banyak departemen yang menangani data pelanggan.

3. Berinvestasi pada Alat Manajemen Kualitas Data

Manfaatkan alat manajemen data tingkat lanjut yang mengotomatiskan proses utama seperti pembersihan data, validasi, dan pengayaan. Alat-alat ini dapat meningkatkan efisiensi dan keakuratan inisiatif kualitas data Anda secara signifikan dengan mengatasi masalah data umum secara sistematis sebelum berdampak pada hasil pemasaran.

Improvado adalah platform analisis pemasaran dan manajemen data.
Representasi skema tentang cara kerja Improvado

Improvado memberikan landasan data yang kuat untuk analisis dan operasi pemasaran menyeluruh. Platform ini mengumpulkan data dari 500+ platform pemasaran dan penjualan, CRM, dan sumber offline, secara otomatis menyiapkannya untuk dianalisis, dan memuatnya dengan aman ke gudang data atau alat BI pilihan Anda. Prosesnya sepenuhnya otomatis dan tidak memerlukan pengalaman teknis atau pengetahuan kode.

Improvado membantu merek mendapatkan kembali kepercayaan terhadap data mereka dan memiliki akses ke wawasan real-time yang dapat ditindaklanjuti. Pesan panggilan demo dengan Improvado. Gunakan platform intelijen dan analitik pemasaran otomatis mulai dari ekstraksi data hingga penyampaian wawasan.

4. Pemantauan Kualitas Data Secara Berkelanjutan

Menerapkan sistem pemantauan berkelanjutan untuk melacak kualitas data dari waktu ke waktu. Sistem ini dapat dengan cepat mengidentifikasi dan mengingatkan tim akan masalah yang muncul, sehingga memungkinkan penyelesaian yang cepat.

Cerebro meningkatkan efisiensi operasional dengan tata kelola data terstruktur.
Cerebro , solusi manajemen kampanye dan tata kelola data yang didukung AI

Sederhanakan proses dengan mengintegrasikan solusi perangkat lunak manajemen kualitas data otomatis seperti Cerebro. Cerebro adalah layanan manajemen kampanye dan tata kelola data bertenaga AI yang secara otomatis memvalidasi konsistensi data Anda dan memberi tahu Anda jika ada anomali dan perbedaan data.

5. Menumbuhkan Budaya Kualitas Data

Mempromosikan budaya yang menghargai kualitas data di seluruh organisasi. Dorong tim dengan menunjukkan bagaimana data berkualitas tinggi dapat menghasilkan kampanye pemasaran yang lebih sukses dan keputusan bisnis yang lebih baik.

Berikut beberapa langkah praktis dan contoh untuk menumbuhkan budaya kualitas data:

  • Dukungan dan advokasi kepemimpinan : Para pemimpin senior harus secara aktif mendukung dan mengadvokasi inisiatif kualitas data. Hal ini dapat melibatkan penggabungan metrik kualitas data ke dalam KPI untuk peran kepemimpinan, yang menyoroti pentingnya data yang akurat dalam mencapai tujuan bisnis.
  • Program pengelolaan data : Menetapkan program pengelolaan data di mana individu atau tim tertentu bertanggung jawab untuk menjaga kualitas data dalam domain mereka. Misalnya, pengelola data di departemen pemasaran dapat mengawasi keakuratan data pelanggan dan metrik kampanye, memastikan bahwa semua proses terkait data mematuhi standar yang ditentukan.
  • Integrasikan kualitas data ke dalam operasi sehari-hari : Pastikan kualitas data diintegrasikan ke dalam proses bisnis sehari-hari. Hal ini mungkin melibatkan penyematan pemeriksaan kualitas data ke dalam sistem alur kerja, penggunaan alat otomatis untuk menandai kesalahan, dan memerlukan langkah validasi data sebelum entri atau pelaporan data. Misalnya, platform otomasi pemasaran dapat menyertakan fitur validasi data waktu nyata yang meminta pengguna untuk segera memperbaiki kesalahan.

Meningkatkan Manajemen Kualitas Data dengan Cerebro

Improvado mengubah manajemen kualitas data dengan mengotomatiskan proses penting seperti pengumpulan data, pembersihan, validasi, dan pemeriksaan kepatuhan. Hal ini mengurangi kebutuhan akan pengawasan manual dan memungkinkan tim pemasaran mengalihkan fokus mereka dari pemeliharaan data ke perencanaan strategis.

Kemampuan pemantauan real-time alat ini sangat bermanfaat, karena alat ini dengan cepat mengidentifikasi dan mengatasi ketidakkonsistenan data. Respons cepat ini mencegah kesalahan kecil berkembang menjadi masalah lebih besar yang dapat berdampak pada kinerja kampanye.

Efisiensi yang diperoleh dari penggunaan Improvado memungkinkan para profesional pemasaran menghabiskan lebih banyak waktu menganalisis data dan lebih sedikit waktu mengelolanya, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan berdasarkan data yang dapat mendorong pertumbuhan bisnis.

Jadwalkan panggilan demo dengan Improvado untuk mendapatkan akses ke wawasan kinerja yang tepat waktu dan akurat.

FAQ

Apa itu manajemen kualitas data?

Manajemen kualitas data (DQM) melibatkan serangkaian proses yang bertujuan untuk memastikan keakuratan, kelengkapan, dan ketepatan waktu data. Ini mencakup berbagai praktik seperti pembersihan data, pembuatan profil, dan pemantauan untuk menjaga kualitas data sepanjang siklus hidupnya.

Bagaimana manajemen kualitas data meningkatkan intelijen bisnis?

Manajemen kualitas data meningkatkan intelijen bisnis dengan memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis akurat, konsisten, dan dapat diandalkan. Data berkualitas tinggi memungkinkan pemasar menilai efektivitas kampanye secara akurat dan mengoptimalkan strategi. Peningkatan integrasi data dari berbagai sumber menawarkan pandangan komprehensif tentang aktivitas pemasaran. Hal ini memfasilitasi analisis holistik dan pengambilan keputusan yang lebih baik, memastikan strategi pemasaran didasarkan pada bukti kuat dan memberikan hasil yang lebih sukses.

Apa itu alat DQM?

Manajemen kualitas data atau alat DQM adalah aplikasi perangkat lunak yang dirancang untuk memastikan keakuratan, konsistensi, dan keandalan data di seluruh organisasi. Alat-alat ini menjalankan berbagai fungsi seperti pembersihan data, pembuatan profil data, dan pencocokan data. Mereka juga menyertakan fitur integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber, memastikan kumpulan data yang terpadu dan akurat. Alat-alat ini membantu pakar pemasaran mempertahankan standar data yang tinggi, memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik dan strategi pemasaran yang lebih efektif dengan menyediakan data yang andal untuk analisis dan pelaporan.