Tinjauan Komprehensif Standardisasi Data di Perusahaan

Diterbitkan: 2024-05-28

Perusahaan sering kali kesulitan menerapkan intelijen pemasaran dengan cepat karena format data yang tidak konsisten dan lanskap periklanan yang terfragmentasi. Ketidakkonsistenan ini mempersulit perolehan wawasan yang tepat waktu dan akurat, sehingga menunda pengambilan keputusan dan mengurangi efektivitas strategi pemasaran secara keseluruhan.

Dengan standarisasi data, perusahaan dapat menyederhanakan integrasi, meningkatkan akurasi data, dan mempercepat penerapan intelijen pemasaran yang dapat ditindaklanjuti.

Artikel ini membahas apa yang dimaksud dengan standarisasi data dan menguraikan strategi efektif dalam menerapkan standarisasi data untuk sepenuhnya memanfaatkan keunggulannya.

Apa Itu Standardisasi Data?

Standardisasi data adalah proses mengubah data dari berbagai sumber ke dalam format umum, memastikan konsistensi dan komparabilitas. Ini berarti menyelaraskan data dari berbagai platform seperti sistem CRM, alat pemasaran email, dan analisis media sosial untuk memfasilitasi integrasi dan analisis yang lancar. Proses ini melibatkan penentuan format data yang konsisten, konvensi penamaan, dan tipe data untuk menghilangkan perbedaan dan memungkinkan wawasan yang akurat dan komprehensif di semua saluran pemasaran.

Dengan menstandardisasi data, tim pemasaran dapat meningkatkan kualitas data, menyempurnakan analisis lintas saluran, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Memahami Standardisasi Data dan Konsep Terkait

Standardisasi data sering kali tercampur dengan beberapa istilah yang terkait namun berbeda, terutama di bidang manajemen data dan analitik. Memahami perbedaan antara istilah-istilah ini sangat penting untuk penanganan data yang tepat dan implementasi proses.

Berikut adalah istilah-istilah penting yang sering dikacaukan dengan standarisasi data.

Normalisasi Data

Normalisasi data mengacu pada proses pengorganisasian data dalam database untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data. Ini melibatkan penataan database menurut serangkaian bentuk normal untuk meminimalkan duplikasi informasi.

Perbedaan: Normalisasi data lebih berkaitan dengan desain database relasional.Sederhananya, ini merestrukturisasi data untuk menghapus entri duplikat, sementara standarisasi data memastikan semua data berada dalam format yang konsisten di berbagai sumber.

Pembersihan Data (atau Pembersihan)

Pembersihan data melibatkan pendeteksian dan koreksi (atau penghapusan) catatan yang rusak atau tidak akurat dari kumpulan data. Proses ini mencakup mengidentifikasi bagian data yang tidak lengkap, salah, tidak akurat, atau tidak relevan dan kemudian mengganti, memodifikasi, atau menghapus data kotor tersebut.

Perbedaan: Standardisasi data adalah bagian dari pembersihan data yang secara khusus mengatasi masalah konsistensi dan keseragaman, sedangkan pembersihan data mencakup tindakan yang lebih luas termasuk menghilangkan duplikat, memperbaiki kesalahan, dan mengisi nilai yang hilang.

Pengayaan Data

Pengayaan data mengacu pada proses menyempurnakan, menyempurnakan, atau menyempurnakan data mentah dengan menggabungkan data pihak ketiga dari sumber eksternal tambahan. Proses ini menambah nilai pada kumpulan data asli sebelum digunakan atau dianalisis.

Perbedaan: Berbeda dengan standardisasi data yang bertujuan untuk membuat data konsisten dan seragam, pengayaan data bertujuan untuk menambah data dengan variabel atau wawasan baru.

Transformasi Data

Transformasi data adalah proses mengubah data dari satu format atau struktur ke format atau struktur lainnya. Ini adalah istilah luas yang dapat mencakup standardisasi namun juga mencakup modifikasi lain seperti mengubah tipe data, menggabungkan informasi, dan komputasi yang lebih kompleks.

Perbedaan: Transformasi data adalah kategori yang lebih luas yang mencakup standarisasi data sebagai langkah potensial namun juga mencakup perubahan lain yang dilakukan untuk mengadaptasi data untuk tujuan tertentu.

Integrasi data

Integrasi data melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber untuk memberikan tampilan terpadu. Proses ini sering kali melibatkan berbagai operasi seperti transformasi data, pembersihan, dan pengayaan untuk mengkonsolidasikan data yang berbeda.

Perbedaan: Standardisasi data sering kali merupakan langkah awal dalam integrasi data, untuk memastikan bahwa data dari sumber berbeda sesuai dengan format dan standar yang sama untuk integrasi yang lancar.

Mengapa Standarisasi Data?

Format data yang tidak konsisten menyebabkan inefisiensi, karena tim membuang-buang waktu untuk merekonsiliasi dan membersihkan data dibandingkan berfokus pada tugas-tugas strategis. Hal ini sering kali menyebabkan hilangnya peluang karena wawasan yang tidak akurat, sehingga sulit menganalisis perilaku pelanggan dan kinerja kampanye dengan tepat. Selain itu, data yang tidak dapat diandalkan dapat merusak hubungan pelanggan dengan berdampak negatif pada personalisasi dan kualitas layanan.

Secara keseluruhan, 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.

Jika hal ini saja belum cukup menjadi alasan untuk melakukan standarisasi data, berikut adalah manfaat lain yang dapat diperoleh dari hal ini.

Peningkatan Kualitas Data

Standarisasi data memastikan bahwa semua informasi mengikuti format dan definisi yang konsisten, sehingga mengurangi kesalahan dan inkonsistensi. Bagi pakar pemasaran, ini berarti lebih banyak data andal yang dapat dipercaya untuk analisis dan pengambilan keputusan, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih akurat dan strategi yang efektif.

Analisis Lintas Saluran yang Ditingkatkan

Dengan data terstandar, tim pemasaran dapat mengintegrasikan informasi dari berbagai platform dengan lancar. Integrasi ini memberikan gambaran komprehensif tentang interaksi pelanggan dan kinerja kampanye di semua saluran, sehingga memungkinkan analisis lintas saluran yang lebih efektif.

Pelaporan yang Efisien

Standardisasi data menyederhanakan proses pelaporan dengan memastikan bahwa semua data dapat dibandingkan dan selaras. Hal ini memudahkan untuk menghasilkan laporan yang konsisten dan akurat.

Efisiensi operasional

Data yang terstandarisasi mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk pembersihan dan persiapan data. Efisiensi operasional ini memungkinkan spesialis pemasaran untuk lebih fokus pada aktivitas strategis daripada menghabiskan waktu berharga pada tugas rekonsiliasi data, sehingga meningkatkan produktivitas dan efektivitas.

Kepatuhan terhadap peraturan

Mempertahankan data terstandar membantu memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data seperti GDPR dan CCPA. Dengan mematuhi format dan definisi data yang konsisten, tim pemasaran dapat mengelola privasi dan keamanan data dengan lebih baik, sehingga mengurangi risiko masalah hukum dan denda.

Sekarang setelah Anda mengetahui semua manfaat standardisasi data, mari beralih ke cara melakukannya.

Strategi Penerapan Standardisasi Data

Menerapkan standardisasi data secara efektif di seluruh organisasi memerlukan strategi yang matang yang mencakup aspek teknis dan manusia dalam pengelolaan data. Berikut adalah langkah-langkah penting yang perlu dipertimbangkan.

1. Tetapkan Standar yang Jelas

Mulailah dengan mengembangkan serangkaian standar data komprehensif yang menentukan format, unit, dan aturan integritas data.

Misalnya, standardisasi data melibatkan penetapan format yang seragam untuk informasi kontak pelanggan, seperti memastikan semua nomor telepon dalam format internasional (misalnya, +1-555-555-5555). Tanpa standarisasi, nomor telepon yang sama dapat dicatat dengan beberapa cara yang tidak konsisten, seperti 555-555-5555, (555) 555-5555, atau +1 (555) 555-5555, yang dapat menyebabkan masalah saat mengintegrasikan data dari berbagai sumber .

Kolaborasi adalah kuncinya, jadi libatkan pemangku kepentingan dari berbagai departemen untuk memastikan bahwa standar ini memenuhi beragam kebutuhan fungsional dan dapat diadaptasi di berbagai platform dan teknologi.

2. Memanfaatkan Alat Otomatisasi

Manfaatkan alat otomatisasi untuk menerapkan standar data ini secara konsisten di seluruh organisasi. Menerapkan saluran data pemasaran dan perangkat lunak manajemen data akan membantu mengotomatisasi penerapan aturan standardisasi selama entri dan pemrosesan data, meminimalkan kesalahan manual dan meningkatkan efisiensi.

Improvado adalah platform manajemen dan analisis data pemasaran.
Improvado mengotomatiskan seluruh siklus pelaporan pemasaran, dimulai dengan ekstraksi data .

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.

3. Pelatihan dan Dukungan Berkelanjutan

Standarisasi data menyangkut manusia dan juga teknologi. Memberikan pelatihan berkelanjutan bagi anggota tim untuk memahami pentingnya standardisasi dan memastikan mereka diperlengkapi untuk menerapkannya secara efektif. Membangun saluran dukungan untuk mengatasi masalah standardisasi apa pun, membantu mempertahankan standar yang tinggi dan mendorong kepatuhan terhadap protokol yang telah ditetapkan.

4. Jaminan Mutu Reguler

Melakukan audit berkala dan pemeriksaan kualitas untuk memverifikasi bahwa protokol standardisasi data diikuti dan memberikan manfaat yang diharapkan. Gunakan wawasan yang diperoleh dari tinjauan ini untuk terus menyempurnakan standar dan proses.

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

Selain itu, 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. Infrastruktur yang Skalabel

Membangun infrastruktur yang fleksibel dan terukur yang dapat mendukung penyesuaian dan perluasan standar data seiring dengan berkembangnya kebutuhan bisnis. Infrastruktur ini harus memungkinkan pembaruan dan modifikasi yang mudah tanpa memerlukan perombakan besar-besaran, sehingga mendukung sifat dinamis data pemasaran.

Tantangan dan Solusi Standardisasi Data

Menerapkan standardisasi data di seluruh perusahaan besar memerlukan upaya untuk mengatasi tantangan yang signifikan. Inilah cara organisasi dapat mengatasi hambatan-hambatan ini secara efektif.

Bertahan untuk tidak berubah

Karyawan mungkin menolak penerapan standar data baru, terutama jika manfaatnya tidak jelas atau jika hal tersebut mengganggu alur kerja mereka yang biasa.

Larutan

Melibatkan dan mendidik:

  • Libatkan karyawan dalam proses standardisasi sejak awal. Hal ini termasuk mengumpulkan masukan mereka mengenai permasalahan yang ada dan melibatkan mereka dalam tahap perencanaan.
  • Melaksanakan program pelatihan komprehensif yang menjelaskan manfaat standardisasi data, tidak hanya bagi perusahaan tetapi juga bagi peran masing-masing. Soroti bagaimana hal ini akan membuat pekerjaan mereka lebih mudah dan lebih berdampak.

Silo Data

Departemen yang berbeda mungkin memiliki sistem dan protokol manajemen datanya sendiri, sehingga menyebabkan praktik data terfragmentasi dan sulit untuk disatukan.

Larutan

Integrasi tambahan:

  • Buat tim yang mencakup perwakilan dari semua departemen penting. Hal ini membantu memastikan upaya standardisasi mempertimbangkan seluruh aspek operasi perusahaan.
  • Menerapkan standardisasi secara bertahap di seluruh departemen. Mulailah dengan bidang yang tidak terlalu rumit atau lebih mudah menerima perubahan untuk membangun momentum dan menunjukkan keberhasilan awal.

Menjaga Kualitas Data

Peralihan ke format standar pada awalnya dapat menyebabkan perbedaan kualitas data, terutama jika data yang ada tidak konsisten.

Larutan

Kontrol kualitas yang kuat:

  • Audit rutin terhadap data harus dilakukan selama dan setelah transisi untuk mengidentifikasi dan memperbaiki segala ketidakkonsistenan atau kesalahan.
  • Gunakan alat pemantauan berkelanjutan yang secara otomatis mendeteksi penyimpangan dari standar kualitas data, sehingga memungkinkan dilakukannya koreksi segera.

Masalah Skalabilitas

Seiring pertumbuhan bisnis, kerangka standardisasi data harus ditingkatkan secara efisien tanpa memerlukan perombakan besar-besaran.

Larutan

Arsitektur yang Dapat Diskalakan:

  • Memanfaatkan prinsip desain perangkat lunak modular sehingga fitur atau pembaruan baru dapat ditambahkan tanpa berdampak signifikan pada sistem yang ada.
  • Memanfaatkan teknologi cloud yang menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas untuk mengakomodasi kebutuhan data dan tuntutan komputasi yang terus meningkat.

Keterbatasan Teknis

Sistem TI lama mungkin tidak mendukung integrasi protokol standardisasi baru, sehingga menciptakan kesenjangan teknologi.

Larutan

Teknik integrasi tingkat lanjut:

  • Menerapkan middleware yang dapat menghubungkan sistem lama dan baru, menerjemahkan format data dengan cepat.
  • Rencanakan peningkatan bertahap atau penggantian sistem lama yang selaras dengan strategi TI jangka panjang organisasi.

Mengoptimalkan Kampanye Pemasaran melalui Standardisasi Data

Improvado menyederhanakan proses standardisasi data dengan mengotomatiskan seluruh siklus persiapan data, mulai dari ekstraksi data hingga normalisasi dan transformasi. Platform ini memastikan bahwa data dari berbagai saluran konsisten dan siap untuk dianalisis. Hal ini penting bagi organisasi yang bergantung pada data yang akurat dan seragam untuk menginformasikan strategi pemasaran mereka.

Cerebro by Improvado meningkatkan kemampuan ini dengan berfokus pada pengelolaan data kampanye dan tata kelola data. Cerebro mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan dan operasional untuk data pemasaran terhadap standar yang ditetapkan, memastikan bahwa segala sesuatu mulai dari konvensi penamaan hingga parameter penargetan konsisten di semua aset.

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

FAQ

Apa itu standarisasi data?

Standardisasi data adalah proses mengubah data dari sumber berbeda ke dalam format yang konsisten, memastikan keseragaman dan komparabilitas. Hal ini melibatkan harmonisasi data dari berbagai platform seperti sistem CRM, alat pemasaran email, dan analisis media sosial. Standarisasi data memungkinkan integrasi yang lancar, analisis lintas saluran yang akurat, dan pelaporan yang andal.

Apa saja manfaat utama standardisasi data?

Manfaat utamanya mencakup peningkatan integritas data, integrasi data yang lebih mudah, analisis yang lebih akurat, dan kepatuhan terhadap peraturan yang disederhanakan, yang semuanya berkontribusi pada perencanaan dan pelaksanaan strategis yang lebih baik.

Bagaimana cara standarisasi data?

Gunakan alat pembersihan dan transformasi data seperti Improvado untuk menyelaraskan format data. Menerapkan proses otomatis untuk validasi data dan audit rutin untuk menjaga konsistensi. Pendekatan ini memastikan integrasi data yang lancar, meningkatkan kualitas data, dan mendukung analisis lintas saluran yang akurat, yang penting untuk strategi pemasaran yang efektif.

Apa perbedaan antara normalisasi data dan standardisasi?

Normalisasi data mengatur data untuk menghilangkan redundansi dan memastikan integritas relasional dalam database. Hal ini melibatkan penataan data ke dalam tabel dan pendefinisian hubungan untuk meminimalkan duplikasi dan inkonsistensi. Di sisi lain, standardisasi data melibatkan konversi data dari berbagai sumber ke dalam format yang konsisten, memastikan keseragaman dan komparabilitas. Bagi pakar pemasaran, normalisasi membantu menjaga struktur database yang bersih dan efisien, sementara standardisasi memastikan konsistensi data di berbagai platform seperti sistem CRM, alat pemasaran email, dan analisis media sosial.