Kualitas Data: Cara Terbaik untuk Mendapatkan Kembali Keyakinan pada Data Anda

Bisnis mengumpulkan data untuk mendapatkan wawasan berbasis bukti. Namun, 75% pembuat keputusan utama tidak mempercayai data mereka. Terlebih lagi, hampir setengah dari karyawan masih membuat keputusan berdasarkan firasat.

Tetapi jika perusahaan ingin data memiliki dampak positif pada pendapatan dan pertumbuhan bisnis, maka proses kualitas data perlu ditetapkan. Proses ini akan memberikan kepercayaan diri yang lebih besar kepada karyawan dan pengambil keputusan serta memberdayakan mereka untuk bersandar pada data saat membuat keputusan bisnis.

Takeaways Kunci

• Tingkatkan kualitas data dengan membersihkannya di titik pengumpulan. Ini menghilangkan kebutuhan untuk membersihkan data di telepon.
• Data yang berkualitas memiliki tujuh dimensi utama: akurasi, kelengkapan, konsistensi, validitas, keunikan, integritas, dan ketepatan waktu.
• Empat proses untuk meningkatkan kualitas data adalah profiling data, tata kelola data, pembersihan data, dan standarisasi data. Ini dapat dilakukan secara manual tetapi hal itu membuka jendela kesalahan manusia. Alat seperti Improvado mengotomatiskan dan menyederhanakan proses ini.
• Selain menggunakan dimensi kualitas untuk mengukur kualitas data, tambahkan metrik produktivitas dan keterlibatan ke dalam campuran untuk proses pengukuran kualitas data yang menyeluruh.
• Kualitas data membantu membuat proses pemasaran dan penjualan menjadi transparan dan meningkatkan kolaborasi lintas fungsi.

Apa itu Kualitas Data?

Data adalah minyak baru. Dan seperti minyak yang tidak memiliki nilai ketika tidak dimurnikan, data tidak berharga sampai menjadi sesuatu yang dapat digunakan. Sayangnya, data rapuh dan mudah terkontaminasi.

Kualitas data memastikan hal ini tidak terjadi. Ini adalah proses yang mengevaluasi data, memastikannya akurat dan bebas dari kesalahan dan menunjukkan citra yang tepat dari wawasan yang menarik minat Anda dan bisnis Anda.

Apa yang Mendefinisikan Kualitas Data?

Ada lebih dari 60 dimensi kualitas data. Namun, dalam praktiknya, sebagian besar tim data memperhatikan tujuh.

1. Akurasi

Dimensi kualitas data ini mengacu pada keakuratan dan kebenaran data. Tujuan dari akurasi adalah untuk menghasilkan data bebas kesalahan yang mencerminkan apa yang sebenarnya terjadi.

Ini umumnya dianggap sebagai dimensi terpenting dari kualitas data.

2. Kelengkapan

Ketika data mencakup semua informasi yang diperlukan untuk tujuan yang dimaksudkan, itu dianggap lengkap. Kelengkapan dapat bervariasi tergantung pada tujuan data yang dikumpulkan.

Misalnya, tujuan dari data yang Anda kumpulkan adalah untuk mengubah prospek menjadi penjualan. Jika tim pemasaran hanya mengumpulkan nama dan email—tetapi tim penjualan membutuhkan nomor telepon untuk panggilan demo—maka data yang Anda miliki dianggap tidak lengkap.

3. Konsistensi

Data di seluruh database yang berbeda harus konsisten untuk mencegah kesalahan data.

Jika perangkat lunak pemasaran email Anda mencatat perubahan alamat email pelanggan, perubahan ini juga harus tercermin dalam perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM). Tidak melakukannya dapat mengakibatkan masalah dengan pemberitahuan penagihan.

4. Validitas

Validitas data mengacu pada konsistensi nilai data seperti yang didefinisikan oleh bisnis.

Misalnya, bisnis yang berbasis di Eropa mungkin memformat tanggal menggunakan format dd-mm-yyyy (12 September 2022). Namun jika ada yang menambahkan tulisan entri dengan format bb-dd-yyyy (12 September 2022), maka data tersebut sudah tidak berlaku lagi.

5. Keunikan

Keunikan berarti tidak ada duplikasi atau tumpang tindih data di seluruh kumpulan data.

Katakanlah seorang prospek mendaftar ke magnet utama sebagai JH Watson. Jika mereka kemudian menulis nama mereka sebagai John H. Watson ketika mereka membeli perangkat lunak Anda, ini harus dimasukkan sebagai satu orang di database Anda.

6. Integritas

Dimensi ini mengacu pada pelestarian data di seluruh siklus hidupnya saat data bergerak melalui sistem dan departemen yang berbeda di organisasi Anda. Ini juga berarti bahwa ada proses untuk mencegah gangguan data.

7. Ketepatan waktu

Ketepatan waktu data berarti data tersedia kapan pun dibutuhkan.

Laporan keuangan tahunan, misalnya, harus siap ketika akuntan membutuhkannya. Jika tidak, itu tidak memenuhi persyaratan dimensi ketepatan waktu data.

Manfaat Data Berkualitas

Data berkualitas memiliki dampak positif pada proses organisasi dan nilai keseluruhannya sebagai bisnis.

Ketika proses data yang berkualitas ada—dan ini dikomunikasikan kepada para pengambil keputusan—data akan lebih banyak digunakan dan pada akhirnya menjadi dasar dari keputusan dan inovasi bisnis.

Ini meningkatkan profitabilitas dan pendapatan bisnis karena pengambil keputusan mendapatkan wawasan lebih cepat. Dan itu juga meningkatkan kinerja bisnis karena orang tidak membuang waktu untuk mengoreksi dan merekonsiliasi data.

Pentingnya Kualitas Data untuk Tim Penjualan, Pemasaran, dan Manajemen Pelanggan

Kualitas data mendorong keselarasan antara departemen yang berbeda dan data mereka sambil mencegah kesalahan atau inkonsistensi.

Hal ini membuat kolaborasi lintas departemen lebih mudah. Ada transparansi dalam semua upaya penjualan dan pemasaran, dan setiap orang mendapatkan pandangan makro dan mikro tentang pelanggan dan perjalanan mereka sepanjang siklus hidup.

Apa hal terburuk yang bisa terjadi ketika proses data tidak ada?

Kami telah mendengar banyak bisnis terlempar ke perairan yang sulit karena data yang buruk.

Misalnya, Samsung mengakui kehilangan $105 miliar ketika seorang karyawan melakukan kesalahan karena langkah-langkah keamanan data yang buruk. Uber membayar pengemudi mereka selama bertahun-tahun karena kesalahan akuntansi. Layanan Pos AS menghabiskan sekitar $1,5 miliar untuk memproses email yang tidak terkirim.

Dan bagaimana dengan banyak cerita yang kita dengar tentang kecelakaan tim pemasaran dan penjualan karena data yang buruk? Beberapa yang umum termasuk:

• Tim pemasaran mengirim email dengan label yang salah—setidaknya merusak kepercayaan merek.
• Tim PPC menargetkan segmen pasar yang salah—yang akhirnya menjadi sangat mahal.
• Tim penjualan memanggil nomor telepon yang salah atau tidak ada—mempengaruhi efisiensi mereka.
• Tim layanan pelanggan telah menagih pelanggan dua kali karena entri duplikat—mengakibatkan pelanggan marah.

Semua ini memperjelas betapa buruknya data dapat membuat bisnis bermasalah.

Itulah mengapa data berkualitas harus menjadi prioritas bagi setiap bisnis yang menggunakan data sebagai landasan untuk keputusan dan aktivitas bisnis. Data berkualitas akan memberi mereka gambaran sebenarnya tentang apa yang telah mereka lakukan, apa yang dapat terjadi, dan apa yang dapat mereka lakukan untuk meningkatkan pendapatan.

Bagaimana Mengukur Kualitas Data

Saat ini, tidak ada standar baku untuk mengukur kualitas data. Organisasi harus menetapkan pedoman mereka dan menetapkan garis dasar dan harapan tentang pengelolaan dan tata kelola data.

Umumnya, dimensi kualitas data digunakan sebagai metrik. Setiap metrik diberi bobot dan tingkat kepentingan tergantung pada industri atau tujuan kumpulan data. Misalnya, industri keuangan lebih mengutamakan validitas, sedangkan industri farmasi lebih mengutamakan akurasi.

Mikkel Dengse merekomendasikan untuk lebih dari sekadar mengukur kualitas data dan menambahkan metrik produktivitas dan keterlibatan ke dalam campuran.

Produktivitas mengukur efisiensi waktu yang dihabiskan untuk pengelolaan data sementara keterlibatan memastikan bahwa laporan data tersedia kapan pun pengguna akhir membutuhkannya.

Cara Meningkatkan Kualitas Data

Pertama, setiap orang yang bekerja dengan data harus bertanggung jawab penuh atas kualitas data. Ini termasuk pembuat data (orang yang membuat data) dan pengguna data (orang yang menggunakan data).

Pengguna data harus mengomunikasikan dengan jelas jenis data apa yang mereka butuhkan sehingga pembuat data dapat fokus pada penyediaan data yang memenuhi kebutuhan tersebut.

Setelah ini jelas, Anda dapat melanjutkan untuk meningkatkan kualitas data.

Tapi di mana Anda mulai?

Untuk meningkatkan kualitas data, Anda harus mulai dari akar dan hanya mengizinkan data berkualitas tinggi untuk masuk ke database Anda. Ini mengurangi, jika tidak menghilangkan, kebutuhan akan pemeriksaan kualitas data.

Tapi ini menimbulkan pertanyaan: Bagaimana dengan data yang sudah Anda miliki? Bagaimana Anda membersihkannya?

Berikut adalah empat proses peningkatan data untuk memperbaiki masalah kualitas dengan data saat ini.

Profil Data

Pembuatan profil data adalah langkah pertama untuk meningkatkan kualitas data. Ini adalah proses meninjau dan memeriksa data untuk memecahkan masalah kesalahan, informasi yang hilang, atau redundansi.

Jika dilakukan secara manual, prosesnya bisa memakan waktu dan biaya—belum lagi rentan terhadap kesalahan manusia. Namun, alat integrasi data dapat mempercepat dan meningkatkan akurasi proses.

Tata Kelola Data

Orang-orang dalam organisasi harus diberi peran khusus setiap kali menangani data perusahaan.

Inilah peran tata kelola data—proses mengatur dan mengelola data sehingga aturan jelas tentang siapa yang dapat mengaksesnya, tindakan apa yang dapat mereka ambil, dan metode apa yang dapat mereka gunakan. Ini meminimalkan kesalahan manusia sambil memberikan akses yang cukup bagi orang untuk melakukan pekerjaan mereka.

Pembersihan data

Data yang tidak lagi memenuhi tujuan bisnis perlu dihapus melalui pembersihan data—atau akan mencemari data Anda. Proses ini menghilangkan data yang berlebihan, tidak akurat, dan tidak lengkap.

Standarisasi Data

Data dapat berasal dari berbagai sumber. Misalnya, untuk tim pemasaran dan penjualan, data mungkin berasal dari perangkat lunak email Anda, Google Analytics, alat CRM, dan platform iklan seperti Facebook dan Google Ads.

Melalui standarisasi data, Anda dapat menyelaraskan semua data yang dikumpulkan dari berbagai tempat ini dan mencegah disparitas data. Hal ini membuat kolaborasi antar-departemen dan berbagi wawasan lebih lancar dan lebih cepat.

Cara mudah untuk menstandardisasi data adalah dengan menggunakan alat otomatisasi seperti Improvado yang mengekstrak data dari 300+ sumber pemasaran dan penjualan.

Giliranmu

Kita hidup di dunia yang digerakkan oleh data. Bisnis dengan data berkualitas dan tahu apa yang harus dilakukan dengannya menikmati banyak keuntungan. Merekalah yang dapat berkembang lebih cepat dan meninggalkan semua pesaing mereka.

Jika Anda masih belum memiliki manajemen kualitas data—sekarang adalah waktu terbaik untuk berinvestasi dalam kualitas data Anda.