Mark Mosley (2008) mengatakan Data Quality adalah level data yang menyatakan data tersebut akurat, lengkap, terbaru, konsisten dan sesuai dengan semua kebutuhan bisnis.
Data Quality Characteristic
- Accuary
adalah data yang mencerminkan objek dunia nyata atau seperti yang di deskripsikan.
- Accessibility
data yang mudah di akses, di mengerti, serta dapat digunakan sesuai dengan keperluan yang di butuhkan.
- Completeness
Sejauh mana semua data yang dibutuhkan tersedia.
- Consistency
data yang ada didalam perusahaan harus sinkron dengan satu sama lain.
- Integrity
setiap data harus sinkron atau dapat disinkronkan dengan data-data yang lain, sehingga setiap data bisa saling terkait.
- Timeliness
data harus merepresentasikan dengan waktu saat itu juga.
Keuntunggan data yang berkualitas adalah :
- Dapat meningkatkan kepercayaan diri dalam melakukan analisis.
- Dapat meningkatkan kesempatan untuk menghasilkan value yang lebih baik bagi layanan.
- Kebenaran yang memiliki sifat mutlak.
- Dapat meningkatkan produktivitas.
- Dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.
Beberapa sumber data (yang tidak valid) dari penuaan data, kesalahan input, penipuan, dan sistem konversi
Validasi data dapat dilihat dari :
- Duplikasi data
- Beberapa atribut yang tercampur dalam satu filed
- Ejaan yang berbeda untuk nama yang sama
- Tidak adanya atribut kunci
Biaya untuk menjaga kualitas data dengan cara :
- Mengatur data agar selalu berkualitas membutuhkan biaya yang tidak sedikit.
- Membuat orang-orang yang berkompeten untuk me-manage data
Data Quality Tools
- Data Auditing
- dapat mingkatkan akurasi dan kebenaran data pada sumbernya. Tools ini pada umumnya membandingkan data pada database sumber dengan aturan bisnis yang ada.
- Jika menggunakan sumber eksternal organisasi, aturan bisnis dapat ditentukan dengan menggunakan teknik data maining untuk menemukan pola dalam data.
- Data Cleansing
data cleansing ini digunakan dalam staging area,
data cleansing ini juga berguna untuk melakukan standarisasi dan
verifikasi data terhadap data yang tidak dikenali. Beberapa fitur yang
ada pada data cleansing :
- Data Parsing
- Data Standarization
- Data Correction and verification
- Data Transformation
- Householding
- Data Migration
Data
Migration digunakan untuk mengekstrak data dari sumber untuk dikirim ke
staging area dan dari staging area ke data warehouse.
Data Quality Initiative
Untuk
bisa sukses, Data Quality program harus bisa dimulai oleh CEO, didukung
oleh jajaran direksi, dan dijalankan oleh manajer yang khusus bertugas
mengatur kualitas data.
Untuk menjalankan program ini, terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan :
- Data Stewardship Program : Bertujuan untuk memberikan konsultasi dan bantuan mengenai penanganan data yang berkualitas
- Mengatur tujuan dan harapan dari program Data Quality
- Melihat dan mengawasi program Data Quality
Tidak ada komentar:
Posting Komentar