Memaksimalkan Akurasi Data: 5 Praktik Terbaik untuk Pembersihan Data

Keakuratan data tetap menjadi tantangan penting bagi bisnis. Pemasaran, penjualan, dan departemen bisnis lainnya terus bergumul dengan konsekuensi data yang tidak akurat. Situasinya sangat ironis. Perusahaan mengandalkan data, tetapi tidak dapat menyimpan data yang akurat. Data yang dikelola dengan buruk dapat menyebabkan keputusan yang salah atau tidak lengkap, menghabiskan waktu dan uang. Mencapai keakuratan data memerlukan komitmen untuk berinvestasi dalam alat dan praktik pembersihan data.

Artikel ini akan membahas pentingnya akurasi data dan beberapa praktik pembersihan data terbaik untuk memastikan data Anda dapat digunakan dan dapat diandalkan.

Apa yang dimaksud dengan akurasi data?

Akurasi data adalah ukuran seberapa dekat data dalam kumpulan data mewakili entitas dunia nyata. Ini adalah metrik penting yang memberi Anda gambaran tentang posisi data Anda dalam hal memberikan informasi yang akurat.

Mengapa akurasi data penting?

Keakuratan data bukanlah masalah teknis seperti halnya masalah bisnis. Kepentingannya dirasakan di seluruh bisnis dari semua ukuran. Logikanya sederhana; memiliki data yang akurat dapat membantu memastikan operasi berjalan lancar dan keputusan dibuat dengan informasi terbaru. Misalnya, jika sebuah bisnis ingin membuat keputusan berdasarkan umpan balik pelanggan atau kinerja produk, ia memerlukan akses ke catatan yang akurat – seperti alamat email yang diperbarui, nomor telepon, atau data alamat. Jika catatan ini tidak akurat, hal itu dapat menyebabkan tim yang bertanggung jawab mengambil kesimpulan yang salah atau menerapkan strategi yang salah. Selain itu, data yang tidak akurat juga dapat menimbulkan masalah seperti penipuan, gugatan hukum, dan masalah dengan risiko kepatuhan.

Banyak perusahaan mencoba untuk menangani data mereka secara manual, yang memakan waktu tetapi ada perusahaan yang menggunakan rangkaian perangkat lunak kualitas data seperti WinPure untuk pembersihan data yang lebih akurat, deduplikasi dan meningkatkan kualitas data keseluruhan perusahaan mereka.

Keakuratan data sangat penting untuk semua departemen dan bukan hanya TI. Misalnya, dalam akuntansi dan keuangan, angka yang tidak akurat dapat mengacaukan anggaran dan model peramalan. Penting juga untuk departemen pemasaran di mana kampanye dan strategi harus didasarkan pada informasi konsumen yang akurat. Di departemen SDM, informasi karyawan harus akurat sehingga orang yang tepat menerima paket kompensasi dan tunjangan yang tepat. Terakhir, tim IT sangat mengandalkan data yang akurat saat menjalankan tugasnya.

Bagaimana perusahaan dapat memastikan akurasi data?

Keakuratan data tidak terjadi dalam semalam. Perusahaan perlu berinvestasi dalam alat, pelatihan, dan pengembangan proses dan kebijakan yang dapat membantu memastikan mereka memiliki data yang akurat.

Sementara akurasi data mungkin terasa seperti tugas yang menakutkan, hal itu dapat dilakukan secara strategis dan dalam potongan kecil. Sasaran akurasi data bukanlah 100% data sempurna – tujuannya adalah agar data dapat digunakan dan dapat diandalkan untuk tujuan yang dimaksud.

Anda dapat memastikan keakuratan data pada level mikro sebelum menggunakan makro. Ini berarti Anda dapat memulai dengan data yang paling penting untuk operasi bisnis inti Anda – misalnya mulai dengan data CRM Anda. Apakah Anda memiliki data yang dapat Anda percayai? Jika tim Anda akan memulai kampanye pemasaran keesokan harinya, apakah mereka harus menghabiskan waktu untuk membersihkan dan menduplikasi data? Jika tim Anda tidak memiliki jenis data yang tepat untuk dikerjakan, mereka akan membuang-buang uang dan tenaga, jika tidak, waktu dan sumber daya. Lebih buruk lagi, mereka bahkan bisa membuat pelanggan kesal dengan banyak email atau kesalahan ketik dan kesalahan nama.

Sebagian besar karyawan penjualan dan pemasaran menghabiskan waktu berjam-jam setiap hari untuk mencoba membersihkan data CRM di Excel sebelum menggunakannya dalam kampanye. Tidak hanya upaya yang sia-sia, tetapi juga cara yang serampangan untuk menangani data.

Jadi bagaimana Anda memaksimalkan akurasi data di tingkat mikro? Dengan memastikan praktik terbaik untuk pembersihan data.

Apa Praktik Terbaik untuk Pembersihan Data

Pembersihan data bukan hanya tugas TI. Ini juga operasi bisnis. Sepuluh praktik terbaik berikut untuk pembersihan data memerlukan upaya dari departemen TI dan bisnis.

1. Berinvestasi dalam Perangkat Lunak Kualitas Data: Perangkat lunak kualitas data dirancang untuk membantu mengotomatiskan banyak proses pembersihan data. Itu dapat mengidentifikasi dan menghapus ketidakkonsistenan, duplikat, dan kesalahan dalam kumpulan data Anda. Misalnya, salah satu alat kualitas data yang populer adalah WinPure Clean & Match yang dapat digunakan untuk memverifikasi informasi alamat, mendeteksi rekaman duplikat, serta melakukan analisis teks dasar untuk pemeriksaan konsistensi.

2. Buat Kamus Data Internal: Kamus data internal adalah dokumen yang membantu mengatur berbagai jenis data dengan cara standar di seluruh organisasi. Ini sangat membantu saat tim bekerja dengan banyak database atau sistem dan perlu memastikan keseragaman dalam proses pengumpulan data mereka. Misalnya, jika organisasi mengumpulkan alamat pelanggan, mereka dapat membuat kamus internal yang menyertakan bidang seperti alamat jalan, kota, negara bagian/provinsi, kode pos, dll., s

3. Gunakan Konvensi Penamaan Standar: Juga disebut sebagai normalisasi atau standarisasi, ini adalah aturan yang Anda gunakan untuk menyatukan cara istilah tertentu direpresentasikan dalam database atau sistem. Misalnya, jika Anda mengumpulkan informasi pelanggan, Anda dapat menggunakan konvensi seperti "Nama_Depan_LastName", bukan "fname_lname" atau "nama depan-nama belakang". Ini membuatnya lebih mudah untuk mencari melalui database Anda dengan cepat tanpa harus mengurai melalui beberapa struktur penamaan yang berbeda.

4. Validasi Input Data Secara Manual: Meskipun alat validasi otomatis dapat membantu menangkap kesalahan, tetap penting untuk meninjau input secara manual dari waktu ke waktu untuk memastikan akurasi – terutama jika Anda berurusan dengan informasi klien yang sensitif atau pribadi di mana bahkan kesalahan kecil pun dapat berakibat serius dampak di kemudian hari. Selain itu, tinjauan manual dapat membantu mengidentifikasi kesalahan ketik atau nilai input yang salah yang tidak akan diambil oleh sistem otomatis karena sistem otomatis tidak akan mengenalinya sebagai entri yang valid sejak awal (seperti salah eja).

5. Hapus Entri Duplikat: Menghapus catatan duplikat dari kumpulan data Anda membantu menjaganya tetap bersih sambil memastikan wawasan yang akurat. Untuk menemukan duplikat dengan cepat, Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan algoritme pencocokan fuzzy alih-alih pencocokan tepat. Pencocokan fuzzy melihat semua atribut yang tersedia daripada hanya satu atribut membuatnya jauh lebih efektif dalam menemukan duplikat yang sebenarnya terlepas dari sedikit variasi antara entri (misalnya dua orang yang tinggal di alamat yang sama tetapi mengeja nama mereka berbeda). Selain itu, banyak paket perangkat lunak menawarkan fungsionalitas bawaan untuk menghapus entri duplikat secara otomatis berdasarkan aturan yang ditetapkan pengguna – menyediakan cara mudah bagi organisasi yang ingin menjaga database mereka tetap bersih tanpa harus menghabiskan terlalu banyak waktu untuk melakukan tinjauan manual sendiri!

Praktik pembersihan data dasar ini tidak memerlukan biaya banyak. Yang Anda butuhkan hanyalah solusi efisien dan pelatihan dasar tentang pembersihan data untuk memastikan tim Anda memiliki akses ke data yang akurat. Setelah strategi ini bekerja pada level mikro, Anda dapat menskalakannya ke level makro.

Kesimpulan

Kesimpulannya, akurasi data adalah bagian penting dari operasi bisnis. Anda harus memastikan data Anda seakurat mungkin dengan pendekatan praktik terbaik; seperti memvalidasi sumber data, menggosok data secara teratur, mengidentifikasi potensi kesalahan, dan membuat sistem pemantauan untuk menandai anomali. Dengan demikian, organisasi dapat menghindari kesalahan yang merugikan dan menciptakan wawasan yang lebih andal dari kumpulan data yang mereka kumpulkan. Dengan alat dan proses yang tepat, organisasi dapat yakin bahwa kumpulan data mereka mutakhir dan akurat. Pembersihan data tidak boleh dilihat sebagai renungan melainkan langkah penting untuk memastikan keberhasilan setiap proyek berbasis data. Selain itu, dengan pemeliharaan rutin, organisasi juga dapat memastikan kumpulan data mereka tetap bersih dan bebas kesalahan dari waktu ke waktu.