Panduan Definitif untuk Meningkatkan Kebersihan Data di Seluruh Organisasi Anda

Catatan editor: artikel ini awalnya diterbitkan di blog Iteratively pada 23 Maret 2021.

Masalah yang paling sering muncul di komunitas data adalah data yang tidak akurat. Ketika data tidak akurat, pengguna cenderung tidak mempercayainya—artinya tidak ada yang akan menggunakannya dalam pengambilan keputusan. Tapi seperti apa sebenarnya data yang tidak akurat itu? Ini adalah data yang mengandung kesalahan—apakah informasi tersebut sudah usang, digandakan, atau bahkan tidak ada dalam beberapa kasus.

Untuk meningkatkan kualitas data dalam organisasi Anda, mempraktikkan kebersihan data adalah suatu keharusan, karena volume data di seluruh organisasi meningkat seiring waktu. Panduan ini akan memperkuat pemahaman Anda tentang kebersihan data dan memberi Anda beberapa praktik terbaik untuk diikuti saat menerapkan kebersihan data di seluruh organisasi Anda.

Apa itu kebersihan data?

Kebersihan data adalah proses memelihara dan membersihkan data Anda untuk memastikan bahwa organisasi Anda bekerja dengan data yang akurat dan lengkap.

Apa yang kami maksud ketika kami mengatakan data "bersih"? Kami mengacu pada data yang, sebagian besar, bebas dari kesalahan. Membersihkan data Anda bisa sesederhana menghapus duplikat dari database Anda dan memastikan data dalam format standar di seluruh papan.

Berbagai faktor dapat menyebabkan organisasi Anda bekerja dengan data yang berisi kesalahan. Sangat umum terjadi kesalahan kualitas data pada setiap tahap dalam siklus hidup data, oleh karena itu organisasi Anda perlu menjaga kebersihan datanya untuk meningkatkan kualitas data.

Mengapa kebersihan data penting?

Tidak ada yang suka bekerja dengan data berkualitas buruk. Penggunaan data berkualitas rendah secara terus-menerus mengarah pada pengambilan keputusan yang buruk karena pengguna tidak mempercayainya. Seiring waktu, data berkualitas buruk menghabiskan waktu dan uang organisasi Anda—menghabiskan biaya bisnis di AS lebih dari $3 triliun per tahun, dan pekerja data harus menggunakan 51% dari waktu berharga mereka untuk mengumpulkan, memberi label pembersihan, dan mengatur data.

Saat ini, Anda tidak dapat mengandalkan data yang hanya 90% akurat, karena data merupakan aset bisnis paling berharga bagi sebagian besar perusahaan dan membedakannya dari pesaing.

Praktik kebersihan data yang baik sering mengarah pada bekerja dengan data berkualitas lebih tinggi. Karena itu, mari selami beberapa praktik terbaik untuk kebersihan data yang dapat diterapkan organisasi Anda hari ini.

5 praktik terbaik untuk memprioritaskan kebersihan data di organisasi Anda

Implementasi kebersihan data di organisasi Anda akan berbeda tergantung pada ukuran perusahaan Anda, sumber daya yang tersedia untuk tim data Anda, dan budaya perusahaan Anda seputar data. Namun, praktik terbaik di bawah ini berlaku untuk perusahaan mana pun, terlepas dari ukuran atau industrinya.

1. Lakukan audit

Sebelum memulai kebersihan data, sebaiknya selesaikan audit sistem Anda. Selama audit, Anda harus mengevaluasi semua sistem yang digunakan perusahaan Anda saat menangani informasi pelanggan. Saat menilai setiap sistem, Anda harus menentukan kumpulan data mana yang diperlukan untuk bisnis Anda dan mana yang tidak. Kami juga menyarankan untuk memetakan dependensi data Anda, sehingga Anda tahu sistem mana yang akan terpengaruh oleh perubahan.

Untuk mengurangi data yang tidak perlu, Anda harus mengevaluasi bidang input Anda untuk memastikan bahwa mereka mengarah pada pengumpulan informasi yang relevan untuk bisnis Anda.

2. Prioritaskan data berdasarkan nilainya bagi bisnis

Membersihkan kumpulan data Anda bisa menjadi proses yang panjang, terutama saat bekerja dengan aliran data bervolume tinggi dari berbagai sumber. Ketika sebagian besar organisasi pertama kali memulai pembersihan data, mereka biasanya tidak yakin harus mulai dari mana—terutama karena terkadang terasa sedikit berlebihan.

Saat membersihkan data Anda, sebaiknya mulai dengan data yang paling berharga untuk bisnis Anda. Misalnya, sebuah perusahaan di industri ecommerce mungkin mulai dengan membersihkan daftar email pelanggan mereka, menghapus duplikat, dan menentukan apakah alamat email tersebut asli atau palsu. Biasanya, semakin bernilai kumpulan data bagi organisasi Anda, semakin tinggi prioritasnya saat Anda mulai membersihkan data.

3. Ciptakan budaya di mana kebersihan data menjadi prioritas

Kebersihan data adalah suatu keharusan daripada kesenangan saat berurusan dengan data. Pelanggan berharap Anda memiliki informasi terbaru tentang mereka dan pengalaman yang dipersonalisasi saat Anda bekerja dengan mereka. Itu sebabnya kebersihan data adalah upaya kolaboratif dan membutuhkan masukan dari semua orang di organisasi. Dari tenaga penjualan yang mengumpulkan data tentang pelanggan hingga kepala keuangan Anda—semua orang harus siap untuk memastikan data selalu terbaru.

Untuk menciptakan budaya kebersihan data, yang terbaik adalah menugaskan seseorang di organisasi Anda untuk memprioritaskan kebersihan data. Dengan begitu, seseorang bertanggung jawab atas kebersihan data dan dapat membantu mengembangkan rencana kualitas data untuk organisasi Anda.

4. Buat template seragam untuk entri data

Titik di mana data masuk ke sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) Anda biasanya merupakan penyebab pertama dari data yang mengandung kesalahan. Untuk memastikan bahwa data yang masuk ke CRM Anda berkualitas tinggi, Anda disarankan untuk memeriksa data di sisi klien untuk memastikan bahwa semua informasi distandarisasi dalam format yang dapat dikonsumsi.

Saat membuat template seragam untuk entri data, Anda harus membuat prosedur operasi standar. Ini akan membantu tim Anda membangun konsistensi saat membersihkan data dan, seiring waktu, menangkap masalah kualitas data di sumbernya, mencegah kesalahan tersebut memasuki produksi.

5. Validasi keakuratan data perilaku Anda

Memvalidasi keakuratan data Anda akan membantu organisasi Anda dalam memastikan bahwa data Anda akurat dan lengkap. Namun, beberapa tim data berjuang dengan validasi data karena sering kali tidak diprioritaskan atau tidak mudah diterapkan karena kurangnya alat dan proses.

Untuk membantu proses kebersihan data Anda, sebaiknya gunakan pendekatan proaktif untuk validasi data dan ikuti teknik validasi data ini di setiap langkah alur data.

Memvalidasi data Anda secara proaktif memastikan bahwa data perilaku Anda akurat, lengkap, berguna, bersih, dan dipahami di seluruh organisasi.

Kualitas data penting

Seiring waktu, praktik kebersihan data yang baik akan menghasilkan data berkualitas tinggi yang dapat diandalkan oleh tim Anda untuk membuat keputusan bisnis strategis.

Mengikuti praktik terbaik ini dapat memastikan bahwa Anda memberikan wawasan yang berguna dan akurat tentang pelanggan Anda kepada pemangku kepentingan.

Amplitudo dapat berperan dalam mendukung perjalanan perusahaan Anda untuk meningkatkan kualitas datanya. Jika Anda tertarik untuk mencoba kemampuan manajemen data Amplitudo, buat akun gratis hari ini, atau pesan demo dengan tim kami untuk mempelajari lebih lanjut.