5 Masalah Paling Khas Dengan Kualitas Data

| Disponsori |

Pengambilan keputusan, hubungan pelanggan, kredibilitas upaya pemasaran, dan area lainnya semuanya menderita ketika data perusahaan berkualitas buruk. Anda dapat meningkatkan kapasitas organisasi Anda untuk analisis data dan pengambilan keputusan dengan memperbaiki bug dan ketidakkonsistenan dalam data Anda menggunakan panduan kami tentang lima masalah paling umum terkait kualitas data.

Masalah dengan kualitas data berpotensi menimbulkan masalah. Sebagian besar sistem e-niaga waktu nyata dapat turun kapan saja! Mengapa itu terjadi? Yah, situs web mungkin mengharapkan huruf abjad di area komentar. Karena ada karakter “TAB” yang tidak terbaca, maka menghasilkan reaksi berantai kegagalan sistem. Para profesional kualitas data dapat mengatasi masalah ini, dan para pemimpin bisnis serta manajer senior pasti khawatir hal itu akan berdampak pada bisnis mereka. Rata-rata orang mungkin merasa bosan untuk mempertimbangkan bahwa karakter "TAB" bisa cukup signifikan untuk merusak situs web.

Kami telah menyimpulkan bahwa bahkan masalah kecil pada kualitas data dapat melumpuhkan perusahaan untuk sementara. Pertanyaan lanjutan yang wajar adalah, "apa yang menyebabkan kesulitan kualitas data ini?" Beberapa masalah umum dengan kualitas data adalah sebagai berikut.

Mengapa saya memiliki masalah dengan data saya?

Seiring waktu, masalah mungkin muncul dalam kumpulan data dalam berbagai bentuk. Namun, sejumlah data berkualitas rendah sayangnya tidak dapat dihindari. Sebagian besar masalah dengan kualitas data dapat ditelusuri kembali ke saat operator pertama kali memasukkannya. Ini mungkin karena kekurangan dalam metode pengumpulan data Anda atau keakuratan individu yang memasukkan data. Masalah lain mungkin muncul dari waktu ke waktu, memengaruhi database Anda saat ini, karena standar pemformatan berubah atau informasi konsumen berubah. Jika masalah berkembang, perusahaan Anda dapat segera mengidentifikasi dan menyelesaikannya dengan input data, strategi manajemen, dan alat yang sesuai.

Masalah paling sering dengan kualitas data

Beberapa masalah yang sering terjadi dapat merusak kualitas data Anda, mulai dari kesalahan yang dibuat selama pengumpulan data hingga informasi yang kedaluwarsa. Mengawasi masalah kualitas data dan membangun mekanisme untuk menyelesaikannya sangat penting karena secara praktis tidak dapat dihindari tetapi dapat diperbaiki. Berikut ini adalah masalah paling umum yang terjadi saat mengumpulkan informasi dan menyimpan database untuk perusahaan.

1. Informasi yang hilang atau belum selesai

Lupa menjawab pertanyaan atau mempercepat seluruh formulir? Itu semua adalah kejadian yang terlalu umum selama entri data. Perusahaan Anda tidak dapat memperoleh gambaran lengkap tentang informasi konsumen Anda atau membuat kesimpulan yang dapat diandalkan dari data tersebut jika data tersebut kurang.

Untungnya, perusahaan dapat dengan cepat memperbaiki masalah ini dengan menggunakan perangkat lunak yang dapat menetapkan bidang wajib. Program tidak akan mengizinkan formulir dikirimkan sampai semua bidang telah diisi. Formulir dan pertanyaan mungkin mendapat manfaat dari penambahan aturan untuk mengatasi masalah ini. Bergantung pada pertanyaannya, batasan tersebut mungkin termasuk tidak mengizinkan karakter tertentu atau mengharuskan penggunaan bidang khusus angka atau bidang yang ditujukan untuk uang atau tanggal. Teknik-teknik ini adalah ilustrasi utama tindakan preemptive yang dapat dilakukan pengguna untuk meningkatkan kualitas data sebelum dimasukkan ke dalam database.

2. duplikasi data

Salah satu masalah paling umum dengan kualitas data yang memengaruhi organisasi adalah adanya rekaman duplikat. Ketika perusahaan menggunakan berbagai alat dan teknik pengumpulan data, duplikasi informasi tidak dapat dihindari. Sebuah sistem yang secara rutin memeriksa duplikat data dalam database sangat penting saat menangani sejumlah besar data yang dikumpulkan melalui kontak langsung, panggilan telepon, dan formulir online.

Ketika data konsumen yang dikumpulkan sebelumnya mengalami revisi, duplikat biasanya merupakan hasil yang tidak diinginkan. Misalnya, alamat email pelanggan mungkin diperlukan untuk menemukan akun mereka. Saat sistem tidak lagi menerima alamat email pengguna saat ini, mereka dapat memilih untuk membuat akun baru daripada memperbarui yang sudah ada.

Perusahaan Anda perlu membeli program untuk menghapus duplikat dan menggabungkan rekaman serupa. Karena perusahaan Anda menerima volume data yang begitu besar, memperbaiki masalah ini akan membosankan dan memakan waktu yang tidak realistis.

3. Inkonsistensi format

Kesalahan dalam memformat data dalam jumlah besar yang disebabkan oleh tanggal, alamat, dan angka mungkin membuat frustrasi. Memasukkan tanggal secara manual (untuk sesuatu seperti tanggal lahir) memungkinkan berbagai kombinasi, termasuk bulan dan hari dua digit, bulan dan hari satu digit, tahun dua digit, tahun empat digit, dan campuran masing-masing, dengan atau tanpa pemisah. Bagaimana jika orang menulis "O" untuk "0" atau "I" untuk "1"? Tanggal mungkin salah eja atau ditulis dalam format yang tidak standar jika orang mengejanya secara lengkap, seperti “1 Mei 2016”.

Bahkan alamat terpengaruh karena beberapa entri mungkin memiliki kode pos di lokasi yang berbeda dari yang benar. Ketika data tidak diformat secara konsisten, membuat laporan, melakukan analisis, dan membuat perbandingan yang berarti menjadi lebih sulit. Karena potensi banyak kesalahan pemformatan, penting untuk mengevaluasi dan membersihkan data secara rutin. Alat validasi alamat hanyalah salah satu contoh alat pembersihan data yang dapat digunakan perusahaan untuk menghilangkan ketidakkonsistenan data dan meningkatkan kualitas penelitian.

4. Kesalahan

Salah satu sumber kesulitan kualitas data yang paling umum adalah orang membuat kesalahan saat mengisi formulir. Kesalahan manusia tidak dapat dihindari dalam setiap proses input data; oleh karena itu, kesalahan tidak boleh terletak pada siapa pun. Namun demikian, ini adalah masalah berat yang harus diatasi. Meskipun kemajuan teknologi telah membantu mengurangi efek dari kesalahan manusia, manusia tetap penting untuk proses tersebut. Kesalahan dalam mengetik atau menginput data pada kolom yang salah, seperti nama orang yang dimasukkan pada kolom “alamat”, sering terjadi. Selain itu, terkadang orang dengan sengaja memasukkan informasi palsu, melewatkan bidang yang diperlukan dan mengirimkan formulir. Terlepas dari kemungkinan yang melekat dari kesalahan tersebut, pengguna dapat mengambil beberapa langkah untuk mengurangi dampaknya.

5. Berbagai bahasa dan sistem pengukuran

Cara informasi ditangani dan digunakan sangat dipengaruhi oleh globalisasi. Diperlukan kebijakan penerimaan yang lebih ketat. Akibatnya, setiap sistem harus secara jelas mendefinisikan unit pengukuran dan metode untuk mengingatkan kemungkinan ketidakakuratan, terutama untuk perusahaan dengan konsumen dan profesional input data di banyak negara. Kesalahan dalam pesanan inventaris lebih sering terjadi ketika perhatian terhadap detail kurang. Kesalahan dalam satuan dapat menimbulkan konsekuensi serius, seperti penggunaan zat yang terlalu sedikit atau terlalu banyak. Bisnis harus menetapkan standar kualitas data yang seragam yang mempertimbangkan berbagai metrik seperti bobot, panjang, jarak, dan mata uang.

Meningkatkan kualitas data Anda dan cara memperbaikinya

Jika perusahaan Anda secara teratur mengumpulkan informasi klien baru atau menyimpan database untuk waktu yang lama, Anda dapat yakin bahwa masalah kualitas data akan terjadi. Kabar baiknya adalah beberapa alat tersedia untuk memfasilitasi pengumpulan dan administrasi data. Pengawasan Email Kualitas Data adalah alat yang berharga untuk mencegah kesalahan memasukkan data dan membersihkan kumpulan data yang ada.