Membuat keputusan bisnis dari data berkualitas buruk dapat menyebabkan kegagalan bisnis. Dampak fi0cial dari data berkualitas buruk untuk bisnis sangat besar. Menurut sebuah penelitian oleh Ovum, perusahaan dapat kehilangan sekitar 30% dari pendapatan mereka rata-rata karena mereka menggunakan data berkualitas rendah dalam proses bisnis mereka. Tidak hanya itu, berdasarkan penelitian oleh Gartner, biaya tahunan yang diderita perusahaan karena kualitas data yang buruk rata-rata diperkirakan mencapai USD 15 juta. Kualitas data yang buruk dapat membuat perusahaan kehilangan klien mereka, tidak dapat mencapai target pendapatan, mengurangi produktivitas mereka, meningkatkan biaya yang tidak perlu dari analisis yang buruk dan informasi yang menyesatkan, serta risiko tidak memenuhi kepatuhan dan reputasi yang rusak. Bagaimana cara mencegah hal ini terjadi? Upaya proaktif untuk menjaga kualitas data adalah kunci untuk menyelesaikan masalah ini.

Hindari kehilangan klien, pendapatan, dan produktivitas dari data berkualitas buruk

Kualitas data yang buruk dapat membuat bisnis kehilangan klien dan pelanggan potensial mereka, yang pada akhirnya mengakibatkan hilangnya pendapatan dan produktivitas. Jika Anda memiliki informasi yang salah tentang pelanggan Anda, Anda tidak akan dapat secara efektif terlibat dengan mereka atau berbagi dengan mereka produk dan aktivitas terbaru Anda. Selain itu, menggunakan kualitas data yang buruk dapat membahayakan hubungan pelanggan Anda karena Anda tidak akan dapat memberikan jawaban yang tepat untuk mereka dan gagal membantu mereka dengan masalah mereka. Ini akan memengaruhi hubungan jangka panjang Anda dengan pelanggan Anda dan memengaruhi kepuasan dan retensi pelanggan.

Mencegah biaya tambahan dari analisis yang buruk dan informasi yang menyesatkan

Pengambilan keputusan yang tidak akurat yang berasal dari analisis yang buruk dan informasi yang menyesatkan dapat meningkatkan biaya bisnis. Data yang salah dan tidak lengkap dapat mengacaukan analisis prediktif Anda, sehingga membawa Anda ke jalur yang salah. Tidak hanya itu, duplikasi data dan manajemen data yang buruk dapat merugikan Anda proses yang tidak efisien karena sumber daya Anda akan berjuang untuk mengatasi analisis yang buruk sementara pada saat yang sama mencoba untuk memperbaiki kesalahan yang disebabkan oleh pengambilan keputusan yang buruk. Menemukan dan menyelesaikan masalah pada data berkualitas buruk dapat mengambil sebagian besar waktu karyawan Anda. Ini akan berdampak pada produktivitas mereka, karena jika Anda memiliki kualitas data yang baik, tim Anda dapat fokus pada tugas-tugas yang lebih bernilai tinggi.

Tetap patuh dan kurangi kerentanan terhadap reputasi yang rusak

Akumulasi dampak kualitas data yang buruk, seperti inefisiensi, berkurangnya produktivitas, dukungan yang tidak memuaskan bagi pelanggan dapat menyebabkan masalah kepatuhan dan reputasi yang rusak. Masalah kualitas dengan data Anda dapat menyebabkan pemangku kepentingan frustrasi yang menganggap tidak profesionalisme, dan karena itu memberikan ulasan buruk. Mempertahankan citra merek dan reputasi perusahaan sangat penting untuk proses pengambilan keputusan pelanggan di masa depan, oleh karena itu sangat penting untuk menghindari data berkualitas buruk yang dapat berkontribusi pada pengalaman pelanggan yang buruk.

Pada intinya, data merupakan dasar dari pelaporan dan analisis bisnis. Oleh karena itu sangat penting bagi perusahaan yang berinvestasi di Big Data Indonesia untuk melihat betul kualitas data mereka. Memiliki kualitas data yang baik dapat membantu bisnis untuk memanfaatkan Big Data untuk membuat keputusan bisnis tepercaya dan terinformasi dengan baik yang dapat membantu Anda mencapai kesuksesan. Hal ini juga dapat mencegah semua risiko yang disebabkan oleh kualitas data yang buruk terjadi. Kelola data Anda dengan benar!