Masalah Data Kritis dan Cara Mengatasinya

Data bisnis adalah sumber kehidupan dan pusat pengambilan keputusan perusahaan. Aset berharga ini dapat membantu Anda untuk mempersonalisasi dan menyesuaikan pesan pemasaran Anda secara efisien, memberikan latar belakang bagi tim penjualan Anda ketika mereka berinteraksi dengan prospek potensial, dan membantu Anda untuk mendukung dan melayani pelanggan Anda dengan lebih baik. Menurut Gartner dalam survei mereka terhadap berbagai perusahaan, kualitas data dapat merugikan bisnis lebih dari USD 14 juta per tahun. Dan karena orang semakin terhubung hari ini, masalah dengan data dapat menjadi sangat kritis dan merugikan perusahaan secara eksponensial. Namun, kualitas data belum menjadi fokus utama bagi perusahaan saat ini, karena terlalu banyak perhatian masih diberikan untuk mengumpulkan lebih banyak data. Dengan memperbaiki masalah data seperti data yang hilang dan tidak lengkap, pemformatan yang tidak konsisten, dan data yang tidak akurat dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik sehingga mengurangi biaya membuat keputusan bisnis yang buruk.

Dapatkan pandangan holistik tentang bisnis Anda dan hindari data yang hilang atau tidak lengkap

Membuat keputusan berbasis data membutuhkan data berkualitas tinggi. Memanfaatkan data tanpa mengetahui asal-usulnya atau bagaimana itu diperoleh bisa sangat menyesatkan dan lebih berbahaya daripada baik untuk perusahaan Anda. Namun, jika Anda memeriksa data pelanggan Anda sekarang, ada kemungkinan besar Anda menemukan data yang hilang dan tidak lengkap. Salah satu cara untuk memperbaiki masalah ini adalah berinvestasi dalam pengayaan data. Proses ini akan memungkinkan Anda untuk mengisi potongan-potongan yang hilang dan mendapatkan gambaran yang lebih akurat dari konteks dengan mengumpulkan data berkualitas tinggi dari sumber lain. Cara lain untuk mengurangi data yang tidak lengkap adalah dengan meningkatkan jumlah bidang yang diperlukan dalam sistem Anda.

Membangun sistem untuk mencegah pemformatan yang tidak konsisten

Salah satu masalah paling umum dalam manajemen data besar adalah memiliki pemformatan data yang tidak konsisten dalam database. Bidang seperti alamat, kode pos, nomor telepon, sangat umum untuk bervariasi dalam pemformatannya. Standar kapitalisasi yang berbeda juga sering membawa masalah pada pemformatan yang tidak konsisten yang nantinya dapat mengarah pada analisis data yang menyesatkan. Menerapkan pembatasan yang tepat dalam input data serta validasi sistem dapat membantu mencegah inkonsistensi data. Jika Anda ingin memperbaiki pemformatan yang tidak konsisten untuk data yang sudah ada di database Anda, berinvestasi dalam perangkat lunak pembersihan data dapat membantu Anda memecahkan masalah ini.

Memvalidasi input dan data usang untuk mengurangi ketidakakuratan data

Berdasarkan analisis oleh Integrate, 40% prospek berisi data yang tidak akurat. Rata-rata, perusahaan berasumsi bahwa hingga 33% dari data pelanggan mereka entah bagaimana tidak dapat diandalkan. Informasi yang salah ini berasal dari data yang tidak akurat dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang menyesatkan yang tidak baik untuk bisnis Anda. Untuk memperbaiki masalah ini, penting bagi perusahaan untuk berinvestasi dalam proses pengayaan data, karena kemampuannya untuk mengidentifikasi data yang ketinggalan jaman dan tidak akurat.

Menerapkan strategi untuk membersihkan dan mengelola masalah data penting seperti data yang tidak lengkap, tidak konsisten, dan tidak akurat dapat membantu perusahaan mengurangi risiko membuat keputusan yang menyesatkan, dan karena itu menghindari biaya yang tidak perlu yang berasal dari data yang buruk. Menerapkan Big Data Indonesia dengan data berkualitas rendah dapat membahayakan bisnis Anda, termasuk membahayakan proses penjualan dan pemasaran Anda, memengaruhi citra merek Anda, dan memengaruhi layanan pelanggan Anda. Mampu mengidentifikasi masalah data penting adalah langkah pertama untuk benar-benar memecahkan masalah bisnis Anda.