Konsekuensi dari Kualitas Data yang Buruk

Data is useful. High-quality, well-understood, auditable data is priceless.

Ted Friedman, VP Analyst at Gartner

Data sangat penting untuk bisnis dan seperti yang dicatat oleh Ted Friedman, data berkualitas tinggi sangat berharga. Lagi pula, para ilmuwan mengandalkan data untuk membuat hipotesis, pemerintah mengandalkan data untuk membuat kebijakan, dan bisnis membutuhkan data untuk membuat keputusan bisnis yang penting.

Itulah sebabnya konsekuensi dari kualitas data yang buruk jauh jangkauannya untuk bisnis, tidak peduli ukurannya.

Tapi Anda mungkin bertanya pada diri sendiri, kapan data dianggap "buruk"?

Jenis-jenis Data Buruk

Data dapat dianggap “buruk” karena berbagai alasan, beberapa di antaranya mungkin disebabkan oleh:

Data Tidak Akurat - Entri data manual, seperti mengisi formulir pendaftaran pelanggan, adalah tugas yang membosankan dan berisiko. Bahkan dengan pengecekan ulang, kemungkinan ketidakakuratan data masih ada ketika harus memasukkan data satu per satu ke berbagai sistem.

Data Tidak Ada - Ada juga kemungkinan bahwa formulir telah diajukan secara salah dan bidang-bidang tertentu yang diperlukan hilang. Jenis data yang hilang ini dapat mengubah hasil akhir jika dibiarkan tidak dicentang.

Duplikat - Satu kontak terdaftar dua kali dalam CRM atau bahkan pelanggan yang terdaftar dua kali dalam database.

Kedaluwarsa - Data yang ada dalam database perusahaan harus dibersihkan secara berkala untuk menjaga kualitas atau meningkatkan data kualitas buruk. Data yang kedaluwarsa merusak kualitas keseluruhan basis data.

Apa Konsekuensi dari Kualitas Data yang Buruk?

Bagaimana tepatnya data dapat memengaruhi bisnis Anda? Ya, ada banyak cara yang bisa dilakukan. Beberapa contohnya adalah:

• Biaya yang Lebih Tinggi - Gartner melaporkan bahwa data yang buruk membebani bisnis rata-rata $ 15 juta per tahun. Ya, itu mungkin karena peningkatan biaya operasional — waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk menemukan dan memperbaiki kesalahan data sejak awal.
• Ketidakpuasan Pelanggan - Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan pelanggan tidak puas. Karena kesalahan dalam data dapat menyebabkan pembelian pelanggan dikirim ke alamat yang salah, atau produk yang dikirim mungkin ukurannya salah, atau bahkan pelanggan mungkin ditagih berlebihan untuk pembelian mereka. Dan pelanggan yang tidak puas akan membuatnya sangat sulit untuk mempertahankan pelanggan itu, menyebabkan penurunan retensi pelanggan.
• Dampak pada Branding - Ketidakpuasan pelanggan dapat berdampak langsung terhadap reputasi bisnis. Dan membangun kembali reputasi itu akan berarti lebih banyak waktu dan biaya yang dikeluarkan, menambah biaya operasional.
• Pengambilan Keputusan yang Buruk - Bisnis cenderung menggunakan data untuk membuat keputusan bisnis yang penting. Namun, jika data yang digunakan untuk membuat keputusan itu buruk maka peluang bahwa pilihan yang diambil akan merugikan bisnis dan bukannya menguntungkan lebih tinggi.
• Moral karyawan rendah - moral karyawan rendah secara langsung terkait dengan ketidakpuasan pelanggan. Karena pelanggan yang tidak puas akan membiarkan perasaan mereka diketahui dengan pergi langsung ke bisnis, dengan memposting di saluran media sosial pilihan mereka atau menghubungi layanan pelanggan baik melalui telepon atau online. Dalam kedua kasus tersebut, seorang karyawan sekarang dihadapkan dengan pelanggan yang marah dan frustrasi.

Data Buruk - Apa Yang Dapat Dilakukan?

Jadi, apa saja hal yang dapat Anda lakukan untuk mencegah data buruk dan meningkatkan kualitas data Anda?

Nah, dalam hal mencegah kesalahan data, menerapkan solusi otomasi dapat membantu. Solusi seperti Robotics Process Automation (RPA) dapat membantu mengurangi kesalahan manusia dalam entri data.

Tetapi ketika data buruk sudah ada di sistem Anda, maka Anda harus mengandalkan analisis. Analisis data akan membantu Anda tidak hanya menambang data dari basis data Anda, tetapi juga untuk menganalisis kualitas data. Ini akan dapat mendeteksi masalah data yang disebutkan di atas: duplikat, data yang hilang, dan sejenisnya.