Berikut ini adalah postingan artikel kategori Data Management yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata data quality berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya.
Pengertian Data Quality
Apa itu sebetulnya yang dimaksud dengan data quality ini?
Kualitas Data (DQ) adalah sejauh mana dataset yang diberikan memenuhi kebutuhan pengguna.
Kualitas data adalah kriteria penting untuk memastikan bahwa keputusan berbasis data dibuat seakurat mungkin.
Data berkualitas tinggi memiliki jumlah yang cukup – dan memiliki detail yang cukup – untuk memenuhi penggunaan yang dimaksudkan.
Ini konsisten dengan sumber lain, disajikan dengan cara yang tepat dan memiliki tingkat kelengkapan yang tinggi.
Komponen kualitas data utama lainnya meliputi:
Akurasi-sejauh mana data mewakili peristiwa dunia nyata secara akurat.
Kredibilitas – sejauh mana data dianggap dapat dipercaya dan benar.
Ketepatan waktu – sejauh mana data memenuhi kebutuhan pengguna saat ini.
Konsistensi – sejauh mana kejadian data yang sama memiliki nilai yang sama dalam dataset yang berbeda.
Integritas – sejauh mana semua referensi data telah bergabung secara akurat.
Saat ini, tidak ada standar global untuk mengevaluasi dan memverifikasi kualitas data.
Sebaliknya, sebagian besar organisasi mendekati peningkatan kualitas data pada basis organisasi atau proyek-demi-proyek, menggunakan kebijakan dan kerangka kerja untuk memastikan data dikumpulkan, ditangani, dan diproses dengan benar di semua tahap siklus hidup informasi.
Pedoman Kualitas Data
Mengekstraksi informasi yang dapat diandalkan dan bermanfaat dari sejumlah besar data membutuhkan data untuk selengkap dan bebas dari kesalahan mungkin.
Ketika kualitas data tidak dapat diandalkan, itu dapat menyebabkan keputusan yang buruk dan anggaran yang terbuang.
Jika data berkualitas buruk digunakan untuk membuat keputusan tentang kampanye iklan online, misalnya, kemungkinan dolar iklan yang berharga akan dihabiskan untuk konsumen yang bukan milik audiens target.
Kualitas data harus terus -menerus dinilai dan dinilai kembali secara berulang untuk memastikan bahwa tingkat kualitas yang tepat dipertahankan dengan cara yang dapat diterima dan transparan.
Dibutuhkan organisasi untuk menetapkan pedoman kualitas data untuk manajer data, pelayan data, dan pemangku kepentingan lainnya yang menggunakan data.
Ini termasuk:
Menilai kualitas data lebih awal dan sering.
Mengadopsi kerangka kerja untuk mengevaluasi kualitas data untuk memastikan bahwa semua aspek kualitas data dievaluasi dan diverifikasi secara konsisten.
Penilaian Kualitas Data (DQA) dapat membantu manajer memahami seberapa banyak kepercayaan yang harus mereka miliki dalam set data tertentu.
Secara berkala meninjau kebijakan kualitas data untuk memastikan mereka mendukung peraturan kepatuhan.
Menyewa pihak ketiga yang netral untuk memantau kualitas data.
Cari mitra yang memiliki keahlian dan sarana untuk mengidentifikasi dataset mana yang berkualitas tinggi dan sesuai privasi, dan mana yang secara inheren cacat dan akan menimbulkan kekhawatiran.
Kebijakan kualitas data internal harus mencakup pedoman untuk entri data, edit memeriksa, memvalidasi dan mengaudit data, memperbaiki kesalahan data, dan menghapus akar penyebab kontaminasi data.
Pedoman juga harus mencakup kebijakan dan prosedur untuk kontrol perubahan, standarisasi format data dan menyelesaikan sengketa data.
Pembahasan dari Apa itu Pengertian, Arti, serta Contoh dari Istilah Data Quality
Baik, agar kita dapat lebih mendalami arti penjelasan serta maksud dari acronym atau kata tersebut di atas, pastinya kita juga perlu memahami lebih dalam tentang pembahasan mengenai apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi data quality.
Ada semakin banyak faktor yang perlu dipertimbangkan ketika datang ke kualitas data dan mereka yang menggunakan data sering dibiarkan untuk mengevaluasi kualitas data dengan cara ad hoc yang terputus -putus.
Penting bagi organisasi untuk melibatkan pemangku kepentingan dari semua bidang bisnis yang relevan untuk menyetujui hal -hal berikut:
Bagaimana kualitas data akan dipantau?
Tujuan dan sasaran apa yang dapat dicapai dengan lebih baik jika kualitas data ditingkatkan?
Bagaimana upaya untuk meningkatkan kualitas data diprioritaskan?
Apa risiko kualitas data yang buruk mengenai biaya, kepatuhan dan produktivitas?
Siapa yang akan memimpin dan mengoordinasikan upaya peningkatan?
Bagaimana peningkatan kualitas data diukur, dianalisis, dan dilaporkan seiring waktu
Jika proses, metode, dan prosedur dikembangkan secara independen untuk setiap upaya, organisasi berisiko:
Kurangnya kesadaran dari bagian dari staf bisnis tentang kebutuhan kualitas di seluruh siklus data;
Upaya yang tidak semestinya dan biaya duplikasi; dan
Implementasi yang tidak efisien (misalnya, berulang kali membersihkan data di penyimpanan data hilir sementara tidak meningkatkan kualitas data di sumbernya).
Kualitas dan Kepatuhan Data
Kualitas data memainkan peran penting dalam kepatuhan privasi.
Peraturan seperti GDPR dan COPPA dirancang untuk memastikan bahwa data konsumen dikumpulkan secara transparan dan semua informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII) ditangani dengan cara yang aman.
Praktik kualitas data yang buruk, seperti mengumpulkan data tanpa persetujuan konsumen yang tepat, dapat menghasilkan denda peraturan yang kaku untuk ketidakpatuhan.
Ketika bisnis membeli data dari broker data, mereka tidak memiliki transparansi tentang bagaimana data dikumpulkan atau disimpan dan diamankan.
Dengan menjadi lebih transparan tentang bagaimana data bersumber dan disimpan dan menyoroti kualitas data secara keseluruhan, karyawan yang menggunakan data akan memiliki lebih banyak kepercayaan pada hasil.
Ini adalah pertimbangan bisnis yang penting karena kurangnya kepercayaan dapat berdampak negatif terhadap risiko reputasi.
Sekarang lebih penting daripada sebelumnya bagi perusahaan untuk dapat menunjukkan bahwa mereka mengumpulkan data secara transparan, aman di muka dan mengamankan data yang tepat dalam transit dan data saat istirahat setelah pengumpulan.
Kualitas data adalah ruang yang berkembang.
Ketika peraturan privasi terus berkembang, verifikasi kualitas data akan menjadi komponen operasi bisnis yang lebih penting.
Dalam organisasi besar, upaya perencanaan dapat berlangsung selama beberapa minggu.
Dalam organisasi kecil, perencanaan strategis untuk kualitas data dapat diselesaikan dalam beberapa pertemuan singkat.
Seperti yang sudah kita lihat di atas, istilah ini merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknologi yang diawali dengan abjad atau awalan D, serta merupakan terms yang terkait dengan Data Management dengan subkategori Analytics.
Arti Data Quality dalam Kamus Terjemahan Bahasa Indonesia dan Inggris
Selain membahas tentang pengertian dan pembahasan definisinya, untuk lebih memperdalamnya, di sini kita juga perlu mengetahui apa arti kata data quality dalam kamus terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris.
Untuk lebih mudah dalam memahaminya, di artikel ini Kami akan menguraikannya berupa tabel terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris sebagai berikut.
| Tipe | Bahasa Indonesia | Bahasa Inggris |
| Terminologi | kualitas data | data quality |
| Kategori | manajemen data | data management |
Penutup
Baiklah, di atas adalah pembahasan dan penjelasan tentang apa itu arti dari data quality.
Semoga postingan artikel yang sudah Kami bagikan ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan kita semua.
Lihat juga pembahasan mengenai apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi artikel lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknologi yang ada di laman blog UrlWebsite Kami.
Sumber (Referensi)
Artikel ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi relevan yang berotoritas seperti Wikipedia, Webopedia Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya seperti Technopedia dan Techterms. Kata Data Quality ini merupakan salah satu dari kumpulan terminologi “Data Management dengan subkategori Analytics” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan abjad atau awalan D. Artikel ini di-update pada bulan Nov tahun 2024.
- https://id.wikipedia.org/wiki/terminologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
- https://www.webopedia.com/?s=data-quality
- Gambar contoh dari data-quality via Google di sini
- Gambar contoh dari data-quality via Bing di sini
