Metrik Kualitas Data, Apa Itu?

Lintas 12 – Metrik Kualitas Data, apa itu ? Ketahui jenis dan kegunaannya.

Banyak anggota bisnis, seperti manajer penjualan dan manajer tingkat senior, menggunakan metrik kualitas data untuk membantu meningkatkan kinerja tim mereka dan mencapai hasil yang lebih baik. Ada beberapa jenis metrik kualitas data, dan masing-masing memiliki berbagai tujuan. Mempelajari tentang metrik kualitas data dapat membantu Anda menggunakannya dalam tim Anda. Dalam artikel ini, kami membahas definisi metrik kualitas data, menjelaskan cara menggunakannya, dan membuat daftar beberapa jenis yang biasa digunakan bisnis.

Apa itu metrik kualitas data?

Metrik kualitas data adalah indikator yang dapat Anda gunakan untuk menilai kualitas data. Mereka sering memprediksi kualitas data dan dapat memberikan sinyal untuk mengambil tindakan. Anda dapat menerapkan metrik kualitas data di berbagai sektor, termasuk perawatan kesehatan, akademisi, keuangan, teknologi, dan asuransi.

Bagaimana metrik kualitas data digunakan?

Berikut adalah daftar tiga cara Anda dapat menggunakan metrik kualitas data, dengan penjelasan masing-masing penggunaan:

Untuk menetapkan target kualitas data

Anda mungkin ingin menetapkan target kualitas data setelah audit internal atau keluhan pelanggan. Target dapat membantu Anda mengukur keberhasilan inisiatif kualitas data selama periode waktu tertentu. Misalnya, departemen layanan pelanggan Anda menerima sejumlah keluhan dari pelanggan tentang informasi alamat yang salah. Anda kemudian dapat memutuskan untuk menetapkan sasaran untuk meningkatkan kualitas alamat sebesar 20% selama kuartal berikutnya.

Untuk menilai kualitas data

Anda dapat melakukan penilaian kualitas data dengan mempelajari catatan sejarah dan menganalisis informasi yang Anda miliki tentang pelanggan dan proses bisnis Anda dari waktu ke waktu. Tinjauan ini dapat mengidentifikasi potensi masalah dan cara untuk meningkatkan kualitas data. Anda juga dapat mengatur sistem pengukuran untuk mengumpulkan dan menganalisis data tentang kualitas data yang Anda pegang.

Untuk meningkatkan harapan layanan pelanggan

Dengan menetapkan target kualitas data yang jelas, Anda dapat mendidik staf layanan pelanggan Anda tentang masalah kualitas data yang mungkin mereka temui secara rutin. Semakin siap Anda, semakin baik kemampuan Anda untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Misalnya, Anda dapat mengurangi jumlah panggilan layanan pelanggan yang terkait dengan alamat dan informasi akun dengan menetapkan target untuk mengurangi jumlah pelanggan yang melaporkan alamat yang salah.

Jenis metrik kualitas data

Berikut adalah daftar beberapa jenis metrik kualitas data, dengan deskripsi masing-masing jenis:

Metrik akurasi

Metrik ini membantu Anda menilai keakuratan data Anda. Akurasi data adalah ukuran seberapa dekat data Anda cocok dengan fakta dunia nyata yang diwakilinya. Semakin akurat data yang Anda miliki, semakin baik pemahaman Anda tentang informasi tersebut. Jenis metrik ini meliputi:

• Presisi: Metrik ini menentukan proporsi elemen data aktual yang Anda rekam atau simpan. Misalnya, jika Anda memiliki 100 karyawan tetapi hanya mencatat rincian 80 karyawan, Anda memiliki presisi 80%.
• Recall: Recall adalah ukuran berapa banyak item dalam daftar yang ada dan berapa banyak yang relevan dengan jenis analisis tertentu. Anda dapat menghitungnya sebagai rasio antara jumlah item yang benar dan jumlah total item yang cocok dengan kriteria yang Anda tetapkan untuk hasil yang cocok.
• Persentil: Persentil adalah ukuran seberapa besar kemungkinan nilai dalam kumpulan data Anda mencapai nilai target. Misalnya, jika 90% dari nilai data berada dalam satu persentil di atas atau di bawah nilai target Anda, Anda dapat menentukan bahwa data Anda akurat.
• Standar deviasi: Standar deviasi adalah ukuran seberapa besar atau kecil semua nilai dalam suatu himpunan bervariasi dari titik tengah atau rata-ratanya.

Metrik integritas

Metrik integritas membantu Anda menilai integritas data Anda. Integritas data yang tinggi memungkinkan Anda melakukan analisis yang lebih akurat, sehingga Anda dapat memenuhi harapan pelanggan dengan lebih baik. Langkah-langkah integritas meliputi:

• Audit transaksi: Audit transaksional mengukur berapa banyak transaksi yang gagal mengikuti semua aturan yang ditetapkan. Misalnya, jika pelanggan masuk ke perusahaan asuransi dan mengisi aplikasi tanpa memberikan nomor telepon tetapi kemudian menerima panggilan telepon dari perusahaan yang meminta nomor tersebut, aplikasi tersebut mungkin mengalami kesalahan dalam proses entri datanya.
• Nilai nol: Nilai nol mengungkapkan berapa banyak nilai dalam kumpulan data Anda yang tidak lengkap atau kosong. Penilaian ini dapat membantu Anda mengidentifikasi area dalam proses Anda di mana Anda dapat memberikan lebih banyak panduan dan pelatihan untuk memastikan bahwa nilai yang Anda kumpulkan dan analisis sudah lengkap dan akurat.
• Titik data yang hilang: Titik data yang hilang mengukur berapa banyak kasus atau catatan individual yang tidak berisi semua elemen data yang diperlukan untuk atribut tertentu.

Metrik konsistensi

Metrik konsistensi membantu Anda menilai apakah nilai dalam kumpulan data Anda konsisten dengan nilai yang Anda rekam dan simpan sebelumnya. Konsistensi memungkinkan Anda meningkatkan kualitas data dengan memastikan semua data tetap konstan. Langkah-langkah ini meliputi:

• Konsistensi data: Konsistensi tanggal mengukur berapa banyak tanggal dalam kumpulan data yang berada di luar rentang historisnya.
• Konsistensi numerik: Konsistensi numerik mengukur berapa banyak nilai dalam kumpulan data yang berbeda dari rentang yang diharapkan.

Metrik kelengkapan

Metrik kelengkapan membantu Anda menilai kelengkapan data Anda. Kelengkapan data adalah ukuran seberapa banyak dari kumpulan data yang diberikan lengkap, akurat dan representatif. Anda dapat menggunakan penilaian ini untuk mengidentifikasi kesenjangan potensial dalam data Anda dan menentukan cara mengisi kesenjangan tersebut. Langkah-langkah kelengkapan meliputi:

• Kemunculan minimum: Kemunculan minimum mengukur berapa banyak nilai dalam kumpulan data yang memiliki kurang dari jumlah kemunculan yang ditentukan.
• Jeda waktu maksimum: Jeda waktu maksimum mengukur waktu antara saat peristiwa terjadi dan saat Anda merekamnya di sistem Anda.

Demikian Lintas 12 melaporkan Metrik Kualitas Data, apa itu ? Ketahui jenis dan kegunaannya.