Rekonsiliasi untuk Meningkatkan Efisiensi Bisnis dan Manajemen Data Anda

Otomatisasi dan produktivitas menjadi prioritas utama dalam bisnis yang menyediakan layanan rekonsiliasi data. Integritas data memainkan peran penting sebagai landasan untuk lebih mengoptimalkan siklus hidup rekonsiliasi. Layanan manajemen data dan analisis data secara keseluruhan menjadi penting untuk proses rekonsiliasi karena data terus-menerus diekstraksi dan diproses lebih lanjut dari sejumlah sumber yang berbeda.

Ada banyak langkah untuk memastikan kualitas data optimal digunakan untuk wawasan bisnis. Mari kita bahas beberapa fitur dan pendekatan utama untuk integritas data dan bagaimana seseorang dapat menyediakan bisnis mereka dengan sumber data yang berkualitas:

Memastikan Kualitas Data untuk Wawasan Data yang Lebih Baik

Strategi kualitas data yang terinformasi dengan baik mencakup sejumlah proses dan hasil. Ini difasilitasi dengan memelihara dasbor untuk kualitas data yang membantu pemilik data dan dukungan TI dalam mengukur pengukuran kualitas data. Dasbor ini juga memfasilitasi proses lanjutan dari pembersihan data sederhana dan aturan validasi. Dasbor memastikan bahwa ada ruang pusat di mana semua inkonsistensi dalam data diidentifikasi dengan cepat antar sistem.

Proses rekonsiliasi data memerlukan formalisasi, yang pada gilirannya membantu memastikan bahwa proses dilakukan sesuai jadwal atau secara ad-hoc. Perlu ada peningkatan visibilitas ke dalam proses rekonsiliasi dan hasil yang mereka peroleh. Ini membantu dalam meningkatkan kepercayaan keseluruhan pengguna bisnis, dan keputusan dapat dibuat secara berurutan dengan data sistem yang cukup mendukungnya.

Aktivitas kualitas data dapat dikontrol dengan mendefinisikan seperangkat metrik kualitas data yang tepat. Selain itu, diperlukan aturan validasi yang tepat, dan pemantauan data lebih lanjut dengan menggunakan berbagai alat dan proses pembuatan profil data. Kebutuhan tata kelola perusahaan dapat diatasi dengan berkolaborasi dengan pengelola data lain dalam bisnis.

Meningkatkan Manajemen Data dalam Proses Rekonsiliasi

Beberapa tantangan utama untuk rekonsiliasi data termasuk memastikan lingkungan di mana kualitas data menjadi prioritas. Ini berarti bahwa kebijakan dan standar kualitas data di seluruh perusahaan perlu dipatuhi.

Perusahaan Analisis Data Teratas adalah contoh dalam proses rekonsiliasi di mana data yang tidak koheren atau tidak lengkap ditolak oleh lingkungan sebagai kesalahan. Kesalahan ini terjadi karena format data yang tidak standar, perubahan sumber data, atau perubahan yang sering dilakukan pada data referensi.

Penting juga untuk memiliki staf pendamping yang memiliki pengetahuan tentang praktik terbaik dalam hal kualitas data dan penanganan data. Waktu tunggu operasional harus dikurangi sehingga data dapat berpindah dari akuisisi ke wawasan dalam waktu sesingkat mungkin. Ini memastikan bahwa ada biaya marjinal yang lebih kecil.

Mari kita lihat beberapa langkah yang harus diikuti untuk pengalaman rekonsiliasi yang lebih lancar:

• Manajer data dapat memfilter data mereka dan meningkatkan transparansi dengan menggunakan ekstraksi otomatis menggunakan skrip, ETL, dan API.
• Audit bisnis yang komprehensif dan terperinci dapat membantu efisiensi proses rekonsiliasi data.
• Mempertahankan penyimpanan data historis dapat membantu mempercepat proses rekonsiliasi. Ini dapat dicapai dengan memilih kontrol independen untuk menyeimbangkan, mendamaikan, dan melacak informasi waktu nyata.
• Data terkadang dapat hilang dalam silo data atau di kuburan data yang dapat menyebabkan data tersembunyi atau tidak konsisten. Misalnya, data tentang klien yang informasinya dimiliki oleh tim Penjualan mungkin tidak dibagikan dengan tim layanan pelanggan yang dapat menyebabkan hilangnya kesempatan untuk membuat profil pelanggan yang lebih menonjol dan akurat.
• Waktu henti data dapat menyebabkan berbagai masalah migrasi. Hal ini disebabkan oleh meningkatnya kompleksitas dan besarnya data di dalam pipeline. Mempekerjakan akuntabilitas dengan memasukkan perjanjian tingkat layanan dapat membantu penyedia layanan TI dan pelanggan dalam memastikan ada lebih sedikit waktu henti data.

Perbaikan untuk Masalah Kualitas Data

Masalah kualitas data muncul karena pemantauan dan pengelolaan data yang tidak memadai secara real-time. Ini termasuk data duplikat, format yang tidak konsisten, data yang tidak lengkap, data yang tidak akurat dan ketidaktepatan data. Berikut adalah beberapa tips dan praktik terbaik untuk mengatasi masalah ini:

Tempat yang tepat untuk mengatasi masalah kualitas data apa pun adalah di sistem sumber asal. Lapisan proses bisnis biasanya memerlukan tingkat intervensi yang lebih tinggi yang serupa dengan instance ketika data disediakan oleh pihak ketiga dan tidak ada kontrol langsung. Memperbaiki data pada sumbernya seringkali merupakan cara terbaik untuk memastikan data melewati pemeriksaan data yang diperlukan dan dibersihkan serta diubah pada tahap entri itu sendiri.

Memperbaiki masalah pada sumbernya bisa jadi sulit, sehingga proses untuk memperbaiki kualitas data dapat digunakan dalam proses ETL. Inilah yang akhirnya dilakukan sebagian besar bisnis karena ini adalah pendekatan pragmatis. Dengan bantuan algoritme yang ditetapkan dan aturan cerdas, kumpulan data bersih diperoleh yang memberikan wawasan bisnis yang lebih baik.

Mengelola metadata bisa sangat membantu dalam memberikan bisnis dengan kejelasan mengenai tujuan bisnis. Definisi data umum yang digunakan di seluruh perusahaan di seluruh domain subjek dapat dikatalogkan untuk menyediakan format dan struktur inisiatif kualitas data.

Pembuatan profil data memungkinkan pemahaman yang lebih dalam tentang data di mana frekuensi dan distribusi nilai data dinilai dalam kumpulan data. Ini dapat digunakan untuk memeriksa integritas data dan juga membantu menentukan apakah data sesuai dengan aturan bisnis dan standar data yang ditentukan.

Data Berkualitas untuk Semua

Dunia bisnis semakin menjadi lebih didorong oleh data dalam beberapa tahun terakhir. Untuk alasan ini, penting untuk mengadopsi alat kualitas data yang tepat. Metode tradisional rekonsiliasi data menjadi tidak efisien dan tidak berkelanjutan dalam lingkungan bisnis yang cepat berubah. Ada kebutuhan untuk menempatkan kerangka kerja tata kelola data yang akan menjabarkan berbagai kebijakan data, standar, dan indikator kinerja utama (KPI) kualitas data.

Struktur dan peran organisasi perlu digambarkan untuk memastikan siapa pemilik data, penjaga data, dan pengelola data. Ketika diterapkan seperti yang dibahas di sini, rekonsiliasi data pada akhirnya akan membantu meningkatkan kemampuan pengguna bisnis dengan kualitas data, layanan rekayasa produk, integritas data, dan akurasi.