Karena penawaran yang dipersonalisasi dan berpusat pada pengguna menjadi kebutuhan bagi organisasi modern, menggunakan data adalah komponen penting untuk memahami kebutuhan pelanggan dan pemangku kepentingan. Dari badan sektor publik dan penyedia layanan kesehatan hingga lembaga keuangan dan pemasok perangkat lunak, sekarang sangat penting bagi organisasi untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengatur data secara efektif.
Namun, sayangnya, banyak organisasi yang berjuang untuk mempertahankan data yang bersih dan dapat ditindaklanjuti. Faktanya, survei baru-baru ini menemukan bahwa dua perlima (39%) organisasi memiliki sedikit atau tidak ada kerangka tata kelola data1. Bertahun -tahun praktik data yang tidak konsisten dan bekerja di silo telah meninggalkan banyak departemen dengan ‘kotor’, data yang tidak memadai yang tidak dapat ditindaklanjuti.
Kurangnya tata kelola data yang efektif ini telah mengakibatkan organisasi kehilangan wawasan berharga yang jika tidak akan membantu mereka menjadi penyedia layanan yang lebih baik.
Organisasi, di seluruh sektor, serta badan -badan sektor publik, sangat perlu mengambil tindakan tegas untuk mengurangi kerusakan lebih lanjut yang mungkin dimiliki oleh praktik pengumpulan data mereka saat ini. Selain itu, mereka harus menanamkan nilai yang menjadikan tata kelola data sebagai prioritas. Ini akan memastikan informasi yang mereka kumpulkan, dan simpan, tidak hanya bersih tetapi juga dapat ditindaklanjuti.
Pemimpin Pengembangan Bisnis Senior di Versi 1.
Bagaimana ini terjadi?
Manifestasi data ‘kotor’, tidak terorganisir, berasal dari banyak faktor. Dari mengumpulkan catatan duplikat dan tidak lengkap hingga kurangnya integrasi, terlalu banyak organisasi telah gagal mengelola data secara efektif. Menurut 2024 Research, 44% perusahaan keuangan berjuang untuk mengelola data yang disimpan di beberapa lokasi2. Ini telah mencapai garis bawah mereka, dengan banyak biaya meningkat. Namun, di mana, dan bagaimana data disimpan bukan satu -satunya masalah.
Dalam organisasi di mana tata kelola data tetap menjadi perhatian, data sering terfragmentasi dan tidak konsisten di seluruh departemen. Alih -alih memiliki sistem terintegrasi yang memberikan satu basis data, dapat diandalkan, tim bekerja dalam silo data. Misalnya, tim penjualan dan pemasaran terpisah di bank digital mungkin ingin menjangkau pelanggan yang sama, atau prospek, tetapi memiliki set data terisolasi sendiri. Di dewan borough, tim perumahan dan pengumpulan limbah mungkin perlu menghubungi penduduk yang sama, namun mereka tidak berbagi catatan warga negara mereka.
Pendekatan yang terputus -putus ini menyebabkan data ‘kotor’ yang tidak hanya sulit digunakan karena informasinya salah tetapi juga menantang untuk dibersihkan dan kemudian mempertahankan. Terlebih lagi, data ‘kotor’ mengarah pada wawasan yang bertentangan, berdampak pada pengambilan keputusan, pengalaman pelanggan, dan efisiensi bisnis secara keseluruhan.
Organisasi komersial berisiko berada di belakang pesaing yang dapat menyesuaikan lini produk mereka sesuai dengan tuntutan pelanggan dan pasar. Sementara itu, badan sektor publik mungkin tidak memberikan layanan penting kepada warga yang tepat.
Siapa yang bertanggung jawab atas data ‘kotor’?
Manajemen data yang buruk datang dalam berbagai bentuk, tetapi mungkin alasan yang paling menonjol untuk data ‘kotor’ berkisar pada kepemilikan. Sementara banyak kepala departemen menganggap tata kelola data sebagai tanggung jawab tim TI organisasi, rekan-rekan departemen mereka yang benar-benar menggunakan data setiap hari. Tim TI dapat menawarkan dukungan dengan memastikan perangkat lunak dan sistem bekerja dengan baik, tetapi mereka bukan yang memanfaatkan informasi untuk berinteraksi dengan pelanggan dan pemangku kepentingan.
Lagi pula, departemen, seperti keuangan, penjualan dan pemasaran, yang membutuhkan keterlibatan pelanggan dan pemangku kepentingan untuk berhasil dan itu mendapat manfaat dari data yang bersih dan dapat ditindaklanjuti. Hal yang sama dapat dikatakan untuk otoritas setempat. Misalnya, tim perawatan sosial dan pendidikan membutuhkan data bersih untuk memastikan mereka dapat mengidentifikasi penghuni yang memenuhi syarat untuk layanan mereka. Dengan mengingat hal ini, maka masuk akal untuk menyarankan bahwa penerima manfaat utama dari data bersih haruslah yang mengelolanya. Membina budaya tanggung jawab data, didorong oleh keinginan untuk membuat pandangan tunggal tentang informasi pelanggan atau warga negara, sementara berinvestasi dalam pelatihan staf, adalah langkah pertama untuk menyelesaikan aspek manusia dari tata kelola data yang efektif.
Menjaga data tetap bersih
Aspek teknis melibatkan mengadopsi solusi yang tepat untuk membantu pembersihan awal dan kemudian mempertahankan akurasi data. Meskipun memiliki niat yang tepat adalah hal mendasar untuk membangun tata kelola data yang efektif, memperkenalkan teknologi yang tepat memungkinkan departemen untuk mempraktikkan perubahan mereka.
Volume data yang perlu dikumpulkan, disimpan, dan diproses oleh organisasi telah menyebabkan warisan, atau berbasis aturan, perangkat lunak yang tidak lagi cocok untuk tujuan. Sebaliknya, kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin, telah dikembangkan untuk memperhatikan pola dan ketidakkonsistenan dalam data. Alat yang lebih baru dapat menangani volume yang lebih besar, sehingga mereka digunakan untuk mengirika duplikasi data dan bahkan pada tahap untuk menawarkan pemodelan data prediktif.
Teknologi ini mempertahankan data bersih dan mendukung generasi wawasan yang dapat ditindaklanjuti sehingga organisasi dapat mengakomodasi kebutuhan pelanggan dan/atau warga negara saat ini dan masa depan. Adopsi yang berhasil akan terjadi secara bertahap tetapi begitu ini tercapai, pembersihan data otomatis akan meningkatkan produktivitas. Dengan mengotomatiskan proses manual yang mengikis waktu orang, organisasi dapat memberdayakan manusia untuk memprioritaskan dan memenuhi tugas yang paling mereka lakukan.
Manfaat dari wawasan yang dapat ditindaklanjuti
Tanggung jawab atas tata kelola data tidak dapat hanya beristirahat dengan tim TI. Itu harus menjadi prioritas bersama di seluruh departemen, di mana mereka yang paling bergantung pada data mengambil peran aktif dalam memastikan kualitasnya.
Manfaat data bersih melampaui memiliki informasi yang mudah diakses yang selalu berada di tempat yang tepat, pada waktu yang tepat. Memecah data silo memungkinkan kohesi dan kolaborasi yang lebih baik, yang kemudian membantu memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dari kampanye pemasaran yang dipersonalisasi dan mengoptimalkan rantai pasokan hingga menerbitkan tagihan pajak dewan dan mengalokasikan anggaran perawatan sosial, data bersih memungkinkan organisasi untuk berjalan lebih efisien.
Dengan berinvestasi dalam teknologi, seperti alat otomatisasi bertenaga AI, dan budaya yang lebih bertanggung jawab, dan proaktif, dapat mengembangkan praktik manajemen data yang kuat. Pada akhirnya, organisasi yang berkembang adalah mereka yang memperlakukan data bukan sebagai produk sampingan, tetapi sebagai aset strategis.
Kami telah menampilkan pembangun situs web AI terbaik.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
