Mengenal Dimensi-Dimensi Kualitas Data Menurut DAMA DMBOK

Dalam era transformasi digital dan eksplorasi data besar, kualitas data menjadi fondasi utama bagi pengambilan keputusan yang efektif. Organisasi tidak hanya membutuhkan data, tetapi juga data yang valid, lengkap, akurat, dan relevan. Dalam konteks inilah, DAMA International memperkenalkan berbagai dimensi kualitas data melalui kerangka kerja Data Management Body of Knowledge (DAMA DMBOK). Setiap dimensi bertujuan untuk menjawab pertanyaan mendasar tentang seberapa "fit for purpose" suatu data bagi penggunaannya.

Dimensi kualitas data adalah fitur terukur dari suatu data. Layaknya dimensi panjang atau berat pada objek fisik, dimensi kualitas data membantu kita menilai apakah data memenuhi kriteria tertentu untuk digunakan secara andal. Dengan memahami dan menerapkan dimensi ini, organisasi dapat meningkatkan integritas sistem, efisiensi operasional, dan kepercayaan pengguna terhadap data.

Tulisan ini akan mengulas masing-masing dimensi kualitas data secara mendalam berdasarkan acuan DAMA DMBOK, lengkap dengan contoh aplikasinya dalam lingkungan bisnis atau lembaga keuangan.

1. Validity

Validity merujuk pada kesesuaian nilai data terhadap domain yang telah ditentukan. Domain ini mencakup tipe data, rentang nilai, format, presisi, dan kerangka waktu. Misalnya, nomor telepon yang valid harus memiliki format yang sesuai, termasuk kode negara dan jumlah digit yang tepat.

Dalam lembaga keuangan, validity bisa berarti tanggal transaksi harus dalam format yang telah disepakati, seperti DD-MM-YYYY, dan tidak boleh mencakup tanggal yang belum terjadi. Validity juga dapat memverifikasi bahwa nilai mata uang memiliki dua digit desimal, atau bahwa data pengukuran berasal dari perangkat yang telah dikalibrasi dengan benar.

Dengan menetapkan validasi di tingkat sistem, kesalahan input dapat dikurangi secara signifikan, sehingga meningkatkan efisiensi operasional.

2. Completeness

Completeness mengevaluasi sejauh mana seluruh data yang dibutuhkan tersedia. Komponen ini penting untuk memastikan bahwa tidak ada informasi kritis yang terlewat. Misalnya, dalam catatan nasabah, semua kolom alamat seperti nama jalan, kota, dan kode pos harus diisi.

Completeness dapat diukur di tingkat kolom, baris, atau keseluruhan dataset. Ketika digunakan dalam laporan risiko, incomplete data dapat menyebabkan analisis yang menyesatkan. Dalam lembaga perbankan, ketidaklengkapan informasi KYC (Know Your Customer) dapat berujung pada pelanggaran regulasi.

Untuk mengelola completeness, organisasi perlu menentukan mana data yang wajib, mana yang opsional, dan membangun proses verifikasi yang ketat untuk memastikan kelengkapan.

3. Consistency

Consistency memastikan bahwa nilai data dikodekan menggunakan metode, aturan, dan standar penilaian yang seragam. Hal ini mencakup konsistensi antar kolom, antar dataset, dan juga lintas waktu.

Sebagai contoh, jika satu sistem menyimpan status pekerjaan sebagai "karyawan tetap" sementara sistem lain mencatatnya sebagai "permanen", maka perlu ada normalisasi nilai. Inkonistensi seperti ini dapat menyebabkan ketidaksesuaian dalam pelaporan lintas unit atau departemen.

Dalam industri keuangan, consistency penting dalam penyelarasan data antara sistem pemrosesan transaksi dan sistem pelaporan keuangan. Inkonistensi bisa menyebabkan error pada laporan ke regulator, atau bahkan pada perhitungan eksposur risiko.

4. Integrity

Integrity mengacu pada kohesi antar data, terutama dalam hal hubungan antar entitas, seperti referential integrity dan parent-child relationship. Ketidakterpenuhinya integrity dapat menyebabkan data menjadi tidak logis atau tidak dapat dipercaya.

Misalnya, apabila sebuah akun nasabah menunjukkan status "berisiko tinggi", maka harus ada manajer risiko yang ditunjuk dan terdaftar. Jika tidak, maka relasi ini rusak. Integrity juga melibatkan coherence, di mana satu nilai menyiratkan keberadaan nilai lainnya.

Dalam sistem pinjaman, integrity dapat diuji dengan memeriksa apakah setiap pinjaman yang tercatat memiliki ID nasabah yang sah dan masih aktif. Pelanggaran integrity pada data pinjaman bisa berujung pada laporan keuangan yang salah dan potensi fraud yang tidak terdeteksi.

5. Timeliness

Timeliness merujuk pada kecepatan data tersedia setelah dikumpulkan atau diperbarui. Ini bukan hanya soal kecepatan, tetapi juga tentang ekspektasi dan ketepatan waktu. Dalam pasar saham, misalnya, nilai harga saham harus diperbarui secara real-time karena perubahan setiap detik dapat memengaruhi keputusan investasi.

Lembaga statistik yang melaporkan PDB harus memiliki standar timeliness yang berbeda dibanding layanan streaming atau perbankan digital. Timeliness juga menyangkut latency (waktu antara data diciptakan dan tersedia), serta update time dan volatility (seberapa sering data berubah).

Organisasi perlu memahami ekspektasi pengguna internal dan eksternal dalam menentukan frekuensi pembaruan data yang sesuai, agar informasi tetap relevan saat digunakan.

6. Currency

Currency mengukur apakah data masih relevan terhadap waktu sekarang. Currency tidak selalu berarti data harus terbaru, tetapi lebih pada "apakah data ini masih berlaku?". Sebuah alamat nasabah yang sudah pindah lima tahun lalu, meskipun lengkap dan valid, tidak lagi "current".

Data currency memiliki dua sisi yaitu statis dan dinamis. Data statis seperti nama negara jarang berubah, sedangkan data dinamis seperti saldo rekening atau status akun sangat cepat berubah. Dalam sistem perbankan, menjaga currency data transaksi sangat penting untuk menghindari kesalahan perhitungan bunga atau keterlambatan pelaporan.

Dengan memahami dimensi ini, organisasi bisa menentukan data mana yang perlu diperbarui secara berkala dan mana yang bisa disimpan dalam format historis.

7. Reasonableness

Reasonableness mempertanyakan apakah data masuk akal dibandingkan dengan pola atau ekspektasi umum. Misalnya, apabila sebuah sistem e-commerce mencatat 10 juta transaksi dari satu kota kecil dalam sehari, maka perlu dipertanyakan keabsahan datanya.

Reasonableness biasanya diuji dengan membandingkan nilai terhadap batas tertentu (fixed values) atau terhadap benchmark statistik, seperti rata-rata, deviasi, atau distribusi historis.

Dalam praktik lembaga keuangan, reasonableness digunakan untuk mendeteksi anomali pada data transaksi, yang bisa menjadi indikasi awal dari fraud atau kesalahan sistem. Misalnya, jika biasanya hanya terdapat 5.000 perubahan alamat per hari, tetapi tiba-tiba menjadi 50.000, maka ini menandakan sesuatu yang perlu ditelusuri lebih jauh.

8. Uniqueness / Deduplication

Dimensi ini menegaskan bahwa tidak ada entitas nyata yang direpresentasikan lebih dari satu kali dalam dataset. Duplikasi data tidak hanya mempengaruhi akurasi, tetapi juga dapat memicu biaya tambahan, keraguan pelanggan, dan pelaporan yang keliru.

Contohnya, apabila satu nasabah tercatat dua kali dengan nomor identitas berbeda, maka risiko sistemik bisa terjadi. Dalam audit pinjaman, duplikasi seperti ini bisa menyebabkan penghitungan eksposur yang berlebihan.

Uniqueness dapat diuji melalui struktur kunci, relasi antar data, dan juga keluhan dari pengguna. Mekanisme deduplication sangat penting untuk sistem yang mengandalkan integrasi dari berbagai sumber data.

9. Accuracy

Accuracy adalah sejauh mana data mewakili entitas kehidupan nyata secara benar. Ini adalah dimensi paling sulit diukur karena membutuhkan validasi eksternal atau konfirmasi manual. Apakah nama nasabah sesuai dengan nama asli? Apakah email benar-benar digunakan?

Teknik umum untuk meningkatkan accuracy termasuk verifikasi terhadap sistem rujukan seperti data pemerintah, kalibrasi berkala perangkat pengukur, dan sampling terhadap data aktual. Misalnya, mengirim email uji ke sebagian alamat nasabah tidak hanya membantu promosi, tetapi juga menguji keberadaan alamat email tersebut.

Dalam sektor perbankan, accuracy sangat krusial untuk laporan ke regulator, proses credit scoring, dan pengelolaan risiko kredit.

Membangun Praktik Kualitas Data yang Berkelanjutan

Pemahaman terhadap dimensi kualitas data bukan hanya sebatas teori, tetapi perlu diterjemahkan ke dalam kebijakan, prosedur, dan teknologi yang diterapkan secara konsisten di seluruh organisasi. Setiap dimensi memiliki tantangan dan pendekatannya sendiri, namun semua bertujuan pada hal yang sama yaitu memastikan bahwa data yang dikonsumsi adalah data yang layak dan dapat diandalkan.

Implementasi Data Quality Management yang mengacu pada dimensi ini akan memperkuat landasan bagi pengambilan keputusan berbasis data, menjaga kepatuhan terhadap regulasi, dan meningkatkan daya saing organisasi di tengah dinamika digital yang terus berkembang.