Mengurai Penyebab Buruknya Kualitas Data di Organisasi

Kualitas data yang buruk bukan hanya menyebabkan laporan menjadi tidak akurat, tetapi juga dapat menggagalkan pengambilan keputusan penting dan menurunkan kepercayaan terhadap sistem informasi. Sayangnya, banyak organisasi masih menganggap bahwa kesalahan entri data adalah satu-satunya biang kerok dari masalah kualitas data. Padahal, menurut DAMA DMBOK, akar masalahnya jauh lebih luas dan tersebar di sepanjang siklus hidup data, mulai dari perencanaan, pencatatan, pemrosesan, hingga perbaikannya.

Tulisan ini menguraikan lima kelompok penyebab utama buruknya kualitas data menurut kerangka DAMA DMBOK. Lima penyebab tersebut adalah:

1. Lack of Oversight
2. Data Entry Processes
3. Data Processing Functions
4. System Design
5. Fixing Previous Issues

1. Lack of Oversight: Ketika Data Tidak Menjadi Prioritas

Banyak masalah kualitas data berawal dari lemahnya komitmen organisasi terhadap pengelolaan data yang baik. Hal ini mencerminkan kurangnya pengawasan dan perhatian manajerial, di mana kualitas data tidak dijadikan prioritas strategis seperti halnya metrik kinerja lainnya.

Beberapa bentuk kelemahan oversight antara lain:

• Kurangnya kesadaran pimpinan dan staf terhadap pentingnya kualitas data.
• Tidak adanya prioritas atas inisiatif peningkatan data dalam agenda organisasi.
• Lemahnya tata kelola data, misalnya tidak ada peran formal seperti data steward.
• Ketiadaan kepemimpinan dan manajemen kualitas data secara terpusat.
• Sulitnya mendapatkan justifikasi untuk proyek perbaikan data.
• Alat ukur kualitas yang tidak tepat atau bahkan tidak tersedia sama sekali.

Kondisi ini menyebabkan data dianggap hanya sebagai produk sampingan, bukan aset organisasi. Padahal, data yang andal sangat krusial untuk menyatukan informasi lintas unit, terutama di era integrasi digital saat ini.

2. Data Entry Processes: Awal Mula yang Sering Diabaikan

Proses entri data adalah pintu masuk utama ke dalam sistem informasi. Sayangnya, banyak kesalahan terjadi di tahap ini karena sistem yang tidak ramah pengguna, kontrol validasi yang lemah, atau kurangnya pelatihan.

Beberapa penyebab utama kesalahan pada proses entri data meliputi:

• Keterlibatan pengguna yang rendah: Jika pengguna tidak memahami pentingnya data yang mereka isi, mereka cenderung tidak teliti atau bahkan sengaja memberikan informasi yang salah.
• Kurangnya pelatihan: Pengisi data yang tidak memahami proses bisnis cenderung membuat kesalahan, bahkan jika sistem menyediakan validasi.
• Antarmuka pengguna yang buruk: Desain sistem input yang membingungkan, tidak konsisten, atau tidak intuitif memperbesar kemungkinan kesalahan input.
• Tidak adanya edit checks: Sistem yang tidak memvalidasi input memungkinkan kesalahan seperti pengisian format tanggal atau ID yang salah tetap masuk ke sistem.
• Urutan pilihan yang tidak tepat dalam drop-down list: Hal ini sering menyebabkan kesalahan sistemik karena salah pilih nilai.
• Field yang digunakan ulang untuk berbagai tujuan: Praktik ini menyebabkan data menjadi tidak konsisten dan sulit diolah.

Masalah pada tahap entri akan menyebar ke seluruh sistem, memengaruhi laporan, analisis, bahkan keputusan strategis.

3. Data Processing Functions: Proses yang Tidak Konsisten dan Tidak Terkelola

Setelah data masuk, proses pengolahan seperti ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) menjadi tahap krusial berikutnya. Namun, bila fungsi-fungsi ini dilakukan secara tidak seragam dan tanpa pemahaman terhadap tujuan bisnis yang lebih luas, maka data yang dihasilkan akan tidak konsisten.

Penyebab umum pada tahap ini mencakup:

• Tidak memperhatikan penggunaan data di tahap selanjutnya (no regard for downstream).
• Ketidakkonsistenan eksekusi proses antar unit atau waktu berbeda.
• Perubahan proses bisnis tanpa pembaruan struktur dan aturan data.
• Aturan bisnis yang usang dan tidak disesuaikan dengan kebutuhan terkini.
• Perubahan struktur data yang tidak diiringi penyesuaian sistem pendukung.

Akibatnya, data dari satu proses bisa berbeda format atau interpretasi dari proses lainnya. Hal ini dapat menimbulkan masalah serius dalam integrasi, pelaporan, dan audit.

4. System Design: Desain yang Tidak Mendukung Kualitas

Desain sistem memiliki peran penting dalam menjaga kualitas data. Sayangnya, dalam praktiknya banyak desain sistem yang mengorbankan validasi dan integritas demi kecepatan dan efisiensi.

Berikut ini adalah jenis-jenis kesalahan desain yang umum terjadi:

• Gagal menerapkan referential integrity: Tanpa ini, hubungan antar tabel menjadi rusak, menyebabkan duplikasi data, orphan rows, atau data tidak lengkap.
• Tidak adanya aturan keunikan: Data yang seharusnya unik bisa tercatat ganda, sehingga menghasilkan agregasi yang salah.
• Kesalahan dalam pemrosesan data: Mapping atau transformasi data yang salah bisa menyebabkan penghitungan tidak akurat dan keterkaitan antar data yang tidak valid.
• Kesalahan waktu pemrosesan (timing errors): Misalnya ketika sistem tidak disinkronkan dengan waktu pemasangan alat ukur, menyebabkan data awal tidak valid.
• Data overflow dan kesalahan tipe data: Field yang tidak sesuai atau terlalu sempit bisa menyebabkan data hilang atau salah interpretasi.
• Pengelolaan master data yang lemah: Referensi yang tidak konsisten, seperti duplikasi daftar klien, menyebabkan kekacauan di berbagai unit bisnis.

Desain sistem yang buruk tidak hanya menghasilkan data yang tidak akurat, tetapi juga menyulitkan perbaikannya di kemudian hari

5. Fixing Previous Issues: Perbaikan yang Justru Menyisakan Masalah Baru

Ironisnya, upaya memperbaiki data sering kali menjadi sumber masalah baru ketika dilakukan tanpa prosedur yang tepat. Manual patch atau skrip langsung ke database digunakan secara darurat tanpa dokumentasi yang jelas.

Penyebab umum dari kesalahan perbaikan ini meliputi:

• Fungsi pemulihan yang tidak memadai: Tanpa fitur pemulihan otomatis, pengguna terpaksa memperbaiki data secara manual, yang berisiko menambah kesalahan.
• Perubahan data referensi secara tidak terkendali: Ketika referensi seperti kode wilayah atau klasifikasi produk diubah tanpa memperbarui data historis, maka konsistensi akan rusak.

Praktik seperti ini menyebabkan data historis menjadi tidak reliabel, menyulitkan audit, dan membuka celah terhadap manipulasi atau kehilangan jejak perubahan.

Penutup

Masalah kualitas data tidak muncul begitu saja, melainkan merupakan hasil dari akumulasi kelemahan dalam pengawasan, desain, proses, dan upaya perbaikan yang tidak terstruktur. DAMA DMBOK dengan jelas menunjukkan bahwa solusi terhadap permasalahan ini bukan sekadar teknologi, tetapi mencakup tata kelola, pelatihan, desain sistem yang matang, dan komitmen organisasi terhadap kualitas.

Memahami akar masalah seperti yang telah dijabarkan dalam lima kategori di atas menjadi langkah awal untuk membangun sistem informasi yang andal dan berdaya guna tinggi. Organisasi yang ingin tumbuh dengan berbasis data wajib menanamkan prinsip data quality by design dan menjadikan kualitas data sebagai bagian dari budaya kerja, bukan hanya sebagai proyek perbaikan sesaat.