Strategi Kualitas Data Berdasarkan Kerangka DAMA

Dalam lanskap data modern yang kian kompleks, manajemen kualitas data bukan lagi fungsi pendukung, melainkan pilar strategis yang menentukan keandalan pengambilan keputusan. DAMA DMBOK secara tegas mendefinisikan Data Quality Management sebagai proses terstruktur yang melibatkan perencanaan, implementasi, dan pengendalian terhadap aktivitas yang memastikan data memenuhi kebutuhan pengguna dan fit for use. Artinya, kualitas data tidak bersifat absolut, melainkan sangat kontekstual terhadap tujuan bisnis dan ekspektasi pemangku kepentingan.

Definisi dan Tujuan Menurut DAMA DMBOK

Menurut DAMA DMBOK, kualitas data adalah “the degree to which dimensions of data quality meet requirements.” Dengan demikian, fondasi dari manajemen kualitas data adalah pemahaman terhadap requirement-driven quality, di mana setiap dimensi kualitas harus dikaitkan langsung dengan kebutuhan bisnis spesifik. Tanpa pemahaman kebutuhan ini, evaluasi kualitas data akan bersifat bias dan tidak terarah.

Tujuan utama dari Data Quality Management, sebagaimana dijabarkan dalam DAMA DMBOK, meliputi:

1. Mengembangkan pendekatan tata kelola yang menjamin data layak digunakan (fit for purpose).
2. Menetapkan standar dan spesifikasi kontrol kualitas sepanjang siklus hidup data.
3. Merancang proses pengukuran dan pelaporan kualitas data secara konsisten.
4. Mengidentifikasi dan mendorong perbaikan kualitas data melalui intervensi sistem dan proses.

Dimensi Kualitas Data: Pilar Evaluasi

DAMA mengakui bahwa kualitas data tidak bisa direduksi menjadi satu metrik tunggal. Sebaliknya, ada berbagai data quality dimensions yang harus didefinisikan dan diukur. Beberapa dimensi utama yang diacu secara konsisten dalam praktik DAMA adalah:

• Accuracy: Ketepatan representasi data terhadap realitas.
• Completeness: Keterisian seluruh elemen data yang dibutuhkan.
• Consistency: Keselarasan nilai antar sistem dan titik penggunaan.
• Timeliness: Ketepatan waktu data tersedia sesuai kebutuhan.
• Validity: Kesesuaian data dengan format, domain, atau tipe yang diharapkan.
• Uniqueness: Tidak adanya duplikasi yang tidak sah.

Penting ditekankan bahwa setiap dimensi ini harus diukur dengan business rules dan data quality rules yang dikembangkan secara kolaboratif antara data steward dan pemilik proses bisnis.

Aktivitas Manajemen Kualitas Data Menurut DAMA DMBOK (PDCA Framework)

DAMA DMBOK memetakan kegiatan Data Quality Management ke dalam pendekatan Plan–Do–Check–Act (PDCA) yang sudah terbukti efektif dalam konteks manajemen mutu. Pendekatan ini memperkuat prinsip bahwa manajemen kualitas adalah proses berulang dan terus disempurnakan.

A. PLAN: Perencanaan oleh Tim Kualitas Data

Pada tahap ini, organisasi menyusun fondasi strategis untuk pengelolaan kualitas data. Kegiatan utama meliputi:

1. Define High Quality Data: Menetapkan seperti apa karakteristik data yang dianggap berkualitas dalam konteks bisnis.

2. Define a Data Quality Policy: Menyusun kebijakan resmi yang mendefinisikan tanggung jawab, aturan, dan pendekatan organisasi terhadap kualitas data.

3. Define Scope of Initial Assessment: Menentukan ruang lingkup evaluasi awal, termasuk domain data, sistem sumber, dan jenis data yang dinilai.

4. Perform Initial Data Quality Assessment: Melakukan penilaian terhadap kondisi aktual data menggunakan metode seperti data profiling.

5. Identify and Prioritize Improvements: Mengidentifikasi masalah kualitas yang ditemukan dan menyusun prioritas perbaikannya berdasarkan dampak bisnis.

6. Define Goals for Data Quality Improvement: Merumuskan sasaran yang terukur dan realistis untuk peningkatan kualitas data dalam jangka pendek maupun panjang.

B. DO: Implementasi oleh Tim Kualitas Data

Setelah perencanaan matang, langkah berikutnya adalah mengembangkan dan menerapkan proses serta alat operasional:

7. Develop and Deploy Data Quality Operations, yaitu menyusun prosedur kerja teknis, termasuk:

• Validasi otomatis,
• Data cleansing,
• Data enrichment,
• Standarisasi format.

Develop Data Quality Operational Procedures
Termasuk SOP untuk mengatasi duplikasi, kesalahan entry, dan integritas referensial.

C. CHECK – Pengawasan dan Monitoring oleh Tim Operasional

Pemantauan kualitas data dilakukan secara rutin untuk mendeteksi dan mengevaluasi permasalahan:

8. Develop and Deploy Data Quality Operations (Lanjutan)

Implementasi kontrol kualitas termasuk tiga aktivitas utama:

a. Correct Data Quality Defects: Menyelesaikan cacat data yang teridentifikasi, baik secara manual maupun otomatis.

b. Measure and Monitor Data Quality: Menggunakan metrik seperti:

• Jumlah error per atribut,
• Kepatuhan terhadap SLA,
• Skor kualitas data per domain.

c. Report on Data Quality Levels and Findings: Menyusun laporan berkala untuk stakeholder, seperti dashboard kualitas data atau laporan audit data

D. ACT – Tindakan Korektif dan Pencegahan

Langkah terakhir adalah menerapkan perbaikan berdasarkan hasil monitoring:

• Correct Data Quality Defects

Melakukan koreksi terhadap penyebab mendasar (root cause) dari masalah kualitas, misalnya:

• Revisi proses bisnis,
• Pelatihan ulang pengguna sistem,
• Penguatan tata kelola dan kontrol validasi input.

Pentingnya Kerangka PDCA untuk Kualitas Data

Pendekatan PDCA memperjelas bahwa pengelolaan kualitas data bukan proyek satu kali. Ia merupakan proses yang melekat dalam tata kelola data yang baik (data governance), dan harus melibatkan kolaborasi lintas fungsi: mulai dari data steward, pemilik data, tim teknis, hingga manajemen puncak.

Sebagai contoh, dalam konteks pelaporan risiko kredit bank, act berarti memastikan bahwa kesalahan pada data NPL bukan hanya dikoreksi, tetapi juga dicegah melalui penguatan proses input dan verifikasi. Sedangkan check memerlukan pelaporan rutin terhadap dashboard kualitas data yang bisa dilihat oleh manajemen risiko dan regulator.

Penutup

Dengan mengadopsi pendekatan PDCA yang dijabarkan dalam DAMA DMBOK, organisasi memiliki kerangka kerja yang sistematis, terukur, dan terus berkembang untuk memastikan data yang dikelola benar-benar memiliki nilai bisnis.

Kualitas data yang baik bukan hanya tentang akurasi angka, tetapi tentang membangun kepercayaan dan mendukung keputusan strategis dengan keyakinan penuh. Dan sebagaimana ditekankan oleh DAMA, kualitas data yang konsisten hanya dapat dicapai melalui disiplin, tata kelola yang kuat, dan peran aktif dari seluruh pemangku kepentingan.