Pentingnya Akurasi Data Real-Time dalam Bisnis Anda

Mendapatkan data real-time yang akurat sangat penting untuk bisnis. Ini memerlukan pengidentifikasian pola menggunakan metadata, pengelompokan informasi ini melalui file metadata, dan memastikan akurasi metadata melalui kerangka kerja manajemen metadata.

Pertimbangkan akurasi data waktu nyata, karakteristik kualitas data yang mengacu pada nilai dan format yang benar, suatu keharusan untuk bisnis yang menguntungkan dan berkembang. Perusahaan membutuhkan data real-time yang akurat untuk mengatasi masuknya permintaan konsumen. Sepertiga eksekutif C-suite dan profesional keuangan setuju bahwa mereka semakin menghargai data keuangan real-time mereka.

Sayangnya, banyak organisasi terus berjuang untuk mendapatkan wawasan bisnis dari data real-time mereka. Perusahaan mengumpulkan umpan data streaming berjam-jam tetapi mungkin hanya perlu beberapa menit dari streaming ini untuk membuat keputusan yang baik.

Bahkan memutuskan bagaimana memvalidasi volume data yang dikumpulkan menyebabkan tantangan dalam mencari tahu dengan cepat apakah satu set data memiliki akurasi lebih dari yang lain. Melakukan panggilan yang salah dan berkontribusi terhadap bisnis yang merugi $14 juta.

Untungnya, metadata, data tentang data, menjanjikan bantuan untuk mendapatkan akurasi data waktu nyata. Artikel ini akan memulai perjalanan pembaca menggunakan metadata untuk mendapatkan akurasi data waktu nyata.

Menggunakan Metadata untuk Memvalidasi Akurasi Data Real-Time

Mungkin tampak berlawanan dengan intuisi untuk berbicara tentang menghasilkan lebih banyak data untuk membantu menjaga keakuratan data yang ada. Tetapi metadata memiliki beberapa kekuatan super:

• Jika akurat, metadata memberikan konteks tentang informasi yang dijelaskannya, membuktikan keakuratan data. Program komputer dapat mengubah metadata ini menjadi skema atau representasi.
• Definisi metadata berisi kombinasi deskripsi teknis, bisnis, atau operasional dari kumpulan data. Jadi, sistem, proses, atau orang dapat menggunakan metadata untuk mengkarakterisasi pelanggan, pembelian, produk, lokasi, dll.,
• Algoritme dapat menggunakan metadata teknis untuk menandai proses atau orang lain untuk mengambil tindakan lebih lanjut.
• Metadata dapat membungkus sebagian besar data, membuat data tersebut lebih mudah ditemukan.

Dua ahli, Romero dan Calders, telah memanfaatkan kekuatan metadata ini dengan pendekatan yang disebut profil informasi. Mereka mengusulkan kerangka kerja yang menerapkan metadata untuk membentuk skema untuk pembuatan profil dan kemudian melampirkan hasilnya menggunakan metadata.

Mengambil temuan ini lebih jauh, perusahaan dapat menggunakan aturan bisnis mereka untuk memandu pembentukan metadata dari skema dan mengelompokkan data dalam paket yang dibungkus oleh metadata. Organisasi-organisasi ini akan memiliki cara yang lebih efisien untuk menangani data waktu nyata dengan menggunakan algoritme untuk mencari pola data dan mengambil kumpulan data yang cocok.

Menjelajahi contoh akurasi data waktu nyata

Bagaimana tampilan penggunaan metadata untuk akurasi data waktu nyata dalam kehidupan nyata? Gordon dan Shankaranarayanan, dari Babson College, memberikan wawasan.

Katakanlah bahwa umpan Perusahaan A memiliki ratusan pesan instan yang masuk setiap jam. Seorang pelanggan, John Doe, mengirim SMS bahwa dia ingin membeli sepeda dari perusahaan A. Perusahaan A ingin memvalidasi pesan ini dari John Doe dan bahwa dia ingin membeli sepeda.

Pertama, aplikasi akan membuat profil John Doe, metadata tentang John Doe. Katakanlah metadata tentang John Doe memiliki nilai berdasarkan nomor telepon, jenis ponsel yang digunakan, dan status keanggotaan dengan Perusahaan A. Representasi John Doe ini akan baik sebagai data yang terkandung dalam sistem manajemen hubungan pelanggan Perusahaan A.

Kemudian program komputer mengambil profil John Doe ini dan mencocokkannya dengan streaming teks dalam umpan, dengan aturan bisnis yang menentukan apa yang harus dicari dalam aliran data. Setelah perangkat lunak melihat data yang cocok dengan skema John Doe, itu akan menggabungkannya bersama di bawah file metadata konten. File metadata konten ini dapat ditelusuri oleh orang-orang yang yakin bahwa pesan teks berasal dari John Doe (jika kualitas metadata memenuhi kebutuhan bisnis).

Juga, sebuah algoritme akan mengumpulkan profil pembelian untuk menentukan kemungkinan John Doe membeli sepeda, seperti bagaimana Amazon mengetahui produk apa yang direkomendasikan untuk pelanggannya. Kemudian, algoritme dapat menerapkan profil pembelian ini dan menimbang kemungkinan John ingin membeli sepeda.

Menjadikan akurasi metadata penting

Perhatikan bahwa menggunakan metadata untuk membuat skema dan kumpulan sangat bergantung pada akurasi metadata. Jika tidak, tidak mungkin memastikan keakuratan data waktu nyata.

Pada contoh di atas, jika John Doe telah mengubah nomor teleponnya dan metadata-nya masih memiliki nomor telepon lama, maka metadata John akan menjadi tidak akurat. Demikian juga, file metadata dengan kumpulan data waktu nyata perlu diberi label dengan benar. Jika metadata dengan file teks John Doe memiliki nama pelanggan yang salah, seseorang tidak akan menemukan file teks John.

Jadi, alasan dan proses yang sama yang digunakan perusahaan untuk memantau data dan membersihkannya, untuk secara konsisten memberikan kualitas data yang tinggi, juga berlaku untuk metadata. Metadata yang digunakan dalam memvalidasi real-time harus cukup akurat untuk memiliki keyakinan tentang akurasi data real-time.

Kerangka manajemen metadata

Apakah cukup untuk mengotomatisasi pemantauan dan pembersihan metadata? Tidak. Mendapatkan kualitas metadata yang cukup untuk menjadi berharga dan dapat diakses oleh bisnis bergantung pada kerangka kerja manajemen metadata.

Orang, proses, dan teknologi organisasi membentuk kerangka kerja manajemen metadata ini dan aturan bisnis yang membuatnya.

Misalnya, jika satu departemen menstandarisasi nama pelanggannya dalam satu sistem dan departemen lain memformat nama pelanggan secara berbeda dalam aplikasi terpisah, ia memiliki kerangka kerja manajemen metadata yang goyah. Dari departemen mana organisasi mengambil metadata untuk digunakan?

Mengembangkan kerangka kerja manajemen metadata untuk memastikan akurasi data real-time yang memadai memerlukan:

• Penilaian manajemen metadata tentang struktur apa yang ada dan dampaknya. Dari baseline ini, perusahaan dapat mengetahui proses apa yang harus diubah.
• Strategi data, rencana penggunaan data untuk menjaga bisnis tetap berjalan dan berkembang.
• Tata kelola data, program yang mengoordinasikan akses dan keamanan metadata, agar tetap patuh.
• Melek data kolektif tentang pentingnya dan nilai metadata dalam menentukan akurasi data waktu nyata. Selain itu, pekerja perlu mengetahui cara mendefinisikan metadata yang baik.
• Persyaratan bisnis yang kuat tentang atribut dan nilai apa yang menentukan apa atau siapa yang dijelaskan oleh metadata.

Kata-kata terakhir

Pada tahun 2020, perusahaan melihat mengapa mereka membutuhkan kualitas data real-time sementara tidak percaya untuk mendapatkan wawasan bisnis dari data ini. Volume data dan kecepatan data yang tinggi menghadirkan hambatan yang signifikan bagi bisnis untuk memastikan dengan cepat setiap bagian data memiliki akurasi dalam aliran teks atau pesan.

Mengkurasi data waktu nyata menggunakan skema metadata dan aturan bisnis memperoleh nilai lebih sekaligus menghemat sumber daya perusahaan dari menganalisis data yang tidak relevan. Memotong hasil dan memberi label pada kumpulan data ini menggunakan metadata membuat pencarian data yang akurat menjadi lebih cepat. Namun menggunakan metadata dengan cara ini memerlukan metadata yang akurat dan struktur manajemen metadata yang memadai sehingga bisnis dapat mempercayai keakuratan data waktu nyatanya.