Faktor Kualitas Data Dalam Tata Kelola Data

Kualitas data adalah bagian dari tata kelola data. Kualitas data mempunyai pengertian tentang kelengkapan dan keakuratan data (Informatica, 2010; Panian, 2009). Selain itu, kualitas data berhubungan dengan kelengkapan, keakuratan, konsistensi dan ketepatan waktu (Batini et al., 2009).

Kelengkapan mengandung pengertian kemampuan sistem informasi mewakili setiap keadaan dari dunia sebenarnya (Wand dan Wang, 1996), informasi yang memiliki semua pengertian yang diperlukan untuk mendeskripsikan suatu entitas (Bovee et al., 2001) atau semua nilai yang seharusnya dikumpulkan (Liu dan Chi, 2002).

Keakuratan mengandung pengertian sejauh mana data tersebut benar, dapat diandalkan dan bersertifikat (Wang dan Strong, 1996) dan saat nilai data yang disimpan dalam basis data sesuai dengan nilai-nilai di dunia nyata (Ballou dan Pazer, 1985).
Konsistensi mengacu pada pelanggaran aturan semantik yang didefinisikan lebih dari satu set item data. Dengan mengacu pada teori relasional, batasan integritas adalah jenis aturan semantik tersebut. Dalam bidang statistik, pengeditan data adalah aturan khas semantik yang memungkinkan untuk pengecekan konsistensi (Batini et al., 2009).

Ketepatan waktu yaitu aspek dari data yang termutakhirkan berdasarkan waktu (Batini et al., 2009). Ketepatan waktu memiliki dimensi kekinian, volatilitas dan timeliness. Kekinian berarti sejauh mana data adalah up-to-date. Sebuah data bernilai mutakhir jika sudah benar meskipun mungkin penyimpangan yang disebabkan oleh perubahan waktu mereduksi nilai data (Redman, 1998). Volatilitas berarti periode waktu dimana informasi bernilai valid (Jarke et al., 1995). Timeliness berarti rata-rata usia data di dalam sumber (Wand dan Wang, 1996).

Sumber :
Batini, C., Cappiello, C., Francalanci, C., & Maurino, A. (2009). Methodologies for Data Quality Assessment and Improvement. ACM Computing Surveys, Vol. 41(No. 3 Article 16).

Bovee, M., Srivastava, R., & Mak, B. (2001). A conceptual framework and belief-function approach to assessing overall information quality. Paper presented at the Proceedings of the 6th International Conference on Information Quality, September 2001.

Liu, L., & Chi, L. (2002). Evolutionary data quality. Paper presented at the Proceedings of the 7th International Conference on Information Quality.

Wang, R., & Strong, D. (1996). Beyond accuracy: What data quality means to data consumers. Management Information System, 12(4).

Ballou, D., & Pazer, H. (1985). Modeling data and process quality in multi-input, multi-output information systems. Manage Science, 31(2).

Redman, T. (1998). The impact of poor data quality on the typical enteprise. Comm. ACM, 41(2), 79–82.

Jarke, M., Lenzerini, M., Vassiliou, Y., & Vassiliadis, P. (1995). Fundamentals of Data Warehouses: Springer Verlag.

Wand, Y., & Wang, R. (1996). Anchoring data quality dimensions in ontological foundations. Comm. ACM 39(11).