Courtesy of Forbes
Data dianggap sebagai "minyak baru" karena sangat berharga, tetapi terlalu banyak data bisa menjadi masalah. Ketika perusahaan mengumpulkan data yang tidak terorganisir, tidak relevan, atau berlebihan, hal ini dapat menghambat pengambilan keputusan. Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan perlu menerapkan strategi "kebersihan data" dengan memprioritaskan metrik yang penting, melakukan audit data secara rutin, dan menghapus data yang tidak diperlukan. Dengan cara ini, perusahaan dapat fokus pada data yang berkualitas dan relevan, sehingga proses pengambilan keputusan menjadi lebih efisien.
Tanda bahwa perusahaan mengalami kelebihan data termasuk kesulitan dalam mengelola informasi, biaya penyimpanan yang tinggi, dan kurangnya keterlibatan karyawan saat data disajikan. Untuk mengatasi hal ini, perusahaan harus mengumpulkan data yang hanya diperlukan, menetapkan kebijakan penyimpanan yang jelas, dan mengotomatiskan proses pengelolaan data. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat mengurangi beban pengelolaan data yang berlebihan dan meningkatkan hasil yang berarti dari data yang mereka miliki.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa yang dimaksud dengan 'data overload'?A
Data overload adalah kondisi di mana perusahaan mengumpulkan terlalu banyak data yang tidak relevan atau terduplikasi, sehingga menghambat pengambilan keputusan.Q
Mengapa penting untuk menerapkan strategi 'data hygiene'?A
Strategi 'data hygiene' penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan relevan dan berkualitas, sehingga membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.Q
Apa yang dimaksud dengan 'data fatigue syndrome'?A
'Data fatigue syndrome' terjadi ketika staf menjadi tidak responsif terhadap data karena terlalu banyak metrik dan laporan yang disajikan.Q
Bagaimana cara mengatasi masalah pengumpulan data yang berlebihan?A
Untuk mengatasi pengumpulan data yang berlebihan, perusahaan dapat menerapkan prinsip minimisasi data dan melakukan audit data secara berkala.Q
Apa peran teknologi dalam manajemen data yang efisien?A
Teknologi dapat membantu dalam manajemen data yang efisien melalui otomatisasi, analisis data, dan penerapan kebijakan tata kelola data yang baik.