Bayangkan sebuah perusahaan telekomunikasi besar yang memiliki jutaan pelanggan dari berbagai daerah. Dalam upaya meningkatkan layanan pelanggan, perusahaan ini mengumpulkan data dari berbagai sumber, mulai dari aplikasi mobile, call center, hingga online survey. Namun, tanpa manajemen data yang terintegrasi dengan baik, data pelanggan yang sama dapat tercatat berulang kali. Misalnya, seorang pelanggan bernama “Andi Setiawan” muncul beberapa kali dengan informasi yang berbeda, yaitu dengan nomor telepon lama, alamat email yang sudah tidak aktif, dan dengan nomor telepon baru. Situasi ini merupakan contoh dari duplikasi data, di mana sebuah data tercatat beberapa kali di sistem atau database yang berbeda-beda.

Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang apa itu duplikasi data, penyebab, dampak, hingga strategi mencegah duplikasi data.

Apa yang Dimaksud dengan Duplikasi Data?

Duplikasi data atau data duplication adalah sebuah kondisi di mana sebuah data tercatat beberapa kali secara tidak disengaja. Hasilnya, data tersebut memiliki duplikat atau salinan di berbagai sistem atau database. Kondisi ini seringkali terjadi akibat pengumpulan data dan proses entri yang tidak konsisten. Konsep yang mirip dengan duplikasi data adalah data redundancy, yaitu kondisi di mana data sengaja diduplikat untuk keperluan backup. 

Duplikasi data dapat menimbulkan dampak buruk pada pengelolaan data. Dampak tersebut mencakup membengkaknya storage dan biaya untuk menyimpan data duplikat hingga data yang tidak konsisten untuk proses data analytics. 

Apa Penyebab Terjadinya Duplikasi Data?

Kondisi duplikasi data dapat terjadi karena berbagai penyebab. Memahami penyebab ini diperlukan untuk menerapkan praktik manajemen data yang efektif. Beberapa penyebab tersebut adalah:

• Kesalahan Entri Data Manual: Kesalahan manusia saat menginput data menjadi salah satu penyebab utama dari duplikasi data. Kesalahan seperti kesalahan tipografi, penamaan yang tidak konsisten, hingga informasi yang keliru dapat menyebabkan duplikasi data, terutama jika karyawan tidak mengetahui adanya data yang sudah diduplikasi.
• Masalah Integrasi Sistem: Proses integrasi yang kurang baik antar sistem dapat menyebabkan data yang sama dimasukkan beberapa kali tanpa dilihat sebagai duplikat. Hal ini dapat terjadi jika perusahaan menggunakan banyak sistem atau platform yang tidak berinteraksi dengan efektif.
• Tidak Ada Standardisasi: Format entri data yang beragam, seperti format tanggal atau alamat yang berbeda, dapat memunculkan duplikat untuk data yang sama. Tiap departemen perusahaan dapat menggunakan terminologi atau format yang berbeda-beda, sehingga memperburuk masalah data duplikat.
• Menggabungkan Data dari Berbagai Sumber: Integrasi set data dari berbagai sumber tanpa proses pembersihan dan deduplikasi dapat memunculkan duplikasi data. Hal ini dapat menjadi masalah jika tidak ada metode konsisten untuk mengidentifikasi data yang terduplikat.
• Menggabungkan Data dari Sistem Lama: Sistem yang lebih tua cenderung tidak memiliki alat untuk mengelola dan mencegah data duplikat. Hal ini akan mempermudah adanya data duplikat di dalam database.

Bagaimana Dampak Negatif Duplikasi Data Terhadap Bisnis?

Jika tidak segera ditangani, duplikasi data dapat menimbulkan dampak negatif pada manajemen data secara keseluruhan. Beberapa dampak yang dapat terjadi dari adanya data yang terduplikat adalah:

Masalah Integritas Data

Data duplikat dapat menyebabkan data menjadi tidak akurat dan tidak konsisten, sehingga merusak integritas data. Hal ini dapat berdampak pada perhitungan dan pengambilan keputusan bisnis yang keliru. Akhirnya, data duplikat berisiko merusak kepuasan pelanggan dan mengarah pada keluhan pelanggan yang semakin memburuk.

Biaya yang Semakin Besar

Menyimpan duplikat data dalam media penyimpanan yang sama dapat memakan tempat dan biaya yang semakin besar. Bahkan, perusahaan dapat menambah sumber daya baru untuk mengelola data yang terduplikat tersebut. Hasilnya, perusahaan dapat menghabiskan waktu dan biaya yang tidak sedikit dalam analisis dan memperbaiki duplikat data agar mendapatkan hasil yang baik.

Inefisiensi pada Operasional Bisnis

Mengelola data duplikat dapat menimbulkan kebingungan yang memperlambat proses bisnis. Karyawan menjadi kesulitan dalam menemukan data akurat. Inefisiensi ini akan berdampak pada terbuangnya waktu dan sumber daya, yang tentunya akan mempengaruhi produktivitas dan performa kerja.

Laporan yang Keliru

Duplikasi data dapat menyebabkan bias dalam analisis data karena memberikan gambaran yang tidak akurat atau menyesatkan. Hal ini akan menyulitkan perusahaan dalam melacak tren atau pola secara akurat. Hasilnya adalah pengambilan keputusan yang buruk hingga strategi yang kurang tepat akibat data yang tidak akurat.

Bagaimana Strategi Mencegah Duplikasi Data?

Pencegahan duplikasi data adalah salah satu aspek krusial dana pengelolaan data di dalam perusahaan. Data duplikat dapat menimbulkan berbagai masalah, mulai dari inefisiensi operasional hingga pengambilan keputusan yang tidak akurat. Guna menghindari masalah ini, beberapa langkah yang bisa ditempuh untuk mencegah duplikasi data adalah:

Terapkan Data Governance yang Kuat

Menerapkan data governance yang kuat sangat penting untuk mencegah munculnya data duplikat. Hal ini termasuk menetapkan panduan yang jelas untuk format data, aturan penamaan, serta bagaimana data diambil, disimpan, diproses, dan dibagikan. Langkah ini bertujuan memastikan konsistensi dalam entri dan manajemen data. Data governance yang kuat dapat mengurangi risiko data duplikat dengan menyamakan panduan manajemen data di seluruh bagian perusahaan.

Gunakan Alat Data Quality

Perusahaan dapat menggunakan data quality tools untuk memantau kualitas data begitu muncul duplikat data. Alat ini dapat langsung menandai potensi duplikat data, sehingga perusahaan dapat segera mengatasinya sebelum menjadi masalah yang lebih besar.

Terapkan Integrasi Data Otomatis

Integrasi data secara manual berisiko menyebabkan duplikasi data akibat kesalahan manusia. Platform manajemen data dengan fitur integrasi data otomatis dapat digunakan untuk mencegah kejadian ini. Integrasi data otomatis memastikan data mengalir dengan mudah antar sistem serta membantu proses sentralisasi data, sehingga mengurangi risiko data yang sama tersimpan di berbagai tempat.

Lakukan Audit Data Secara Rutin

Melakukan audit database secara rutin bertujuan untuk mengidentifikasi dan menghilangkan duplikat data secara proaktif. Langkah ini membantu menjaga data tetap bersih serta memastikan duplikat data ditangani dengan benar dan tepat waktu.

Berikan Pelatihan Kepada Karyawan

Langkah yang tidak kalah penting adalah memberikan edukasi tentang pentingnya akurasi data serta dampak duplikasi data terhadap operasional bisnis. Dengan menerapkan pelatihan secara rutin, perusahaan dapat menerapkan strategi pengelolaan data yang efektif secara menyeluruh.

Dapatkan Data Berkualitas untuk Bisnis Berkelanjutan dengan Solusi Manajemen Data dari PhinCon!

Duplikasi data merupakan salah satu masalah dalam pengelolaan data yang dapat menghambat inovasi dan efisiensi bisnis. Guna mengatasi masalah tersebut, PhinCon hadir dengan solusi data management platform terdepan untuk kebutuhan pengelolaan data perusahaan Anda. Didukung oleh teknologi Data Virtualization, data dapat diintegrasikan dari berbagai sumber (on-premise, cloud, multicloud, containerized) tanpa replikasi ke dalam satu access layer. Dengan data management platform, Anda akan mendapatkan data berkualitas tinggi, terkelola, dan siap pakai untuk pengambilan keputusan bisnis yang cepat dan akurat.

Fitur dalam data management platform kami mencakup katalog data yang dinamis, enterprise-wide governance, AI-driven query acceleration,  persiapan data yang sederhana, dan integrasi Gen-AI untuk akses data yang mudah dan aman untuk semua pengguna di dalam perusahaan. Platform kami juga memiliki fitur common semantic layer untuk menyediakan data dalam format yang mudah dipahami. Anda dapat menghindari risiko duplikasi data dan memaksimalkan insight dari data bisnis untuk dorong pertumbuhan bisnis dan meraih keunggulan kompetitif.

Untuk informasi lebih lanjut seputar data management platform, hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com.

Editor: Irnadia Fardila