Target PT XYZ yang bergerak di industri keuangan untuk menjadi perusahaan terkemuka di Asia Tenggara telah didukung oleh lebih dari 200 juta data pelanggan yang ada di core system-nya. Data dengan jumlah yang sangat besar tersebut diharapkan dapat menciptakan peluang bisnis, membangun budaya sadar risiko dan menambah keunggulan dalam strategi bisnis PT XYZ. Hal tersebut dapat tercapai jika data yang digunakan adalah data yang berkualitas baik. Pada kenyataannya, ditemukan anomali pada sejumlah besar data pelanggan. Untuk dapat memberikan rekomendasi perbaikan kualitas data pelanggan, perlu dilakukan penilaian kualitas data pelanggan. Penilaian kualitas data pelanggan yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode yang diperkenalkan oleh Loshin (2011). Loshin's Data Quality Management Model ini mengadopsi tingkat capability maturity model dalam penyusunan matriks karakteristiknya. Nilai kematangan yang diperoleh adalah 3,6 (expectation), 3,6 (dimension), 4,4 (policy), 3,8 (procedure), 4,2 (governance), 3,8 (standardization), 4,2 (technology), dan 3,8 (performance management). Dengan harapan senior management yang dapat mencapai level tertinggi pada kualitas data, dihasilkan 9 rekomendasi strategi. 9 rekomendasi strategi yang diajukan kepada PT XYZ merupakan hasil pemetaan antara kriteria yang belum terpenuhi dengan data quality management activity atau aktivitas DQM yang ada di Data Management Body of Knowledge (DMBOK) versi 2.0. Pengukuran dan pemantauan terhadap kualitas data yang baik menjadi rekomendasi yang paling berpengaruh untuk PT XYZ.

---

PT XYZ, engaged in the financial industry, has a target to become a leading company in Southeast Asia and has been supported by more than 200 million customer data in its core system. This huge amount of data is expected to create business opportunities, build a risk-aware culture, and increase supremacy in the business strategy of PT XYZ. These things can be achieved if the data used is of good quality data. In fact, found anomalies in a large number of customer data. To get recommendations for improving the quality of customer data, it is necessary to assess the quality of customer data. The assessment of the quality of customer data carried out in this study was by using the method introduced by Loshin (2011). Loshin’s Data Quality Management Model adopts a capability maturity level model in building its characteristic matrix. Maturity levels obtained are 3.6 (expectations), 3.6 (dimensions), 4.4 (policy), 3.8 (procedures), 4.2 (governance), 3.8 (standardization), 4, 2 (technology), and 3.8 (performance management). Regarding the expectation that senior management can achieve the highest level of data quality, 9 strategic recommendations were produced 9 strategy recommendations were submitted to PT XYZ is the result of mapping between criteria that have not been met with data quality management activity in Data Management Body of Knowledge (DMBOK) version 2.0. Measurement and monitoring of good data quality is the most influential recommendation for PT XYZ.