Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pemanfaatan data untuk menghasilkan informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis semakin banyak diaplikasikan oleh berbagai perusahaan. Salah satu data yang dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan tersebut adalah data pelanggan mengingat perannya dalam mengetahui perilaku pelanggan. Salah satu perusahaan yang memanfaatkan data pelanggan dalam pengambilan keputusan bisnis adalah English First (EF). Dalam membantu menetapkan strategi bisnis untuk meningkatkan perfoma penjualan, perusahaan menghadapi kendala penurunan performa penjualan perusahaan yang disebabkan oleh buruknya kualitas data pelanggan, sehingga strategi bisnis yang dihasilkan kurang tepat. Perusahaan berfokus kepada beberapa dimensi kualitas data pelanggan di perusahaan yaitu completeness, accuracy, dan consistency. Strategi untuk manajemen peningkatan kualitas data pada perusahaan perlu disusun guna penyusunan strategi bisnis yang tepat dan dapat meningkatkan performa penjualan. Penyusunan strategi manajemen peningkatan kualitas data dilakukan dengan melakukan penilaian terhadap dimensi-dimensi kualitas data untuk mengidentifikasi kondisi kualitas data saat ini di perusahaan EF. Selain itu, identifikasi kondisi manajemen dan praktek kualitas data di perusahaan saat ini juga dilakukan untuk dapat mengetahui kesenjangan antara kondisi perusahaan saat ini dengan kondisi yang diharapkan oleh perusahaan. Strategi peningkatan kualitas data yang dihasilkan dari analisis kesenjangan kondisi kualitas data dan manajemen & praktek kualitas data terdiri dari 8 (delapan) domain manajemen kualitas data. Delapan domain tersebut yaitu harapan dari kualitas data, penggunaan dimensi dari kualitas data, kebijakan data, prosedur, tata kelola data, standarisasi data, teknologi, dan pengelolaan kerja. Hasil dari strategi tersebut disusun menjadi rekomendasi solusi dan diurutkan berdasarkan prioritas dengan balance scorecard. Strategi yang memperoleh prioritas tinggi yaitu standardiasi aktifitas dan isu kualitas data serta mengidentifikasi ekspektasi dari kualitas data pada setiap dimensi kualitas data.

---

Data utilization to generate insights to support business decision making has been implemented in many companies. One of the most utilized data is customer data as it could provide information regarding customer’s behavior. One of the companies that utilize customer data is English First (EF). EF is a company in education sector and have more than 20 years of experience in Indonesia. EF utilize customer data in Customer Relationship Management system to produce a business strategy to boost company performance. However, since data in Customer Relationship Management system is stored by human, it has a low quality and resulted in a mismatch business strategy. Strategy to improve data quality management in the company needs to be produced in order to generate a precise business strategy and could boost company sales performance. Data quality assessment towards data quality dimensions needs to be done to produce a improve data quality management strategy. The assessment is needed to identify current data quality condition in EF. Other than that, identification of data quality management and practices in the company are needed to identify as-is management & practices in the company, company’s data quality expectation, and identify the gap between best practice & current condition. The result of data quality improvement strategy consists of 8 (eight) data quality management domains. Those domains are data quality expectation, data quality management, data quality, data policy, data procedure, data governance, data standardization, technology, and work management. The end result is a solution recommendation to improve data quality in EF and sorted by priority with the help of balance scorecard. The strategies that have high priority are company needs to standardized data quality activities and issues in the company as well as identify business expectation of each data quality dimension."

"Setiap tahunnya, volume data diprediksi akan semakin meningkat sehubungan dengan terdapat perkembangan teknologi pada masa sekarang dan hal tersebut menjadikan tantangan bagi setiap perusahaan dalam mengelola data dimaksud. Selain itu, pengelolaan data perlu secara maksimal agar dapat dimaksimalkan menjadi sebuah aset organisasi. PT DEF merupakan anak perusahaan PT ABC (Persero) yang bergerak di bidang agroindustri tebu dan merupakan perusahaan manufaktur dengan produk utamanya yaitu gula dan menghasilkan produk sampingan berupa tetes. Dengan menggunakan delapan aspek kualitas data dari Loshin’s Data Quality Framework dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) penelitian ini mencoba mengukur tingkat kematangan kualitas data di PT DEF. Aspek-aspek yang terdapat pada Loshin’s data quality framework yaitu harapan, dimensi kualitas data, kebijakan informasi, prosedur, standar data, teknologi dan pengelolaan kinerja. Berdasarkan temuan evaluasi tersebut, PT DEF memiliki tingkat kematangan pada level satu atau initial pada aspek kebijakan informasi, standardisasi data, dan pengelolaan kinerja. Sedangkan untuk aspek harapan kualitas data, dimensi kualitas data, prosedur, tata kelola, dan teknologi berada pada level dua atau repeatable. PT DEF mendapatkan sembilan rekomendasi tindakan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kualitas datanya berdasarkan hasil penilaian kematangan pengelolaan dan tingkat kematangan kualitas data yang diharapkan berdasarkan DAMA-DMBOK.

---

Every year, the volume of data is predicted to increase due to current technological developments and this creates challenges for every company in managing the data in question. Apart from that, data management needs to be optimal so that it can be maximized as an organizational asset. PT DEF is a subsidiary of PT ABC (Persero) which operates in the sugar cane agro-industry sector and is a manufacturing company whose main product is sugar and produces by-products in the form of molasses. By using eight aspects of data quality from Loshin's Data Quality Framework and Data Management Body of Knowledge (DMBOK), this research tries to measure the level of data quality maturity at PT DEF. The aspects contained in Loshin's data quality framework are expectations, data quality dimensions, information policies, procedures, data standards, technology and performance management. Based on the evaluation findings, PT DEF has a level of maturity at level one or initial in the aspects of information policy, data standardization and performance management. Meanwhile, for the aspect of data quality expectations, the dimensions of data quality, procedures, governance and technology are at level two or repeatable. PT DEF received nine recommendations for actions that can be taken to improve the quality of its data based on the results of the management maturity assessment and the expected level of data quality maturity based on DAMA-DMBOK."