Redundansi data adalah masalah umum yang sering muncul dalam proyek pengolahan berskala besar. Ketika data yang sama tersimpan di banyak tempat, maka risiko ketidaksesuaian informasi dan duplikasi meningkat. Hal ini tidak hanya memperlambat proses, tetapi juga menyebabkan kesalahan dalam analisis dan pengambilan keputusan.
Apa Itu Redundansi Data dan Mengapa Terjadi?
Redundansi data terjadi ketika satu informasi disimpan lebih dari satu kali dalam sistem atau basis data. Misalnya, dalam sistem CRM dan ERP yang tidak saling terintegrasi, informasi pelanggan bisa tercatat dua kali. Menurut Oracle, redundansi menyebabkan beban penyimpanan meningkat dan inkonsistensi data. Sementara IBM menjelaskan bahwa redundansi juga menghambat efisiensi kerja tim data.
Beberapa penyebab umum:
- Integrasi sistem yang tidak optimal
- Tidak adanya kontrol master data
- Kesalahan manusia saat input data
- Proses migrasi yang tidak melalui validasi
Strategi Mengatasi Redundansi Data
Berikut adalah cara mengatasi pengulangan data yang tidak perlu duplikasi secara sistematis:
1. Audit Data dan Identifikasi Duplikasi
Langkah awal adalah mengidentifikasi apa saja data ganda yang ada di dalam sistem. Gunakan alat bantu seperti data profiling tool untuk mengenali pola duplikasi.
2. Terapkan Data Governance
Mengapa penting? Karena tanpa kebijakan yang jelas, duplikasi akan terus terjadi. Tim data governance harus menetapkan siapa yang berhak mengubah, menghapus, dan mengakses data utama.
3. Gunakan Master Data Management
Dengan MDM, Anda dapat memastikan bahwa satu entitas data hanya memiliki satu versi utama yang digunakan di semua sistem. Tempat penyimpanan data utama (single source of truth) perlu dipusatkan.
4. Automasi Validasi Data
Kapan validasi perlu dilakukan? Saat input dan saat integrasi antar sistem. Tools seperti ETL (Extract, Transform, Load) bisa membantu menyaring data ganda secara otomatis.
5. Integrasi Sistem yang Konsisten
Sistem yang berbeda harus saling berbagi informasi menggunakan API atau pipeline data. Gunakan standar seperti JSON, XML, atau RESTful untuk menyatukan alur data.
Kesimpulan
Mengelola redundansi data bukan hanya soal efisiensi, tetapi juga soal keakuratan dan kepercayaan terhadap sistem data. Maka dari itu, penting untuk segera menyusun strategi pencegahan dan pembersihan data.
Baca juga: Data Governance: Mengelola Data sebagai Aset Organisasi
Leave a Reply