Pembangkitan Single Customer Information Files (CIF) menggunakan Modified Entreprise Information Management
Abstract
Customer relationship management (CRM) khususnya di sektor perbankan
adalah semua aspek yang melingkupi layanan perusahaan terhadap nasabah. CRM
dikembangkan agar sebuah perusahaan dapat meningkatkan layanan dan menjaga
hubungan dengan nasabah. Peningkatan layanan dapat dilakukan melalui
pemahaman terhadap profil dan latar belakang nasabah dengan mengembangkan
inovasi produk melalui implementasi layanan interaktif dan penerapan teknologi.
CRM membutuhkan data nasabah yang valid untuk memberikan hasil analisis
yang akurat dan efektif sehingga memberikan layanan yang optimal untuk
nasabah. Istilah satu data nasabah valid dalam manajamen data perbankan dikenal
dengan single customer information file (CIF).
Manajemen informasi dalam suatu perusahaan untuk menjamin validitas
data nasabah pada umumnya melibatkan operasi pengintegrasian data, operasi
pembersihan data, operasi pencocokkan data, operasi standardisasi data, dan
oprasi penyimpan data di lokasi terpusat untuk memastikan kualitas data. Operasioperasi
tersebut di atas dikenal dengan Entreprise Management Information
(EIM). Operasi pembersian dan pencocokkan data dari berbagai sumber adalah
tantangan tersulit dalam EIM. Data biasanya memiliki duplikasi dan sulit untuk
memutuskan mana yang merupakan data terbaik.
Mod-EIM diusulkan untuk memastikan kualitas data nasabah dan
menghasilkan single CIF. Single CIF dapat digunakan untuk mendukung strategi
bisnis dan untuk mendukung proses bisnis agar berjalan efektif dan efisien.
Mod-EIM telah berhasil melakukan proses pembangkitan golden data pada
nasabah individu sebanyak 17 juta baris. Profil kelompok data yang dihasilkan,
yaitu kelompok matched data mencapai 15 juta baris atau persentase mencapai
88.1%. Sisanya, sebanyak 1.3 juta baris masuk pada kelompok steward data atau
7.6% dan sekitar 0.7 juta baris atau 4.2% masuk kelompok unmatched data. Dari
dua kelompok data matched dan unmatched, golden data yang dihasilkan
mencapai 13 juta baris. Selain itu, pada golden data terdapat data yang memiliki
child lebih dari satu sebanyak 2 juta baris. Hal ini dapat disimpulkan, bahwa
terdapat duplikasi pada basis data sebanyak 11.7%.
Website E-CIF evalutor juga dikembangkan untuk memudahkan pakar agar
dapat mengolah data yang masuk pada kelompok steward data untuk dibuat golden
data melalui proses merge dan unmerge. Selain itu, pada penelitian ini juga berhasil
dikembangkan Restfull API untuk memudahkan aplikasi lain diluar sistem
mengakses golden data atau single CIF.