Apa Itu Data Management?

Saat ini, bisnis sering membuat keputusan penting berdasarkan data yang sebenarnya tidak dapat mereka lihat atau pahami—dan itu dapat membahayakan business intelligence yang merupakan kunci untuk mempertahankan keunggulan kompetitif dalam industri berbasis data. Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan harus mengambil peran aktif dalam mengelola dan melindungi data mereka sepanjang siklus hidupnya. Apakah organisasi Anda memiliki rencana pengelolaan data yang dibutuhkan untuk berkembang di pasar global?

Jadi, Apa Itu Data Management?

Manajemen data adalah proses dalam menelan, menyimpan, mengatur, dan memelihara data yang dibuat dan dikumpulkan oleh suatu organisasi. Manajemen data yang efektif adalah bagian penting dari penerapan sistem TI yang menjalankan aplikasi bisnis dan menyediakan informasi analitis untuk membantu mendorong pengambilan keputusan operasional serta perencanaan strategis oleh eksekutif perusahaan, manajer bisnis, dan end users lainnya.

Baca Juga: Apa Itu Cyber Attack?

Proses pengelolaan data mencakup kombinasi dari berbagai fungsi yang secara kolektif bertujuan untuk memastikan bahwa data dalam sistem perusahaan akurat, tersedia, dan dapat diakses. Sebagian besar pekerjaan perlu dilakukan oleh TI dan tim manajemen data, tetapi pengguna bisnis biasanya juga berpartisipasi dalam beberapa bagian proses untuk memastikan bahwa data tersebut memenuhi kebutuhan mereka dan membuat mereka setuju dengan kebijakan yang mengatur penggunaannya.

Mengelola data digital dalam suatu organisasi melibatkan berbagai tugas, kebijakan, prosedur, dan praktik. Pekerjaan pengelolaan data memiliki cakupan yang luas, meliputi faktor-faktor seperti bagaimana caranya:

• Membuat, mengakses, dan memperbarui data di berbagai tingkat data;
• Menyimpan data di beberapa cloud;
• Menyediakan ketersediaan tinggi dan pemulihan permasalahan;
• Menggunakan data di berbagai aplikasi, analitik, dan algoritma yang terus bertambah;
• Memastikan privasi dan keamanan data;
• Mengarsipkan dan memusnahkan data sesuai dengan jadwal penyimpanan dan persyaratan kepatuhan.

Strategi manajemen data formal membahas aktivitas pengguna dan administrator, kemampuan teknologi manajemen data, tuntutan persyaratan peraturan, dan kebutuhan organisasi untuk mendapatkan nilai dari datanya.

Pentingnya Data Management

Data makin dilihat sebagai aset perusahaan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat, meningkatkan kampanye pemasaran, mengoptimalkan operasi bisnis, dan mengurangi biaya oprasional, dan semuanya bertujuan untuk meningkatkan pendapatan dan laba. Akan tetapi, kurangnya manajemen data yang tepat dapat membebani organisasi dengan silo data yang tidak kompatibel, kumpulan data yang tidak konsisten, dan masalah kualitas data yang membatasi kemampuan mereka untuk menjalankan intelijen bisnis (BI) dan aplikasi analitik--atau, lebih buruk lagi, menyebabkan temuan yang salah.

Manajemen data juga makin penting karena bisnis tunduk pada makin banyak persyaratan kepatuhan terhadap peraturan, termasuk privasi data dan undang-undang perlindungan seperti GDPR dan California Consumer Privacy Act untuk contoh kasus di luar negeri. Selain itu, perusahaan menangkap volume data yang makin besar dan jenis data yang lebih beragam, keduanya merupakan ciri khas sistem big data yang telah banyak digunakan. Tanpa manajemen data yang baik, lingkungan seperti itu bisa menjadi berat dan sulit untuk dinavigasi.

Manfaat Data Management bagi Bisnis

Strategi manajemen data yang dijalankan dengan baik dapat membantu perusahaan mendapatkan keunggulan kompetitif potensial atas saingan bisnis mereka, baik dengan meningkatkan efektivitas operasional dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Organisasi dengan data yang dikelola dengan baik juga dapat menjadi lebih gesit sehingga memungkinkan untuk melihat tren pasar dan bergerak untuk memanfaatkan peluang bisnis baru dengan lebih cepat.

Manajemen data yang efektif juga dapat membantu perusahaan menghindari pelanggaran data, masalah privasi data, dan masalah kepatuhan terhadap peraturan yang dapat merusak reputasi mereka, menambah biaya tak terduga, dan membahayakan mereka secara hukum. Pada akhirnya, manfaat terbesar yang dapat diberikan oleh pendekatan yang solid untuk manajemen data adalah kinerja bisnis yang lebih baik.

7 Jenis Data Management

Pakar manajemen data umumnya fokus pada spesialisasi di lapangan. Spesialisasi ini dapat meliputi dalam satu atau beberapa bidang sebagai berikut:

1. Master Data Management: Master Data Management (MDM) adalah proses memastikan organisasi selalu bekerja dengan—dan membuat keputusan berdasarkan—satu versi informasi "benar" saat ini. Menyerap data dari semua sumber Anda dan menyajikannya sebagai satu sumber yang konstan dan andal, serta menyebarkan kembali data ke dalam sistem yang berbeda, memerlukan alat yang tepat.

Baca Juga: Apa Itu Data Wrangling?

2. Data Stewardship: Seorang pengelola data tidak mengembangkan kebijakan manajemen informasi, tetapi menyebarkan dan menerapkannya di seluruh lini perusahaan. Sesuai dengan namanya, pengelola data mengawasi pengumpulan data perusahaan dan kebijakan pergerakan, memastikan praktik diterapkan dan aturan ditegakkan.

3. Data Quality Management: Jika pengelola data adalah semacam sheriff digital, data quality manager mungkin dianggap sebagai petugas pengadilannya. Quality management bertanggung jawab untuk menyisir data yang dikumpulkan untuk permasalahan mendasar seperti catatan duplikat, versi yang tidak konsisten, dan masih banyak lagi. Data quality manager mendukung sistem manajemen data yang ditentukan.

4. Data Security: Salah satu aspek terpenting dari manajemen data saat ini adalah keamanan. Meskipun praktik yang muncul seperti DevSecOps memasukkan pertimbangan keamanan di setiap tingkat pengembangan aplikasi dan pertukaran data, spesialis keamanan masih ditugaskan dengan manajemen enkripsi, mencegah akses yang tidak sah, menjaga dari pemindahan atau penghapusan yang tidak disengaja, dan masalah garis depan lainnya.

5. Data Governance: Tata kelola data menetapkan aturan keadaan informasi perusahaan. Kerangka tata kelola data seperti konstitusi yang secara jelas menguraikan kebijakan untuk pemasukan, aliran, dan perlindungan informasi institusional. Pengatur data mengawasi jaringan stewards, tim quality management, tim keamanan, dan orang lain serta proses manajemen data mereka dalam mengejar kebijakan tata kelola yang melayani pendekatan manajemen data utama.

6. Big Data Management: Big data adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan pengumpulan, analisis, dan penggunaan sejumlah besar informasi digital untuk meningkatkan operasi. Secara umum, area manajemen data ini mengkhususkan diri dalam pemasukan, integritas, dan penyimpanan gelombang data mentah yang digunakan tim manajemen lain untuk meningkatkan operasi dan keamanan, atau menginformasikan business intelligence.

7. Data Warehousing: Informasi adalah blok bangunan bisnis modern. Banyaknya informasi menghadirkan tantangan yang jelas: Apa yang kita lakukan dengan semua blok ini? Data warehouse management menyediakan dan mengawasi infrastruktur fisik dan berbasis cloud yang digunakan untuk mengumpulkan data mentah, kemudian menganalisisnya secara mendalam untuk menghasilkan wawasan bisnis.

Kebutuhan unik dari setiap organisasi yang mempraktikkan manajemen data mungkin memerlukan perpaduan beberapa atau semua pendekatan ini. Keakraban dengan area manajemen memberi manajer data latar belakang yang mereka butuhkan untuk membangun solusi yang disesuaikan untuk lingkungan tersebut.