DIPERBARUI PADA 20 JUNI, 2022 | DIUNGGAH PERTAMA KALI PADA 9 MEI 2018

Sumber artikel The Ultimate Guide to Data Management & How AI Can Help (aimultiple.com)

Ditulis oleh Cem Dilmegani

Perusahaan teknologi terkemuka seperti EMC memprediksi pertumbuhan data eksponensial akan berlipat ganda setiap 2 tahun dengan data yang tersedia.

Dengan peningkatan volume ini, muncul juga peningkatan kebutuhan untuk menentukan bagaimana cara terbaik untuk mengelola data-data tersebut. Menjawab kebutuhan pasar tersebut, dewasa ini telah hadir macam-macam teknik manajemen data, alat, vendor, maupun karir yang telah muncul untuk mendukung permintaan pasar.

Untuk lebih membantu bisnis Anda dalam manajemen data yang efektif, pertama-tama Anda perlu memahami apa itu sebenarnya manajemen data dan bagaimana hal itu dapat bermanfaat untuk organisasi Anda.

Apa itu Manajemen Data?

Data memiliki siklus yang memerlukan jenis pengelolaan yang cermat, dari hari data tersebut dibuat hingga tidak digunakan lagi. Dengan mengelola data secara tepat guna, risiko penggunaan data sangat jauh berkurang dan kualitas serta kegunaan data pun akan meningkat. Pada akhirnya kedua hal ini akan mengarah pada bisnis yang lebih baik dan lebih menguntungkan, apa pun jenis industri atau topiknya.

Beberapa titik fokus terbesar dalam manajemen data meliputi:

Kualitas data: Ketersediaan dan kegunaan data untuk tujuan yang diperlukan. Mempertahankan kualitas data bukanlah upaya yang dilakukan dalam satu kali, melainkan membutuhkan 'pemeliharaan' ataupun ‘perhatian’ reguler pada waktu yang logis.
Akses data: Mampu mengakses dan mengambil data dari sumbernya.
Tata kelola data: Memiliki data yang selaras dengan tujuan bisnis secara keseluruhan. Menguraikan proses untuk menentukan data owners, peran dan tanggung jawab mereka, dan bagaimana mereka bekerja dengan para data users. Menjelaskan peran compliance dalam pengelolaan data. Misalnya, karena dibatasi oleh peraturan, beberapa data hanya dapat dianalisis setelah melalui proses anonimisasi dan agregasi.
Integrasi data: Berbagai langkah dan metode untuk menggabungkan berbagai jenis data.
Manajemen data master (MDM): Mendefinisikan, menyatukan, dan mengelola data yang esensial di seluruh organisasi.

Ada berbagai macam tools yang tersedia untuk mendukung semua hal di atas. Salah satu contohnya dapat dilihat dengan alat ETL, yang 'mengekstrak' data yang masuk dari berbagai sumber, 'mengubahnya' ke dalam format yang diperlukan, dan kemudian 'memuatnya' ke tujuan akhirnya, sering kali berupa gudang data.

Untuk meningkatkan performa manajemen data, bisnis dapat memanfaatkan workload automation tools yang mengotomatiskan penjadwalan dan pelaksanaan pendelegasian workload dalam satu platform. Hal ini memungkinkan visibilitas dan transparansi yang lebih baik, mengoptimalkan strategi penyimpanan data, menciptakan jejak dari semua proses untuk proses audit, dan menyediakan satu sumber “receipts” yang valid.

Keuntungan dari Manajemen Data yang Efektif

Selain manfaat intrinsik yang terkait dengan pengelolaan data dalam faktor-faktor seperti kebersihan dan ketersediaan, semakin banyak manfaat yang dapat dirasakan di seluruh bisnis.

Beberapa keuntungan terbesar meliputi:

Pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih cepat karene data yang berkualitas baik dan one source of truth.
Pencapaian standar kepatuhan (compliance) dan tata kelola yang lebih mudah.
Pengarsipan data jangka panjang untuk perspektif historis yang lebih lama.
Proses sharing data yang lebih efisien dalam lingkungan berbasis web atau cloud.
Sinkronisasi data.
Memperkecil risiko keamanan dan penipuan.
Potensi model bisnis baru.
Meningkatkan customer buying experiences.
Kemudahan dalam transisi manajemen.
Penggunaan sumber daya internal yang lebih baik berupa sumber daya manusia maupun sumber daya yang lain.
Peningkatan dari segi visibilitas dan transparansi.

Mengintegrasikan Manajemen Data dalam Bisnis Anda

Memahami manfaat dari manajemen data adalah awal yang baik karena hal itu akan membantu Anda memutuskan dari awal dengan jelas manfaat dan solusi apa yang ingin Anda capai. Ada beberapa langkah tambahan yang dapat diambil untuk membantu mengintegrasikan pengelolaan data yang lebih baik ke dalam bisnis Anda.

Mulailah dengan memutuskan apakah proses manajemen data yang lebih ekstensif benar-benar tepat untuk model bisnis Anda. Cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan menentukan apakah Anda memiliki kebutuhan, pain points, atau masalah yang dapat diselesaikan dengan data atau tidak. Salah satu jenis masalah seperti itu pada umumnya terdapat dalam tata kelola data yang menyangkut compliance, maupun disruptive forces yang lainnya. Beberapa masalah tambahan yang dapat diselesaikan dengan manajemen data meliputi:

Keamanan informasi.
Modernisasi TI/sistem.
Pemberdayaan strategis.
Konsolidasi.

Setelah proses identifikasi masalah, Anda perlu untuk membangun sebuah small model sebagai bentuk konkret dari konsep di balik ide untuk solusi Anda. Ukuran model ini harus berskala kecil, terukur, dan terkontrol, dan membantu dalam membuktikan value dari solusi Anda.

Setelah Anda menentukan sebuah solusi untuk masalah Anda yang perlu dipecahkan, langkah selanjutnya adalah mendapatkan persetujuan eksekutif yang bersangkutan. Cara paling efektif untuk melakukannya adalah dengan menghubungkan masalah 'data' ke masalah 'bisnis' untuk menunjukkan added value dengan jelas. Beberapa tantangan yang paling umum terjadi antara lain:

Data dilihat sebagai masalah IT saja.
Organizational silos secara keseluruhan.
ROI tidak jelas.

Manajemen data akan sering memerlukan perubahan organisasi dalam hal anggota tim internal, konsultan atau vendor apa pun yang mungkin memainkan peran penting dalam integrasi serta dukungan proses yang berkelanjutan. Beberapa peran tambahan yang akan terlibat dengan pengelolaan data (dan analisis selanjutnya) meliputi:

6 data analytics process and its relevant users — Sumber: IBM

Dengan mempertimbangkan semua tugas dan peran yang berbeda ini sejak awal, akan lebih mudah untuk menunjukkan real value dari manajemen data selain menciptakan solusi yang efektif.

Dampak Nyata Terhadap Data Science dan AI

Data Science adalah bidang pengumpulan, pemodelan, serta interpretasi data untuk membuat prediksi analitik. Data Scientists bekerja dengan data menggunakan tools dan format yang berbeda. Untuk mencapai kesimpulan tertentu yang dapat dimengerti, data yang mereka analisis adalah kunci untuk menemukan kesimpulan yang dimaksud. Selanjutnya, memiliki solusi manajemen data yang dijalankan dengan baik adalah salah satu kunci keberhasilan mereka.

AI sebagian besar telah diakui sebagai salah satu perubahan terbesar yang menjadi bagian dari 'transformasi digital'. Namun, sebelum organisasi bisa mendapatkan hasil maksimal dari teknologi AI terbaru, mereka harus terlebih dahulu memiliki solusi BI yang efektif. Hal ini terjadi karena AI sepenuhnya bergantung pada kualitas data yang diterimanya, dan tanpa pengelolaan data yang tepat, kualitas BI dan data terkait akan semakin mempersulit AI untuk melakukan 'tugasnya'.

Kedua bidang yang integral ini menunjukkan, perlunya mulai membuat perubahan pada sistem data processing yang berkelanjutan untuk perubahan yang akan datang.

Untuk segera memulai perjalanan Anda dalam meraih dampak yang signifikan melalui manajemen data, kelola data Anda menggunakan Delman Data Lab yang didesain agar mudah digunakan oleh semua jenis users dengan biaya yang tergolong cost-effective.

Try Our Solution Now

The Ultimate Guide: Manajemen Data Serta Peran AI di dalamnya