Di era ke-21, data merupakan segalanya. Dengan volume data yang dihasilkan setiap hari yang sangat besar, sudah seharusnya kita memiliki solusi manajemen data yang lebih baik. Setiap bisnis atau organisasi yang ingin berhasil saat ini harus memahami apa itu manajemen data, mengapa penting, dan bagaimana cara melakukannya.

Untungnya, terdapat banyak sumber daya yang tersedia, mulai dari perangkat lunak manajemen data hingga praktik terbaik dalam manajemen data, dan segala hal di antaranya. Mari kita mulai dengan mempelajari apa itu manajemen data.

Apa itu Manajemen Data?

Manajemen Data, menurut Asosiasi Manajemen Data (DAMA), adalah "pengembangan arsitektur, kebijakan, praktik, dan prosedur untuk mengelola siklus hidup data."

Secara sederhana, Manajemen Data adalah proses pengumpulan, penyimpanan, dan penggunaan data secara efisien, aman, dan hemat biaya. Melalui Manajemen Data, individu, organisasi, dan perangkat terhubung dapat mengoptimalkan penggunaan data untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan mendapatkan manfaat maksimal.

Proses manajemen data melibatkan berbagai tugas dan prosedur yang meliputi:

1. Pengumpulan, pemrosesan, validasi, dan penyimpanan data.
2. Integrasi berbagai jenis data dari sumber yang berbeda, termasuk data terstruktur dan tak terstruktur.
3. Memastikan ketersediaan data yang tinggi dan pemulihan saat terjadi bencana.
4. Mengatur penggunaan dan akses data oleh individu dan aplikasi.
5. Melindungi dan menjaga keamanan data serta memastikan privasi data.

Source : sap.com

Dalam era digital ini, di mana volume data yang dihasilkan setiap hari sangat besar, Manajemen Data menjadi semakin penting. Dengan memiliki solusi Manajemen Data yang baik, bisnis dan organisasi dapat mengelola data mereka dengan lebih efektif, menjaga keamanan data, dan menghasilkan wawasan yang berharga.

Mengukur Prinsip-prinsip Manajemen Data

Ada sejumlah prinsip panduan yang terlibat dalam manajemen data. Beberapa di antaranya mungkin memiliki bobot yang lebih tinggi daripada yang lain, tergantung pada organisasi yang terlibat dan jenis data yang mereka kelola. Berikut adalah prinsip-prinsip tersebut:

• Menciptakan, mengakses, dan secara rutin memperbarui data melintasi beragam tingkatan data.
• Menyimpan data baik di lokasi fisik maupun melalui berbagai layanan cloud.
• Menyediakan ketersediaan tinggi dan pemulihan bencana yang cepat.
• Menggunakan data dalam semakin banyak algoritma, analitik, dan aplikasi.
• Memastikan privasi data dan keamanan data yang efektif.
• Mengarsipkan dan menghapus data sesuai dengan jadwal retensi yang ditetapkan dan pedoman kepatuhan.

Prinsip-prinsip ini membantu mengarahkan organisasi dalam mengelola data dengan efektif, menjaga keamanan, ketersediaan, dan kualitas data, serta memenuhi persyaratan hukum dan kepatuhan yang berlaku. Dengan menerapkan prinsip-prinsip ini, organisasi dapat mengoptimalkan penggunaan data mereka untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan mencapai keunggulan kompetitif.

Praktik Terbaik dalam Manajemen Data

Sebagai seorang data scientist, Anda dihadapkan pada berbagai tantangan dalam membangun sistem manajemen data yang sukses dan efektif. Berikut adalah praktik terbaik yang dapat membantu Anda mengatasi hambatan tersebut dan mengimplementasikan sistem manajemen data yang efektif:

1. Identifikasi data Anda dengan membuat lapisan penemuan. Dengan menambahkan lapisan penemuan pada berbagai tingkatan data dalam organisasi Anda, data scientist dan analis dapat dengan mudah mencari dan menelusuri dataset yang berguna untuk analisis.
2. Kembangkan lingkungan ilmu data untuk memanfaatkan kembali data dengan lebih efisien. Lingkungan ilmu data membantu mengotomatisasi berbagai aktivitas. Dengan menggunakan alat-alat yang tepat, Anda dapat menghindari transformasi data manual yang memakan waktu dan mempermudah proses pengujian.
3. Pertahankan kinerja data Anda yang semakin berkembang dengan menggunakan teknologi otonom. Terapkan kecerdasan buatan (AI) dan metode pembelajaran mesin untuk secara terus-menerus memantau kueri-kueri database dan mengoptimalkan indeks saat ada perubahan kueri. Dengan demikian, Anda dapat menjaga kinerja yang cepat tanpa perlu melakukan tugas manual yang memakan waktu.
4. Penuhi persyaratan kepatuhan dengan menggunakan penemuan data. Kepatuhan terhadap peraturan semakin penting, oleh karena itu disarankan untuk menggunakan alat penemuan data yang baru untuk meninjau data, mendeteksi potensi pelanggaran, serta melacak dan memantau data di berbagai tempat penyimpanan.
5. Kelola dan integrasikan berbagai platform penyimpanan data dengan menggunakan lapisan kueri yang umum. Dengan menggunakan lapisan kueri standar yang dapat mencakup berbagai jenis penyimpanan data, Anda dapat mengakses data secara terpusat tanpa memperdulikan lokasi atau format data tersebut.

Dengan menerapkan praktik-praktik terbaik ini, Anda dapat mengatasi tantangan dalam manajemen data dan membangun sistem yang efektif untuk memanfaatkan data dengan maksimal.

Proses dan Rencana Manajemen Data

Manajemen data dapat dibagi menjadi lima proses yang berbeda. Setiap organisasi tidak selalu menggunakan setiap proses ini, tergantung pada jenis bisnis atau organisasi yang bersangkutan:

Manajemen Data Cloud

Proses ini mengintegrasikan data dari berbagai aplikasi cloud yang digunakan oleh organisasi. Manajemen data cloud ditandai dengan semua proses penyimpanan, pengambilan, dan pemrosesan data yang dilakukan dalam lingkungan penyimpanan berbasis cloud.

Analisis Data dan Visualisasi

Proses ini melibatkan pengolahan data dari berbagai sumber dan gudang data, kemudian dilakukan analisis data lanjutan. Dengan demikian, para analis dan data scientist dapat menyajikan data tersebut dalam bentuk visualisasi dan dashboard yang memudahkan pemahaman.

ETL dan Integrasi Data

Proses ini melibatkan ekstraksi, transformasi, dan pemindahan data dari berbagai sumber ke dalam sebuah gudang data terpusat.

Manajemen Data Utama

Proses ini bertujuan untuk mengelola dan menstandarisasi data-data utama organisasi, seperti data pelanggan, data karyawan, dan lainnya. Hal ini dilakukan untuk menghindari duplikasi data dan upaya yang berlebihan di seluruh organisasi.

Manajemen Data Referensi

Proses ini melibatkan definisi nilai-nilai yang dapat digunakan oleh bidang data lainnya, seperti kode pos, nomor seri produk, dan daftar kota, wilayah, serta negara. Data referensi dapat dibuat secara internal atau diberikan oleh pihak eksternal.

Dengan menerapkan proses-proses ini, organisasi dapat mengelola data dengan lebih efektif dan memanfaatkannya dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Sebagai alternatif, manajemen data dapat diartikan sebagai kombinasi dari beberapa disiplin berikut:

• Bisnis Intelijen dan Analitika
• Arsitektur Data
• Tata Kelola Data dan Pengelolaan Data
• Integrasi Data
• Pemodelan Data
• Kualitas Data
• Keamanan Data
• Gudang Data
• Penyimpanan Data dan Big Data
• Manajemen Dokumen dan Konten
• Manajemen Data Utama dan Data Referensi
• Manajemen Metadata

Dengan menggabungkan disiplin-disiplin ini, manajemen data memungkinkan organisasi untuk mengelola data dengan efektif dan memastikan bahwa data yang digunakan memiliki kualitas yang baik, aman, dan relevan dalam mendukung kebutuhan bisnis.

Apa itu Strategi Manajemen Data?

Karena begitu pentingnya mengolah data besar saat ini, organisasi memerlukan strategi manajemen data yang solid untuk mengatasi jumlah data yang dihasilkan. Ada tiga komponen penting dalam strategi manajemen data yang baik:

1. Pengiriman Data

Menyediakan konsistensi dan keakuratan data serta wawasan dan kesimpulan yang dihasilkan dari analisis data kepada pemangku kepentingan dan pelanggan baik di dalam maupun di luar organisasi.

2. Tata Kelola Data

Mengembangkan proses dan praktik terbaik terkait ketersediaan, integritas, keamanan, dan penggunaan data organisasi.

3. Operasi Data

Juga dikenal sebagai DataOps, melibatkan penerapan metode agile untuk merancang, menerapkan, dan mengelola aplikasi pada arsitektur terdistribusi. Seperti halnya DevOps, ini juga melibatkan penghapusan hambatan antara tim pengembangan dan operasi IT guna meningkatkan seluruh siklus hidup data.

Dengan menggabungkan ketiga praktik ini, organisasi dapat mencapai kualitas data yang lebih baik, keamanan data yang lebih kuat, dan wawasan berbasis data yang berkualitas untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih terinformasi.

Platform dan Program Manajemen Data

Terdapat beberapa sistem manajemen data yang berbeda, antara lain:

• Database dokumen: Digunakan untuk menyimpan dan mengelola data dalam bentuk dokumen seperti JSON atau XML.
• Database model ER: Menggunakan model Entity-Relationship (ER) untuk menyimpan dan mengorganisir data dengan hubungan antar entitas.
• Database graf: Menggunakan struktur graf untuk merepresentasikan dan mengelola data yang memiliki hubungan kompleks.
• Database hierarkis: Mengorganisir data dalam struktur hirarkis yang mirip dengan struktur pohon.
• Database jaringan: Digunakan untuk mengelola data dengan hubungan yang kompleks dan saling terhubung.
• Database NoSQL: Menyediakan fleksibilitas dalam menyimpan dan mengakses data yang tidak terstruktur atau berubah secara dinamis.
• Database berorientasi objek: Menggabungkan konsep pemrograman berorientasi objek dengan penyimpanan dan pengelolaan data.
• Database relasional: Menggunakan model relasional dengan tabel, kolom, dan kunci asing untuk menyimpan dan mengelola data.

Platform dan program manajemen data merupakan alat penting dalam mengelola data dengan efisien dan efektif.

Platform manajemen data, yang juga dikenal sebagai DMP (Data Management Platform), adalah suatu platform yang digunakan untuk menyimpan data berharga seperti data pelanggan (misalnya, identifikasi ponsel, ID kuki, dll.) dan data kampanye.

DMP membantu pengiklan dan profesional pemasaran dalam membangun segmen-segmen pelanggan yang berkembang berdasarkan demografi, riwayat penjelajahan, lokasi geografis, jenis perangkat yang digunakan, dan faktor-faktor lainnya.

Berikut ini adalah beberapa DMP yang populer:

• Salesforce DMP
• Lotame
• Cloudera
• Nielsen
• SAS Data Management

Selain itu, terdapat juga beberapa program manajemen data yang dapat membantu dalam pengelolaan data yang efektif:

• Matillion: Memudahkan operasi gudang data cloud seperti pengisian dan transformasi data.
• SolarWinds Backup: Ideal untuk keperluan cadangan dan pemulihan data.
• Panoply: Alat manajemen data cloud yang mengumpulkan, mengurutkan, menggabungkan, menyimpan, dan mengoptimalkan data tanpa perlu pemrograman atau pemodelan data.
• Segment: Mengumpulkan data dari situs web dan aplikasi seluler, dan membuat informasi tersebut mudah diakses oleh tim Anda.
• Tableau: Digunakan untuk menganalisis big data dengan cepat dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan. Alat ini sangat berguna untuk analisis dan visualisasi data.
• Collibra: Memfasilitasi otomatisasi alur kerja, memberikan kode yang mudah digunakan, membandingkan data dari berbagai bagian bisnis Anda, dan melakukan pemetaan data yang akurat.
• Dell Boomi: Alat manajemen data master yang memungkinkan pengelolaan data, pengaturan model data, dan penerapan model tersebut.
• Dataform: Platform transformasi data berbasis SQL yang mengelola proses gudang data cloud. Dilengkapi dengan penjadwalan pembaruan untuk menjaga kebaruan data dan menguji kualitas data secara otomatis.
• Stitch Data: Platform ETL berbasis cloud yang sudah terintegrasi dengan puluhan sumber data, memudahkan perpindahan data. Dilengkapi dengan penanganan kesalahan dan pemberitahuan, penjadwalan yang mudah, dan peningkatan kapasitas secara otomatis.
• Amazon Web Services: Sebagai penyedia layanan cloud terkemuka, AWS menawarkan beragam alat yang ideal untuk manajemen data di lingkungan cloud.
• Microsoft Azure: Layanan cloud lainnya yang terkenal, Microsoft Azure, menyediakan alat dan sistem manajemen data cloud.
• Talend: Sebagai alat integrasi data open-source, Talend memungkinkan pengguna untuk membersihkan, mengintegrasikan, menyamarkan, dan memodelkan data, serta dilengkapi dengan fungsi MDM (Master Data Management) dan kemampuan mengelola berbagai sistem sumber melalui antarmuka pengguna yang kuat.

Bagaimana dengan Pemodelan Data?

Pemodelan data adalah praktik untuk menentukan melalui analisis data yang mendalam apa yang diperlukan agar tujuan bisnis sejalan dengan sistem informasi yang digunakan oleh bisnis. Seorang pemodel data mendokumentasikan sistem perangkat lunak yang kompleks dalam bentuk diagram yang mudah dipahami untuk kepentingan orang non-teknis. Diagram konseptual ini menggambarkan dataset dan alur kerja dalam bentuk visual dan memetakkannya ke persyaratan dan tujuan bisnis yang relevan.

Teknik pemodelan data umum meliputi diagram entity-relationship, pemetaan data, dan skema. Perlu diperhatikan bahwa model data harus diperbarui setiap kali organisasi menghadirkan sumber data baru atau terjadi pembaruan secara berkala, sehingga proses ini berlangsung secara berkelanjutan.

Apa Hubungan Big Data dengan Manajemen Data?

Secara sederhana, big data memiliki peran yang sangat penting dalam manajemen data. Dalam dunia yang penuh persaingan ini, perusahaan perlu memiliki sistem manajemen data yang handal untuk mengelola big data dengan efisien. Dengan adanya sistem manajemen data yang baik, big data dapat diubah menjadi informasi yang berharga dan dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang tepat.

Pentingnya data dalam pengambilan keputusan membuat keterkaitan antara big data dan strategi manajemen data menjadi sangat relevan. Dengan memadukan kedua hal ini, perusahaan dapat memanfaatkan potensi besar dari big data untuk menghasilkan keputusan yang lebih baik dan mempertahankan keunggulan kompetitif di pasar.