Manajemen Data: Ringkasan, Manfaat, dan Keterbatasan

Manajemen data merujuk pada tindakan memperoleh, menyimpan, dan menangani data yang dihasilkan dan dikumpulkan oleh sebuah perusahaan. Manajemen data yang efisien sangat penting untuk membangun infrastruktur TI yang menangani aplikasi komersial dan menawarkan wawasan analitis agar administrator bisnis, manajer, dan konsumen dapat meningkatkan evaluasi praktis dan pengembangan strategi.

Tujuan dari prosedur manajemen data, yang menggabungkan beberapa tugas berbeda, adalah untuk menjamin akurasi, ketersediaan, dan aksesibilitas data dalam operasi bisnis. Unit TI dan manajemen data melakukan sebagian besar tugas yang terlibat dalam manajemen data; namun, pengguna komersial juga mengambil bagian dalam beberapa aspek prosedur untuk memastikan bahwa data memenuhi persyaratan mereka dan tetap mengikuti pedoman penggunaannya.

Penjelasan mendalam tentang manajemen data ini berisi informasi tentang manfaat kebijakan manajemen data yang efektif, keterampilan yang dibutuhkan, dan keterbatasan yang harus diatasi oleh perusahaan.

Pentingnya Manajemen Data

Seiring berjalannya waktu, nilai data telah meningkat. Data kini dipandang sebagai sumber daya produktif yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan profitabilitas bisnis dengan membuat strategi perusahaan yang lebih baik, meningkatkan inisiatif pemasaran, dan menyediakan prosedur bisnis yang menghemat biaya. Namun, manajemen data yang buruk dapat menyebabkan bisnis kesulitan dengan struktur data yang tidak konsisten, set data yang tidak akurat, dan masalah kualitas data, yang menghambat kemampuan menjalankan program analitik dan business intelligence (BI) atau memberikan kesimpulan yang salah.

Nilai manajemen data menjadi semakin krusial bagi perusahaan karena mereka menerima lebih banyak regulasi, terutama dalam kebijakan privasi dan perlindungan data. Selain itu, korporasi juga mengumpulkan jumlah data yang lebih besar dan berbagai format data. Jika perusahaan tidak memiliki akses ke manajemen data yang tepat, area seperti ini akan terlalu rumit untuk dioperasikan.

Kategori Manajemen Data

• Master Data Management (MDM): Master data management memastikan bahwa perusahaan beroperasi berdasarkan informasi yang paling tepat dan dapat diandalkan serta membantu menghilangkan pemrosesan data yang tidak perlu. MDM menggunakan infrastrukturnya untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyajikannya sebagai satu sumber yang layak. Selain itu, fasilitas dalam MDM membantu melakukan perubahan data apa pun.
• Data Steward: Fungsi data steward adalah mengatur sifat informasi yang dikumpulkan perusahaan dan memastikan hal tersebut sesuai dengan kebijakannya. Data steward memantau proses pengumpulan data dan memastikan bahwa data yang dikumpulkan berada dalam format yang benar.
• Data Quality Management (DQM): DQM menjaga kualitas data. Hal ini dilakukan dengan mencari kesalahan tersembunyi atau inkonsistensi dalam data yang dikumpulkan, sehingga mempertahankan informasi berkualitas tinggi. Manajer kualitas data sering melakukan tugas-tugas ini.
• Data Security: Ini adalah bagian paling penting dari manajemen data. Ini melibatkan penggunaan alat seperti DevSecOps untuk memastikan pemeriksaan data di semua tingkat pemrosesan data, baik selama tahap pengembangan maupun selama transfer informasi. Ahli keamanan data memerlukan pengetahuan tentang manajemen enkripsi untuk mencegah pelanggaran data dan melacak aktivitas mencurigakan apa pun di database perusahaan.
• Data Governance: Data governance, sesuai namanya, adalah kontrol data dalam sebuah organisasi. Ini harus menetapkan kebijakan dan regulasi untuk kualitas informasi di perusahaan. Struktur data governance identik dengan konstitusi karena mengandung hukum, aturan, dan kebijakan yang meningkatkan kinerja pemrosesan data dan tugas terkait lainnya.
• Big Data Management: Big data merujuk pada data dalam jumlah besar, dan telah menjadi dikenal luas belakangan ini. Big data management adalah pengumpulan dan pemrosesan set data besar dan dilakukan menggunakan alat big data.
• Data Warehousing: Ini adalah pengumpulan dan penyimpanan sejumlah besar data di data warehouse bisnis. Data warehouse terdiri dari banyak database, masing-masing berisi baris dan kolom. Manajemen data warehouse adalah prosedur yang melibatkan analisis menyeluruh terhadap data mentah untuk mendapatkan ide atau perspektif komersial yang unik dan juga untuk melacak teknologi berbasis cloud yang mengumpulkan data mentah.

Teknik yang Digunakan dalam Manajemen Data

Aktivitas yang terlibat dalam manajemen data memerlukan keterampilan khusus untuk melaksanakan strategi pemrosesan data secara optimal dan memberikan nilai dari data. Keterampilannya adalah:

• Analisis Data: Ini adalah penggunaan data untuk meningkatkan strategi dan kebijakan bisnis, yang mencakup merancang program, menyusun daftar, mencari pola khas, serta menganalisis dan melaporkan hasil. Hal ini menuntut keahlian dalam alat dan teknik manajemen data untuk memenuhi kepuasan pelanggan dan menghasilkan nilai dari data.
• Navigasi Perangkat Lunak Database: Keterampilan ini mengharuskan Anda mengetahui cara menggunakan perangkat lunak database untuk menemukan record, mengorganisir, mengedit, memformat, mencetak, dan melakukan tugas lainnya. Ini juga menuntut Anda mengetahui cara memperoleh dan menggunakan perangkat lunak database. Menggunakan Excel untuk menganalisis data, menyusun kueri, membuat laporan, dan mempelajari fungsi spesifik dalam perangkat lunak juga diperlukan.
• Integritas Data: Integritas data memerlukan pengetahuan tentang berbagai definisi, aturan program, dan sumber data. Ini melibatkan pembentukan jalur komunikasi yang jelas, evaluasi data, dan verifikasi bahwa data yang sedang diproses adalah asli dan benar. Saat memeriksa data, waspadai adanya cacat.
• Manajemen Akun dan File: Mengelola akun dan file sangat penting untuk melacak record online dan membantu pengguna dengan informasi akun mereka. Ini melibatkan tanggung jawab besar, seperti mengelola file di sistem. Tugas ini mengharuskan Anda menyalin, menempel, mengunggah, memindahkan, atau mengunduh file serta mengirim lampiran email kepada orang lain.
• Perencanaan dan Desain Database: Ini memerlukan pengetahuan tentang konsep desain database, yang mencakup konsep "desain database relasional" (struktur tabel; hubungan satu-ke-banyak). Ahli perlu mengetahui berbagai jenis database serta kelebihan dan kekurangannya, sehingga mereka dapat berkontribusi dalam perencanaan program database serta mengumpulkan dan memproses data secara efisien.

Risiko dan Tantangan Manajemen Data

Berikut adalah keterbatasan signifikan dari manajemen data:

• Ketika tidak ada praktik manajemen data yang mapan, korporasi akan kesulitan mengakses data yang akurat dan relevan karena data tersebut terfragmentasi dan tersebar luas. Pengambilan data dari sumber yang aman dan dapat diandalkan kemudian menjadi sulit.
• Konversi data mentah menjadi data yang terorganisir dan berguna adalah keterbatasan lain dari manajemen data. Data, saat dikumpulkan, biasanya tidak terorganisir dan menghasilkan nilai dari data tersebut memerlukan penyortiran dan analisis yang baik. Ini adalah area di mana pihak ketiga membantu.
• Selain manajemen data, manajemen manusia juga diperlukan agar perusahaan dapat berkembang dan sukses. Karyawan harus memahami manfaat menerapkan proses manajemen data dan dampaknya terhadap karier serta kehidupan pribadi mereka. Ini adalah kekurangan yang sering dihadapi perusahaan; namun, mudah untuk mencegahnya dengan menggunakan strategi manajemen data yang baik dan mengembangkan alat.

Kesimpulan

Manajemen data adalah praktik mengorganisir, menyimpan, melindungi, dan memproses informasi yang diperoleh organisasi dari berbagai sumber dengan cara yang paling aman dan efisien. Terdapat berbagai jenis manajemen data, termasuk Master Data Management, Data Steward, Data Security, Data Governance, Data Quality Management, Big Data Management, dan Data Warehousing. Data sangat penting untuk meningkatkan keputusan perusahaan, mendukung pengembangan produk, inisiatif pemasaran, dan hubungan pelanggan.

Untuk melakukan operasi ini, diperlukan keahlian dalam integritas data, analisis data, manajemen akun dan file, navigasi perangkat lunak database, serta perancangan dan perencanaan database. Meskipun manajemen data memiliki kelebihan dan kekurangan, sebuah perusahaan dapat tumbuh dan mencapai tujuan jangka panjangnya jika strategi manajemen data yang baik dilaksanakan.