Manajemen data adalah: Pengertian, manfaat, dan tantangannya

Terlalu sering, bisnis membuat keputusan penting berdasarkan data yang sebenarnya tidak dapat mereka lihat atau pahami — dan itu dapat membahayakan kecerdasan bisnis, yang merupakan kunci untuk mempertahankan keunggulan kompetitif dalam industri berbasis data apa pun. 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?

Apa itu manajemen data?

Manajemen data mengacu pada praktik profesional dalam membangun dan memelihara kerangka kerja untuk mencerna, menyimpan, menambang, dan mengarsipkan data yang tidak terpisahkan dengan bisnis modern. Manajemen data adalah tulang punggung yang menghubungkan semua segmen dari siklus hidup informasi.

Manajemen data bekerja secara simbiosis dengan manajemen proses, memastikan bahwa tindakan yang diambil tim diinformasikan oleh data bersih dan terkini, ini berarti melacak perubahan dan tren secara real-time. Di bawah ini adalah pandangan yang lebih dalam tentang praktik tersebut, manfaat dan tantangannya, serta praktik terbaik untuk membantu organisasi Anda mendapatkan hasil maksimal dari kecerdasan bisnisnya.

7 jenis manajemen data

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

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

Penatagunaan data: Penatalayan data tidak mengembangkan kebijakan manajemen informasi, melainkan menyebarkan dan menerapkannya di seluruh perusahaan. Sesuai dengan namanya, pengelola data mengawasi pengumpulan data perusahaan dan kebijakan pergerakan, memastikan praktik diterapkan dan aturan ditegakkan.

Manajemen kualitas data: Jika penatalayan data adalah semacam polisi digital, manajer kualitas data mungkin dianggap sebagai petugas pengadilannya. Manajemen kualitas bertanggung jawab untuk menyisir data yang dikumpulkan untuk masalah mendasar seperti catatan duplikat, versi yang tidak konsisten, dan banyak lagi. Manajer kualitas data mendukung sistem manajemen data yang ditentukan.

Keamanan data: 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.

Tata kelola data: Tata kelola data menetapkan hukum untuk 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 pelayan, profesional manajemen kualitas, tim keamanan, dan orang lain serta proses manajemen data mereka dalam mengejar kebijakan tata kelola yang melayani pendekatan manajemen data utama.

Manajemen data besar (big data): 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 intelijen bisnis.

Pergudangan data: Informasi adalah blok bangunan bisnis modern. Banyaknya informasi menghadirkan tantangan yang jelas: Apa yang kita lakukan dengan semua blok ini? Manajemen gudang data menyediakan dan mengawasi infrastruktur fisik dan/atau berbasis cloud yang digunakan untuk mengumpulkan data mentah dan 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 mereka.

Manfaat sistem manajemen data

Proses manajemen data membantu organisasi mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah internal dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Pertama, manajemen data menyediakan cara bagi bisnis untuk mengukur jumlah data yang dimainkan. Segudang interaksi terjadi di latar belakang bisnis apa pun — antara infrastruktur jaringan, aplikasi perangkat lunak, API, protokol keamanan, dan banyak lagi — dan masing-masing menghadirkan potensi kesalahan (atau bom waktu) untuk operasi jika terjadi kesalahan. Manajemen data memberi manajer gambaran besar tentang bisnis, yang membantu dengan perspektif dan perencanaan.

Setelah data dikelola, data dapat ditambang untuk emas informasi: intelijen bisnis (business intelligence). Ini membantu organisasi dalam berbagai cara, termasuk:

• Iklan pintar yang menargetkan pelanggan sesuai dengan minat dan interaksi mereka
• Keamanan holistik yang melindungi informasi penting
• Keselarasan dengan standar kepatuhan yang relevan, menghemat waktu dan uang
• Pembelajaran mesin (machine learning) yang tumbuh lebih sadar lingkungan dari waktu ke waktu, mendukung peningkatan otomatis dan berkelanjutan
• Mengurangi biaya operasional melalui pemanfaatan hanya penyimpanan yang diperlukan dan daya komputasi yang diperlukan untuk kinerja yang optimal

Konsumen dan pembeli juga mendapat manfaat dari manajemen data yang baik. Dengan mempelajari preferensi dan kebiasaan berbelanja mereka, bisnis dapat menawarkan pelanggan akses lebih cepat ke informasi yang mereka inginkan. Pelanggan dan calon pelanggan dapat menikmati pengalaman belanja yang disesuaikan, dan percaya bahwa informasi pribadi dan pembayaran disimpan dengan aman, membuat pembelian menjadi mudah.

Saat ini, top retail seperti Tape à l’oeil mengandalkan manajemen data untuk merancang pengalaman pelanggan yang mengukur perilaku belanja dan pembelian omnichannel, memenuhi permintaan pelanggan hampir secara real-time. Semua itu didukung oleh manajemen data yang baik.

Tantangan manajemen data

Semua manfaat itu tidak datang tanpa mendaki beberapa bukit. Lanskap teknologi informasi yang terus berkembang dan bergulir terus berubah, dan manajer data akan menghadapi banyak tantangan di sepanjang jalan.

Ada empat tantangan utama pengelolaan data yang harus diantisipasi:

Jumlah data bisa (setidaknya untuk sementara) sangat banyak. Sulit untuk melebih-lebihkan volume data yang harus dikelola dalam bisnis modern, jadi, ketika mengembangkan sistem dan proses, bersiaplah untuk berpikir besar. Sangat besar. Layanan pihak ketiga khususnya dalam mengintegrasikan data besar atau menyediakannya sebagai platform adalah partner penting Anda.

Banyak organisasi silo data. Tim pengembangan dapat bekerja dari satu kumpulan data, tim penjualan dari yang lain, operasi dari yang lain, dan seterusnya. Manajemen data modern bergantung pada akses ke semua informasi ini untuk mengembangkan kecerdasan bisnis modern. Layanan platform data real-time membantu mengalirkan dan berbagi informasi bersih antar tim dari satu sumber tepercaya.

Perjalanan dari tidak terstruktur ke terstruktur bisa sangat curam. Data sering mengalir ke organisasi dengan cara yang tidak terstruktur. Sebelum dapat digunakan untuk menghasilkan intelijen bisnis, persiapan data harus terjadi: Data harus diatur, tidak diduplikasi, dan dibersihkan. Pengelola data sering kali mengandalkan kemitraan pihak ketiga untuk membantu proses ini, menggunakan alat yang dirancang untuk lingkungan lokal, cloud, atau hibrid.

Mengelola budaya sangat penting untuk mengelola data. Semua proses dan sistem di dunia menghasilkan sedikit kebaikan jika orang tidak tahu bagaimana menggunakannya. Dengan membuat anggota tim menyadari manfaat manajemen data dan mengembangkan keterampilan menggunakan data dengan benar, manajer tim telah melibatkan anggota tim sebagai bagian penting dari proses informasi.

Tantangan ini dan lainnya berdiri di antara cara lama melakukan bisnis dan memanfaatkan kekuatan data untuk intelijen bisnis. Namun dengan perencanaan, praktik, dan mitra yang tepat, teknologi seperti pembelajaran mesin yang dipercepat dapat mengubah titik kritis menjadi gerbang untuk wawasan bisnis yang lebih dalam dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

3 Praktik terbaik manajemen data

Meskipun kebutuhan data spesifik sangat unik untuk strategi data dan sistem data setiap organisasi, menyiapkan kerangka kerja akan memperlancar jalan menuju solusi manajemen data yang lebih mudah dan efektif. Berikut ini merupakan kunci keberhasilan yang dapat Anda lakukan untuk keberhasilan strategi organisasi Anda:

Buat rencana

Mengembangkan dan menulis rencana pengelolaan data. Dokumen ini memetakan perkiraan penggunaan data, pedoman aksesibilitas, pendekatan pengarsipan, kepemilikan, dan banyak lagi. Rencana pengelolaan data berfungsi sebagai referensi dan catatan hidup dan akan direvisi sesuai dengan perubahan keadaan.

Selain itu, rencana pengelolaan data menyajikan strategi menyeluruh organisasi untuk manajemen data kepada investor, auditor, dan pihak terkait lainnya, yang merupakan wawasan penting tentang kesiapan perusahaan menghadapi kerasnya pasar modern.

Rencana pengelolaan data terbaik menentukan detail granular, termasuk:

• Format file yang disukai
• Konvensi penamaan
• Parameter akses untuk berbagai pemangku kepentingan
• Proses pencadangan dan pengarsipan
• Mitra yang ditentukan serta persyaratan dan layanan yang mereka berikan
• Dokumentasi menyeluruh

Ada layanan online yang dapat membantu membuat rencana pengelolaan data dengan memberikan panduan langkah demi langkah untuk membuat rencana dari template.

Simpan data Anda

Di antara rincian granular yang disebutkan di atas, pendekatan penyimpanan data yang solid adalah pusat dari manajemen data yang baik. Ini dimulai dengan menentukan apakah kebutuhan penyimpanan Anda paling sesuai dengan gudang data dan apakah data perusahaan disimpan di lokal atau di cloud.

Kemudian buat garis besar kesepakatan yang konsisten, dan ditegakkan, untuk penamaan file, folder, direktori, pengguna, dan banyak lagi. Ini adalah bagian dasar dari manajemen data, karena parameter ini akan menentukan cara menyimpan semua data di masa mendatang, dan ketidakkonsistenan akan menghasilkan kesalahan dan kecerdasan yang tidak lengkap.

Keamanan dan backup. Data yang tidak aman berbahaya, jadi keamanan harus diperhatikan di setiap lapisan. Beberapa organisasi berada di bawah beban peraturan khusus seperti HIPPA, CIPA, GDPR, dan lainnya, yang menambahkan persyaratan keamanan tambahan seperti audit berkala. Ketika keamanan gagal, rencana backup dapat menjadi perbedaan antara kehidupan bisnis dan kematian. Model tradisional meminta tiga salinan dari semua data penting: asli, salinan yang disimpan secara lokal, dan salinan jarak jauh. Tetapi model cloud yang muncul mencakup duplikasi data terdesentralisasi, dengan lebih banyak opsi cadangan yang tersedia dengan biaya penyimpanan dan transfer yang semakin terjangkau.

Dokumentasi adalah kuncinya. Jika penting, dokumentasikan. Jika seluruh anggota tim pergi meninggalkan perusahaan, maka dokumentasi yang menyeluruh dan dapat dibaca dan memiliki backup akan memberi tim berikutnya kesempatan untuk bekerja untuk melanjutkan dari tempat terakhir saat tim lama meninggalkan perusahaan. Tanpa itu, pengetahuan berada secara eksklusif dengan karyawan, yang mungkin atau tidak mungkin menjadi bagian dari pendekatan manajemen data jangka panjang.

Penyimpanan data berubah secepat teknologi yang menuntutnya, sehingga pendekatan apa pun harus fleksibel dan memiliki pendekatan pengarsipan yang masuk akal untuk menjaga biaya tetap terkendali.

Bagikan data Anda

Setelah semua rencana diletakkan untuk menyimpan, mengamankan, dan mendokumentasikan data Anda, Anda harus memulai proses berbagi dengan orang yang tepat.

Berikut adalah beberapa pertanyaan penting yang harus dijawab sebelum orang lain mengakses informasi yang berpotensi penting:

• Siapa pemilik datanya?
• Bisakah itu disalin?
• Apakah semua orang yang berkontribusi pada data setuju untuk membagikannya dengan orang lain?
• Siapa yang dapat mengaksesnya dan pada jam berapa?
• Apakah ada hak cipta, rahasia perusahaan, kekayaan intelektual, atau informasi terlarang lainnya dalam kumpulan data?
• Apa lagi yang diungkapkan data organisasi tentang dirinya sendiri?

Dengan jawaban itu dan pertanyaan lain yang memang sudah terjawab, inilah saatnya untuk menemukan tempat dan sarana untuk berbagi data. Setelah disebut repositori, peran ini semakin diisi oleh perangkat lunak dan infrastruktur sebagai model layanan yang disesuaikan untuk manajemen big data.