Definisi Data Management
Data management adalah teknik mengorganisasi, menyimpan, dan mengatur data untuk memastikan keakuratan informasi serta mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Proses ini mencakup berbagai aspek mulai dari pengumpulan data, validasi, penyimpanan, sampai penghapusan data yang tidak lagi diperlukan, dengan memperhatikan aspek keamanan dan privasi data.
Fokus utama dari manajemen data adalah memastikan data yang digunakan akurat, tersedia kapan pun dibutuhkan, dan aman dari akses yang tidak diizinkan atau kehilangan data. Hal ini melibatkan penggunaan berbagai teknologi dan strategi seperti database, database management system, serta tool analitik dan pemodelan data.
Pentingnya Data Management
Berikut beberapa alasan pentingnya data management:
- Meningkatkan keakuratan dan keandalan data: data yang digunakan dalam pengambilan keputusan haruslah data yang akurat dan terpercaya. Hal ini mengurangi risiko kesalahan keputusan berdasarkan data yang salah atau usang.
- Efisiensi operasional: dengan sistem data management yang tepat, proses bisnis menjadi lebih efisien karena data yang diperlukan mudah diakses dan dapat dipercaya, mengurangi waktu yang diperlukan untuk mencari maupun memverifikasi informasi.
- Kepatuhan regulasi: memastikan data dikelola sesuai standar dan regulasi yang berlaku (seperti UU No. 27 Tahun 2023 tentang Perlindungan Data Pribadi) yang dapat mengurangi risiko hukum atau denda.
- Keamanan data: meningkatkan keamanan data dengan melindungi informasi sensitif dan penting dari akses tidak sah. Keamanan juga termasuk kehilangan data melalui enkripsi, kontrol akses, dan kebijakan yang kuat.
- Optimasi penyimpanan: data management yang efektif membantu perusahaan menghindari redundansi dan pemborosan ruang penyimpanan, yang pada gilirannya mengurangi biaya serta meningkatkan kinerja sistem.
Teknik-teknik dalam Data Management
Dirangkum dari TJC Group, berikut beberapa teknik dalam data management:
#1 Data governance
Data governance adalah kumpulan aturan dan tanggung jawab yang menjamin ketersediaan, kualitas, kepatuhan, dan keamanan data di seluruh perusahaan. Data governance membantu menetapkan siapa saja dalam perusahaan yang memiliki otoritas dan tanggung jawab untuk mengelola dan melindungi data tertentu.
#2 Data security
Dengan meningkatnya ancaman cyber seperti peretasan dan pelanggaran data, keamanan menjadi sangat penting. Keamanan data merupakan bagian dari data governance, memastikan sistem diatur dengan baik untuk melindungi data.
#3 Data integration
Teknik ini melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber untuk memenuhi kebutuhan analisis dan bisnis. Integrasi data mencakup teknik seperti pergerakan data batch/bulk, change data capture (CDC), ETL (Extract, Transform, Load), virtualisasi data, replikasi data, dan data orchestration.
#4 Master Data Management (MDM)
MDM adalah proses menyeluruh untuk menciptakan, mengelola, dan memelihara data inti secara konsisten dan akurat di seluruh perusahaan. MDM memastikan entitas data penting seperti data pelanggan, produk, dan supplier konsisten di semua sistem IT.
Teknik ini membantu mengurangi duplikasi dan ketidakakuratan, memfasilitasi pengambilan keputusan yang tepat dengan menyediakan satu sumber kebenaran untuk informasi penting.
Contoh Data Management
Berikut contoh penggunaan data management di berbagai industri:
#1 Perbankan dan keuangan
Bank dan institusi keuangan menggunakan master data management (MDM) untuk memastikan data nasabah mereka konsisten dan akurat di seluruh sistem. Hal ini penting untuk kepatuhan regulasi, penilaian risiko kredit, dan pemasaran yang efektif.
Misalnya, bank perlu mengelola informasi nasabah seperti alamat, status kredit, dan riwayat transaksi secara terpusat, mengurangi kesalahan maupun duplikasi data.
#2 Kesehatan
Di sektor kesehatan, data management digunakan untuk mengelola rekam medis elektronik (RME) pasien. Informasi kesehatan seperti riwayat medis, hasil lab, dan rencana pengobatan disimpan dengan aman dan dapat diakses hanya oleh staf medis yang berwenang.
Hal ini membantu dalam diagnosis yang akurat dan pengelolaan perawatan pasien yang efektif, sekaligus mematuhi regulasi seperti HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
#3 Ritel
Perusahaan ritel mengaplikasikan data management dalam sistem CRM (Customer Relationship Management) untuk mendapatkan informasi tentang perilaku pembelian pelanggan. Dengan mengintegrasikan data dari berbagai touch point pelanggan, seperti transaksi online dan interaksi di media sosial, perusahaan bisa menawarkan promosi yang lebih ditargetkan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa saja langkah-langkah dalam manajemen data?
Berikut langkah-langkah utama dalam mengembangkan strategi manajemen data yang efektif, berdasarkan panduan dari Tableau:
- Identifikasi kebutuhan data: tentukan jenis data apa yang diperlukan, untuk tujuan apa, dan siapa yang membutuhkannya. Langkah ini melibatkan pengumpulan persyaratan dari pengguna bisnis untuk memahami kebutuhan mereka.
- Kumpulkan dan integrasikan data: kumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Langkah ini termasuk integrasi data untuk memastikan data yang dikumpulkan konsisten dan bisa digabungkan dari berbagai sumber.
- Bersihkan data: bersihkan data dari error, duplikasi, dan inkonsistensi. Proses ini melibatkan validasi dan koreksi data untuk memastikan keakuratan dan keandalan informasi.
- Simpan data: simpan data dalam sistem database atau penyimpanan lainnya yang aman dan dapat diakses oleh user berwenang. Langkah ini juga mencakup pengaturan back-up data dan recovery plan.
- Lakukan tata kelola data: terapkan kebijakan dan prosedur untuk mengelola data, termasuk siapa yang dapat mengakses data, bagaimana data dapat digunakan, dan bagaimana memastikan keamanan data.
- Analisis dan pelaporan: gunakan data yang telah dikelola untuk analisis dan pengambilan keputusan. Ini melibatkan penggunaan tool analitik untuk mengolah data menjadi informasi berguna.
- Pemantauan dan evaluasi: secara berkala evaluasi dan pantau sistem manajemen data untuk memastikan data tetap relevan, akurat, serta memberikan value kepada organisasi. Langkah ini juga mencakup pembaruan dan penyesuaian strategi manajemen data sesuai perubahan kebutuhan bisnis dan teknologi.
