Mudah Mengetahui Apa yang Dimaksud Dengan Data Management

business intelligence (BI) dengan maksimal mungkin saja merupakan kunci untuk tetap bisa kompetitif dalam industri yang berbasiskan data. Namun, apakah organisasi Anda memiliki rencana managemen data yang diperlukan untuk berkembang di pasar global?
Putra Bumi
Mudah Mengetahui Apa yang Dimaksud Dengan Data Management - Dengan menggunakan solusi business intelligence (BI) dengan maksimal mungkin saja merupakan kunci untuk tetap bisa kompetitif dalam industri yang berbasiskan data. Namun, apakah organisasi Anda memiliki rencana managemen data yang diperlukan untuk berkembang di pasar global ?

mudah mengetahui apa yang dimaksud dengan data management
background by flickr

Apa sebenarnya yang dimaksud dengan data management (managemen data) ? Kenapa managemen data sangat penting untuk keberlanjutan bisnis suatu perusahaan?

Managemen Data mengacu pada praktek profesional dalam membangun dan memelihara kerangka kerja atau framework untuk mendapatkan, menyimpan, menambang (data mining), dan mengarsipkan Data integral ke bisnis modern. Managemen Data adalah tulang punggung yang menghubungkan semua segmen pada siklus hidup informasi.
Managemen data bekerja secara bersimbiosis dengan management process, memastikan bahwa tindakan yang diambil oleh tim merupakan hasil yang diinformasikan oleh data yang paling bersih dan merupakan data terbaru yang tersedia hari ini. Ini berarti process managemen data ini mampu melacak perubahan dan tren secara real-time. 

Lalu apa bedanya managemen data dengan managemen database ?


Managemen Data VS Managemen Database


Ada perbedaan antara manajemen data (tentang bagaimana menggunakan data) dan manajemen database (tentang bagaimana menjaga tool yang berjalan). Hal ini bisa juga dianalogikan dengan mobil Anda dan mekanik mobil Anda. 

Sebagai pemilik mobil, Anda tahu bagaimana menggunakannya, dan bagaimana untuk mendapatkan nilai pada kecepatan maksimum yang bisa dilakukan dengan menggunakan mobil tersebut. Anda jugalah yang bisa memutuskan apakah akan berkendara untuk bekerja atau menggunakan transportasi umum. Anda jugalah yang mengetahui apakah akan mengubah arah mobil Anda ke kanan atau kiri untuk sampai ke tujuan Anda.

Di sisi lain, mekanik Anda akan lebih mengetahui bagaimana untuk menjaga mobil Anda berjalan dengan konfigurasi yang paling efisien. Mekanik akan melakukan konfigurasi dan penyetelan dengan perubahan minyak, busi, ikat pinggang, dll, tetapi tidak selalu tahu kegunaan terbaik dari mobil Anda, berdasarkan kebutuhan Anda (pastinya dia memang tidak perlu tahu mobil anda digunakan untuk apa).

Begitu juga dengan database ketika datang untuk menjalankan database, Anda harus memiliki seseorang yang mampu untuk mengelola data (driver) serta seseorang yang bisa mengelola database (mekanik). Ini bukan berarti bahwa hanya satu orang tidak bisa melakukan kedua pekerjaan, tetapi mereka memerlukan keahlian yang berbeda.

Manajer data yang baik memahami bisnis dan misi Perusahaan. Dia memahami jenis program dan layanan yang disediakan Perusahaan, dan bagaimana program dan layanan ini digunakan oleh anggota.  

Yang paling penting, dia mengerti bagaimana data Perusahaan dapat digunakan untuk secara efektif meningkatkan pemasaran dan kegiatan komunikasi, mengidentifikasi peluang baru, dan bagaimana data ini dapat digunakan untuk memajukan misi Perusahaan. Dengan kata lain, manajer data memahami bagaimana menggunakan data untuk mendapatkan informasi yang sesuai dengan kebutuhan management.

Sementara itu, manajer database adalah seorang mekanik. Dia membantu Perusahaan memahami tool dan teknologi yang tersedia untuk membuat database dan teknologi terkait menjadi lebih efektif. Misal perusahaan anda menggunakan database oracle 11g atau database oracle 12c, maka manager database perlu tool untuk melakukan administrasi database oracle tersebut.

Dia tahu cara yang paling efisien untuk mengekstrak data dari database, bagaimana sistem yang berbeda harus diintegrasikan, dan apa proses terbaik untuk mengelola data dalam database. Manajer database harus memahami misi organisasi, tetapi tidak harus tahu di mana Anda akan melakukan pekerjaan yang paling efektif.

Keahlian ini unik, dan menemukan satu individu yang memiliki kemampuan keduanya mungkin saja terjadi, tetapi tidak biasa. Idealnya, Anda akan memiliki dua orang staff untuk menangani setiap fungsi. 

Jadi pertanyaan alaminya adalah: jika saya hanya bisa memiliki salah satu dari kemampuan tersebut, maka manakah yang harus saya miliki? Jawabannya, saya pikir, mudah. 

Apakah Anda memerlukan driver, atau mekanik? Jika Anda memiliki mobil model akhir, kebutuhan Anda untuk mekanik tentunya menjadi tidak begitu penting karena masih sangat langka dan tentunya mobil anda masih bisa dikatakan belum memerlukan sentuhan keahlian mekanik. 

Dengan demikian, jika Anda memiliki cukup baik sistem manajemen Perusahaan yang dibangun, Anda tidak perlu manajer database, tetapi jika Anda akan mendapatkan ada banyak data, maka Anda perlu driver.

Di bawah ini kita akan melihat lebih dalam pada praktek, manfaat dan tantangan managemen data, dan praktik terbaik untuk membantu organisasi Anda dalam mendapatkan sebagian besar informasi dari solusi business intelligence..


7 Jenis Managemen Data 

Ahli data management umumnya berfokus pada spesialisasi dalam satu bidang. Sementara itu ada beberapa spesialisasi bidang dalam managemen data. Kita coba untuk membahas 7 jenis management data, meskipun menurut DAMA BOK (Body of Knowledge) ada lebih banyak lagi jenis managemen data. Dalam tulisan yang lain akan kita coba bahas mengenai DAMA BOK (Data Management Body of Knowledge).

Spesialisasi bidang managemen data ini antara lain adalah sebagai berikut : 

1. Master Data Management 

Master Data Management (MDM) adalah proses untuk memastikan organisasi selalu bekerja sama dan membuat keputusan berdasarkan satu versi informasi terkini yang dipercaya sudah valid dan benar. 

MDM mendapatkan data dari semua sumber yang Anda miliki dan menyajikannya sebagai satu sumber saja yang dapat diandalkan secara konstan, serta mampu melakukan repropagasi data ke dalam sistem yang berbeda, maka dari itu tentunya dibutuhkan tool yang tepat untuk mendapatkan data dari berbagai sumber, dikarenakan tentunya akan banyak perbedaan format dan type data dari beragamnya sumber data yang akan diambil.

2. Data Processing

Server data tidak mengembangkan kebijakan pengelolaan informasi, tetapi sebaliknya mengerahkan dan memberlakukan pengelolaan informasi di seluruh perusahaan. Sesuai namanya, ada yang namanya data steward yang bertugas mengawasi kebijakan pengumpulan dan pergerakan data, memastikan praktik managemen data telah diterapkan dan aturan telah diberlakukan.

3. Data Quality Management

Jika Data Steward adalah semacam digital Sheriff, manajer data quality mungkin bisa kita anggap sebagai petugas pengadilan nya. Manajemen kualitas bertanggung jawab untuk menyisir data yang dikumpulkan untuk masalah mendasar seperti adanya duplikasi informasi, versi yang tidak konsisten, dan banyak lagi. Data Quality Management mendukung sistem manajemen data sesuai dengan rule dan ketetapan nya..

4. Data Security

Salah satu aspek terpenting dari manajemen data saat ini adalah keamanan. Meskipun praktik yang muncul seperti DevSecOps menggabungkan pertimbangan keamanan di setiap tingkat pengembangan aplikasi dan pertukaran data, spesialis keamanan masih dibutuhkan untuk bertugas dengan manajemen enkripsi, mencegah akses yang tidak sah, menjaga terhadap gerakan atau penghapusan yang tidak disengaja, dan kesalahan-kesalahan yang bisa terjadi di garis depan lainnya.

5. Data Governance 

Tata kelola data (data governance) menetapkan hukum untuk status informasi perusahaan. Kerangka kerja data governance adalah seperti Konstitusi yang secara jelas menguraikan kebijakan untuk asupan, aliran, dan perlindungan informasi kelembagaan. Data governance mengawasi jaringan stewards mereka, quality management professional, tim keamanan, dan aspek lain dari sisi operasi dalam meraih kebijakan tata kelola yang melayani pendekatan Master Data Management.

6. Big Data Management

Big data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan pengumpulan, analisis, dan menggunakan sejumlah besar informasi digital untuk meningkatkan operasi.

Dalam istilah yang luas, bidang managemen data yang satu ini mengkhususkan diri pada inputan, integritas, dan penyimpanan gelombang data mentah yang berfokus pada manajemen lain untuk digunakan dalam meningkatkan operasi dan keamanan, serta menampilkan informasi dalam business intelligence.

Mau tahu lebih jelas tentang apa itu big data? Langsung saja anda baca mengenai apa itu big data sebenar nya.

Untuk mengolah big data memiliki tantangan tersendiri. Apa saja tantangan yang dihadapi dalam mengolah big data? Anda bisa mencari tahu apa saja tantangan untuk mengolag big data.

7. Data Warehouse 

Informasi adalah seperti halnya blok bangunan bisnis modern. Banyaknya informasi tentunya akan memberikan tantangan yang jelas: apa yang kita lakukan dengan semua blok bangunan data ini? Manajemen data warehouse menyediakan dan mengawasi infrastruktur berbasis fisik dan/atau Cloud untuk menggabungkan data mentah dan menganalisisnya secara mendalam untuk menghasilkan wawasan bisnis.

Kebutuhan unik organisasi apa pun yang mempraktikkan manajemen data mungkin memerlukan perpaduan beberapa atau semua pendekatan ini. Keakraban dengan bidang manajemen data yang menyediakan pengelola dengan latar belakang yang mereka butuhkan untuk membangun solusi yang disesuaikan untuk lingkungan mereka.

Manfaat Managemen Data

Manajemen data membantu organisasi mengidentifikasi dan menyelesaikan titik permasalahan yang ada di internal dan memberikan pengalaman pelanggan / user yang lebih baik.

Pertama, manajemen data menyediakan bisnis dengan cara mengukur jumlah data dalam melakukan proses data. 

Segudang interaksi bisnis apa pun terjadi di latar belakang - antara infrastruktur jaringan, aplikasi perangkat lunak, api, protokol keamanan, dan banyak lagi - dan masing-masing menyajikan potensi kesalahan (atau bom waktu) untuk operasi jika terjadi kesalahan. 

Manajemen data memberikan gambaran besar kepada manajer tentang bisnis, yang membantu dengan perspektif dan perencanaan.

Setelah melalui managemen data, maka data tersebut dapat ditambang untuk dijadikan informasi emas: untuk hal ini dalam bentuk informasi pada business intelligence. Hal ini membantu organisasi dalam berbagai cara, termasuk di dalamnya adalah :

  • Iklan cerdas 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.
  • Machine learning yang tumbuh lebih sadar lingkungan seiring berjalannya waktu, menggerakkan perbaikan otomatis dan berkesinambungan.
  • Mengurangi biaya operasi melalui pemanfaatan data. Hanya penyimpanan yang diperlukan dan daya komputasi yang diperlukan untuk kinerja yang optimal.


Konsumen dan pembeli mendapatkan keuntungan dari manajemen data yang baik juga. Dengan mempelajari preferensi dan kebiasaan berbelanja mereka, bisnis dapat menawarkan kepada pelanggan akses yang lebih cepat ke informasi yang mereka inginkan. 

Pelanggan dan prospek dapat menikmati pengalaman belanja yang disesuaikan, dan percaya bahwa informasi pribadi dan pembayaran disimpan dengan aman, membuat proses pembelian menjadi mudah.

Hari ini, pengecer tingkat atas seperti Office Depot memanfaatkan manajemen data ke dalam siklus penjualan yang mengukur belanja, membeli, dan mengatur pengiriman dalam hitungan detik, memuaskan permintaan pelanggan dan melakukan proses near real-time. Semua itu didukung oleh manajemen data yang baik.

Dalam dunia e-commerce pemanfaatan managemen data juga sangat tinggi, contohnya seperti tokopedia, bukalapak, shopee, dll. Dimana di dalam system tersebut anda bisa mengukur belanja, membeli, melakukan pembayaran dan mengatur pengiriman dalam hitungan menit dengan cukup dilakukan dari smartphone anda.

Tantangan Manajemen Data

Semua manfaat managemen data tersebut tentunya tidak datang begitu saja tanpa adanya tantangan dan kesulitan. Ibaratnya tidak mungkin anda ada di atas bukit tanpa anda memanjatnya. Lanskap teknologi informasi yang terus bertambah dan bergulir senantiasa berubah, dan Manajer data akan menghadapi banyak tantangan di sepanjang jalan.


Ada empat tantangan utama pada manajemen data yaitu untuk mengantisipasi:

Jumlah data (setidaknya untuk sementara) yang luar biasa. Sulit untuk melebih-lebihkan volume data yang harus berada di bawah manajemen dalam bisnis modern, jadi, ketika mengembangkan sistem dan proses, bersiaplah untuk berpikir besar. Sangat besar. 

Layanan pihak ketiga dapat digunakan khusus untuk mengintegrasikan data besar atau menyediakan berbagai patform untuk mendukung managemen data di perusahaan anda .

Banyak data silo antar organisasi. Tim pengembangan dapat bekerja dari satu set data, tim penjualan dari data yang lain, tim operasi juga ternyata bekerja berdasarkan data yang lain, dan sebagainya. 

Padahal informasi yang disampaikan di setiap organisasi tersebut sama. Sementara, manajemen data modern bergantung pada akses ke semua informasi ini untuk mengembangkan kecerdasan bisnis modern. 

Layanan platform data real-time membantu streaming dan berbagi informasi yang sudah bersih antar-tim dari satu sumber data yang terpercaya.

Perjalanan dari data yang tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur bisa saja terdapat kendala dan rintangan serta “jurang yang curam”. Data sering dikirimkan ke dalam organisasi dengan cara yang tidak terstruktur. 

Sebelum dapat digunakan untuk menghasilkan kecerdasan Bisnis, persiapan data yang harus dilakukan: data harus diatur, de-redundant, dan jika tidak ' dibersihkan. ' 

Manajer data sering kali bergantung pada kemitraan pihak ketiga untuk membantu proses ini, menggunakan tool yang dirancang untuk environment internal, Cloud, atau hibrid. Tool yang bisa anda gunakan antara lain ada Pentaho Data Integration, Talend Data Integration, atau tool yang berbayar.

Bagaimana cara kita mengelola budaya sangat penting dan berpengaruh dalam mengelola data. Semua proses dan sistem di dunia hanya menghasilkan sedikit yang baik dan bagus, jika orang tidak mengetahui bagaimana cara mengelola data mungkin sama juga pentingnya dengan untuk apa data tersebut digunakan. 

Dengan membuat anggota tim menyadari manfaat manajemen data (dan potensi perangkap dari mengabaikan proses dalam managemen data), maka disinilah pentingnya manajer data terlibat dalam anggota tim sebagai bagian penting dari proses informasi itu sendiri.

Tantangan ini dan juga tantangan-tangan lainnya berdiri antara berbisnis dengan cara lama dan memanfaatkan kekuatan data untuk kecerdasan bisnis. 

Tetapi dengan perencanaan yang tepat, praktek, dan mitra, teknologi seperti percepatan machine learning dapat mengubah titik-sudut wawasan bisnis yang lebih mendalam dan pengalaman pelanggan yang lebih baik


3 Praktik Terbaik Dalam Manajemen Data

Meskipun kebutuhan data spesifik bersifat unik untuk setiap organisasi, menyiapkan kerangka kerja akan memperlancar jalur untuk pengelolaan data yang lebih mudah dan efektif. Praktik terbaik seperti di bawah ini adalah kunci untuk strategi managemen data yang sukses.

1. Buatlah Sebuah Rencana

Mengembangkan dan menulis rencana manajemen data (DMP/Data Management Planning). Bagan dokumen ini memperkirakan penggunaan data, panduan aksesibilitas, pendekatan pengarsipan, kepemilikan, dan lainnya. Sebuah DMP berfungsi baik sebagai referensi dan catatan hidup, dan akan direvisi sebagai perubahan kondisi.

Selain itu, DMP menyajikan strategi organisasi menyeluruh untuk manajemen data kepada investor, auditor, dan pihak yang terlibat lainnya, yang merupakan wawasan penting tentang kesiapan perusahaan untuk memasuki pasar modern.

DMP terbaik mendefinisikan rincian granular, termasuk:

  • Format file pilihan
  • Konvensi penamaan
  • Parameter akses untuk berbagai pemangku kepentingan
  • Proses pencadangan/backup dan pengarsipan
  • Mitra yang ditetapkan dan syarat dan layanan yang mereka sediakan
  • Dokumentasi menyeluruh
  • Ada layanan online yang dapat membantu membuat DMP dengan menyediakan panduan langkah demi langkah untuk membuat rencana dari template.


2. Simpan Data Anda

Di antara rincian granular yang disebutkan di atas, pendekatan penyimpanan data yang solid adalah pusat manajemen data yang baik. Ini dimulai dengan menentukan apakah kebutuhan penyimpanan Anda paling sesuai dengan data warehouse atau data Lake (atau keduanya), dan apakah data perusahaan berada di lokasi internal atau di Cloud.

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

Keamanan dan pencadangan
Data yang tidak aman berbahaya, sehingga keamanan harus diperhatikan pada setiap lapisan. Beberapa organisasi berada di bawah beban peraturan khusus seperti HIPPA, CIPA, GDPR, dan lain-lain, yang menambahkan persyaratan keamanan tambahan seperti audit periodik.

Ketika keamanan gagal, rencana cadangan dapat menjadi perbedaan antara kehidupan dan kematian bisnis. Model tradisional menyerukan tiga salinan dari semua data penting: asli, salinan lokal disimpan, dan salinan terpencil. Namun model awan yang muncul termasuk duplikasi data terdesentralisasi, dengan lebih banyak opsi pencadangan yang tersedia dengan biaya penyimpanan dan transfer yang semakin terjangkau.

Dokumentasi adalah kuncinya
Jika penting, maka dokumentasikan. Jika terjadi perpecahan di dalam tim dan mereka lari ke Jamaika, teliti, dokumentasi yang dapat dibaca menguraikan keamanan dan prosedur backup memberikan tim berikutnya kesempatan untuk melanjutkan pertempuran tepat dimana mereka meninggalkannya.

Tanpa adanya dokumentasi, pengetahuan akan tinggal secara eksklusif dan hanya dipegang oleh tim awal, yang mungkin atau tidak mungkin menjadi bagian dari pendekatan manajemen data jangka panjang.

Penyimpanan data berubah secepat teknologi yang menuntut, sehingga setiap pendekatan harus fleksibel dan memiliki pendekatan pengarsipan yang wajar untuk menjaga biaya tetap terkendali.

3. Bagikan Data Anda

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

Beberapa pertanyaan penting untuk dijawab sebelum orang lain mengakses informasi yang berpotensi penting:
  • Siapa pemilik datanya?
  • Bisakah itu disalin?
  • Apakah semua orang yang berkontribusi terhadap data itu setuju untuk berbagi dengan orang lain?
  • Siapa yang dapat mengaksesnya dan pada waktu apa?
  • Apakah ada hak cipta, rahasia perusahaan, hak milik intelektual, atau informasi terlarang lainnya dalam kumpulan data?
  • Apa lagi yang diungkapkan oleh data organisasi tentang dirinya sendiri?


Dengan jawaban pertanyaan-pertanyaan tersebut dan pertanyaan lainnya dijawab, saatnya untuk menemukan tempat dan sarana untuk berbagi data. Tempat berbagai data tersebut bisa disebut repositori, peran ini semakin diisi oleh perangkat lunak dan infrastruktur sebagai model layanan yang baik digunakan untuk manajemen big data.

Perangkat Lunak Manajemen Data-AS-a-Service

Platform manajemen dan integrasi data terdepan di industri seperti talend dan pentaho misalnya menyediakan cara terpadu untuk bergerak dan mengelola semua operasi data, mulai dari pembuatan kode hingga penyimpanan Arsip. 

Dengan memvisualisasikan tugas coding yang kompleks, bekerja dari template yang mudah digunakan, mengelola pertimbangan kepatuhan, dan banyak lagi, kecepatan perangkat lunak manajemen data dan menyederhanakan yang rumit, dan membawa seluruh gambar organisasi ke lampu pada satu panel kaca.

Dengan 24/7 uptime, keandalan industri terkemuka, dan kurva belajar yang lebih sederhana, Layanan seperti talend memberikan Manajer data, kontrol yang lebih besar untuk biaya lebih sedikit-dalam waktu dan dolar nyata-daripada pendekatan yang dibangun sepenuhnya di rumah.

Memulai Dengan Manajemen Data

Data besar memiliki implikasi untuk bisnis di hampir setiap industri. Karena terus menjadi lebih dan lebih penting untuk pembuatan keputusan real-time-menjaga organisasi kompetitif dan pelanggan terlibat-mengelola semua data yang menjadi lebih dan lebih penting juga.

Untuk mengatasi tantangan tersebut, maka anda bisa menggunakan tool yang gratisan sampai dengan tool yang berbayar dengan harga yang selangit, seperti SAP atau SAS misalnya. 

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana tool-tool ini dapat membantu dengan tantangan manajemen data dan managemen big data pada environment perusahaan anda dan mulai memberikan kecerdasan bisnis penting, cobalah untuk mulai meng explore tool-tool tersebut.

Khusus untuk menegemen data dengan menggunakan tool open source atau gratisan, anda bisa melakukan explorasi tool talend dan juga tool pentaho.

Anda maih bingung dan bahkan tidak tahu apa yang mesti dilakukan? Ikuti terus tulisan-tulisan mengenai data management, tool pentaho dan tool talend yang Insha Allah akan kami release di blog big data dba ini.

So, mudah-mudahan bacaan ini bisa membantu anda untuk memahami apa itu managemen data, dan bagaimana melakukan managemen data. Apa saja bidang-bidang pekerjaan yang dilakukan pada mangemen data, dan tool apa saja yang bisa kita gunakan untuk menyelesaikan permasalahan seputar managemen data.

Jika tulisan ini bermanfaat untuk anda, silahkan anda share tulisan ini sebanyak-banyaknya. Jika ada yang ingin didiskusikan dan menurut anda perlunya tambahan-tambahan dalam artikel ini, anda bisa mengisikan komentar di kotak komentar yang ada di bawah artikel ini.


#managemendata, #managemendatabase, #dataminingadalah, #customerrelationshipmanagementadalah, #pengertiandatabasemanagementsystem

Refference :
talend[dot]com