Apa itu Manajemen Data?

Manajemen data adalah proses pengumpulan, penyimpanan, pengamanan, dan penggunaan data organisasi. Organisasi menggunakan data mereka untuk mendukung proses operasional, seperti pemrosesan transaksi dan interaksi pelanggan. Mereka juga perlu mengintegrasikan data untuk kecerdasan bisnis, analitik, AI, dan tujuan pengambilan keputusan waktu nyata. Manajemen data mencakup semua kebijakan, alat, dan prosedur yang meningkatkan kegunaan data dalam batas-batas hukum dan peraturan.

Data adalah sumber daya yang berharga bagi organisasi modern. Dengan akses ke data bervolume besar dan data dengan beragam tipe, organisasi membuat investasi besar dalam penyimpanan data serta infrastruktur manajemen. Organisasi menggunakan sistem manajemen data untuk mengotomatiskan proses bisnis operasional dan menganalisis data untuk menginformasikan keputusan bisnis. Berikut adalah beberapa manfaat khusus lebih lanjut dari manajemen data.

Efisiensi operasional

Sistem manajemen data membantu organisasi untuk memproses volume besar transaksi dan data operasional secara efisien. Sistem manajemen data memastikan bahwa transaksi ditangkap secara akurat dan konsisten, sehingga meminimalkan kesalahan dalam catatan keuangan, pembaruan inventaris, akun pelanggan, dan alur kerja operasional lainnya. Selain pemrosesan transaksi, sistem ini dapat mengotomatiskan operasi bisnis rutin dan menyediakan pencatatan yang andal, yang menawarkan konsistensi yang diperlukan untuk aktivitas waktu nyata. Melalui manfaat efisiensi ini, sistem manajemen data membantu organisasi menghadirkan pengalaman pelanggan yang lancar, mempertahankan kepercayaan, dan menjaga proses sehari-hari tetap efisien dan dapat diskalakan.

Meningkatkan pendapatan dan laba

Analisis data memberikan wawasan yang lebih mendalam ke semua aspek bisnis. Anda dapat bertindak berdasarkan wawasan ini untuk mengoptimalkan operasi bisnis, mendapatkan wawasan yang mempromosikan keputusan yang lebih matang guna meningkatkan pendapatan, dan mengurangi biaya. Analisis data juga dapat memprediksi dampak masa depan dari keputusan, sehingga meningkatkan pengambilan keputusan dan perencanaan bisnis. Oleh karena itu, organisasi mengalami pertumbuhan pendapatan dan keuntungan yang signifikan dengan meningkatkan teknik manajemen data.

Mengurangi inkonsistensi data

Inkonsistensi data dalam pemrosesan transaksi dapat menyebabkan kesalahan, seperti catatan duplikat, saldo rekening yang salah, dan inventaris yang tidak cocok, yang mengganggu operasi, merusak kepercayaan pelanggan, serta meningkatkan biaya perbaikan. Ketidakkonsistenan dalam analitik data dapat disebabkan dari silo data.

Silo data adalah kumpulan data mentah dalam organisasi yang hanya dapat diakses oleh satu departemen atau grup. Silo data menciptakan inkonsistensi yang mengurangi keandalan hasil analisis data. Solusi manajemen data mengintegrasikan data dan menciptakan tampilan data terpusat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik serta meningkatkan kolaborasi antardepartemen.

Memenuhi kepatuhan terhadap peraturan

Undang-undang seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan California Consumer Privacy Act (CCPA) didesain untuk melindungi data pelanggan. Undang-undang perlindungan data ini mencakup ketentuan yang membutuhkan:

• Persetujuan untuk menangkap data
• Kontrol ketat atas lokasi dan penggunaan data
• Penyimpanan data yang aman dan penghapusan berdasarkan permintaan

Oleh karena itu, organisasi membutuhkan sistem manajemen data yang akurat dan rahasia untuk membantu melindungi data serta tetap menjaga akurasi data.

Arsitektur data dan pemodelan data adalah dasar untuk strategi manajemen data yang sukses.

Arsitektur data

Arsitektur data adalah kerangka kerja menyeluruh yang menjelaskan dan mengatur pengumpulan, manajemen, serta penggunaan data organisasi. Rencana manajemen data mencakup detail teknis, seperti basis data operasional, danau data, gudang data, dan server yang paling cocok untuk menerapkan strategi manajemen data.

Pemodelan data

Pemodelan data adalah proses menciptakan model data konseptual dan logis yang memvisualisasikan alur kerja serta hubungan antara berbagai tipe data. Pemodelan data biasanya dimulai dengan merepresentasikan data secara konseptual, lalu merepresentasikannya kembali dalam konteks teknologi yang dipilih. Profesional data membuat beberapa tipe model data yang berbeda selama tahap desain data.

Selain tata kelola data untuk mengontrol akses data, praktik manajemen data mencakup pengumpulan dan distribusi data berkualitas tinggi.

Tata kelola data mencakup kebijakan dan prosedur yang diterapkan organisasi untuk mengelola keamanan data, integritas, dan pemanfaatan data yang bertanggung jawab. Tata kelola data mendefinisikan strategi manajemen data dan menentukan siapa yang dapat mengakses data apa. Kebijakan tata kelola data juga membangun akuntabilitas dalam cara tim dan individu mengakses dan menggunakan data. Biasanya, fungsi tata kelola data meliputi:

Pembuatan profil data

Pembuatan profil data adalah proses diagnostik menganalisis data untuk menentukan struktur, kualitas, dan karakteristiknya. Hal tersebut adalah langkah pertama dalam memahami set data yang sudah ada, untuk memutuskan apakah perlu pemfaktoran ulang sebelum digunakan.

Silsilah data

Silsilah data melacak aliran data di seluruh organisasi. Silsilah data berstempel waktu digunakan untuk menentukan dari mana sepotong data berasal, bagaimana data telah digunakan, dan kapan serta bagaimana data telah ditransformasikan. Proses manajemen data ini sangat penting dalam proses audit.

Katalog data

Katalog data adalah kumpulan aset data organisasi dan metadata terkait. Dengan menyimpan semua informasi terkait data dalam katalog pusat, katalog menjadi registri data utama dalam organisasi. Pengguna dapat mengharapkan katalog data berisi informasi terbaru tentang semua aset data.

Keamanan data dan kontrol akses

Tata kelola data membantu mencegah akses tidak sah ke data dan membantu melindungi data dari kerusakan. Keamanan data dan kontrol akses mencakup semua aspek perlindungan data, seperti berikut:

• Mencegah pemindahan atau penghapusan data yang tidak disengaja
• Mengamankan akses jaringan untuk mengurangi risiko serangan jaringan
• Memverifikasi bahwa pusat data fisik yang menyimpan data memenuhi persyaratan keamanan
• Menjaga keamanan data bahkan saat karyawan mengaksesnya dari perangkat pribadi
• Autentikasi pengguna, otorisasi, serta pengaturan dan penegakan izin akses untuk data
• Memastikan bahwa data yang disimpan mematuhi hukum di negara tempat data disimpan
• Menambahkan lapisan kontrol tambahan untuk data sensitif

Kepatuhan data

Kebijakan kepatuhan data mengurangi risiko denda atau tindakan peraturan. Memenuhi undang-undang kepatuhan, seperti GDPR dan CCPA sangat penting untuk operasi.

Aktivitas kepatuhan berfokus pada pemodelan data, kontrol perangkat lunak, dan pelatihan karyawan, sehingga kepatuhan terhadap undang-undang terlaksana di semua tingkatan. Misalnya, organisasi berkolaborasi dengan tim pengembangan eksternal untuk meningkatkan sistem datanya. Manajer tata kelola data memverifikasi bahwa semua data pribadi dihapus sebelum meneruskannya ke tim eksternal guna digunakan untuk tujuan pengujian.

Manajemen siklus hidup data

Manajemen siklus hidup data mengacu pada proses pengelolaan data sepanjang siklus hidupnya. 

Contohnya:

• Data harus diverifikasi pada penyerapan dan secara berkala
• Data harus disimpan dalam jangka waktu tertentu untuk tujuan audit
• Data harus dihapus ketika tidak lagi diperlukan

Manajemen kualitas data

Pengguna data berharap data cukup andal dan konsisten untuk setiap kasus penggunaan.

Manajer kualitas data mengukur dan meningkatkan kualitas data organisasi. Mereka meninjau data yang ada dan baru serta memverifikasi bahwa data tersebut memenuhi standar. Mereka mungkin juga mengatur proses manajemen data yang memblokir data berkualitas rendah agar tidak masuk ke sistem. Biasanya, standar kualitas data mengukur hal berikut:

• Apakah informasi utama hilang atau apakah datanya lengkap? (misalnya, pelanggan tidak mengisi informasi kontak utama)
• Apakah data memenuhi aturan pemeriksaan data dasar? (Misalnya, nomor telepon harus berupa sejumlah digit tertentu)
• Seberapa sering data yang sama muncul di sistem? (misalnya, entri data duplikat dari pelanggan yang sama)
• Apakah data akurat? (misalnya, pelanggan memasukkan alamat email yang salah)
• Apakah kualitas data konsisten di seluruh sistem? (misalnya, format tanggal lahir adalah hh/bb/tttt di satu set data, tetapi memiliki format bb/hh/tttt di set data lain)

Distribusi Data

Titik akhir untuk distribusi data

Untuk sebagian besar organisasi, data harus didistribusikan ke (atau di dekat) berbagai titik akhir di mana data diperlukan. Hal ini termasuk sistem operasional, danau data, dan gudang data. Distribusi data diperlukan karena latensi jaringan. Saat data diperlukan untuk penggunaan operasional, latensi jaringan mungkin tidak cukup untuk segera mengirimkannya. Menyimpan salinan data dalam basis data lokal menyelesaikan masalah latensi jaringan.

Distribusi data juga diperlukan untuk konsolidasi data. Gudang data dan danau data mengambil data dari berbagai sumber untuk menyajikan tampilan informasi yang terkonsolidasi. Gudang data digunakan untuk analitik dan pengambilan keputusan, sedangkan danau data berfungsi sebagai hub terkonsolidasi asal data dapat diekstraksi untuk berbagai kasus penggunaan, sementara makin mendukung analitik langsung pada data yang disimpan di dalamnya.

Mekanisme replikasi data dan dampaknya pada konsistensi

Mekanisme distribusi data memiliki dampak potensial pada konsistensi data, dan hal ini merupakan pertimbangan penting dalam manajemen data.

Konsistensi yang kuat dihasilkan dari replikasi data yang sinkron. Dalam pendekatan ini, saat nilai data diubah, semua aplikasi dan pengguna dapat melihat nilai data yang diubah. Jika nilai data baru belum direplikasi, akses ke data diblokir hingga semua salinan diperbarui. Replikasi yang sinkron memprioritaskan konsistensi daripada performa dan akses ke data. Replikasi sinkronis paling sering digunakan untuk data keuangan.

Konsistensi akhir dihasilkan dari replikasi data asinkron. Saat data diubah, salinan akhirnya diperbarui (biasanya dalam hitungan detik), namun akses ke salinan usang tidak diblokir. Untuk banyak kasus penggunaan, hal ini bukan masalah. Misalnya, postingan media sosial, suka, dan komentar tidak memerlukan konsistensi yang kuat. Sebagai contoh lain, jika pelanggan mengubah nomor telepon mereka dalam satu aplikasi, perubahan ini dapat diteruskan secara asinkron.

Membandingkan streaming dengan pembaruan batch

Aliran data meneruskan perubahan data saat terjadi. Proses tersebut adalah pendekatan pilihan jika akses ke data mendekati waktu nyata diperlukan. Data diekstraksi, ditransformasikan, dan dikirim ke tujuannya segera setelah diubah.

Pembaruan batch lebih tepat ketika data harus diproses dalam batch sebelum pengiriman. Contohnya, meringkas atau melakukan analisis statistik data dan hanya mengirimkan hasilnya. Pembaruan batch juga dapat mempertahankan konsistensi internal titik waktu data jika semua data diekstraksi pada titik waktu tertentu. Pembaruan batch melalui proses extract, transform, and load (ETL atau ELT) biasanya digunakan untuk danau data, penggudangan data, dan analitik.

Manajemen data utama

Manajemen data utama adalah proses manajemen konsistensi dan sinkronisasi data bisnis yang penting. Contoh data utama termasuk data pelanggan, data partner, dan data produk. Data mendasar ini terutama persisten dan tidak sering berubah. Contoh data yang digunakan termasuk Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) dan perangkat lunak Perencanaan Sumber Daya Korporasi (ERP).

Manajemen data utama sangat penting untuk membantu memastikan bahwa data ini akurat di seluruh sistem, termasuk sinkronisasi dan integrasi data pada pembaruan.

Big data adalah volume besar data yang dikumpulkan organisasi dengan kecepatan tinggi dalam waktu singkat. Umpan berita video di media sosial dan aliran data dari sensor pintar adalah contoh big data. Skala, variasi, dan kompleksitas operasi menciptakan tantangan dalam manajemen big data. Misalnya, sistem big data menyimpan data seperti:

• Data terstruktur yang direpresentasikan dengan baik dalam format tabular
• Data tidak terstruktur, seperti dokumen, gambar, dan video
• Data semiterstruktur yang menggabungkan dua tipe sebelumnya

Alat manajemen big data harus memproses dan menyiapkan data untuk analitik. Alat dan teknik yang diperlukan untuk big data biasanya melakukan fungsi berikut: integrasi data, penyimpanan data, dan analisis data.

Manajemen data cloud (CDM) adalah manajemen data korporasi di cloud, ketika data diam, dalam pemrosesan, dan bergerak. Banyak praktik manajemen data tradisional yang sama berlaku untuk mengelola data di cloud.

Karena lingkungan cloud berbeda dari lingkungan on-premise standar, maka cara penanganan data sedikit berbeda. Penyimpanan cloud, komputasi cloud, dan jaringan cloud bekerja bersama, bersama dengan layanan manajemen data cloud modern, untuk memenuhi ekspektasi manajemen data.

Penyimpanan cloud

Penyedia layanan cloud menawarkan penyimpanan data di berbagai produk dan layanan, seperti basis data operasional, danau data, dan gudang data cloud. Solusi penyimpanan data ini bersifat cloud-native, berjalan pada instans cloud, dan menawarkan konfigurasi penyimpanan tervirtualisasi agar sesuai dengan kasus penggunaan apa pun. Instans penyimpanan cloud harus dikonfigurasikan untuk memenuhi standar data.

Komputasi cloud

Instans komputasi cloud didesain untuk memproses data cloud yang tersimpan. Instans komputasi ini juga menawarkan banyak konfigurasi yang berbeda, masing-masing untuk tipe beban kerja yang sedikit berbeda, seperti pemrosesan transaksi, otomatisasi proses, kecerdasan bisnis, analitik, machine learning, dan AI. Instans komputasi cloud harus dikonfigurasikan untuk aturan internal seputar manajemen data cloud.

Jaringan cloud

Solusi jaringan cloud, seperti cloud privat virtual (VPC) dan jaringan privat virtual (VPN) menawarkan jaringan berbasis perangkat lunak. Jaringan cloud menyediakan isolasi dengan menyegmentasikan sumber daya dan memastikan bahwa beban kerja dipisahkan dengan aman satu sama lain dan lebih terlindungi dari akses yang tidak sah. Data bergerak melalui jaringan ini harus dikelola dengan kombinasi kontrol produk dan produk keamanan jaringan.

Alat manajemen data cloud

Setiap penyedia cloud menawarkan solusi berbeda untuk manajemen data cloud di seluruh lingkungan Anda. Kemampuan manajemen data ini dapat mencakup:

• Layanan penyatuan data, seperti danau data dan gudang data
• Layanan keamanan data, seperti manajemen kepatuhan
• Layanan kualitas data untuk memeriksa data yang valid dan berkualitas tinggi
• Solusi inventaris data untuk mengidentifikasi data sensitif menggunakan AI dan machine learning

Setiap solusi manajemen data cloud didesain untuk melengkapi penyimpanan data dasar, pemrosesan, dan layanan transfer yang ditawarkan di cloud.

Model Tanggung Jawab Bersama

Keamanan dan Kepatuhan adalah tanggung jawab bersama antara penyedia layanan cloud dan pelanggan. AWS menyebut ini Model Tanggung Jawab Bersama. 

Model bersama ini dapat membantu meringankan beban operasional pelanggan karena penyedia cloud mengoperasikan, mengelola, serta mengontrol komponen dari sistem operasi host dan lapisan virtualisasi hingga ke keamanan fisik fasilitas tempat layanan beroperasi. Penyedia dan pelanggan manajemen data cloud harus memahami manajemen data dan kewajiban keamanan mereka berdasarkan model.

Misalnya, penyedia cloud harus mengambil langkah-langkah untuk mengamankan infrastruktur dasar yang mendukung instans cloud pelanggan. Penyedia cloud memastikan bahwa perangkat keras dilakukan patching dan beroperasi seperti yang diharapkan. Pelanggan kemudian harus memastikan bahwa sistem operasi yang berjalan pada instans diperbarui.

Pelanggan harus memastikan bahwa mereka memiliki replikasi instans yang memadai di seluruh zona dan cadangan data. Hal ini membantu dalam konsistensi data dan membuat data dapat diambil jika terjadi peristiwa yang memerlukan pemulihan bencana.

Berikut adalah tantangan umum manajemen data.

Skala dan performa

Organisasi membutuhkan perangkat lunak manajemen data yang bekerja secara efisien dalam skala besar. Organisasi tersebut harus terus memantau dan mengonfigurasi ulang infrastruktur manajemen data untuk mempertahankan waktu respons puncak saat data berkembang secara eksponensial. Atau, organisasi harus menggunakan perangkat lunak manajemen data nirserver yang secara otomatis menyesuaikan kapasitas dengan perubahan volume data dan beban kerja.

Persyaratan yang berubah

Peraturan kepatuhan bersifat kompleks dan berubah seiring waktu. Demikian pula, persyaratan pelanggan dan kebutuhan bisnis juga berubah dengan cepat. Meskipun organisasi memiliki lebih banyak pilihan dalam hal platform manajemen data yang dapat digunakan, mereka harus terus mengevaluasi keputusan infrastruktur untuk mempertahankan ketangkasan IT maksimum, kepatuhan hukum, dan biaya yang lebih rendah.

Pelatihan karyawan

Memulai proses manajemen data di organisasi mana pun dapat menjadi hal yang menantang. Banyaknya volume data dapat membuat kewalahan, dan mungkin juga ada silo antardepartemen. Merencanakan strategi manajemen data baru dan membuat karyawan menerima sistem serta proses baru membutuhkan waktu dan usaha.

Praktik terbaik manajemen data membentuk dasar strategi data yang sukses. Berikut ini adalah prinsip manajemen data umum untuk membantu Anda membangun fondasi data yang kuat.

Kolaborasi tim

Pengguna bisnis dan tim teknis harus berkolaborasi untuk membantu memastikan bahwa persyaratan data organisasi terpenuhi.

Otomatisasi

Strategi manajemen data yang sukses menggabungkan otomatisasi di sebagian besar tugas pemrosesan dan persiapan data. Melakukan tugas transformasi data secara manual merupakan hal yang membosankan dan menimbulkan kesalahan dalam sistem. Bahkan tugas manual dalam jumlah terbatas, seperti menjalankan pekerjaan batch mingguan, dapat menyebabkan kendala sistem. Perangkat lunak manajemen data dapat mendukung penskalaan yang lebih cepat dan efisien.

Komputasi cloud

Bisnis memerlukan solusi manajemen data modern yang memberi mereka serangkaian kemampuan yang luas. Solusi cloud dapat mengelola semua aspek manajemen data dalam skala besar tanpa mengorbankan performa. Misalnya, AWS menawarkan berbagai fungsi, seperti basis data, danau data, analitik, aksesibilitas data, tata kelola data, dan keamanan dari dalam satu akun.

AWS adalah platform manajemen data global yang dapat Anda gunakan untuk membangun strategi manajemen data cloud modern. Basis data AWS menawarkan fondasi beperforma tinggi, aman, dan dapat diandalkan untuk mendukung solusi AI generatif dan aplikasi yang berbasis data yang mendorong nilai bagi bisnis serta pelanggan Anda. Basis data beperforma tinggi AWS mendukung beban kerja atau kasus penggunaan apa pun, termasuk basis data relasional dengan throughput 3-5x lebih cepat dibandingkan basis data alternatif, basis data yang dibuat khusus dengan latensi mikrodetik, dan kemampuan basis data vektor bawaan dengan throughput tercepat pada laju penarikan tertinggi.

AWS menyediakan opsi nirserver yang menghilangkan kebutuhan untuk mengelola kapasitas dengan langsung menskalakan sesuai permintaan. Basis data AWS memberikan keamanan yang tidak tertandingi dengan enkripsi saat diam dan bergerak, isolasi jaringan, autentikasi, resolusi anomali, serta kepatuhan yang ketat terhadap standar kepatuhan. Basis data AWS sangat andal karena data secara otomatis direplikasi di beberapa Zona Ketersediaan dalam satu AWS Region. Dengan lebih dari 15 mesin basis data yang dioptimalkan untuk model data aplikasi, basis data AWS yang dikelola sepenuhnya menghilangkan tugas administratif basis data yang berat dan tidak terdiferensiasi.

AWS menawarkan serangkaian kemampuan komprehensif untuk setiap beban kerja analitik. Mulai dari pemrosesan data dan analitik SQL hingga streaming, pencarian, serta kecerdasan bisnis, AWS memberikan performa harga dan skalabilitas yang tidak tertandingi dengan tata kelola bawaan. Pilih layanan yang dibuat khusus dan dioptimalkan untuk beban kerja tertentu atau sederhanakan serta kelola alur kerja data dan AI Anda dengan Amazon SageMaker. Baik Anda sedang memulai perjalanan data atau mencari pengalaman terintegrasi, AWS memberikan kemampuan analitik yang tepat untuk membantu merombak bisnis Anda dengan data.

Berikut adalah beberapa layanan yang dapat membantu dalam membangun infrastruktur data cloud modern Anda.

Amazon DataZone adalah layanan manajemen data yang mempercepat dan mempermudah pelanggan dalam membuat katalog, menemukan, berbagi, dan mengatur data yang disimpan di seluruh AWS, on-premise, serta sumber pihak ketiga.

AWS Glue adalah layanan nirserver yang menjadikan integrasi data lebih sederhana, lebih cepat, dan lebih hemat biaya. Anda dapat menemukan dan terhubung ke lebih dari 100 sumber data yang berbeda, mengelola data dalam katalog data terpusat, serta secara visual membuat, menjalankan, dan memantau pipeline data untuk memuat data ke dalam danau data, gudang data, dan lakehouse Anda.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) adalah layanan penyimpanan objek yang menawarkan skalabilitas, ketersediaan data, keamanan, dan performa terdepan di industri. Jutaan pelanggan dari semua ukuran dan industri menyimpan, mengelola, menganalisis, dan melindungi data dalam jumlah berapa pun untuk hampir semua kasus penggunaan, seperti danau data, aplikasi cloud-native, serta aplikasi seluler.

AWS Lake Formation memungkinkan Anda mengatur, mengamankan, dan berbagi data secara terpusat untuk analitik serta machine learning. AWS Lake Formation membantu Anda mengelola dan menskalakan izin akses data terperinci secara terpusat serta berbagi data dengan penuh keyakinan di dalam dan di luar organisasi.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) adalah layanan basis data relasional yang mudah dikelola yang dioptimalkan untuk mendapatkan total biaya kepemilikan terbaik.

Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) membantu Anda menentukan dan meluncurkan sumber daya AWS dalam jaringan virtual yang terisolasi secara logis.

Mulailah membangun solusi manajemen data cloud Anda di AWS dengan membuat akun AWS sekarang juga.