Data Management: Definisi, Manfaat, dan Ruang Lingkupnya
Isi Artikel
Zaman semakin modern, hampir semua hal dilakukan secara online, termasuk input data pribadi di dalam situs atau aplikasi. Nah, data management adalah praktik yang mengatur rangkaian data tersebut agar dapat diakses dengan aman dan teratur.
Pengaturan data ini sangatlah penting dan bermanfaat, terutama dari segi bisnis sebuah perusahaan. Pasalnya, mayoritas keputusan bisnis penting akan berpusat di data tersebut.
Bagaimana tidak, informasi pelanggan dan apa pun terkait bisnis sehari-hari tersebar di ribuan atau jutaan data yang ada.
Ingin tahu lebih dalam mengenai apa itu data management dan seluk-beluknya? Baca artikel ini sampai tuntas, ya!
Definisi Data Management
Menurut NG Data, data management adalah proses administratif untuk memastikan data dapat diandalkan, diakses dengan mudah, dan aktual dari segi waktu.
Proses ini mencakup perolehan, validasi, penyimpanan dan perlindungan, serta pemrosesan data yang dibutuhkan.
Pengaturan ini sangatlah penting, mengingat hampir semua perusahaan besar sekarang menggunakan big data untuk bisnisnya.
Big data ini sendiri menurut SAS merupakan istilah yang menggambarkan data dalam volume sangat besar, sehingga tidak bisa dianalisis menggunakan metode tradisional.
Kalau dimanfaatkan dan diatur dengan baik, big data ini nantinya bisa mempermudah perusahaan kecil maupun besar dalam mengambil keputusan bisnis.
Selain itu, hal ini juga membantu unuuk mengetahui customer behavior, meningkatkan customer experience, mengetahui apa yang sedang menjadi tren, dan masih banyak lagi.
Meskipun mempengaruhi perusahaan dari segi bisnis, pekerjaan ini merupakan tanggung jawab penuh dari departemen IT.
Inti pekerjaannya adalah mereka perlu membuat sistem dari aplikasi atau website seefektif mungkin, agar informasi yang perlu dianalisis dapat diakses dengan mudah dan isinya pun dapat diandalkan.
Pentingnya Data Management
1. Dasar pengambilan keputusan bisnis
Dilansir dari Tech Target, semakin ke sini, data semakin terlihat nilainya sebagai aset perusahaan yang bisa digunakan untuk berbagai macam hal.
Keputusan yang tepat berawal dari data yang valid dan akurat.
Tanpa management yang efektif, data bisa jadi tidak valid karena kurang akurat, kualitasnya tidak terlalu bagus, dan masih banyak permasalahan lainnya.
2. Membantu merancang strategi marketing
Dalam membuat strategi pemasaran, marketer tidak hanya diharuskan kreatif mencari ide atau tren terkini, tetapi juga mempelajari pola perilaku konsumen.
Budget pemasaran dapat terbuang secara cuma-cuma jika kamu merancang strategi tanpa dasar pengetahuan akurat tentang target konsumen. Apa yang mereka sukai, apa yang mereka butuhkan, dan lain-lain.
Data yang diperoleh saat ini masih dapat digunakan untuk campaign selanjutnya. Oleh karena itu, diperlukan sistem pengelolaan data yang efektif supaya kamu tidak mencari-cari data dan memvalidasinya dari nol.
3. Mengoptimalkan waktu dan biaya
Bagi perusahaan yang setiap harinya harus mengelola ribuan atau bahkan jutaan data, proses management data menjadi hal yang sangat krusial.
Jika tidak dikelola secara efisien, proses ini akan sangat mengganggu operasional bisnis dan bisa berujung merugikan.
Itulah mengapa para profesional yang memiliki keahlian di bidang data management ini sangatlah dibutuhkan.
Sistem dan Teknik Pilihan untuk Manajemen Data
Disarikan dari Tech Target dan Oracle, berikut adalah sistem data management yang cukup efektif dan paling sering digunakan.
1. DBMS
Sistem pertama yang bisa digunakan untuk data management adalah database management system, terutama relational DBMS.
Pasalnya, sistem ini dapat mengatur data menjadi baris dan kolom berisikan seluruh catatan dalam database.
Selain relational DBMS, ada banyak lagi opsi lainnya yang bisa dipertimbangkan.
2. Integrasi data
Kedua adalah integrasi data, yaitu proses penerimaan berbagai macam tipe data.
Mulai dari pengumpulan informasi sampai pemrosesannya, data-data tersebut akan “diubah” sehingga dapat diakses dengan mudah.
3. Big data management
Dalam big data management, fokus utamanya adalah penyimpanan dan pemrosesan data secara efisien dan aman.
Semua ini dilakukan dalam data lakes atau data warehouses.
Nah, data warehouse itu sendiri adalah metode yang didasarkan pada relational dan columnar database, menampilkan data dari sistem pengoperasian berbeda tapi terstruktur dan siap untuk dianalisis.
Di sisi lain, data lakes adalah “kolam” big data yang digunakan untuk predictive modeling, machine learning, dan pengaplikasian analisis lainnya yang cukup maju.
4. Analisis data
Analisis ditujukan untuk mencari tahu insight atau wawasan baru seputar data.
Biasanya, proses ini menggunakan analytics, machine learning, serta visualisasi AI (artificial intellegence) untuk membangun sebuah model.
Itu dia penjelasan lengkap seputar apa itu data management dan pentingnya untuk perusahaan.
Dapat disimpulkan bahwa data management adalah proses yang wajib dijalankan oleh entah itu bisnis kecil maupun besar.
Tak hanya mempermudah pekerjaan, pengaturan ini juga dapat membantu perusahaan mendapatkan insight baru yang mungkin tak pernah terpikirkan sebelumnya.
Ruang Lingkup Data Management
Berdasarkan prosesnya yang cukup panjang, ada beberapa ruang lingkup dalam bidang data management yang bisa kamu pilih fokusnya. Beberapa ruang lingkup tersebut di antaranya adalah sebagai berikut.
1. Data architecture
Ruang lingkup data management yang pertama adalah arsitektur data.
Data architecture atau arsitektur data meliputi model, kebijakan, peraturan, dan standar mengenai bagaimana suatu organisasi mencari, mengumpulkan, dan membuat suatu sistem data.
2. Data modeling
Pemodelan data erat kaitannya dengan bidang software engineering.
Data modeling merupakan proses pembuatan model yang membantumu mengerti hubungan berbagai elemen data yang berbeda untuk memahami suatu informasi.
3. Data security
Data yang telah diperoleh dan dikelola oleh perusahaan sudah pasti harus dilindungi.
Apalagi jika data tersebut berhubungan dengan konsumen dan informasi rahasia. Belum lagi saat ini masyarakat semakin sadar akan pentingnya keamanan data pribadi.
Oleh karena itu, para profesional di bidang data security kini semakin banyak dicari.
4. Data quality
Pernah mendengar profesi data quality engineer?
Mereka adalah orang yang bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data yang diperoleh perusahaan adalah data berkualitas dan konsisten.
Untuk dapat melakukannya, seorang data quality engineer harus bisa menjalankan serangkaian tes otomatis maupun manual untuk menganalisis data tersebut.
5. Business intelligence
Ternyata, intelegensi bisnis juga masuk ke dalam lingkup data management, lho.
Hal ini karena intelegensi bisnis juga meliputi proses mencari, mengumpulkan, dan menganalisis data untuk nantinya digunakan sebagai dasar keputusan yang perlu perusahaan ambil.
Itulah hal-hal yang harus kamu ketahui soal data management.
Ingin baca lebih banyak informasi seputar bidang data? Tenang saja, kamu bisa terus baca Glints Blog.
Di Glints Blog, ada banyak artikel yang membantu memahami dasar soal bidang yang tengah populer ini.
Yuk, cek berbagai artikelnya di sini!
