Selamat malam sobat semua, semoga kita semua dalam kondisi yang sehat di masa pandemi covid-19 ini. Berbicara mengenai data, tentu bukan hal yang asing lagi apalagi kita hidup di era teknologi yang serba terkoneksi satu dengan yang lainnya. Data menjadi komponen utama yang menghubungkan setiap entitas di dalam berbagai sektor.
Data Sebagai Sumber Pengambilan Keputusan
Sifat data yang cenderung semakin banyak, semakin cepat dihasilkan dan semakin sering berubah, membuat banyak perusahaan kesulitan untuk mendapatkan manfaat dari sumber data yang dimiliki. Jika melihat dari alur proses pemanfaatan data, maka dapat digambarkan sebagai berikut:
Dari gambar di atas, kita bisa membagi alur proses data menjadi 4 bagian sampai benar-benar bisa digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan yaitu:
- Sumber Data, berbagai jenis data yang dihasilkan mulai dari tipe data text, gambar, video, serta sumber data lainnya yang sifatnya masih scatter dan belum dapat digunakan untuk analisis.
- Platform Data, data terlebih dahulu disimpan dalam suatu media penyimpanan bisa melalui penyimpanan data lokal maupun server/cloud. Data yang telah disimpan dapat digunakan lebih lanjut untuk proses analisis, namun dengan terlebih dahulu dilakukan cleansing atau wrangling.
- Proses Analisis Data, setelah data esensial diklasifikasikan dan dipastikan keandalannya, maka proses analisis dapat mulai dilakukan. Analisis dapat dilakukan untuk berbagai tujuan yaitu analisis kognitif (simulasi pemikiran manusia yang dilakukan dalam bentuk model terkomputerisasi), analisis dengan eksplorasi dan penemuan, analisis deskriptif, analisis prediktif serta analisis preskriptif.
- Dashboard Aplikasi, atas hasil analisis perlu ditampilkan dalam bentuk yang informatif untuk memudahkan pemahaman bagi siapa saja yang berkepentingan. Untuk menjangkau berbagai pihak, dapat digunakan pelaporan secara real-time atau melalui notifikasi dan pemberitahuan.
Semakin banyak data yang dihasilkan, tentunya semakin tinggi juga risiko data yang dihasilkan memiliki kualitas yang buruk atau tidak akurat.
Data Sebagai Bahan Baku Berbagai Layanan
Dengan memperhatikan sifat data saat ini yang semakin banyak secara volume, berbagai macam jenisnya, sangat cepat perubahannya, bervariasi dan banyak terdapat bias serta umur data, maka data memerlukan perlakuan berbeda agar dapat diorganisir dengan baik dan dapat dimanfaatkan secara maksimal dan efektif. Data merupakan sumber minyak baru, sehingga perlu dikelola dengan baik. Berbagai layanan yang dihasilkan dengan memanfaatkan data dapat dijabarkan menjadi 3 area utama yaitu:
Berbagai layanan konsultan IT yang banyak ditawarkan saat ini akan fokus pada 3 area utama di atas. Dari 3 area tersebut, yang paling sering kita gunakan adalah layanan Infrastrure as a service yaitu penyimpanan secara online/cloud. Contoh layanan penyimpanan seperti data onedrive, google drive, web hosting, VPS dan layanan lainnya. 3 Area layanan di atas akan saling melengkapi agar proses data dari hulu sampai ke hilir dapat berlangsung dengan baik.
Data Governance Sebagai Pondasi Awal
Pasti kita akan bertanya, dari semua area layanan yang dijabarkan di atas, apabila suatu perusahaan ingin mengelola datanya dengan baik, maka area mana yang harus dilakukan terlebih dahulu? Jawaban singkatnya adalah Data Governance. Data governance layaknya blueprint atau roadmap yang mengatur konsep, kebijakan, SOP, kepemilikan, validasi, pengedalian serta berbagai pengaturan yang harus ada terlebih dahulu sebelum benar-benar mengelola data yang dimiliki.
Konsep ini dapat diibaratkan seperti membangun sistem saluran air minum (PDAM). Air diasosiasikan sebagai data, sedangkan saluran airnya adalah infrastrukturnya. Data Governance akan berperan sebagai peta jalan jauh sebelum dibangunnya infrastruktur saluran air, ataupun air yang akan disalurkan itu sendiri. Kita membutuhkan roadmap dan blueprint yang menggambarkan secara jelas posisi sumber air, penempatan jaringan air, sampai tujuan air didistribusikan. Tanpa roadmap (red: Data Governance) maka kita akan menemukan banyak masalah ketika air sudah mulai dialirkan. Dan masalah yang timbul setelah semua beroperasi akan lebih kompleks untuk diselesaikan ketimbang jika telah direncanakan dengan baik di awal.
Data Governance bersifat multi sektor yang menghubungkan orang, proses, dan teknologi (People, Process and Technology). Selain itu, data governance juga akan memastikan terkait 5 hal penting atas data yaitu kualitas data, keandalan data, keamanan data, akses terhadap data, dan penggunaan data (quality, reliability, security, accessbility and usability).
Implementasi Data Governance
Dalam praktiknya, data governance akan bervariasi bagi berbagai perusahaan karena tergantung dari ukuran perusahaan, sektor industri, kebutuhan bisnis, alokasi dana atau budget, jenis proyek, lingkup atau rentang kontrol yang diharapkan, serta faktor-faktor lainnya. Walau demikian, implementasi data governance akan dimplementasikan dalam 2 lingkup besar berikut ini:
1. Fungsi Administratif Data Governance
Desain data governance yang baik akan mencakup pengaturan paling tidak atas 10 komponen berikut ini:
- Strategi dan Perencanaan atas data
- Peran dan tanggungjawab atas data
- Lingkup data
- Prioritas atas data
- Keselarasan dengan bisnis
- Pembiayaan atas pengelolaan data
- Keselarasan dengan sumber daya yang ada
- Kasus yang ada di perusahaan
- Penanganan konflik
- Pelaporan atas data
2. Area dan Bidang Implementasi Data Governance
Dari segi perspektif yang lebih luas bagi perusahaan, implementasi data governance akan mengatur terkait struktur, strategi, dan keberlangsungan dalam mengelola data sehingga menghasilkan output yang terbaik. Area atau domain pengaturan dapat dijelaskan lebih lanjut melalui tabel berikut ini:
Data Governance Sebagai Pengendalian Internal
Banyak perusahaan tidak hanya mengimpelentasikan Data Governance sebagai suatu kebutuhan untuk mendapatkan kualitas data yang terbaik, namun juga sebagai salah satu pemenuhan atas pengendalian internal yang mendukung pengelolaan manajemen risiko dan kepatuhan berkaitan erat dengan Sarbanes-Oxley (SOX), Basel II, dan pengaturan serta kebutuhan dalam proses audit. Keuntungan lain yang didapatkan dengan implementasi data governance (Harte-Hanks Trillium Software. 2008) yaitu:
- Drive mission-critical standards around data, business rules, business process, data architecture, and technologies across the company
- Create transparency into the company’s data and processes, which in turn reveal business opportunities and challenges for the company
- Serve as a forum for establishing the responsibility, authority, and accountability needed around data management
- Develop a central repository of information for understanding, documenting, and acting upon complex data relationships across the company
- Promote education, awareness, and mindshare across teams and lines of business
- Provide a platform from which to scope, plan, and set priorities around data management and data quality initiatives
- Act as the administrative body for managing data acquisition and mergers
- Foster education, continuity, and scalability to a stewardship program
- Secure funding and resources for data related projects and programs
- Demonstrate and promote the business value of data assets
Kesimpulan
Data governance mengatur berbagai hal secara multi-sektor, mulai dari orang, proses, teknologi serta lini bisnis perusahaan yang bersangkutan dengan tujuan untuk mengoptimalkan penggunaan aset data perusahaan dalam pengembangan bisnis (dalam pengambilan keputusan). Data governance lingkupnya lebih besar dari hanya sekedar menghasilkan kualitas data yang lebih baik, sebagai bahan pengambilan keputusan, karena data governance memiliki lingkup pandangan yang lebih jauh dan berkelanjutan. Sehingga dapat dikatakan data quality merupakan subset dari data governance.
Demikian pembahasan awal terkait Data Governance pada artikel ini. Pembahasan berikutnya akan lebih mendalam pada masalah kegagalan yang berdampak sistemik akibat kualitas data yang buruk. Hal ini tentunya dapat diatasi dengan berbagai langkah-langkah best practice yang telah terbukti berhasil diaplikasikan di banyak perusahaan. Nantikan artikel selanjut. Salam
