Apa itu Data Governance?
Dalam sebuah webinar terbaru, Aaren Stubberfield, Data Scientist di Microsoft, menguraikan peluang dan praktik terbaik tata kelola data, dimulai dengan menjawab pertanyaan mendasar tentang apa itu tata kelola data. Tata kelola data, sebagaimana didefinisikan oleh Data Management Association (DAMA), adalah pelaksanaan otoritas dan kontrol (perencanaan, pemantauan, dan penegakan) atas pengelolaan aset data.
(1) Perencanaan: Membuat aturan yang harus dipatuhi kumpulan data (mis. standarisasi format pada kolom tanggal, mis. YYYY-MM-DD)
(2) Pemantauan: Mengukur kepatuhan terhadap aturan yang ditetapkan pada fase Perencanaan (mis. melacak persentase kolom ‘Date’ yang memiliki nilai hilang)
(3) Penegakan: Tindakan remediasi jika terjadi pelanggaran aturan data berdasarkan tingkat urgensi, mis. tindakan korektif segera jika kolom data kritis seperti nomor jaminan sosial ditemukan memiliki ketidaksesuaian besar
Seperti apa Kerangka Data Governance?
Ada berbagai jenis kerangka tata kelola data, tetapi umumnya memiliki empat elemen yang sama: Kebijakan dan Prosedur Data, Kumpulan Data, Data Steward dan Pemangku Kepentingan, serta Teknologi.
Data steward adalah orang-orang yang menyusun kebijakan dan prosedur tata kelola untuk kumpulan data di organisasi. Alat tata kelola data sangat penting untuk memungkinkan para steward bekerja optimal, dan menjadi bagian kunci dari kerangka tata kelola.
Apa saja Alat dan Teknologi yang digunakan untuk Data Governance?
Alat tata kelola data diperlukan untuk mengotomatisasi operasi tata kelola dan upaya data stewardship karena volume data yang besar membuat aktivitas ini mustahil dikerjakan secara manual. Alat tersebut juga dapat terintegrasi dengan berbagai produk TI dan kumpulan data beserta pengkatalogan data yang komprehensif, sehingga memperluas kapabilitasnya di seluruh sistem manajemen data organisasi. Untuk memenuhi permintaan yang meningkat pesat, pasar dipenuhi solusi kualitas data. Tinjauan oleh Gartner menganalisis pasar tata kelola data dan menyajikan Magic Quadrants untuk mengelompokkan vendor yang menawarkan solusi tata kelola data.
Mengingat semakin pentingnya tata kelola data, banyak alat manajemen data yang menawarkan kapabilitas tata kelola sebagai bagian dari sistemnya. SolutionsReview merilis Peta Vendor Manajemen Data, yang mengklasifikasikan solusi manajemen data ke dalam tiga kategori: Alat Kualitas Data, Master Data Management, dan Manajemen Data untuk Analitik.
(1) Alat Kualitas Data
Kualitas data didefinisikan sebagai kegunaan keseluruhan data dan kemampuannya untuk diproses serta dianalisis dengan mudah untuk tujuan lain. Untuk mencapai dan mempertahankan kualitas data yang baik, alat tata kelola harus menjalankan fungsi kunci seperti standardisasi, profiling, parsing, pembersihan, dan pemantauan. Selain menjaga data tetap bersih dan terorganisasi, alat ini juga diharapkan mendukung pemrosesan data di seluruh sistem data organisasi.
Contoh:
(i) Talend
Produk andalan Talend adalah Talend Data Fabric, yang mencakup kapabilitas integritas dan tata kelola data sebagai bagian dari satu platform cloud terpadu untuk data tepercaya. Ini mencakup pengelolaan metadata hingga data lineage, serta solusi data stewardship kolaboratif.
(ii) SAS
Produk SAS Data Quality menyediakan kapabilitas manajemen kualitas data di berbagai jenis basis data dan penerapan arsitektur data. Termasuk fungsi esensial seperti pembersihan data, penyelesaian entitas, serta konsol terpadu berbasis web untuk memantau pekerjaan kualitas data.
(iii) Informatica
Informatica menawarkan portofolio alat data yang luas dalam berbagai penerapan. Produk Informatica Data Quality menyediakan rangkaian kaya kapabilitas transformasi data, sekaligus memungkinkan pengguna membangun dan meninjau aturan bisnis tanpa bergantung pada TI.
(2) Master Data Management
Master data mengacu pada kumpulan titik data inti perusahaan yang konsisten dan seragam, mencakup komponen kunci seperti pelanggan, prospek, pemasok, karyawan, akun, dan lainnya. Landasan strategi pengendalian kualitas data yang efektif adalah penyiapan master data management yang solid. Dengan demikian, aset data perusahaan yang terus bertambah (bersama metadatanya) dapat disusun dan dikonsolidasikan dengan benar dalam repositori pusat untuk mendukung pengambilan keputusan yang optimal.
Contoh
(i) Ataccama
Produk Ataccama Platform berfungsi sebagai platform manajemen data berbantuan yang mencakup MDM sebagai salah satu modulnya. Juga mencakup modul terkait lainnya seperti kualitas data dan pengelolaan metadata, serta terintegrasi penuh untuk berbagai jenis penerapan.
(ii) Enterworks
Platform EnterWorks adalah platform multi-domain yang membuat repositori pusat master data yang andal dan mutakhir, dikonsolidasikan di seluruh aplikasi perusahaan dengan alat yang kuat untuk meningkatkan kualitas data dan tata kelola. Selain itu, seluruh fungsi administrasi dan tata kelola di berbagai domain dapat dilakukan dari satu antarmuka pengguna.
(iii) Riversand
Platform Master Data Experience Management dari Riversand menyediakan platform SaaS cloud-native terpadu multi-domain untuk semua kasus penggunaan MDM. Tujuannya adalah menghilangkan silo data dan mendukung kepatuhan terhadap aturan tata kelola data dengan menciptakan satu sumber master data yang akurat dan tepercaya, beserta tampilan komprehensif atas data yang kritis bagi bisnis.
(3) Manajemen Data untuk Analitik
Dengan banyaknya aktivitas tata kelola dalam menjaga kualitas data, perusahaan mungkin ingin mencari platform data terintegrasi yang komprehensif alih-alih solusi mandiri. Solusi manajemen data untuk analitik adalah sistem komprehensif yang terintegrasi dengan perangkat lunak analitik untuk mengelola analitik data seperti pemrosesan analitik relasional dan non-relasional, business intelligence, dan pembelajaran mesin.
Contoh
(i) Collibra Produk Collibra Data Governance adalah platform berbasis cloud yang membantu perusahaan membangun pemahaman bersama atas aset data dan berkolaborasi di satu lokasi terpusat. Ini mencakup rangkaian layanan seperti pengelola kebijakan, data referensi, dan glosarium bisnis. Semuanya membantu menghasilkan data tepercaya sebagai fondasi analitik bisnis yang kuat.
(ii) erwin erwin Data Intelligence Suite (erwin DI) berfungsi sebagai platform perangkat lunak terpadu yang memungkinkan pengguna membuat katalog data perusahaan otomatis dan terkurasi lengkap dengan model data dan lineage sesuai permintaan. Ini mendorong persiapan dan analitik data yang lincah dan tertata, dengan glosarium bisnis terintegrasi untuk literasi data di seluruh organisasi.
(iii) Alation Alation Platform memberdayakan analis dan pengguna bisnis dengan platform terbuka dan cerdas yang mendukung berbagai aplikasi pengelolaan metadata untuk katalog dan tata kelola data. Selain itu, produk Analytics terintegrasinya menjadi pusat layanan untuk analitik swalayan yang produktif.
Bagaimana memaksimalkan nilai alat-alat ini?
Penting diingat bahwa alat hanyalah salah satu tuas dalam strategi menuju demokratisasi data. Untuk memanfaatkan penuh alat tata kelola data ini, faktor kunci adalah orang-orang di organisasi. Ini karena tata kelola data yang baik merupakan upaya tim yang memerlukan manusia untuk merancang dan menerapkan agenda serta kebijakan, kemudian memanfaatkan teknologi untuk mengotomatisasi dan memantau prosedur tersebut secara optimal. Untuk mencapainya, organisasi perlu mulai berfokus pada peningkatan literasi data agar setiap orang memiliki keterampilan bekerja dengan data untuk melakukan pekerjaan terbaiknya.
Pelajari lebih lanjut tentang DataCamp for Business:
DataCamp for Business menyediakan platform pembelajaran interaktif bagi perusahaan yang perlu meningkatkan dan memperbarui keterampilan data karyawannya—mulai dari literasi data dan data science hingga data engineering dan machine learning. Bergabunglah dengan 1.600+ perusahaan dan 80% dari Fortune 1000 yang menggunakan DataCamp untuk meningkatkan keterampilan tim mereka.
