Menskalakan Data Science dengan Tata Kelola Data

Apa itu Tata Kelola Data?

Dalam sebuah webinar baru-baru ini, Aaren Stubberfield, Data Scientist di Microsoft, menjelaskan bagaimana tata kelola data memungkinkan data science yang dapat diskalakan, dimulai dengan pertanyaan dasar 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 himpunan data (mis. standarisasi format untuk kolom tanggal seperti YYYY-MM-DD)
(2) Pemantauan: Mengukur kepatuhan terhadap aturan yang ditetapkan pada fase Perencanaan (mis. melacak persentase kolom ‘Tanggal’ dengan nilai yang hilang)
(3) Penegakan: Tindakan perbaikan jika terjadi pelanggaran aturan data (mis. tindakan korektif segera jika kolom data penting seperti nomor jaminan sosial ditemukan mengandung ketidaksesuaian besar)

Meskipun ada berbagai kerangka tata kelola data, semuanya berpusat pada elemen kunci yang sama: orang (yaitu data steward dan pemangku kepentingan yang mengawasi program tata kelola data), proses (yaitu kebijakan dan prosedur data yang membentuk aturan yang harus dipatuhi himpunan data), himpunan data yang dimaksud, dan alat (yaitu teknologi dan infrastruktur yang memungkinkan pemantauan dan penegakan kebijakan).

Mengapa Tata Kelola Data Penting?

Agar data bermanfaat sebagai aset strategis, data harus tetap patuh, bersih, dan dapat diakses melalui prosedur formal dan akuntabilitas. Tujuan tata kelola data adalah menetapkan metode, proses, dan tanggung jawab yang memungkinkan organisasi memastikan kualitas, kepatuhan, dan kegunaan data mereka.

Kualitas data sangat penting untuk demokratisasi data science karena kepercayaan terhadap data di seluruh organisasi adalah hal yang paling utama. Sama seperti konsumen tidak akan membeli atau menggunakan produk dari peritel yang tidak mereka percayai, para pemangku kepentingan bisnis dan praktisi data akan ragu menggunakan data (atau wawasan dari data) untuk pengambilan keputusan jika mereka tidak mempercayainya.

Pada akhirnya, bisnis yang paling sukses adalah yang mampu mengelola data secara efektif sebagai aset tepercaya dan mampu memadukan kapabilitas data science terbaik dengan kualitas data terbaik.

Seperti apa Kualitas Data yang Baik?

Program tata kelola data memastikan skalabilitas dan pemeliharaan kualitas data, tetapi seperti apa tepatnya kualitas data yang baik itu? Atlan merangkumnya dengan baik dalam tujuh karakteristik berikut:

1. Akurat
2. Tersedia dan dapat diakses
3. Lengkap
4. Relevan dan andal
5. Tepat waktu
6. Memberikan tingkat granularitas yang tepat
7. Membantu pengambilan keputusan

Apa manfaat tata kelola data?

Jika diterapkan dengan benar, kerangka tata kelola data yang solid dapat membantu perusahaan memperoleh banyak manfaat penting:

• Bahasa Data Umum - Perbendaharaan kata yang umum seputar metrik dan himpunan data menciptakan bahasa data bersama dan terminologi konsisten yang mudah digunakan dan dipahami di seluruh organisasi.

• Peningkatan kepercayaan pada kualitas data - Kualitas data yang ditingkatkan dari tata kelola data yang baik mendorong kepercayaan pada data dan dokumentasinya, sehingga meningkatkan pemanfaatan data dalam pengambilan keputusan.

• Peningkatan kegunaan ulang data - Tata kelola data menciptakan standarisasi dan pemetaan data di seluruh perusahaan. Hal ini sangat meningkatkan efisiensi melalui penggunaan ulang data di berbagai unit bisnis dan berbagai use case dalam perusahaan.

• Mekanisme pengelolaan data yang lebih baik - Mekanisme kendali terpusat menetapkan kebijakan dan aturan yang jelas untuk memandu praktik terbaik dan kode etik penggunaan data. Ini memberikan pandangan menyeluruh untuk pengelolaan yang konsisten terhadap area kunci seperti kepatuhan dan keamanan, sekaligus meminimalkan biaya dalam pengelolaan data secara keseluruhan.

• Kepatuhan yang dapat diskalakan - Program tata kelola data yang kuat memastikan organisasi tetap patuh terhadap tekanan regulasi (mis. California Consumer Privacy Act (CCPA) dan General Data Protection Regulation (GDPR)) terkait cara mengelola privasi dan kerahasiaan data pribadi dengan benar.

• Satu Sumber Kebenaran - Tata kelola data memfasilitasi integrasi berbagai sumber data sehingga data tidak lagi terkotak-kotak. Ini membangun satu sumber kebenaran yang konsisten dan lengkap tentang profil pelanggan (atau profil entitas kunci lainnya) yang dapat disepakati pemangku kepentingan bisnis untuk membuat keputusan kolaboratif yang lebih baik.

• Agilitas meningkat dari Demokratisasi Data - Kualitas data yang tinggi dari tata kelola yang baik membuatnya siap digunakan bahkan oleh unit non-teknis untuk tujuan bisnis mereka. Demokratisasi data ini kemudian memungkinkan unit bisnis menjadi lebih gesit melalui analitik swalayan.

Semua manfaat ini pada gilirannya memungkinkan perusahaan menurunkan biaya melalui peningkatan efisiensi, meminimalkan risiko melalui penggunaan data yang bijak, tetap patuh pada regulasi data, dan memaksimalkan kinerja bisnis melalui penggunaan pengambilan keputusan berbasis data secara konsisten.

Bagaimana Mengoperasionalkan Tata Kelola Data?

Sebuah studi KPMG menyebutkan bahwa hanya 35% pemimpin data yang memercayai data mereka, sementara survei Gartner mengungkapkan bahwa 42% pemimpin data tidak menilai atau memantau struktur tata kelola data perusahaan mereka.

Ini menunjukkan bahwa banyak organisasi masih tertinggal dalam perjalanan kualitas data mereka. Dalam webinar tersebut, Aaren menyebutkan berbagai praktik terbaik agar organisasi dapat memulai langkah menuju pengoperasian tata kelola data.

• Mulai dengan orang yang tepat - Keberhasilan tata kelola data dibangun di atas agenda yang ditetapkan oleh orang yang tepat. Penting untuk memulai dengan melibatkan talenta terbaik dan para pemangku kepentingan kunci untuk membentuk tim inti yang mendorong implementasi tata kelola data.

• Lacak metrik Anda - Metrik kualitas data perlu diidentifikasi dan dipantau sejak awal untuk melacak kemajuan dan nilai dari sistem tata kelola data. Beberapa contohnya termasuk persentase penyelesaian glosarium data, dan persentase detail kontak yang lengkap, valid, dan akurat.

• Komunikasi adalah kunci - Dukungan dan sponsor berkelanjutan untuk program tata kelola data bergantung pada komunikasi yang sering dan konstruktif mengenai keberhasilan, hambatan, dan kemajuan kepada para pemangku kepentingan bisnis kunci.

• Komitmen jangka panjang - Menerapkan program tata kelola data adalah investasi jangka panjang yang memerlukan upaya konsisten. Artinya, pengoperasian tata kelola data harus dibingkai sebagai proses iteratif menuju perbaikan berkelanjutan, bukan inisiatif ad-hoc.

• Investasikan pada alat tata kelola data - Volume data yang terus berkembang membuat aktivitas tata kelola data mustahil dilakukan secara manual. Di sinilah alat tata kelola data berperan sebagai pengungkit penting dalam otomatisasi operasi tata kelola dan upaya data stewardship.

• Hindari memulai dari nol - Ada banyak sumber yang mendokumentasikan use case sukses, kerangka, dan contoh tata kelola data yang efektif, sehingga tidak perlu memulai dari nol. Misalnya, DAMA, EDM Council, dan PwC memiliki kerangka yang dapat dimanfaatkan dan diadaptasi oleh organisasi.

Contoh kerangka tata kelola data yang komprehensif | Sumber: PwC

Membangun Business Case

Untuk mendorong perubahan jangka panjang dan mendapatkan dukungan eksekutif atas inisiatif tata kelola data, penting untuk menyajikan business case yang kuat kepada para pemangku kepentingan guna menjaga dukungan eksekutif yang berkelanjutan. Ini dapat dilakukan dengan terlebih dahulu mengidentifikasi titik masalah di mana kualitas data yang rendah menjadi penyebabnya. Misalnya, detail kontak pelanggan yang tidak lengkap dapat menyebabkan hilangnya peluang penjualan yang signifikan.

Dari sana, manfaat bisnis (mis. peningkatan pendapatan, perbaikan pengalaman pelanggan, dan sebagainya) dari peningkatan kualitas data yang dihasilkan oleh upaya tata kelola data dapat disorot dan dikomunikasikan dengan jelas.

Keahlian data memungkinkan tata kelola data yang sukses

Sebuah studi BCG menunjukkan bahwa lebih dari 60% perusahaan menilai kapabilitas tata kelola data mereka sebagai ‘kurang berkembang’, yang menyebabkan ketidakmampuan memanfaatkan analitik tingkat lanjut dalam bisnis mereka. Ini menunjukkan banyak tantangan dalam penerapan tata kelola data yang sukses, termasuk representasi data steward yang tidak memadai, kepemilikan elemen tata kelola data yang tidak selaras, dan prioritas organisasi yang rendah.

Benang merah dari tantangan-tantangan ini adalah bahwa orang-orang dalam organisasi menjadi pusat terwujudnya hal tersebut. Untuk mencapai hasil tata kelola data, orang-orang dalam organisasi harus diberdayakan dengan keterampilan yang tepat untuk menangani tugas tata kelola yang terlibat. Untuk memungkinkan tata kelola data yang sukses, organisasi perlu meningkatkan keterampilan karyawan dalam beragam kemampuan data, mulai dari literasi data, pembersihan dan eksplorasi data, dan lainnya.

Pada akhirnya, tata kelola data adalah upaya tim yang dibangun di atas bahasa data bersama di seluruh perusahaan.