Apa itu Master Data Management? Semua yang Perlu Diketahui Profesional Data

Apa itu Master Data Management?

Komponen master data management. Sumber: STIBO Systems

Master data management mengacu pada proses pembuatan satu rekaman untuk setiap entitas bisnis, seperti pelanggan, toko, atau produk, dari berbagai sumber dan aplikasi data internal maupun eksternal. Ini memberikan pandangan yang akurat tentang data organisasi dari rekaman master.

Misalnya Anda bekerja di perusahaan di mana Anda harus menganalisis data pelanggan. Anda mengamati bahwa data seorang pelanggan tertentu — sebut saja Joseph — tersebar di berbagai sumber dan sistem. Namun, ada beberapa masalah dan ketidakselarasan pada data ini:

• Konvensi Penamaan yang Tidak Konsisten: Sistem dan departemen berbeda mencatat pelanggan yang sama dengan variasi nama (Josef, Joe, Joey).
• Beberapa Pengenal: Joseph menggunakan beberapa alamat email untuk bertransaksi, yang dapat menyebabkan rekaman terfragmentasi dan duplikat.
• Ketidaksesuaian Data: Perbedaan kecil pada ID produk di berbagai sistem dapat menyulitkan pelacakan transaksi dan perilaku pelanggan secara akurat.

Akibat ketidaksesuaian ini, entri duplikat bisa saja ada, sehingga sulit membentuk gambaran jelas tentang Joseph.

Tetapi misalkan organisasi Anda menerapkan praktik terbaik master data management. Dalam hal ini, Anda akan melihat bahwa semua data penting tentang Joseph ditautkan ke satu sumber kebenaran atau titik referensi umum, yang kami sebut rekaman master. Ini membantu Anda dengan cepat mengidentifikasi pelanggan tertentu dalam set data Anda.

Apa Saja Komponen Kunci Master Data Management?

Komponen kunci umum MDM mencakup konsistensi semantik, sinkronisasi, stewardship data, kualitas data, dan lainnya. Mari kita lihat masing-masing.

1. Konsistensi semantik

Konsistensi semantik menetapkan dan menegakkan standar format dan interpretasi data yang konsisten untuk pemrosesan dan analisis data yang lancar. Misalnya, Anda bekerja di perusahaan ritel XYZ dengan sistem master data management.

Saat melihat data penjualan dari toko e-commerce, Anda melihat istilah “diskon pelanggan,” yang menunjukkan pengurangan harga dalam persentase saat checkout.

Namun ada perbedaan.

Saat melihat data program loyalitas, istilah “diskon pelanggan” menunjukkan poin hadiah yang diperoleh dari pembelian sebelumnya yang dapat ditebus di masa mendatang.

Salah satu metode untuk mencapai konsistensi semantik adalah mengidentifikasi homonim (kata yang sama, makna berbeda) dan menetapkan aturan bisnis untuk istilah "data pelanggan" dalam setiap konteks spesifik.

2. Sinkronisasi data

Sinkronisasi data di berbagai sistem. Sumber

Sinkronisasi data memastikan semua data selalu mutakhir dan setiap perubahan tercermin secara akurat di seluruh repositori data master.

Sebagai contoh, saat pelanggan baru mendaftar layanan berlangganan, mereka mengisi detail pada proses pendaftaran online. Setelah selesai, sinkronisasi data master akan melakukan hal berikut:

• Identifikasi Rekaman Pelanggan Baru: Mengenali bahwa ada pelanggan baru yang mendaftar dan rekaman baru telah dibuat.
• Transformasi Data: Mengonversi data pelanggan baru ke dalam format dan struktur standar yang sesuai dengan kebutuhan sistem penagihan. Langkah ini krusial untuk menjaga konsistensi di berbagai sistem.
• Pengiriman Data: Mengirimkan data pelanggan yang telah ditransformasikan ke semua sistem terhubung yang relevan, seperti sistem penagihan dan portal pelanggan.
• Integrasi Data: Setiap sistem terhubung kemudian mengintegrasikan data pelanggan yang diterima ke dalam basis datanya masing-masing, memastikan semua sistem memiliki informasi terbaru dan konsisten.

3. Data stewardship

Data stewardship mengacu pada tanggung jawab dan kepemilikan yang diberikan kepada departemen atau individu untuk domain data tertentu dalam repositori data master.

Misalkan Anda, sebagai data scientist, diminta membersihkan data pelanggan di sistem MDM. Dalam hal ini, tim pemasaran akan menjadi data steward, yang dapat membimbing Anda mengenai standar kualitas data, seperti format email yang valid.

Kolaborasi ini akan meningkatkan kualitas data dan memastikan upaya pembersihan Anda selaras dengan dasar-dasar tata kelola data. Jika Anda ingin menguasai dasar-dasar tata kelola data, Anda dapat mengambil lembar conteknya di sini.

4. Kualitas data

Karakteristik kualitatif data berkualitas tinggi. Sumber

Kualitas data memastikan bahwa data master dalam sistem MDM valid, lengkap, dan konsisten. Ini berarti semua elemen data penting untuk suatu rekaman master harus tersedia. Misalnya, alamat email atau detail lain tentang pelanggan tidak boleh hilang dari rekaman pelanggan.

MDM juga menggunakan teknik pembersihan dan pemrofilan data untuk menjaga kualitas data. Teknik-teknik ini membersihkan rekaman master duplikat serta memperbaiki kesalahan dan format yang tidak valid.

5. Repositori data master

Repositori data master adalah tempat semua data kritis tentang entitas bisnis Anda disimpan dan dikelola secara terorganisasi dan terstandar. Ia menyimpan semua rekaman data untuk entitas seperti produk, pemasok, pelanggan, karyawan, dan lokasi.

Di sini, setiap entitas memiliki satu rekaman master dengan informasi lengkap. Selain itu, repositori berisi semua elemen data, titik data, serta atribut dan detail lain tentang entitas tersebut.

6. Keamanan data

Master data management menerapkan berbagai langkah keamanan untuk melindungi data dari akses dan modifikasi yang tidak sah. Langkah-langkah ini meliputi:

• Kontrol Akses Granular: Membatasi siapa yang dapat melihat dan mengedit data di dalam repositori data master, memastikan hanya personel berwenang yang memiliki akses ke informasi sensitif.
• Enkripsi Data dan Jejak Audit: Enkripsi melindungi data saat disimpan dan saat ditransmisikan, sementara jejak audit mencatat aktivitas pengguna untuk memantau dan melacak setiap perubahan yang dilakukan dalam repositori data master. Ini membantu mendeteksi dan mencegah akses serta modifikasi yang tidak sah.
• Penegakan Kepatuhan: Sistem MDM menegakkan kepatuhan terhadap peraturan privasi data yang relevan, seperti GDPR, dengan menerapkan kontrol yang telah ditetapkan untuk melindungi data sensitif dan mendefinisikan hak pengguna. Ini memastikan organisasi mematuhi persyaratan hukum dan regulasi.

7. Pemetaan data

Pemetaan data adalah komponen tak ternilai dari master data management. Ini mengintegrasikan data dari berbagai sumber menjadi tampilan yang konsisten dan lengkap dalam repositori data master.

Pemetaan menghubungkan elemen data di berbagai domain dan sistem dengan kolom yang sesuai di dalam repositori. Hal ini memastikan semua nilai data selaras dengan format dan struktur yang ditetapkan dalam MDR.

Apa Manfaat Master Data Management?

Master data management dapat meningkatkan praktik pengelolaan data organisasi Anda secara keseluruhan. Mari lihat manfaat utamanya:

Peningkatan kualitas data

MDM menjaga konsistensi dan akurasi di semua sistem yang terhubung dalam organisasi. Artinya, Anda akan memiliki data yang lebih bersih dan andal untuk analisis dan pengambilan keputusan yang tepat.

Efisiensi

MDM merasionalisasi pengelolaan data dan mempertahankan satu sumber kebenaran terpusat untuk elemen data kritis. Jadi, waktu dan upaya yang diperlukan untuk merekonsiliasi data, melakukan entri data, dan melakukan pemeliharaan data berkurang secara signifikan di berbagai sistem dan departemen.

Kepatuhan regulasi

Sebagian besar industri tunduk pada peraturan privasi, keamanan, dan tata kelola data yang ketat. MDM membantu memastikan organisasi mematuhi dengan menjaga data yang lengkap dan akurat terkait aturan kerahasiaan.

MDM juga membantu organisasi menetapkan praktik pengelolaan data yang konsisten untuk memastikan kepatuhan regulasi. Memastikan rekaman pelanggan konsisten dan akurat di seluruh sistem CRM, penagihan, dan pemasaran membantu mematuhi regulasi yang mensyaratkan pencatatan yang akurat.

Operasi yang lebih ramping

MDM menyederhanakan konteks data yang kompleks dengan menyatukan dalam satu tampilan semua tipe, format, dan struktur data yang sebelumnya terpisah. Tampilan tunggal atas model data ini membantu memuluskan kolaborasi lintas fungsi, koordinasi antardepartemen yang lebih baik, dan dukungan proses bisnis yang lancar.

Lebih sedikit biaya tambahan

MDM memangkas biaya pengelolaan data yang tidak perlu dengan mengoptimalkan kualitas data. Biaya tersebut bisa berupa biaya entri data manual, kesalahan dan ketidakselarasan dalam data, biaya upaya rekonsiliasi, denda regulasi, serta inefisiensi akibat silo data.

Pada akhirnya, MDM memungkinkan organisasi mengalokasikan sumber daya dengan tepat dan mencapai imbal hasil atas investasi data yang diharapkan.

Apa Saja Strategi dan Praktik Terbaik Master Data Management?

Saat menerapkan sistem master data management di organisasi Anda, Anda harus merencanakannya secara strategis untuk meningkatkan fungsinya dan memaksimalkan potensinya.

Tetapkan tujuan dan ruang lingkup yang jelas

Pertama, Anda perlu mendefinisikan tujuan apa yang ingin dicapai dengan master data management. Mungkin ada tantangan spesifik yang ingin Anda atasi. Anda juga harus menuliskan entitas data master yang spesifik dan penting bagi bisnis Anda (misalnya, pelanggan, produk, lokasi).

Ini akan membantu Anda memprioritaskan sumber daya dan memastikan bahwa sistem master data management berfokus pada data dengan dampak terbesar.

Investasikan pada teknologi yang tepat

Ada banyak platform master data management, dan berinvestasi pada yang tepat memerlukan penilaian berdasarkan beberapa fitur penting. Tanyakan pada diri sendiri tentang kekuatannya — apakah fokus pada pembersihan dan standardisasi data yang mendalam atau fokus utamanya adalah tata kelola data.

Selain itu, periksa kemampuan integrasinya. Platform harus terhubung dengan baik ke ERP, CMS, atau sistem gudang data yang sudah ada untuk memberi Anda gambaran lengkap tentang data Anda.

Tegakkan kerangka kerja tata kelola data

Kerangka kerja tata kelola data menetapkan aturan tentang siapa yang dapat mengakses data dan standar kualitas data apa yang akan diikuti di seluruh organisasi Anda.

Layanan master data management yang Anda pilih akan mengikuti kerangka tata kelola data ini untuk menegakkan format data yang konsisten. Jadi penting untuk menetapkan kerangka kerja tata kelola data yang tepat karena hal ini akan mendorong keseragaman di seluruh departemen. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang membangun kepercayaan pada data dengan tata kelola data, Anda dapat mendengarkan episode podcast kami Building Trust in Data with Data Governance.

Terapkan standardisasi data

Organisasi Anda harus memiliki standar data yang jelas untuk semua entitas data master. Ini mencakup pendefinisian format data, seperti bagaimana alamat pelanggan harus disimpan dalam MDR.

Akan ada beberapa terminologi umum. Bisa juga ada skema pengodean standar yang unik bagi organisasi Anda yang ingin Anda pertahankan di semua departemen.

Semua ini termasuk dalam standardisasi data, yang memastikan bahwa seluruh data organisasi dalam MDR disimpan sesuai dengan definisi data yang sama.

Pantau dan tingkatkan secara berkelanjutan

Setelah Anda menerapkan MDM di organisasi, Anda perlu secara rutin memantau tingkat adopsi pengguna (jumlah orang yang aktif menggunakan MDM dan fungsinya), metrik kualitas data, dan kinerja sistem.

Dengan cara ini, Anda dapat mengidentifikasi area untuk perbaikan dan menyesuaikan strategi master data management berdasarkan kebutuhan bisnis dan praktik pengelolaan data Anda.

Naikkan keterampilan tim Anda 

Penerapan master data management yang efektif tidak hanya memerlukan alat yang tepat tetapi juga keterampilan yang tepat. Bisnis menghadapi permintaan yang terus meningkat akan akurasi, tata kelola, dan integrasi data, sehingga memastikan tim Anda dibekali pengetahuan untuk mengelola dan mengoptimalkan data menjadi hal yang esensial.

DataCamp for Business menawarkan jalur pembelajaran komprehensif yang dirancang untuk meningkatkan keterampilan tenaga kerja Anda dalam pengelolaan, tata kelola, dan analisis data. Dengan kursus yang mencakup konsep kunci seperti kualitas, integrasi, dan keamanan data, tim Anda akan siap mengelola data master secara efisien dan percaya diri.

Minta demo hari ini dan berdayakan organisasi Anda untuk memanfaatkan potensi penuh MDM dengan berinvestasi pada pelatihan yang mendukung pertumbuhan pribadi dan tujuan bisnis.

Apa Saja Tantangan Master Data Management?

Ada beberapa tantangan terkait master data management, yang dapat diatasi dengan persiapan dan mengetahui cara menghadapinya. 

Skalabilitas dan fleksibilitas

Sistem MDM yang tidak skalabel tidak dapat mengakomodasi peningkatan data seiring berkembangnya kebutuhan bisnis. Untuk keberhasilan jangka panjang, Anda harus memilih sistem MDM yang dapat beradaptasi dengan peningkatan volume data dan berintegrasi dengan aplikasi baru.

Adopsi pengguna dan manajemen perubahan

Meyakinkan karyawan untuk ikut serta dan beradaptasi dengan master data management bisa menjadi tantangan jika mereka enggan berubah. Untuk mendorong mereka menggunakan MDM di dalam organisasi, Anda harus menyelenggarakan pelatihan komprehensif, membangun kepercayaan diri, dan mengatasi kekhawatiran apa pun.

Anda juga dapat mengatasi tantangan ini dengan merencanakan dan melaksanakan kegiatan penanggulangan secara cermat untuk memastikan penerapan master data management di organisasi Anda berjalan mulus.

Apa Saja Pekerjaan di Bidang Master Data Management?

MDM telah menciptakan banyak pekerjaan di pasar dan menawarkan berbagai peluang karier bagi profesional dengan keterampilan pengelolaan data. Berikut beberapa pekerjaan dan peran MDM yang umum:

Pekerjaan tingkat junior 

• Spesialis/Analis Master Data Management
• Data Steward
• Analis Kualitas Data
• Spesialis Integrasi Data
• Administrator Sistem MDM

Pekerjaan tingkat senior

• Spesialis/Manajer Tata Kelola Data
• Arsitek Data/Arsitek MDM
• Konsultan Solusi MDM
• Manajer Kualitas Data
• Analis Bisnis (MDM)
• Analis Keamanan Data (MDM)
• Analis Data Warehouse (fokus MDM)

Apa Saja Alat Master Data Management yang Umum?

Mari lihat beberapa alat master data management yang paling banyak digunakan di industri:

Ada banyak solusi master data management yang tersedia di pasar. Untuk memilih solusi MDM terbaik, nilai kebutuhan bisnis, anggaran, dan infrastruktur TI yang ada di organisasi Anda.

Penutup

Master Data Management menegakkan pandangan data yang andal dan terkonsolidasi di seluruh organisasi. Hal ini memudahkan data scientist dan steward untuk bekerja sama pada set data yang lengkap dan konsisten.

Jika Anda ingin memperdalam pemahaman tentang konsep ini dan yang serupa, mengikuti kursus konsep manajemen data dapat memberikan wawasan berharga tentang kerangka kerja dan metodologi yang mendasari MDM.

Selain itu, memahami prinsip-prinsip tata kelola data membantu keberhasilan penerapan MDM. Mendaftar pada kursus konsep tata kelola data akan membekali Anda dengan pengetahuan untuk memastikan akurasi, konsistensi, dan keamanan data di dalam organisasi Anda.

Selamat belajar, dan tetap rapikan data Anda!