Dalam perusahaan, Anda pasti mengenal konsep manajemen. Manajemen adalah konsep mengenai bagaimana mengelola dan mengatur sesuatu. Ada berbagai macam jenis konsep manajemen dalam suatu perusahaan, salah satunya adalah manajemen data.
Manajemen data sangat penting bagi perusahaan karena memberikan berbagai macam kemudahan bagi perusahaan dalam mengolah data yang masuk maupun keluar.
Manajemen data mencakup berbagai aspek seperti pengolahan data masuk, menyimpan data, mengelompokkan data, hingga menghapus data yang kiranya tidak perlu atau masuk kedalam daftar data berbahaya.
Manajemen data sangat sering kita jumpai pengaplikasiannya dalam berbagai bentuk pengolahan data secara digital.
Hal ini membantu perusahaan dari berbagai sektor industri untuk mewujudkan administrasi dan performa kinerja yang efektif berdasarkan data yang lengkap.
Mari kita mengenal lebih dekat dengan manajemen data dalam artikel ini. Anda akan menelusuri manajemen data mulai dari pengertian dan konsep dari manajemen data, hingga tantangan dan objek manajemen data.
Pengertian Manajemen Data
Mari kita menelusuri pengertiannya terlebih dahulu. Apa itu manajemen data? Anda pasti sudah sering bertemu dengan konsep ini dalam perusahaan Anda baik sadar maupun tidak sadar.
Secara umum manajemen data adalah sebuah konsep yang meliputi persiapan dan proses pengelolaan data dalam jumlah yang banyak dengan berbagai macam bentuk.
Persiapan dan proses ini termasuk merancang pola pengelolaan data, pengelompokkan data, hingga proses eksekusi oleh sebuah perangkat halus atau software yang bertugas mengelola keseluruhan data tersebut.
Seperti yang Anda ketahui, proses manajemen jenis ini biasanya dapat kita jumpai secara digital. Sehingga, memang hampir secara keseluruhan jenis manajemen eksis dalam bentuk digital.
Secara spesifik manajemen data adalah kegiatan yang menyangkut penggunaan dan juga pengamanan data organisasi atau perusahaan.
Oleh karena itu, Anda memerlukan sebuah aplikasi khusus untuk perusahaan yang mampu melakukan konsep manajemen inidengan efektif dan terencana.
Fungsi Manajemen Data
Jika Anda berpikir mengapa harus ada sistem manajemen ini pada sebuah perusahaan? Atau mengapa manajemen data penting bagi keberlangsungan perusahaan dalam melakukan olah data?
Maka ada beberapa fungsi yang dapat menjawab pertanyaan Anda. Berikut adalah fungsi manajemen data secara umum.
1. Meningkatkan Laba Perusahaan
Dengan melakukan manajemen data, perusahaan dapat menganalisa data yang tersedia dan tersimpan dalam penyimpanan data perusahaan.
Sehingga perusahaan dapat memberikan informasi data yang sesuai dengan kebutuhan dan akhirnya meningkatkan kualitas pengambilan keputusan yang mengarah kepada peningkatan pendapatan perusahaan.
2. Mengurangi Adanya Misinformasi Data
Sebuah data yang tidak lengkap akan menimbulkan kesalahpahaman dan tidak tersampaikannya informasi kepada konsumen.
Perusahaan yang menerapkan konsep manajemen komponen digital yang baik akan mengurangi presentase adanya inkonsistensi data yang merugikan baik perusahaan maupun pelanggan.
3. Memenuhi Regulasi Perusahaan
Setiap perusahaan memiliki regulasi masing-masing. Termasuk dalam meregulasi sistem pengelolaan dan keamanan data.
Regulasi perusahaan dan keamanan data ini akan lebih cepat tercapai apabila perusahaan menggunakan sistem aplikasi yang memenuhi semua konsepnya.
Hal ini karena setiap pelanggan dapat menuntut secara hukum apabila perusahaan tidak memenuhi salah satu dari regulasi yang sudah ditetapkan.
4. Objek Manajemen Data
Nah, setelah Anda mengetahui fungsi-fungsi dari manajemen data, Anda perlu mengetahui terkait objek apa saja yang menjadi tujuan manajemen data pada perusahaan atau organisasi.
Dalam artikel ini, telah terangkum beberapa objek penting yang menjadi tujuan manajemen data. Berikut penjelasannya satu persatu.
5. Kualitas Data
Setiap data memiliki user experience yang harus Anda perhatikan. Seperti lama akses, kemudahan mengaksesnya, hingga sistem keamanan bagi pelanggan untuk menerima dan mengirimkan data.
Perusahaan akan menjadikan kualitas data sebagai salah satu objek yang menjadi tujuan manajemen data dilakukan pada beberapa sektor data.
6. Distribusi dan Konsistensi Data
Selain kualitas data, yang menjadi salah satu objek tujuan manajemen data adalah proses distribusi data dan konsistensinya dari pelanggan kepada perusahaan dan juga sebaliknya, dari perusahaan menuju pelanggan untuk kebutuhan tertentu.
Sebuah perusahaan yang menerapkan sistem distribusi data dengan baik kepada pelanggan dan mudah untuk dipahami akan lebih tinggi kredibilitasnya.
7. Manajemen Big Data
Bagi Anda yang belum mengetahui apa yang dimaksud dengan big data, big data adalah sebuah data yang terkumpul dalam dengan kecepatan tinggi dalam waktu singkat.
Contoh manajemen data dalam hal ini adalah pengelolaan umpan berita video yang baik dan memiliki insight yang tinggi kepada pelanggan.
8. Arsitektur dan Permodelan Data
Sebuah data harus memiliki komposisi dan struktur yang jelas dan tertata. Hal ini demi kenyamanan komunikasi antara perusahaan dengan pelanggan.
Manajemen data harus mengurus objek ini dengan melakukan pengelompokan data yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan untuk mencapai target secara efektif dan tepat sasaran.
9. Tata Kelola Data
Sampailah kita pada objek yang paling penting dalam manajemen ini, yaitu sistem tata kelola data. Sistem tata kelola data adalah sesuatu yang kompleks yang harus memberikan kenyamanan baik dalam akses, pengiriman, penyimpanan, hingga keamanan data yang jelas.
Hal ini bertujuan menguntungkan perusahaan dan kliennya. Contohnya terkait tata kelola data adalah sistem pengiriman data yang baik.
Tantangan Manajemen Data bagi Perusahaan
Setelah Anda mengetahui bagaimana objek-objek manajemen isi beserta pengelompokkan dan aplikasinya.
Anda harus mengetahui tantangan apa saja yang harus Anda hadapi saat melakukan manajemen data yang sesuai dan memberikan dampak bagi perusahaan pada kepercayaan setiap pelanggannya. Berikut adalah tantangan yang harus dihadapi.
1. Skala dan Kinerja
Salah satu tantangan dari manajemen data adalah Anda harus melakukan scaling dan pengecekan terhadap setiap kinerja baik seluruh karyawan maupun setiap divisi.
Proses ini memerlukan waktu yang lama dan eksekusi yang kompleks. Tantangan manajemen data ini mengharuskan Anda untuk melakukan koordinasi dengan semua tim yang terlibat.
2. Persyaratan Sesuai Kebutuhan Pelanggan dan Perusahaan
Anda juga harus menyesuaikan konsep dan sistem manajemen data yang sudah ada dengan syarat dan ketentuan yang berlaku berdasarkan kesepakatan dengan pelanggan maupun dengan peraturan perusahaan Anda. Sehingga harus ada pengecekan secara berkala dan teliti.
3. Pelatihan Karyawan
Merupakan kelanjutan dari tantangan manajemen data sebelumnya, kali ini Anda harus melakukan pelatihan pada karyawan yang bertugas untuk beradaptasi dengan sistem pengolahan data yang telah disepakati bersama. Sehingga tidak ada miskomunikasi antar karyawan dalam proses pengolahan data kepada pelanggan.
4. Optimasi dan Komputasi Cloud
Selanjutnya Anda harus melakukan optimasi dan penyesuaian komputasi cloud secara teliti dan hati-hati. Hal ini harus dilakukan sebagai bentuk maintenance data yang ada pada perusahaan.
Contoh Manajemen Data
Berikut adalah beberapa contoh dari implementasi manajemen data berupa aplikasi yang dapat Anda gunakan tergantung kebutuhan dan gaya manajemen perusahaan Anda.
DBMS (Data Management Systems)
Salah satu contohnya adalah data management systems atau DBMS. contoh ini meliputi beberapa aplikasi yang dapat melakukan pengolahan data secara digital. Seperti MySQL, Oracle, dan SQL Server yang digunakan untuk menyimpan, mengelola, dan memanggil data.
Data Warehousing
Adalah contoh dimana Anda dapat menyimpan berbagai data secara real-time. Contohnya seperti Tempat penyimpanan data terpusat untuk analisis bisnis, seperti Amazon Redshift dan Google BigQuery.
Data Integration
Contoh ini menggabungkan data dari berbagai sumber, contohnya ETL (Extract, Transform, Load) tools seperti Talend dan Informatica.
Data Governance
Proses mengelola ketersediaan, keandalan, dan keamanan data, seperti penggunaan kerangka kerja DAMA-DMBOK.
MDM (Master Data Management)
Mengelola data inti perusahaan, seperti produk dan pelanggan, dengan solusi seperti Informatica MDM.
Big Data Technologies
Mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar, contohnya seperti Hadoop dan Spark.
Data Quality Management
Contoh ini memastikan data akurat dan lengkap agar data yang tersimpan adalah data yang tidak berbahaya dan tidak pula merugikan server perusahaan.
Anda dapat mengimplementasikannya dengan aplikasi manajemen data seperti Data Ladder dan Trifacta.
Penutup
Demikian penjelasan artikel ini terkait manajemen data. Anda sudah mengetahui tentang manajemen data secara detail mulai dari pengertian manajemen ini secara umum dan spesifik, fungsi, hingga tantangan dan apa yang harus Anda lakukan untuk membuat sistem manajemen yang baik dan efektif.
Dengan manajemen data, semua pekerjaan perusahaan terkait data akan lebih mudah dan memberikan laba yang lebih besar bagi perusahaan dalam jangka waktu yang lama.
Beberapa contoh manajemen data tergantung pada beberapa jenis dan tahapan manajemen data. Sehingga Anda dapat mempertimbangkan aplikasi apa saja yang sesuai dengan kebutuhan.
Audithink merupakan aplikasi audit terpercaya dengan fitur lengkap dan canggih sehingga memudahkan auditor dalam melakukan berbagai jenis audit seperti audit manajemen ini. Kunjungi website Audithink untuk penjadwalan demo dan informasi lebih lanjut.
