Pentingnya Manajemen Data Bagi Perusahaan: Fungsi dan Tantangan

Data bagi sebuah perusahaan memiliki peran yang sangat penting dan perlu dikelola dengan baik layaknya perusahaan mengelola aset. Untuk mengatur dan mengelola data dengan aman dan terorganisir maka diperlukan sebuah manajemen data.

Data dianggap sebagai aset yang tidak berwujud dan dapat memberikan value bagi perusahaan.

Setiap keputusan bisnis memerlukan data agar perusahaan tidak berasumsi kosong dan bisa mengetahui langkah-langkah yang harus dilakukan untuk mencapai tujuannya.

Tanpa adanya manajemen yang tepat, data bisa menjadi masalah bagi perusahaan. Data menjadi tidak bekualitas dan tidak valid karena ternyata datanya tidak akurat.

Lalu, apa saja fungsi manajemen data bagi perusahaan? Apa saja tantangan yang akan ditemui? Temui jawabannya pada artikel ini! Yuk, disimak!

Pengertian Manajemen Data

Manajemen data merupakan kegiatan manajerial dengan menggunakan teknologi sistem informasi dalam menjalankan tugas pengelolaan data untuk memenuhi kebutuhan informasi semua stakeholder.

Manajemen data memastikan semua data akurat, aktual, aman dan tersedia untuk pihak yang berkepentingan.

Manajemen data dilakukan dengan tujuan untuk mengumpulkan, menyimpan dan menggunakan data dengan aman, hemat biaya dan efisien.

Data dapat membantu dalam pengambilan keputusan bagi pihak manajemen apabila disajikan dan diolah dengan tepat.

Tujuan dari manajemen data bagi individu maupun perusahaan adalah untuk membantu dan mengoptimalkan penggunaan data dalam batas kebijakan dan regulasi yang nantinya bisa dimanfaatkan untuk mengambil keputusan yang tepat.

Baca Juga: Cloud Computing: Iaas, Saas dan Paas

Fungsi Manajemen Data

Manajemen data dalam sebuah perusahaan ini tidak hanya ada satu kegiatan, tapi mencakup beberapa kegiatan. Kegiatannya mencakup pengumpulan, pengujian, penyimpanan, pemeliharaan, keamanan dan organisasi.

  1. Pengumpulan data yang akan dicatat dalam source document (dokumen sumber) untuk input sebuah sistem.
  2. Pemeliharaan data pada setiap data yang baru diinput, data yang diubah dan data yang dihapus apabila sudah tidak diperlukan lagi dengan tujuan agar tetap up-to-date.
  3. Penyimpanan data di medium penyimpanan seperti pita magnetik.
  4. Pengambilan data yang nantinya bisa digunakan oleh user untuk tujuan yang tidak merugikan pihak manapun.
  5. Integritas dan pengujian data untuk memastikan keakuratannya berdasarkan peraturan yang telah ditentukan.
  6. Keamanan data untuk mencegah data hancur, rusak dan disalahgunakan.
  7. Organisasi data untuk memenuhi kebutuhan informasi bagi pihak pengguna data.

Baca Juga: Pentingnya Peran Teknologi Informasi dalam Bisnis

Tantangan Manajemen Data

Sebagian besar tantangan dalam manajemen data saat ini berasal dari meningkatnya laju bisnis dan perkembangan data.

Variasi, kecepatan dan volume data yang terus berkembang mendorong perusahaan untuk mencari tools manajemen data yang lebih efektif. Tantangan yang dihadapai perusahaan mengenai manajemen data antara lain:

Tidak Mengetahui Data yang Dimiliki

Data perusahaan banyak yang disimpan dan dikumpulkan dari berbagai sumber seperti sensor, smart device, sosial media dan kamera video.

Data-data tersebut tidak akan berguna kalau perusahaan tidak mengetahui data apa yang mereka miliki, di mana letaknya dan bagaimana cara menggunakan data tersebut.

Menjaga Performa Data

Perusahaan mendapatkan, menyimpan dan menggunakan banyak data setiap harinya.

Untuk menjaga performa data saaat peak time, perusahaan harus memonitor database dan mengubah indeks saat query berubah tanpa mempengaruhi kinerja data.

Persyaratan yang Selalu Berubah

Peraturan yang sifatnya kompleks dan selalu berubah membuat perusahaan harus mereview data dengan mudah dan dapat mengidentifikasi setiap persyaratan baru yang dikeluarkan oleh pihak terkait.

Tidak hanya munculnya persyaratan baru, perusahaan juga harus update dengan adanya perubahan pada persyaratan mengenai data.

Khususnya pada personally identifiable information (PII) atau informasi mengenai identitas pribadi yang harus dilacak dan dipantau untuk memenuhi syarat peraturan global yang semakin ketat.

Tidak Mengetahui Tujuan Penggunaan Data

Data yang sudah dikumpulkan dan diidentifikasi tidak akan memberikan value apapun kalua perusahaan tidak memprosesnya.

Jangan biarkan potential value dari data yang sudah Anda miliki hilang begitu saja. Data tersebut perlu dianalisis agar menjadi sumber dari apa yang perusahaan Anda butuhkan.

Jadi, data tidak hanya dikumpulkan saja tetapi juga harus bisa digunakan untuk mencapai tujuan perusahaan.

Beradaptasi dengan Penyimpanan Data

Dalam manajemen data, perusahaan dapat menyimpan data pada beberapa sistem termasuk warehouse dan data lake.

Data warehouse adalah tempat penyimpan data yang berukuran sangat besar dari berbagai operasional dan database lain di perusahaan.

Ini merupakan cara yang didasari pada relational dan columnar database di mana data ditampilkan dari sistem operasi yang berbeda tetapi terstruktur dan siap untuk digunakan.

Data lakes merupakan sebuah “kolam” data untuk machine learning dan analisis lain yang cukup maju. Data yang tersimpan dalam satu repository memiliki format yang sangat beragam.

Sedangkan data mart merupakan database yang digunakan untuk menyimpan kumpulan data tertentu dari data warehouse dari sebuah departemen atau divisi tertentu.

Perusahaan perlu cara untuk dapat mengubah data dengan mudah dan cepat dari format asli ke format atau model lain yang mereka butuhkan untuk keperluan berbagai analisis bisnis.

Baca Juga: Sistem Manajemen Informasi (SMI): Pengertian, Fungsi, Jenis Laporan dan Contohnya

Praktik Terbaik Manajemen Data

Untuk mengatasi tantangan manajemen data, perusahaan membutuhkan serangkaian praktik yang menyeluruh dan matang. Praktiknya sendiri tentu akan bervariasi tergantung dari jenis data yang dipakai dan industrinya.

Mengidentifikasi Data Perusahaan

Menemukan data perusahaan memungkinkan tim data scientist mencari dan menelusuri kumpulan data yang dimiliki perusahaan agar data tersebut bisa digunakan sesuai dengan tujuan.

Mengembangkan Data Science Environment

Dengan adanya data science environment, membuat pekerjaan terotomatisasi pada transformasi data serta menyederhanakan pembuatan dan evaluasi model data perusahaan.

Perusahaan sebaiknya menggunakan tools untuk mengolah data secara modern agar dapat mempercepat pembuatan hipotesis dan pengujian data dengan model baru.

Teknologi Autonomous untuk Meningkatkan Kinerja

Data autonomous menggunakan teknologi AI dan machine learning untuk terus memonitor query database dan mengoptimalkan indeks saat query berubah.

Ini memungkinkan database untuk mempertahankan response time dan memudahkan DBA (Data Base Administrator) dan data scientist dari pekerjaan manual yang akan memakan waktu.

Mengetahui Persyaratan Kepatuhan

Menemukan data dengan tools baru untuk mengidentifikasi koneksi yang perlu dideteksi, dilacak dan dimonitor untuk segala jenis kepatuhan baru.

Kemampuan ini menjadi sesuatu yang penting pada bagian risk and security (risiko dan keamanan).

Menggunakan Query Layer untuk Mengelola Berbagai Bentuk Penyimpanan Data

Teknologi baru memungkinkan repository manajemen data dapat bekerja sama.

Query layer umumnya mencangkup berbagai jenis penyimpanan data yang memungkinkan data scientist, analis dan aplikasi mengakses data tanpa perlu mengetahui lokasi penyimpanan data dan mengubahnya secara manual menjadi format yang bisa digunakan.

Kesimpulan

Tujuan dari manajemen data bagi individu maupun perusahaan adalah untuk membantu dan mengoptimalkan penggunaan data dalam batas kebijakan dan regulasi yang nantinya bisa dimanfaatkan untuk mengambil keputusan yang tepat.

Kegiatan manajemen data mencakup pengumpulan, pengujian, penyimpanan, pemeliharaan, keamanan dan organisasi.

Sebelumnya Anda sudah mengetahui apa saja tantangan yang mungkin akan dihadapi dalam manajemen data, lalu bagaimana solusi untuk mengatasi tantangan tersebut?

Jawabannya adalah Anda harus menggunakan sebuah sistem yang dapat mengintegrasikan semua data. Salah satunya dengan menggunakan software ERP seperti MASERP.

Sistem ERP bisa menjadi solusi bagi manajemen data dan bisa membantu proses bisnis Anda dengan sistem otomatis dan terintegrasi.

Secara umum, sistem ERP mengintegrasikan beberapa fungsi bisnis seperti akuntansi, inventarismanufaktur, SDM, purchasing, SCM, penjualan dan CRM.

Sistem ERP memang memerlukan investasi yang lumayan, tetapi jika bisnis Anda membutuhkan solusi menyeluruh bagi operasional bisnis, menggunakan software akuntansi MASERP adalah solusi terbaik dalam mengoptimalkan proses ini.

MASERP menawarkan layanan hybrid cloud, di mana Anda bisa memasang software di server kantor atau di cloud. Software tetap bisa dipakai meskipun koneksi internet mati.

MASERP dapat digunakan untuk lebih dari satu entitas perusahaan tanpa biaya tambahan. Dengan database SQL server, MASERP kuat menampung jutaan transaksi dan tidak akan corrupt.

Untuk mengetahui lebih banyak tentang software MASERP yang akan memberikan banyak kemudahan pada perusahaan Anda, langsung saja konsultasikan kendala apa yang Anda hadapi kepada konsultan ahli kami. Gratis!

New call-to-action