TATA KELOLA DATA (DATA GOVERNANCE)
Pengertian Pengelolaan Data (Data Governance)
Tata kelola data adalah praktik atau proses yang digunakan untuk mengelola dan mengatur data organisasi. Tujuan utama pemrosesan data adalah untuk memastikan bahwa informasi yang disimpan oleh organisasi akurat, aman, konsisten, tersedia, dan relevan. Penanganan data mencakup serangkaian kebijakan, prosedur, dan praktik yang ditetapkan untuk memastikan pengorganisasian yang tepat dan pengelolaan data yang efektif. Hal ini mencakup manajemen siklus hidup data, kualitas data, metadata, manajemen akses, pemantauan dan pengendalian kepatuhan, serta pemantauan dan manajemen risiko. Pemrosesan data sangat penting bagi organisasi yang ingin menggunakan datanya untuk membuat keputusan yang tepat dan mendapatkan nilai tambah dari investasi TI mereka. Tanpa pengelolaan data yang tepat, organisasi dapat menghadapi masalah seperti data yang tidak akurat atau tidak lengkap, data yang tidak dapat diandalkan, atau data yang tidak relevan, yang dapat mengurangi efektivitas dan efisiensi produktivitas organisasi.
Ingin menggunakan jasa konsultan untuk penyusunan Data Governance?
Silahkan kontak ke nomor +62 822-3333-3724 atau tekan tombol logo WhatsApps untuk mengajukan layanan konsultan.
Manfaat Data Governance untuk Perusahaan
Penerapan pengolahan data yang baik dapat membawa berbagai manfaat bagi bisnis, antara lain:
- Kualitas data yang lebih baik: Pemrosesan data memastikan bahwa data yang dimiliki perusahaan akurat, konsisten, dan lengkap. Hal ini dapat meningkatkan kualitas data dan membantu bisnis mengambil keputusan yang lebih baik.
- Efisiensi operasional yang luar biasa: Dengan data yang terorganisir dengan baik dan mudah diakses, proses bisnis dapat beroperasi lebih efisien dan produktif. Hal ini dapat menghemat waktu dan sumber daya perusahaan.
- Keamanan data yang lebih baik: Pemrosesan data membantu melindungi data perusahaan dari ancaman keamanan seperti kebocoran data, peretasan, atau penyalahgunaan data. Hal ini penting karena data merupakan aset berharga yang dimiliki bisnis.
- Kepatuhan yang lebih baik: Pemrosesan data membantu memastikan bahwa bisnis mematuhi peraturan dan kebijakan yang berlaku terkait penggunaan data, seperti GDPR, HIPAA, atau PCI-DSS. Hal ini dapat mengurangi risiko hukum dan keuangan yang mungkin timbul akibat pelanggaran kebijakan.
- Penghematan biaya: Dengan data yang terorganisir dengan baik, bisnis dapat mengurangi biaya yang terkait dengan pemeliharaan dan pengelolaan data yang tidak diperlukan atau berlebihan.
- Inovasi yang lebih baik: Pemrosesan data dapat membantu bisnis menggunakan data mereka secara lebih efektif dan dengan demikian menciptakan peluang baru untuk inovasi dan pertumbuhan bisnis.
Secara keseluruhan, pemrosesan data dapat membantu bisnis meningkatkan pengambilan keputusan, mengurangi risiko, meningkatkan efisiensi operasional, dan menciptakan nilai bisnis yang lebih besar dari data yang mereka miliki.
Komponen Data Governance (Tata Kelola Data)
| KOMPONEN | KETERANGAN |
|---|---|
|
Kebijakan (Policy) |
Kebijakan penanganan data adalah pedoman formal yang mengatur cara perusahaan mengumpulkan, memproses, menyimpan, mengelola, dan menggunakan data. Kebijakan ini harus konsisten dengan peraturan yang berlaku dan tujuan bisnis perusahaan. |
|
Struktur Organisasi (Organizational Structure) |
Struktur organisasi pengolahan data mencakup pembagian tanggung jawab dan peran dalam pengelolaan data perusahaan. Hal ini dapat mencakup penunjukan pengontrol data atau tim pemrosesan data yang bertanggung jawab atas kebijakan dan praktik pemrosesan data. |
|
Prosedur (Procedures) |
Pemrosesan data mengacu pada langkah-langkah operasional dan prosedur yang diterapkan untuk menerapkan kebijakan pemrosesan data. Proses ini mencakup aktivitas seperti pengumpulan data, validasi, dan penghapusan. |
|
Metadata |
Metadata adalah deskripsi data yang mengidentifikasi dan menjelaskan karakteristik data, seperti tipe data, tanggal pembuatan, sumber data, dll. Metadata penting dalam pengolahan data karena memudahkan pengelolaan data dan memudahkan pencarian dan akses data. |
|
Pengelolaan Hak Akses (Access Management) |
Manajemen akses memastikan bahwa hanya orang yang berwenang yang dapat mengakses data tertentu dalam organisasi. Hal ini membantu melindungi keamanan data dan mencegah penyalahgunaan data. |
|
Pengawasan dan Pemantauan (Monitoring and Oversight) |
Pengawasan dan pemantauan melibatkan kegiatan pemantauan dan evaluasi terhadap praktik pengolahan data dan memastikan bahwa kebijakan dan prosedur diikuti dengan benar. Hal ini membantu memastikan bahwa data diatur dengan baik dan risiko terkait data dikelola dengan baik. |
Secara keseluruhan, hal di atas memberikan dasar untuk mengembangkan dan menerapkan pemrosesan data yang efektif dalam organisasi.
Contoh Perusahaan yang Berhasil Menerapkan Data Governance di Indonesia dan Dunia
Berikut beberapa contoh perusahaan yang berhasil menerapkan pengolahan data di Indonesia dan dunia:
- Bank Mandiri (Indonesia):
Bank Mandiri menerapkan pengolahan data untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan datanya. Mereka mengembangkan kebijakan dan proses yang jelas dan terukur untuk pengelolaan data dan memanfaatkan teknologi untuk memastikan privasi dan keamanan data. - Bank DBS (Singapura):
Bank DBS menerapkan pemrosesan data untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan dan meningkatkan pengalaman nasabah. Mereka memanfaatkan teknologi big data dan analitik untuk lebih memahami data dan membuat keputusan yang lebih cerdas. - Walmart (AS):
Walmart menerapkan pemrosesan data untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengoptimalkan pengambilan keputusan di seluruh rantai pasokannya. Mereka memanfaatkan teknologi big data dan analitik untuk mengelola dan menggunakan data secara lebih efektif. - Coca-Cola (Amerika Serikat):
Coca-Cola menerapkan pemrosesan data untuk meningkatkan efisiensi operasional dan menciptakan nilai bisnis baru dari datanya. Mereka memanfaatkan analitik dan teknologi big data untuk lebih memahami data dan membuat keputusan yang lebih baik. - Telkomsel (Indonesia):
Telkomsel menerapkan pemrosesan data untuk memastikan datanya dikelola dengan baik dan aman dari ancaman keamanan. Mereka mengembangkan kebijakan dan proses yang jelas dan terukur untuk mengelola data mereka dan memanfaatkan teknologi untuk memastikan privasi dan keamanan data. - Amazon (AS):
Amazon menerapkan pemrosesan data untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan efisiensi operasional. Mereka memanfaatkan teknologi dan analisis big data untuk memanfaatkan data mereka dan membuat keputusan yang lebih baik.
- Bank Mandiri (Indonesia):
Secara keseluruhan, perusahaan-perusahaan di atas telah berhasil menerapkan pemrosesan data untuk meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan nilai bisnis data mereka.
Perusahaan yang Tidak Menerapkan Data Governance dan Alasan Kegagalannya
Tidak etis menyebutkan nama perusahaan tertentu yang tidak memproses data karena hal ini dapat merusak reputasi mereka. Namun, beberapa alasan umum mengapa bisnis tidak menerapkan pemrosesan data adalah:
- Kurangnya Komitmen dari Pimpinan Senior:
Kegagalan dalam melakukan pengolahan data seringkali disebabkan oleh kurangnya dukungan dan komitmen dari manajemen senior. Kebijakan dan praktik penanganan data memerlukan dukungan dan persetujuan manajemen senior agar dapat diterapkan secara efektif. - Kurangnya Kesadaran akan Pentingnya Pengolahan Data:
Banyak bisnis yang masih belum menyadari betapa pentingnya pemrosesan data bagi operasional dan kesuksesan mereka. Perusahaan-perusahaan ini sering kali tidak memprioritaskan pengembangan kebijakan dan praktik penanganan data yang efektif. - Kurangnya Sumber Daya yang Sesuai:
Penerapan pemrosesan data memerlukan sumber daya manusia, teknologi, dan keuangan yang memadai. Perusahaan yang tidak memprioritaskan pemrosesan data seringkali tidak mencurahkan sumber daya yang cukup untuk melakukan aktivitas tersebut. - Kurangnya Pemahaman tentang Peraturan Data:
Perusahaan yang tidak memahami peraturan terkait data seperti Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) atau Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) sering kali gagal menangani data dengan baik dan memenuhi persyaratan hukum terkait pengelolaan data. - Kurangnya Transparansi dan Akuntabilitas:
Perusahaan yang tidak transparan dalam pengelolaan data dan tidak bertanggung jawab terhadap datanya seringkali gagal dalam melaksanakan pengolahan data. Transparansi dan akuntabilitas sangat penting untuk memastikan keamanan, privasi, dan keandalan data.
Langkah-Langkah Penyusunan Tata Kelola Data (Data Governance)
Langkah-langkah pengumpulan dan pemrosesan data meliputi:
| TAHAPAN | KETERANGAN |
|---|---|
|
Menentukan Tujuan dan Visi |
Langkah pertama adalah menentukan tujuan dan visi pemrosesan data. Tujuan dan visi tersebut harus selaras dengan strategi bisnis perusahaan dan mempertimbangkan kebutuhan bisnis akan data yang dikelola dengan baik. Pada tahap ini perlu dilakukan pengumpulan masukan dari berbagai departemen dan pemangku kepentingan untuk memastikan bahwa tujuan dan visi yang dirumuskan bersifat komprehensif dan memenuhi kebutuhan. |
|
Menentukan Struktur Organisasi |
Setelah menentukan tujuan dan visi, langkah selanjutnya adalah menentukan struktur organisasi yang akan menangani tugas dan tanggung jawab tata kelola data. Struktur organisasi harus terintegrasi dan konsisten dengan struktur organisasi perusahaan secara keseluruhan, serta mempunyai sistem pelaporan yang lengkap dan jelas. |
|
Membuat Kebijakan dan Prosedur |
Berikutnya, membuat kebijakan dan proses pengelolaan data perusahaan yang jelas dan terukur. Kebijakan dan prosedur ini harus mencakup pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan data, sekaligus memastikan keamanan, kerahasiaan, dan kualitas data. |
|
Menentukan Metrik dan Indikator Kinerja |
Langkah selanjutnya adalah menentukan metrik dan indikator kinerja untuk mengevaluasi efisiensi dan efektivitas pemrosesan data. Metrik dan indikator kinerja harus memastikan bahwa pengolahan data dilaksanakan sesuai dengan tujuan dan visi yang ditetapkan pada tahap awal. |
|
Menerapkan Teknologi dan Infrastruktur |
Setelah kebijakan dan prosedur ditetapkan, langkah selanjutnya adalah menerapkan teknologi dan infrastruktur yang diperlukan untuk memastikan kualitas, privasi, dan keamanan data dikelola dengan baik. Infrastruktur teknologi ini dapat mencakup perangkat lunak manajemen data, sistem keamanan, dan sistem penyimpanan data. |
|
Mengembangkan Program Pelatihan dan Komunikasi |
Langkah terakhir adalah mengembangkan program pelatihan dan komunikasi untuk memastikan seluruh karyawan memahami pentingnya penanganan data dan berpartisipasi dalam pengelolaan data perusahaan. Program pelatihan dan komunikasi ini harus disesuaikan dengan kualifikasi karyawan dan jenis data yang mereka kelola. |
Dampak Positif Data Governance terhadap Stakeholders
- Keamanan dan privasi data yang lebih baik: Melalui pengolahan data, perusahaan dapat memastikan bahwa datanya diproses, disimpan, dan digunakan dengan aman dan sesuai dengan ketentuan yang berlaku. Hal ini dapat memberikan perlindungan yang lebih baik terhadap data karyawan, pelanggan, dan pemegang saham.
- Kualitas data yang lebih baik: Pemrosesan data memungkinkan bisnis memastikan bahwa data yang mereka kelola akurat, andal, dan relevan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang valid.
- Efisiensi pengoperasian yang lebih baik: Melalui pengolahan data, perusahaan dapat mengoptimalkan proses bisnisnya dengan memastikan bahwa data yang dikelolanya selalu tersedia dan dikelola dengan baik. Hal ini dapat mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk memproses data dan memungkinkan bisnis beroperasi lebih efisien.
- Pemrosesan data dapat membantu bisnis membuat keputusan bisnis yang lebih baik berdasarkan data yang valid. Hal ini dapat memungkinkan bisnis untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas bisnis, mengurangi biaya operasional dan meningkatkan pendapatan.
- Meningkatkan kepercayaan pelanggan: Dengan adanya pengolahan data, pelanggan dapat merasa lebih percaya dan aman dalam memberikan data mereka kepada perusahaan. Hal ini dapat meningkatkan loyalitas pelanggan dan memperkuat reputasi perusahaan.
Alat Analisis Digunakan untuk Penyusunan Data Governance
| ANALISIS | KETERANGAN |
|---|---|
|
Data Profiling |
Alat analisis ini digunakan untuk menganalisis data dan memberikan wawasan tentang kualitas data, seperti akurasi, kelengkapan, dan konsistensi. Melalui pembuatan profil data, bisnis dapat memahami karakteristik datanya dan menentukan cara mengelola data tersebut. |
|
Data lineage |
Alat analisis ini digunakan untuk mengetahui sumber data, cara pemrosesannya, dan di mana data tersebut digunakan. Dengan pelacakan data, bisnis dapat memastikan bahwa data yang digunakan dalam operasi bisnis mereka akurat, andal, dan relevan. |
|
Data Classification |
Alat analisis ini memungkinkan Anda mengelompokkan data menurut kepentingan dan tingkat keamanannya. Dengan klasifikasi data, bisnis dapat memastikan bahwa data sensitif dikelola dengan baik dan hanya dapat diakses oleh individu yang berwenang. |
|
Data Dictionary |
Alat analisis ini digunakan untuk menyimpan metadata tentang data yang digunakan dalam bisnis, seperti definisi data, format data, dan tipe data. Dengan kamus data, bisnis dapat memastikan bahwa setiap orang di organisasi memahami arti dan kegunaan data yang digunakan dalam bisnis. |
|
Data Governance Dashboard |
Alat analisis ini digunakan untuk memantau kinerja pemrosesan data, seperti keakuratan data, kepatuhan, dan efisiensi proses bisnis. Dengan pemrosesan data di dasbor, bisnis dapat memastikan proses pemrosesan data mereka bekerja dengan baik dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. |
Metode Kerangka Bepikir yang Digunakan untuk Menyusun Data Governance
Ada beberapa metode kerangka yang dapat digunakan untuk mengatur pengolahan data, antara lain:
- Kerangka Berpikir COBIT (Control Objectives for Information and Related Technology):
COBIT adalah kerangka kerja yang digunakan untuk manajemen TI dengan tujuan meningkatkan nilai bisnis melalui penggunaan teknologi informasi secara tepat. COBIT berfokus pada beberapa bidang, termasuk manajemen data dan kontrol keamanan. - Kerangka Berpikir DAMA (Data Management Association):
DAMA adalah organisasi nirlaba yang berfokus pada pengembangan dan promosi praktik terbaik dalam pengelolaan data. Kerangka kerja DAMA mencakup 10 area fokus, termasuk arsitektur data, pengembangan data, pengelolaan data operasional, dan pengendalian data. - Kerangka Berpikir ISO 38500 (Information Technology – Governance of IT for The Organization):
ISO 38500 adalah standar internasional untuk manajemen teknologi informasi. Kerangka kerja ini memberikan panduan kepada organisasi dalam mengelola teknologi informasinya, termasuk pengelolaan data. - Kerangka Berpikir TOGAF (The Open Group Architecture Framework):
TOGAF adalah kerangka kerja yang digunakan untuk mengembangkan dan memelihara arsitektur perusahaan. TOGAF mencakup proses dan alat untuk manajemen siklus hidup arsitektur perusahaan, termasuk manajemen data dan informasi. - Kerangka Berpikir ITIL (Information Technology Infrastructure Library):
ITIL adalah kerangka kerja yang digunakan untuk mengelola layanan TI. ITIL mencakup beberapa bidang fokus, termasuk pengelolaan data dan informasi, dan memberikan panduan pengelolaan data dalam konteks layanan TI.
- Kerangka Berpikir COBIT (Control Objectives for Information and Related Technology):
Lama Waktu Pengerjaan Data Governance
Waktu yang diperlukan suatu organisasi untuk memproses data akan bervariasi tergantung pada kompleksitas dan skala bisnis serta tujuan dan sumber daya yang tersedia. Proses ini dapat memakan waktu mulai dari beberapa minggu hingga beberapa tahun, bergantung pada sejumlah faktor, seperti:
- Ukuran Perusahaan: Semakin besar perusahaan, semakin banyak data yang perlu dikelola, dan semakin banyak pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan, maka waktu yang dibutuhkan akan semakin lama.
- Kompleksitas Data: Jika data yang dikelola sangat kompleks, seperti data terstruktur dan tidak terstruktur, atau data dari berbagai sumber, maka waktu yang diperlukan untuk menyusun dan mengolah data akan lebih lama.
- Sumber Daya: Jika perusahaan mempunyai sumber daya yang cukup untuk mengatur pengolahan data, seperti anggaran, personel dan teknologi yang diperlukan, maka waktu yang dibutuhkan akan lebih singkat.
- Tujuan: Tujuan pengolahan data suatu perusahaan juga akan mempengaruhi waktu yang dibutuhkan. Jika tujuannya adalah untuk memenuhi persyaratan peraturan, waktu yang dibutuhkan mungkin lebih singkat dibandingkan jika tujuannya adalah untuk meningkatkan nilai bisnis dan mengambil keputusan berdasarkan data.
Secara keseluruhan, pemrosesan data bukanlah sebuah proyek yang harus diselesaikan dalam jangka pendek namun merupakan inisiatif jangka panjang yang terus berkembang seiring dengan berkembangnya lingkungan bisnis dan teknologi. Oleh karena itu, dunia usaha harus mempertimbangkan hal ini ketika mengembangkan rencana penerapan tata kelola data dan memastikan bahwa rencana tersebut dapat disesuaikan seiring dengan perkembangan kebutuhan.
Ingin menggunakan jasa konsultan untuk penyusunan Data Governance?
Silahkan kontak ke nomor +62 822-3333-3724 atau tekan tombol logo WhatsApps untuk mengajukan layanan konsultan.