Dalam menjalankan suatu bisnis, perusahaan memerlukan manajemen data yang baik seperti halnya mereka mengelola aset berharga lainnya. Software Manajemen Data dapat Anda perlukan agar data yang dikelola tetap berkualitas dan akurat. Dengan begitu, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang tepat dan bisa mengetahui langkah yang selanjutnya harus mereka ambil untuk mencapai tujuannya.
Manajemen data adalah serangkaian proses yang mengatur data agar dapat diakses dengan aman dan teratur. Meskipun data tidak mempunyai wujud nyata, data tersebut nyatanya mampu memberikan pengaruh yang besar untuk sebuah perusahaan, termasuk dalam peningkatan produktivitas penjualan. Untuk melakukan penjualan dengan lebih cerdas, cepat, dan efektif, Anda dapat menggunakan Sistem Penjualan berbasis web terlengkap.
Pada artikel kali ini, kami akan membahas lebih lanjut mengenai manajemen data, mulai dari pengertiannya, fungsinya, sistem dan tekniknya hingga peran pentingnya bagi perusahaan.
Daftar Isi:
Pilih daftar isi
Manajemen Data
Manajemen data adalah aktivitas manajerial yang menggunakan teknologi sistem informasi untuk mengelola data perusahaan agar dapat memenuhi kebutuhan informasi yang stakeholder perlukan. Manajemen data akan memastikan seluruh data akan disajikan secara akurat dan dapat diakses secara aman dan efisien oleh semua pihak yang memiliki kepentingan.
Dengan mendapatkan data yang akurat, maka para pemangku kepentingan dapat memaksimalkan penggunaan data untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Data management mencakup banyak sekali proses, mulai dari perolehan, validasi, penyimpanan hingga memastikan keamanan data.
Pengolahan data yang baik juga dapat membantu perusahaan untuk mengetahui apa yang customer butuhkan melalui customer behavior. Dalam hal ini, perusahaan bisa terus mengikuti perkembangan tren dan memilah apa yang sekiranya akan digemari oleh customer dan langkah apa yang selanjutnya harus mereka ambil.
Pentingnya Manajemen Data bagi Perusahaan
Bagi perusahaan, data merupakan aset untuk investasi agar bisnisnya dapat berkembang dari waktu ke waktu. Tidak hanya membantu perusahaan dalam membuat keputusan bisnis, tetapi juga membantu perusahaan dalam mengoptimalkan waktu dan biaya dengan membuat marketing campaign yang efektif.
Data management merupakan sebuah kewajiban untuk perusahaan berskala besar (entreprise), mengingat bahwa perusahaan harus mengelola ribuan hingga jutaan data setiap harinya. Tanpa adanya pengolahan data yang efektif, operasional bisnis perusahaan akan terganggu karena data yang kurang akurat dan kualitasnya yang rendah. Maka dariitu, banyak perusahaan yang mulai beralih menggunakan Sistem Manajemen Dokumen untuk mengelola berbagai format dokumen yang akan diolah menjadi data.
Fungsi Manajemen Data
Di dalam suatu perusahaan, proses ini tidak hanya mencakup satu kegiatan saja, tetapi juga mencakup berbagai proses. Mulai dari pengumpulan, pemeliharaan, penyimpanan, pengambilan, pengujian, hingga pengamanan data yang nantinya akan perusahaan gunakan. Berikut ini adalah fungsi manajemen data:
- Mengumpulkan data yang perusahaan perlukan dan dicatat dalam sebuah sumber dokumen yang nantinya akan mereka input ke sistem.
- Memelihara data, baik dari pembaruan data, penambahan data, hingga penghapusan data agar sumber data tetap aktual.
- Menyimpan data pada suatu medium seperti pita magnetik.
- Memperbolehkan setiap user yang sudah teregistrasi untuk mengambil data yang tersedia.
- Melakukan pengujian dan integritas data untuk memastikan tingkat akurasinya berdasarkan peraturan yang telah perusahaan tentukan sebelumnya.
- Menjaga keamanan data untuk mencegah penghancuran, kerusakan, atau penyalahgunaan data.
- Menyusun data dengan rapi agar dapat mempermudah perusahaan untuk mencari informasi yang mereka butuhkan.
Tantangan Manajemen Data
Perkembangan data yang cepat membuat arus bisnis semakin meningkat dan menjadi tantangan tersendiri. Volume, variasi, dan kecepatan data yang terus berkembang mendorong perusahaan untuk mencari alat manajemen data yang paling efektif. Berikut ini merupakan beberapa tantangan dalam manajemen data:
1. Tidak mengetahui data yang dimiliki
Data yang bervariasi membuat perusahaan harus menyimpan data di berbagai jenis sumber, seperti sosial media, sensor, device, dan video kamera. Akibatnya, perusahaan seringkali kesulitan untuk mengakses data karena bingung akan letak penempatannya. Hal ini juga menyebabkan banyak perusahaan yang tidak sadar akan data yang mereka miliki, yang tentunya akan menghambat operasional bisnisnya.
2. Menjaga performa data
Setiap harinya, perusahaan akan memperoleh, menyimpan, dan menggunakan banyak data untuk operasional bisnisnya. Maka dari itu, perusahaan harus bisa memonitor database perusahaan dan mengubah indeks ketika query berubah tanpa mempengaruhi kinerja data agar performa data tetap terjaga ketika mencapai peak time. Dengan begitu, operasional bisnis perusahaan dapat berjalan dengan lancar berdasarkan data yang akurat dan berkualitas.
3. Persyaratan yang selalu berubah
Persyaratan yang perusahaan terapkan akan selalu berubah dari waktu ke waktu dan mengharuskan perusahaan untuk mereview data secara rutin dan mampu mengidentifikasi persyaratan baru yang diterbitkan. Selain itu, perusahaan juga harus melakukan update terhadap perubahan persyaratan tentang data yang ada, terkhusus untuk personally identifiable information (PII) yang harus mereka lacak dan pantau, agar mampu memenuhi syarat aturan global.
4. Tidak mengetahui tujuan penggunaan dalam manajemen data
Data yang sudah terkumpul dan teridentifikasi harus segera perusahaan analisis untuk keperluan bisnis yang tepat. Dalam hal ini, perusahaan harus mengetahui tujuan dari penggunaan data tersebut dan segera menggunakannya sebagai sumber yang perusahaan perlukan untuk mencapai tujuan bisnisnya. Jika perusahaan hanya mengumpulkan data tanpa memprosesnya, maka manajemen data yang selama ini telah perusahaan lakukan akan sia-sia.
5. Beradaptasi dengan penyimpanan data
Dalam hal manajemen data, perusahaan harus bisa menyimpan data pada beberapa sistem seperti data warehouse, lakes, dan mart. Data Warehouse adalah tempat penyimpanan data dengan jumlah yang besar dari berbagai operasional serta database lain milik perusahaan. Sedangkan data lakes adalah suatu kolam data yang digunakan untuk machine learning dan juga berbagai macam analisa.
Data yang nantinya tersimpan di dalam satu repository pada data lakes akan mempunyai berbagai macam format. Selanjutnya, ada data mart yang merupakan database untuk menyimpan sekumpulan data dari data warehouse yang berasal dari suatu divisi tertentu. Berbagai tempat penyimpanan data ini perusahaan butuhkan untuk merubah data secara mudah dan cepat dari satu format ke format lain untuk beragam analisis bisnis.
Baca juga: Pentingnya Manajemen Pergudangan untuk Kelancaran Operasional Bisnis
Praktik Terbaik Manajemen Data
Setelah mengetahui tantangan apa saja yang akan perusahaan hadapi dalam mengelola data, maka sekarang perusahaan perlu mengetahui praktik-praktik apa saja yang bisa mereka terapkan dalam mengelola data perusahaan. Berikut ini merupakan berbagai praktik manajemen data:
Mengidentifikasi data perusahaan
Dengan mengidentifikasi data perusahaan, seluruh tim data scientist dapat menelusuri dan mencari berbagai kumpulan data yang dapat mereka gunakan sesuai dengan tujuan utama perusahaan. Hal ini akan membantu perusahaan dalam mengakses data yang mereka butuhkan dengan lebih mudah dan cepat.
Mengembangkan data science environment
Perusahaan dapat memanfaatkan data science environment untuk mengerjakan transformasi data dan menyederhanakan pembuatan serta evaluasi model data perusahaan secara otomatis. Untuk itu, perusahaan dapat menggunakan tools khusus agar dapat mengolah data secara lebih modern untuk mempersingkat proses hipotesis dan juga pengujian data.
Teknologi autonomous untuk meningkatkan kinerja manajemen data
Teknologi autonomous merupakan praktik manajemen data menggunakan teknologi AI serta machine learning agar dapat terus memonitor query database serta memaksimalkan indeks saat suatu query berubah. Hal ini memungkinkan database untuk mempertahankan response time dan mempermudah pekerjaan data scientist.
Mengetahui persyaratan kepatuhan
Dalam menjalankan praktik manajemen data, penting bagi perusahaan untuk mengetahui risk and security. Perusahaan dapat menemukan data dengan menggunakan tools baru untuk mengidentifikasi koneksi yang harus mereka lacak, deteksi dan pantau untuk setiap jenis persyaratan yang baru. Dengan begitu, perusahaan dapat menyesuaikan data dengan persyaratan berlaku.
Menggunakan query layer
Query layer memungkin repository untuk bisa bekerja sama dengan mencakup beragam jenis penyimpanan data. Hal ini memungkinkan data scientist dan analis untuk bisa mengakses data tanpa harus mengetahui tempat penyimpanan data, serta memungkinkan mereka untuk mengubah format data menjadi format yang mereka butuhkan secara manual.
Sistem dan Teknik Pilihan dalam Manajemen Data
Perusahaan perlu memilih sistem dan teknik yang tepat dalam mengelola data. Dalam hal ini, sistem dan teknik akan menyesuaikan dengan kebutuhan perusahaan seperti jumlah data yang perlu mereka olah dan bentuk formatnya. Untuk itu, terdapat beberapa sistem dan teknik yang bisa perusahaan pilih sebagai berikut:
1. DBMS
Sistem pertama yang bisa Anda jadikan pilihan untuk manajemen data adalah database management system, khususnya relational DBMS. Sistem ini dapat mengatur data menjadi baris dan kolom sesuai dengan isi catatan dalam database. Dengan begitu, data yang tersimpan akan lebih mudah untuk perusahaan akses.
2. Integrasi data
Selanjutnya, ada proses integrasi data yang merupakan proses penerimaan berbagai macam jenis data. Melalui proses ini, data-data yang sudah terkumpul dari berbagai macam sumber akan digabungkan dalam satu tempat penyimpanan agar dapat mempermudah proses analisis data.
3. Big data management
Untuk perusahaan berskala besar, big data management merupakan sistem yang wajib mereka gunakan untuk operasional bisnisnya. Big data sendiri merupakan sekumpulan data dalam volume yang besar sehingga membutuhkan proses analisis dengan metode modern. Penyimpanan dan pemrosesan big data management akan dilakukan dalam data lakes atau data Warehouse Management System secara aman dan efisien.
4. Analisis data
Proses analisis data merupakan proses yang krusial dan wajib semua perusahaan terapkan. Dalam hal ini, analisis data bertujuan untuk mencari insight baru seputar data. Biasanya, proses ini menggunakan analytics, machine learning, serta visualisasi AI (artificial intelligence) untuk membangun sebuah model.
Kesimpulan
Melalui artikel ini, Anda sudah dapat memahami lebih lanjut mengenai pentingnya manajemen data bagi perusahaan. Perusahaan memerlukan manajemen ini untuk memaksimalkan penggunaan data sesuai dengan kebijakan yang berlaku agar nantinya dapat mereka gunakan untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih tepat.
Kegiatan manajemen data mencakup banyak sekali proses dan tantangan di dalamnya. Untuk itu, perusahaan membutuhkan sistem yang dapat diintegrasikan pada seluruh data. Dengan menggunakan Software ERP dari Hashmicro, Anda bisa membuat keputusan bisnis yang lebih tepat dan mengotomatiskan berbagai aspek bisnis dan manajemen data Anda. Bila tertarik Anda dapat mengunduh skema perhitungan harga untuk mengetahui lebih detail mengenai Software ERP terbaik kami. Segera daftar dan dapatkan demo gratis dari HashMicro.