Peran Penting Manajemen Data Bagi Perusahaan: Pengertian, Manfaat, dan Tantangan

Sebagaimana yang kita tahu bahwa data di anggap sebagai sebuah aset yang tak berwujud yang mampu memberikan nilai yang besar untuk sebuah perusahaan. Setiap keputusan bisnis membutuhkan data agar perusahaan tidak serta merta berasumsi kosong dan bisa mengetahui berbagai tahapan yang harus dilakukan agar bisa mencapai tujuannya. Tanpa adanya manajemen data yang baik, maka data tersebut bisa menjadi masalah besar untuk perusahaan. data tersebut bisa menjadi tidak berkualitas dan bisa menjadi tidak valid karena tidak akurat. Untuk lebih detail lagi yuk di simak.

Pengertian Manajemen Data

Manajemen data merupakan sebuah kegiatan manajerial yang krusial dalam setiap organisasi, baik itu perusahaan maupun individu. Hal ini mencakup proses pengumpulan, penyimpanan, pengolahan, pengamanan, dan penggunaan data. Tujuan utamanya adalah untuk memastikan data yang di miliki aktual, akurat, aman, dan tersedia untuk semua pihak yang memiliki kepentingan.

Dengan manajemen data yang baik, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan efektif. Data menjadi sumber informasi yang berharga untuk pengambilan keputusan, terutama bagi pihak manajemen perusahaan. Data yang terkelola dengan baik juga dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kesalahan, dan mendukung perencanaan strategis perusahaan.

Namun, adanya sebuah tantangan dalam manajemen data yaitu menghadapi berbagai sumber data yang berbeda. Organisasi perlu menganalisis dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk mendapatkan kecerdasan bisnis yang diperlukan untuk perencanaan strategis. Semua proses ini harus dilakukan sesuai dengan kebijakan, hukum, dan regulasi yang berlaku untuk menjaga keamanan dan kegunaan data dalam batas-batas yang diatur.

Mengapa Manajemen Data Itu Penting?

Manajemen data merupakan suatu hal yang penting bagi keberhasilan sebuah perusahaan. Dalam era digital dan informasi saat ini, data menjadi aset yang paling berharga bagi sebuah organisasi. Setiap perusahaan memiliki data penting yang perlu dikelola dengan baik agar dapat di manfaatkan secara maksimal. Berikut ini merupakan alasan manajemen data itu penting:

• Menunjang Pengambilan Keputusan Bisnis yang Tepat

Perusahaan secara terus-menerus menghimpun informasi dari berbagai sumber seperti transaksi, laporan keuangan, dan data pelanggan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang optimal. Informasi yang disediakan akan membantu manajemen dalam membuat keputusan yang akurat dan tepat guna. Dengan pengelolaan data yang teratur dan sistematis, perusahaan dapat menyediakan informasi yang lengkap, tepat, dan terhubung, yang menjadi landasan bagi keputusan bisnis yang efisien dan efektif.

• Meningkatkan Pendapatan dan Laba Perusahaan

Analisis data memberikan wawasan mendalam tentang berbagai aspek bisnis, yang memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan operasional dan mengurangi biaya. Dengan memanfaatkan data, perusahaan dapat meramalkan dampak keputusan di masa depan, memperbaiki strategi, dan merencanakan bisnis dengan lebih baik. Ini secara keseluruhan meningkatkan pendapatan dan laba perusahaan melalui manajemen data yang lebih baik.

• Meningkatkan Efisiensi Operasi

Dengan pengelolaan data yang baik, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional. Informasi yang di peroleh dari data yang teratur dan akurat membantu perusahaan memperbaiki proses operasional, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan produktivitas. Hal ini tidak hanya mengurangi biaya operasional, tetapi juga memaksimalkan kinerja keseluruhan bisnis.

• Mengatasi Tantangan Inkonsistensi Data

Tantangan utama dalam manajemen data adalah inkonsistensi yang muncul dari adanya silo data di dalam organisasi. Dengan solusi manajemen data yang tepat, perusahaan dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan menciptakan tampilan data terpusat. Ini membantu meningkatkan kolaborasi antar departemen, mengurangi inkonsistensi, dan meningkatkan keandalan hasil analisis data.

• Meningkatkan Pelayanan Pelanggan

Manajemen data yang baik dapat memungkinkan perusahaan untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik. Dengan pemantauan kebutuhan pelanggan yang cermat dan pemrosesan data yang tepat, maka perusahaan dapat menyediakan layanan yang lebih personal dan efektif. Ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan yang ada, tetapi juga membantu menarik pelanggan baru dan mempertahankan pangsa pasar.

• Mencegah Risiko dan Kesalahan Manajemen Data

Pengelolaan data yang baik dapat membantu perusahaan menghindari risiko dan kesalahan terkait dengan pengolahan data. Dengan memastikan keakuratan dan keandalan data, perusahaan dapat mengurangi risiko kerugian dan kesalahan yang dapat merugikan reputasi dan operasional bisnis.

• Memenuhi Kepatuhan Regulasi

Dalam mengelola data, perusahaan juga harus memperhatikan kepatuhan terhadap peraturan dan undang-undang privasi data seperti GDPR (General Data Protection Regulation) dan CCPA (California Consumer Privacy Act). Dengan menerapkan sistem manajemen data yang transparan dan sesuai dengan regulasi, perusahaan dapat memastikan kepatuhan terhadap hukum yang berlaku dan menjaga kepercayaan pelanggan.

• Menjaga Keamanan Data

Keamanan data menjadi prioritas utama dalam manajemen data perusahaan. Dengan pengelolaan data yang baik, perusahaan dapat mengamankan data dari serangan atau kebocoran yang tidak diinginkan. Ini mencakup tindakan pengamanan seperti enkripsi data, kontrol akses, dan pemantauan keamanan secara berkala. Dengan demikian, perusahaan dapat menjaga keamanan data mereka dan meminimalkan risiko kebocoran atau penyalahgunaan data oleh orang yang tidak bertanggung jawab.

Fungsi Manajemen Data

Manajemen data memiliki fungsi-fungsi utama yang bertujuan untuk mengoptimalkan penggunaan data dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik dan efektif. Fungsi-fungsi tersebut meliputi analisis data, pembersihan data, pengolahan data, dan visualisasi data. Dalam lingkup perusahaan, manajemen data melibatkan serangkaian kegiatan yang meliputi pengujian, pengumpulan, pemeliharaan, keamanan, dan organisasi data. Berikut adalah penjelasan detailnya:

• Pengumpulan Data

Data dari berbagai sumber dokumen dicatat dan dimasukkan ke dalam sistem untuk diproses lebih lanjut. Langkah ini penting untuk memastikan bahwa semua informasi yang relevan terdokumentasi dengan baik.

• Pemeliharaan Data

Setiap kali ada pembaruan, penambahan, atau penghapusan data, pemeliharaan data dilakukan untuk memastikan bahwa informasi yang tersimpan tetap mutakhir. Ini membantu memastikan bahwa data yang digunakan adalah yang paling akurat dan relevan.

• Penyimpanan Data

Data disimpan pada media penyimpanan, seperti pita magnetik atau penyimpanan cloud, untuk memastikan aksesibilitas dan keamanan. Pemilihan media penyimpanan harus mempertimbangkan kebutuhan kapasitas, kecepatan akses, dan keamanan data.

• Pengambilan Data

Pengguna di perusahaan memiliki akses untuk mengambil data sesuai dengan kebutuhan mereka. Proses pengambilan data harus didesain untuk memastikan bahwa pengguna dapat mengakses informasi yang mereka perlukan tanpa merugikan pihak lain atau melanggar kebijakan privasi.

• Integritas dan Pengujian Data

Data di uji dan di validasi untuk memastikan keakuratannya dan kepatuhan terhadap standar yang telah di tetapkan. Ini melibatkan proses pengujian kualitas data serta verifikasi keabsahan dan keandalan informasi.

• Keamanan Data

Langkah-langkah keamanan data diimplementasikan untuk melindungi informasi dari kerusakan, kehilangan, atau penyalahgunaan. Ini mencakup penggunaan enkripsi, otorisasi akses, pemantauan aktivitas, dan kebijakan keamanan yang ketat untuk menjaga kerahasiaan dan integritas data.

• Visualisai Data

Untuk memudahkan pemahaman dan interpretasi data, visualisasi data digunakan untuk mewakili data dalam bentuk grafik, diagram, atau dashboard interaktif. Visualisasi data membantu pemangku kepentingan dalam memahami informasi yang kompleks dengan lebih cepat dan efektif.

Apa Saja sih Yang Menjadi Area Fokus Untuk Manajemen Data?

Selain tata kelola data, praktik manajemen data dapat mencakup pengumpulan dan distribusi data berkualitas tinggi untuk mengontrol akses ke berbagai data.

Manajemen Kualitas Data

Pengguna data menginginkan data yang handal dan konsisten untuk setiap keperluan. Manajemen mutu data bertanggung jawab untuk mengukur dan meningkatkan kualitas data di dalam organisasi. Mereka akan mengevaluasi data yang sudah ada dan juga data baru. Ini pun memastikan bahwa data tersebut memenuhi standar yang telah ditetapkan. Selain itu, mereka juga bisa mengatur proses manajemen data yang mencegah data berkualitas rendah masuk ke dalam sistem. Standar kualitas data biasanya memperhatikan hal-hal berikut:

1. Kehadiran informasi utama atau kelengkapan data (contohnya, apakah data kontak pelanggan sudah lengkap)
2. Kepatuhan data terhadap aturan pemeriksaan dasar (contohnya, format nomor telepon harus memiliki 10 digit)
3. Tingkat duplikasi data dalam sistem (contohnya, adakah data duplikat dari pelanggan yang sama)
4. Tingkat akurasi data (contohnya, apakah alamat email yang dimasukkan oleh pelanggan benar)
5. Konsistensi mutu data di seluruh sistem (contohnya, apakah format tanggal lahir seragam di berbagai set data)

Distribusi dan Konsistensi Data

• Titik akhir untuk distribusi data

Dalam konteks organisasi, sangat penting untuk mendistribusikan data ke berbagai titik akhir di mana data tersebut diperlukan. Titik akhir ini meliputi sistem operasional, data lake, dan gudang data. Distribusi data menjadi penting karena adanya kendala latensi jaringan. Terkadang, jaringan latensi tidak mampu mengirim data secara tepat waktu saat dibutuhkan untuk operasi. Dengan menyimpan salinan data secara lokal dalam basis data, masalah latensi jaringan dapat diatasi.

Distribusi data juga penting untuk menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu. Gudang data dan danau data menggabungkan data dari banyak tempat untuk membuat informasi yang terkumpul. Gudang data digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan, sementara danau data adalah tempat di mana data dapat diambil untuk berbagai kebutuhan.

• Mekanisme replikasi data dan dampak pada konsistensi

Pengaruh data dapat sangat mempengaruhi keseragaman data di berbagai lokasi, dan ini merupakan faktor penting dalam manajemen data. Keseragaman data akhirnya dicapai melalui replikasi data yang sinkronis. Ini berarti bahwa setiap kali ada perubahan pada data, perubahan tersebut akan terlihat oleh semua orang yang memiliki akses. Jika perubahan belum disebarkan ke semua data salinan, akses ke data akan ditahan sampai semua data salinan diperbarui. Replikasi data yang sinkronis ini penting untuk memastikan bahwa data tetap konsisten di semua tempat, meskipun hal ini mungkin memperlambat kinerja atau akses data. Biasanya, replikasi sinkronis digunakan untuk data yang sangat penting, seperti data keuangan.

Di sisi lain, konsistensi “kemungkinan” itu terjadi saat data di distribusikan secara asinkron. Ini artinya, perubahan pada data akan diperbarui setelah ada perubahan, tetapi salinan data lama tetap dapat diakses. Untuk sebagian besar kasus penggunaan, hal ini tidak menjadi masalah besar. Contoh kasusnya, dalam media sosial, posting atau komentar mungkin tidak memerlukan tingkat konsistensi yang tinggi. Jika seorang pelanggan mengubah nomor teleponnya di satu aplikasi, perubahan tersebut mungkin tidak akan langsung terlihat di aplikasi lainnya.

• Membandingkan streaming dengan pembaruan batch

Data streaming adalah ketika perubahan data langsung di kirimkan begitu terjadi. Ini lebih disukai jika Anda memerlukan akses data yang mendekati waktu nyata. Data diambil, diubah, dan dikirimkan ke tujuannya segera setelah berubah.

Pembaruan “batch” lebih tepat jika data perlu diproses dalam kelompok sebelum dikirimkan. Misalnya, merangkum atau menganalisis data dan hanya mengirimkan hasilnya. Pembaruan batch juga dapat menjaga konsistensi data pada titik waktu tertentu. Proses ekstrak, transformasi, dan muat (ETL atau ELT) biasanya digunakan untuk danau data, gudang data, dan analisis.

Manajemen Big Data

Big data merupakan kumpulan data dalam volume besar yang di kumpulkan oleh organisasi dengan cepat dan waktu yang singkat. Contoh dari big data adalah arus video berita di media sosial dan data yang dihasilkan oleh sensor pintar. Tingginya volume dan kecepatan pengumpulan data menciptakan tantangan tersendiri dalam manajemen big data. Jenis data yang tersimpan dalam sistem big data meliputi:

• Data terstruktur yang dapat diatur dengan rapi dalam format tabel.
• Data tidak terstruktur seperti dokumen, gambar, dan video.
• Data semi-terstruktur yang merupakan kombinasi dari kedua jenis data sebelumnya.

Alat-alat manajemen big data harus mampu memproses dan menyusun data untuk analisis. Alat dan teknik yang digunakan untuk big data biasanya mencakup fungsi analisis seperti integrasi data, penyimpanan data, dan data.

Area Fokus Lainnya Untuk Manajemen Data

Selain tiga area fokus, terdapat dua area fokus lainnya pada manajemen data yang perlu diperhatikan.

Arsitektur dan pemodelan data

• Arsitektur data

Arsitektur data menggambarkan aset data sebuah organisasi dan menyediakan panduan untuk merancang dan mengelola aliran data. Rencana manajemen data meliputi detail teknis, seperti basis data operasional, data danau, gudang data, dan infrastruktur server yang paling sesuai untuk menerapkan strategi manajemen data.

• Pemodelan data

Pemodelan data adalah proses pembuatan model konseptual dan logistik yang menggambarkan aliran kerja dan hubungan antar berbagai jenis data. Proses pemodelan data dimulai dengan merepresentasikan data secara konseptual dan kemudian menggambarkannya dalam konteks teknis yang relevan. Manajer data biasanya membuat beberapa jenis model data yang berbeda selama tahap desain data.

Tata Kelola Data

Tata kelola data melibatkan serangkaian kebijakan dan prosedur yang di terapkan oleh suatu organisasi untuk mengatur keamanan, integritas, dan penggunaan data secara bertanggung jawab. Ini mencakup pengaturan strategi manajemen data serta menentukan siapa yang memiliki akses ke data dan dalam konteks apa data tersebut dapat di gunakan. Kebijakan tata kelola data juga bertujuan untuk membangun tanggung jawab dalam penggunaan dan akses data oleh tim dan individu. Komponen utama tata kelola data mencakup:

• Kepatuhan Terhadap Peraturan

Kebijakan tata kelola data dirancang untuk mengurangi risiko pelanggaran peraturan atau denda. Fokus utamanya adalah pada pelatihan karyawan untuk memastikan pemahaman dan kepatuhan terhadap hukum yang berlaku di semua tingkat organisasi. Misalnya, dalam kolaborasi skenario dengan tim pengembangan eksternal, manajer tata kelola data memastikan bahwa data pribadi dihapus sebelum diserahkan kepada tim tersebut untuk pengujian.

• Keamanan Data dan Pengendalian Akses

Tata kelola data bertujuan untuk mencegah akses tidak sah dan melindungi data dari kerusakan. Ini melibatkan serangkaian langkah perlindungan, termasuk di antaranya:

1. Pencegahan terhadap transfer atau penghapusan data yang tidak disengaja.
2. Peningkatan keamanan jaringan untuk mengurangi risiko serangan.
3. menyetujui kepatuhan terhadap persyaratan keamanan fisik untuk pusat data.
4. Menjaga keamanan data saat diakses dari perangkat pribadi karyawan.
5. Menerapkan autentikasi pengguna, otorisasi, serta mengatur dan menegakkan izin akses.
6. Mengirimkan kehadiran data terhadap regulasi di wilayah tempat data disimpan.

Tantangan Dan Permasalahan Manajemen Data Di Perusahaan

Tantangan Manajemen data di era digital sebagai berikut:

Skala dan Kinerja

Organisasi modern membayangkan tuntutan skala dan kinerja yang tinggi dalam mengelola data. Mereka membutuhkan perangkat lunak manajemen data yang mampu mengatasi volume data yang terus berkembang dengan efisiensi tinggi, termasuk mampu menjaga waktu respon optimal bahkan saat data berkembang secara besar-besaran.

Keterbatasan Pemahaman Terhadap Data

Dengan beragam sumber data seperti media sosial, sensor, dan perangkat, perusahaan sering kali tidak sepenuhnya memahami jenis data yang mereka miliki, di. Entah data tersebut di simpan, dan bagaimana cara terbaik untuk memanfaatkannya.

Menjaga Performa Data

Dalam menghadapi penyajian volume data saat waktu sibuk, perusahaan harus tetap mempertahankan kinerja data yang optimal. Hal ini memerlukan pemantauan aktif terhadap database dan kemampuan untuk menyesuaikan indeks secara dinamis untuk menjaga kinerja sistem.

Persyaratan Yang Berubah

Persyaratan hukum dan kebutuhan bisnis terus berubah, yang bakal menciptakan tantangan dalam memilih platform manajemen data yang tepat. Organisasi harus terus menyediakan infrastruktur untuk memastikan ketersediaan, kenyamanan, dan efisiensi biaya.

Pelatihan Karyawan

Memperkenalkan strategi manajemen data baru seringkali memerlukan upaya besar dalam pelatihan karyawan dan memastikan penerimaan yang luas terhadap perubahan tersebut. Volume data yang besar juga dapat menciptakan silo antar departemen yang memperumit upaya manajemen data di perusahaan tersebut.

Tujuan Penggunaan Data Yang Tidak Jelas

Data yang dikumpulkan tetapi tidak dianalisis secara efektif tidak akan memberikan nilai tambah bagi perusahaan. Penting bagi perusahaan untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang tujuan penggunaan data mereka dan menerapkan analisis yang relevan. Ini berguna untuk mencapai tujuan bisnis perusahaan.

Beradaptasi dengan Penyimpanan Data

Menyimpan dan mengelola data dalam berbagai sistem seperti data warehouse, data lake, dan data mart menimbulkan tantangan tersendiri. Organisasi harus mampu mengadaptasi data mereka ke berbagai format dan model untuk mendukung analisis bisnis yang beragam dengan efektif.

Tantangan dan Permasalahan Lainnya

Tantangan lain pada Manajemen data selain diatas, antara lain:

Kualitas Data yang Rendah

Kualitas data yang rendah, seperti ketidakakuratan atau ketidakstrukturan. Masalah ini dapat menghambat keputusan bisnis yang tepat. Solusinya adalah mengembangkan strategi manajemen data yang memastikan data akurat dan terstruktur dengan baik.

Masalah Kepemilikan Data

Masalah kepemilikan data timbul ketika perusahaan tidak memiliki mekanisme yang tepat untuk berbagi data antar departemen. akibatnya terjadi duplikasi data atau kesulitan akses. Penting sekali untuk memiliki sistem yang memfasilitasi berbagi data secara efisien.

Kapasitas Memori Penyimpanan Data yang Tidak Cukup

Pertumbuhan volume data dapat menuntut pada kapasitas penyimpanan yang memadai. Perusahaan harus memastikan investasi dalam infrastruktur penyimpanan yang cukup untuk mengelola data mereka dengan efisien.

Tantangan Keamanan Data

Keamanan data menjadi semakin sangat penting apalagi dalam era digital ini. Perusahaan harus menggunakan teknologi keamanan yang tepat dan melatih staf mereka untuk melindungi data dari ancaman seperti serangan hacker dan pencurian data.

Tantangan Integritas Data

Memastikan integritas data adalah tantangan penting bagi perusahaan. Perusahaan harus memiliki sistem backup yang dapat diandalkan untuk melindungi data dari kerusakan atau kehilangan. Ini juga dapat memastikan data terstruktur dengan baik.

Tantangan Kecepatan Data

Kecepatan akses dan pemrosesan data adalah kunci untuk pengambilan keputusan yang cepat dan efisien. Penggunaan teknologi yang tepat dapat membantu perusahaan memproses data dengan cepat dan mendukung operasi bisnis yang efektif.

Solusi, Metode, dan Praktik Manajemen Data

pengaturan data di perusahaan memang bukanlah tugas yang mudah. Ada berbagai tantangan dan permasalahan yang harus dihadapi oleh perusahaan dalam mengelola data. Namun, perusahaan harus memastikan bahwa mereka mengatasi tantangan dan permasalahan ini dengan tepat. Untuk itu terdapat beberapa solusi dan metode serta serangkaian praktik yang matang.

• Penggunaan Perangkat Lunak Manajemen Data

Perusahaan perlu memanfaatkan teknologi terkini dalam manajemen data untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas. Ini termasuk menggunakan perangkat lunak manajemen data yang canggih untuk memudahkan pengelolaan data secara holistik. Dengan mengadopsi solusi terkini, perusahaan dapat memastikan bahwa data mereka terkelola dengan baik, akurat, dan terstruktur dengan baik.

• Pengembangan Strategi Manajemen Data yang Terpadu

Penting bagi perusahaan untuk mengembangkan strategi manajemen data yang terpadu yang mencakup seluruh siklus data, mulai dari pengumpulan hingga penggunaan. Strategi ini harus dirancang dengan mempertimbangkan tantangan dan permasalahan yang mungkin terjadi, serta memastikan bahwa data digunakan secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat.

• Identifikasi dan Penyelusuran Data Perusahaan

Mencari dan mengidentifikasi data perusahaan merupakan langkah penting bagi perusahaan. Ini memungkinkan tim data scientist untuk menjelajahi dan menemukan berbagai kumpulan data yang relevan dengan tujuan utama perusahaan.

• Pengembangan Lingkungan Data Science

Pengembangan lingkungan data science memungkinkan otomatisasi dalam transformasi data dan menyederhanakan proses pembuatan serta evaluasi model data perusahaan. Penggunaan alat-alat khusus dapat mempercepat proses analisis data dan uji coba model menggunakan teknologi terkini.

• Pelatihan Staf

Pelatihan karyawan tentang pentingnya manajemen data dan praktik terbaik dalam pengelolaan data menjadi kunci. Karyawan perlu dilatih tentang cara mengumpulkan, memproses, dan menggunakan data dengan benar serta melindungi keamanan dan integritas data. Dengan karyawan yang terlatih, perusahaan dapat meningkatkan efektivitas dalam pengelolaan data.

• Kepatuhan Terhadap Persyaratan Hukum

Memahami persyaratan kepatuhan hukum menjadi sangat penting, terutama dalam aspek risiko dan keamanan. Penggunaan alat baru untuk mengidentifikasi dan memantau koneksi yang perlu dipatuhi dapat membantu perusahaan menjaga kepatuhan dengan lebih efisien.

• Integrasi Cloud Computing untuk Fleksibilitas

Penggunaan teknologi cloud computing dapat memberikan fleksibilitas dalam pengelolaan data. Dengan menyimpan data di server cloud, perusahaan dapat mengaksesnya dari mana saja dan kapan saja, mengatasi masalah kapasitas penyimpanan data, dan mempercepat proses akses data. Integrasi cloud computing menjadi langkah penting dalam memperbaiki infrastruktur data perusahaan.

• Penggunaan Big Data Analytics

Teknologi big data analytics dapat memberikan wawasan mendalam kepada perusahaan. Dengan menganalisis data besar dan kompleks, perusahaan dapat mengidentifikasi tren, pola, dan peluang bisnis yang berharga. Dengan memanfaatkan big data analytics, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih cerdas dan memperbaiki kinerja bisnis mereka.

• Implementasi Lapisan Kueri untuk Manajemen Data yang Efisien

Penggunaan lapisan kueri (query layer) dapat memungkinkan manajemen data menjadi lebih efisien dengan menyatukan berbagai jenis penyimpanan data. Ini memungkinkan data scientist, analis, dan aplikasi untuk mengakses data tanpa harus memperhatikan tempat penyimpanan atau melakukan konversi manual format data.

• Konsultasi Dengan Pakar Manajemen Data

Jika perusahaan mengalami kesulitan dalam manajemen data, berkonsultasilah dengan pakar manajemen data. Mereka dapat memberikan pandangan dan solusi yang berharga untuk mengatasi tantangan dalam manajemen data serta membantu perusahaan dalam merancang strategi manajemen data yang efektif dan berkelanjutan. Dengan mendapatkan bantuan dari ahli, perusahaan dapat mengoptimalkan pengelolaan data mereka untuk meraih keunggulan bisnis.

Penutup

Manajemen data memang penting untuk keberlanjutan bisnis perusahaan, untuk itu penting sekali bagi perusahaan untuk mempelajarinya. Mungkin segitu saja yang dapat kami sampaikan, mohon maaf bila ada kesalahan kata dan penulisan. Terima kasih dan semoga bermanfaat.

Sumber:

• https://aws.amazon.com/id/what-is/data-management Terakhir akses: 10 April 2024.
• https://accurate.id/marketing-manajemen/manajemen-data Terakhir akses: 10 April 2024.
• https://www.hashmicro.com/id/blog/manajemen-data/ Terakhir akses: 10 April 2024.
• https://www.jurnal.id/id/blog/manajemen-data Terakhir akses: 10 April 2024.
• https://www.modalrakyat.id/blog/manajemen-data Terakhir akses 10 April 2024.