Apa Itu Manajemen Data? Pengertian Hingga Pencegahan Masalahnya

Data merupakan hal penting dalam sebuah bisnis, tetapi tidak semua bisnis atau perusahaan mengetahui bagaimana cara mengelola data dengan tepat.

Manajemen data tidak hanya dibutuhkan oleh bisnis besar, bisnis kecil pun perlu mengelola data untuk meningkatkan produktivitas dan ROI bisnis.

Pengertian Manajemen Data

Manajemen data adalah cara perencanaan dan pengendalian data yang praktiknya mencakup pengumpulan, penyimpanan, perlindungan dan pemrosesan data.

Dalam bisnis, data dikaitkan dengan pelanggan, karyawan, prospek, vendor, anggaran, kesepakatan kerjasama, akun dan kompetitor.

Bisnis yang bisa mengelola data dengan efektif akan memperoleh analisis informasi untuk membuat keputusan bisnis yang tepat.

Aplikasi database saat ini memiliki berbagai bentuk dan ukuran sehingga kamu perlu menyesuaikannya dengan kebutuhan.

Praktik dan Teknik

Praktik dan teknik di bawah ini adalah cara awal untuk menyesuaikan bisnismu dengan tingkat kerumitan data yang kamu butuhkan.

Katalog Data

Google menawarkan katalog data berupa bar pencarian untuk membuat aset data mudah ditemukan dan dikategorikan.

Tag dan label adalah cara yang efektif untuk mengkategorikan sekelompok data agar dapat ditemukan dengan mudah di proses selanjutnya.

Inventaris aset data dapat membantu kamu dalam membuat alur kerja atau integrasi antar database.

Integrasi Data

Proses pengumpulan database perusahaan biasanya menggunakan beberapa aplikasi khusus.

Misalnya toko online kamu menjual pakaian pria. Biasanya ada satu aplikasi untuk mengumpulkan data pelanggan saat pembelian, satu aplikasi untuk akuntansi dan satu aplikasi lagi untuk chatbot menjawab pertanyaan pelanggan.

Tujuan integrasi data adalah menyatukan semua data dan memberikan gambaran lengkap mengenai pelanggan.

Data yang terintegrasi akan meningkatkan kualitas data tersebut.

Data Lifecycle Management (DLM)

Data Lifecycle Management (DLM) adalah proses identifikasi data melalui beberapa tahapan berbeda yang mengalir melalui informasi dan membuat kebijakan untuk mengelola setiap tahapan tersebut untuk memaksimalkan masa kegunaan datamu.

DLM biasanya digunakan oleh perusahaan besar yang menggunakan data dalam jumlah besar yang perlu dikategorikan ke dalam beberapa stages dan memiliki otomatisasi yang kompleks.

Tahapan dalam DLM terdiri dari pengumpulan, akses, pemakaian, penyimpanan, transfer dan penghapusan data.

Data Warehouse dan Platform untuk Data Pelanggan

Data warehouse adalah database tempat suatu perusahaan mentransfer semua data dari berbagai sumber yang berbeda ke dalam sebuah tempat penyimpanan.

Data warehouse sering disebut data lakes atau data mart.

Semua data perusahaan seperti aktivitas website, data keuangan, data analisis produk, catatan CRM, helpdesk bahkan ranking di mesin pencari dapat digabungkan dan disimpan di dalam satu database seperti Amazon Redshift.

Platform data pelanggan adalah platform untuk mengumpulkan data yang relevan dengan pelanggan dan menampilkan data ke user akhir untuk diproses sesuai tujuannya.

Manfaat Manajemen Data

Manajemen data memiliki banyak sekali manfaat bagi sebuah perusahaan atau bisnis, baik skala besar maupun kecil. Berikut ini beberapa manfaatnya:

Memahami Data Pelanggan

Data pelanggan yang berasal dari CRM, otomatisasi marketing dan platform kamu beriklan dapat digabungkan semuanya.

Kamu bisa memahami dan mengidentifikasi pelanggan mana yang akan mendatangkan profit.

Mengevaluasi Acquisition Channel

Data warehouse pelanggan bisa menghubungkan biaya akuisisi pelanggan dengan data retensi pelanggan dalam Google Analytics dan kamu juga dapat memahami seluruh ROI bisnismu.

Memahami Siklus Pembelian

Biasanya dalam model bisnis B2B, calon pelanggan tidak langsung mengklik iklan dan membeli produkmu.

Manfaat lain dari manajemen ini adalah untuk memahami siklus pembelian para calon pelanggan yang sudah membuka websitemu sampai akhirnya jadi membeli produkmu.

Siklus pembelian ini bisa berlangsung berbulan-bulan.

Konsep

Migrasi data adalah proses memindahkan data dari satu database ke database lainnya.

Proses manajemen data bisa berupa pengambilan data dari database (extract), memanipulasi melalui code dengan cara tertentu (transform) dan menulisnya kembali ke data base (load).

Metadata adalah data yang mendeskripsikan data lain di dalam database.

Fact Tables adalah tabel yang berisi matriks bisnis yang mudah dipahami dan ramah pengguna sehingga semua pihak yang terlibat di seluruh bisnis dapat mengaksesnya. Ini sering disebut “single source of truth”

Business Intelligence adalah kegiatan menganalisis dan menyajikan data dengan cara memberikan informasi mengenai pengambilan keputusan bisnis.

Proses menghapus data yang salah dan tidak berguna sering disebut dengan cleansing data.

Data testing adalah kegiatan membuat pernyataan tentang data lalu menguji apakah valid atau tidak untuk melihat kualitas sumber data dan memvalidasi bahwa kode dalam model data bisa berfungsi dengan baik.

Mencegah Masalah Dalam Manajemen Data

Data sangat sulit dikelola dengan baik karena bisa saja data yang kamu dapatkan tidak dalam format yang tepat sehingga tidak bisa dikelola untuk sebuah keputusan bisnis.

Untuk mencegah data tidak bisa dikelola, kamu perlu mengetahui tantangan yang biasanya ditemukan di dalamnya.

Integritas Data

Integritas data ditentukan oleh konsistensi data.

Memiliki integritas membutuhkan proses pengumpulan data yang cerdas misalnya saat kamu mengisi formulir di website dan salah memasukkan format nomor telepon.

Kamu akan mendapatkan peringatan nomor yang kamu masukkan salah dan diperintahkan untuk memasukkan ulang.

Itu salah satu dari cara pengumpulan data yang cerdas untuk memastikan data yang kamu berikan valid dan cukup relevan digunakan.

Kualitas Data

Kualitas data sangat berkaitan dengan aksesibilitas, konsistensi dan relevansi.

Kualitas data yang berkualitas tinggi jika data sesuai dengan tujuan penggunaan, pengambilan keputusan dan perencanaan.

Setelah memastikan integritas data, kamu akan memiliki data yang konsisten.

Jika data tidak dapat diakses, maka tidak sesuai dengan tujuan penggunaannya.

Hal ini juga berlaku jika data sudah konsisten dan dapat diakses tetapi tidak relevan untuk operasional, pengambilan keputusan atau perencanaan bisnis, maka akan menghilangkan kualitas data tersebut.

Mematuhi Persyaratan yang Terus Berubah

Data adalah hal yang serius karena menyangkut data pribadi pelanggan dan perusahaan.

Kalau tidak mengikuti peraturan yang ditetapkan baik lokal maupun internasional dapat mengakibatkan konsekuensi hukum.

Sebuah bisnis bertanggung jawab mengikuti persyaratan peraturan yang terus berubah untuk memastikan data terkelola dengan baik.

Manajemen Data Untuk Siapapun

Praktik manajemen data tiap bisnis berbeda-beda sesuai dengan kebutuhannya, biasanya terdiri dari katalog data, integrasi, DLM dan data warehouse.

Manajemen data bagi sebuah bisnis dapat membantu meningkatkan produktivitas, mengetahui pengalaman konsumen, mengevaluasi acquisition channel dan memudahkan para pekerja.

Bussines Intelligance, data testing, migrasi, extract data, transform, load dan cleansing data adalah beberapa konsep manajemen data yang juga perlu kamu ketahui.

Data yang terintegrasi, berkualitas dan mematuhi peraturan yang berlaku adalah hal-hal yang wajib diperhatikan untuk mencegah timbulnya masalah dengan data pelanggan dan perusahaan.

Kamu perlu memahami kebutuhan bisnismu agar bisa menentukan bagaimana manajemen data yang tepat untuk bisnismu.