Pengertian Data Management Dalam 1 Organisasi

Data Management Dalam 1 Organisasi – Data yang dikumpulkan setiap hari sangatlah besar dan beragam, diperlukan suatu keahlian khusus untuk memilah dan menyortirnya sesuai keperluan. disitulah data management hadir untuk melakukannya, lalu apa pengertian data management? dan kenapa bidang data management sangatlah penting? mari kita bahas

Pengertian Data Management

pengertian Data management / manajemen data adalah proses mengolah, menyimpan, mengatur, dan memelihara pusat data yang dimiliki oleh sebuah organisasi. manajemen data yang efektif dapat meningkatkan efisiensi pekerjaan tim IT dan dapat memberikan informasi yang dibutuhkan oleh perusahaan secara cepat untuk membantu proses perancangan dan pengambilan keputusan.

Proses ini melibatkan kombinasi dari fungsi data managementyang secara kolektif bertujuan untuk memastikan bahwa data dalam sistem perusahaan akurat, tersedia, dan dapat diakses. Sebagian besar pekerjaan yang diperlukan dilakukan oleh tim IT dan Data management, tetapi pengolah data lainnya dilakukan oleh data scientist dan data analytic. terkadang para data scientist juga turun tangan untuk memastikan bahwa data memenuhi kebutuhan mereka.

Pentingnya Manajemen Data

gambar di dapat dari https://www.blue-pencil.ca/what-is-data-management-and-why-it-is-important/

1. Manajemen Data Akan Meningkatkan Produktivitas Anda

manajemen data yang baik akan membuat organisasi Anda lebih produktif. Di sisi lain, manajemen data yang buruk akan menyebabkan organisasi Anda menjadi sangat tidak efisien. Baik manajemen data:

• Memudahkan karyawan Anda untuk menemukan dan memahami informasi yang mereka butuhkan untuk melakukan pekerjaan mereka.
• Memungkinkan staf Anda untuk dengan mudah memvalidasi hasil atau kesimpulan mereka mungkin memiliki.
• Menyediakan struktur sehingga informasi yang mudah berbagi dengan orang lain
• Memungkinkan informasi untuk disimpan untuk referensi di masa mendatang dan memudahkan pengambilan.

2. Manajemen Data Akan Membuat Bisnis Anda Lebih Hemat Biaya

Manfaat lain dari manajemen data yang tepat mampu membuat organisasi Anda lebih hemat biaya. Hal ini karena akan memungkinkan organisasi Anda untuk menghindari duplikasi yang tidak perlu. Dengan menyimpan dan membuat semua data yang direferensikan, memastikan Anda tidak pernah memiliki karyawan yang melakukan penelitian, analisis, atau pekerjaan yang sama yang telah diselesaikan oleh karyawan lain.

3. Data Management Akan Membuat Bisnis Anda Semakin Gesit

Kecepatan di mana perusahaan dapat membuat keputusan dan perubahan arah merupakan faktor kunci dalam menentukan seberapa sukses sebuah perusahaan. Jika sebuah perusahaan memakan waktu terlalu lama untuk bereaksi terhadap pasar atau kompetitornya, itu bisa menjadi bencana bagi perusahaan.

Dengan sistem manajemen data yang baik, karyawan Anda akan dapat mengakses informasi dan diberitahu tentang perubahan di pasar atau pesaing lebih cepat. Akibatnya, perusahaan Anda akan dapat membuat keputusan dan mengambil tindakan signifikan lebih cepat daripada perusahaan yang memiliki manajemen data dan berbagi data sistem yang buruk.

4. Data management Akan Membantu Mengurangi Resiko Keamanan

Ada beberapa risiko jika data Anda tidak dikelola dengan baik dan informasi Anda jatuh ke tangan yang salah. Misalnya, raksasa elektronik Sony mangsa serangan komputer yang menyebabkan pencurian rincian bank lebih dari 77 juta pengguna PlayStation. sistem manajemen data yang kuat akan sangat mengurangi risiko ini terjadi untuk organisasi Anda.

5. Data Management Akan Kurangi Data Loss

dataSistem kehilangan pengelolaan data yang tepat akan mengurangi risiko kehilangan informasi penting

Dengan sistem manajemen data dan rencana yang diketahui dan diikuti oleh semua karyawan Anda, Anda dapat sangat mengurangi risiko kehilangan informasi penting. Dengan rencana pengelolaan data, langkah-langkah akan diambil untuk memastikan bahwa informasi penting didukung dan diambil dari sumber sekunder jika sumber utama adalah tidak pernah diakses.

6. Data management Akan Membantuan Anda Membuat Keputusan Lebih Akurat

Banyak organisasi menggunakan berbagai sumber daya untuk perencanaan, analisis trend, dan mengelola kinerja. Dalam sebuah organisasi, karyawan yang berbeda bahkan dapat menggunakan sumber daya yang berbeda untuk melakukan tugas yang sama jika tidak ada proses manajemen data dan mereka tidak tahu sumber daya yang tepat untuk digunakan.

Nilai informasi hanya sebagai baik sebagai sumber informasi. Ini berarti bahwa para pengambil keputusan di seluruh organisasi sering menganalisis angka yang berbeda untuk membuat keputusan yang akan mempengaruhi perusahaan, dan mengarah pada kesimpulan bahwa buruk atau tidak akurat tanpa sistem manajemen data yang ada. Data kesalahan entri, kesalahan kesimpulan dan inefisiensi pengolahan risiko bagi perusahaan yang tidak memiliki rencana dan sistem manajemen data yang kuat.

Baca Juga : Pengertian, Fungsi, Dan Metode Penyimpanan barang di warehouse

Bagian Data Management

disiplin yang terpisah yang merupakan bagian dari proses manajemen data secara keseluruhan mencakup serangkaian langkah, dari pengolahan data dan penyimpanan data untuk tata kelola bagaimana data diformat dan digunakan dalam sistem operasional dan analitis. Perkembangan arsitektur data seringkali langkah pertama, terutama dalam sebuah organisasi besar dengan banyak data yang akan dikelola. Arsitektur menyediakan cetak biru untuk database dan platform data lainnya yang akan digunakan, termasuk teknologi yang spesifik sesuai dengan aplikasi individu.

database adalah platform yang paling umum digunakan untuk data store perusahaan. mereka berisi kumpulan data yang terorganisir sehingga dapat diakses, diperbarui dan dikelola. Mereka digunakan dalam kedua sistem pemrosesan transaksi yang menciptakan data operasional, seperti catatan pelanggan dan pesanan penjualan, dan data warehouse, yang menyimpan kumpulan data konsolidasi sistem bisnis untuk BI dan analisis.

administrasi database adalah inti fungsi manajemen data. Setelah database diatur, pemantauan dan tuning kinerja harus dilakukan untuk menjaga waktu respon query database diterima yang dijalankan pengguna untuk mendapatkan informasi dari data yang tersimpan di dalamnya. tugas administrasi lainnya termasuk desain database, konfigurasi, instalasi dan pembaharuan; keamanan data; backup dan recovery basis data; dan pembaruan perangkat lunak aplikasi dan patch keamanan.

Manajemen data melibatkan berbagai fungsi yang saling terkait. Teknologi utama yang digunakan untuk menyebarkan dan mengelola database adalah Database Management system(DBMS), yang merupakan perangkat lunak yang bertindak sebagai antarmuka antara database dikendalikan dan database administrator, pengguna akhir dan aplikasi bahwa akses mereka. platform data alternatif untuk database dan sistem file termasuk layanan cloud storage objek; mereka menyimpan data dengan cara yang kurang terstruktur dari database utama, yang menawarkan lebih banyak fleksibilitas dalam jenis data yang dapat disimpan dan bagaimana diformat. Namun, hasilnya tidak cocok untuk aplikasi transaksional.

Dasar Menejemen Data lainnya termasuk pemodelan data, grafik hubungan antara elemen data dan bagaimana data mengalir melalui sistem; integrasi data, yang menggabungkan data dari berbagai sumber data untuk penggunaan operasional dan analitis; data query, yang menetapkan kebijakan dan prosedur untuk memastikan data yang ada sama di seluruh organisasi; dan manajemen kualitas data, yang bertujuan untuk memperbaiki kesalahan dan data yang tidak konsisten. Yang lain adalah master data management (MDM), yang menciptakan referensi set data umum seperti pelanggan dan produk.

Baca : apa itu data science

Alat dan teknik Data management

Berbagai teknologi, alat, dan teknik dapat digunakan sebagai bagian dari proses manajemen data. Ini mencakup berbagai pilihan yang tersedia untuk berbagai aspek manajemen data.

1. Database management system (DBMS)

Database management system. Jenis yang paling umum dari DBMS adalah sistem manajemen database relasional. database relasional mengatur data dalam tabel dengan baris dan kolom yang berisi catatan database; catatan terkait di tabel yang berbeda dapat dihubungkan melalui penggunaan kunci primer dan asing, menghindari kebutuhan untuk membuat entri data duplikat. Dibangun di sekitar SQL bahasa pemrograman database relasional dan model data yang kaku paling cocok untuk data transaksi terstruktur. Itu dan dukungan mereka untuk properti ACID transaksi – atomisitas, konsistensi, isolasi, dan daya tahan – telah membuat database atas pilihan untuk aplikasi pemrosesan transaksi.

baca : apa itu pemodelan data

Namun, jenis lain dari teknologi DBMS telah muncul sebagai pilihan yang layak bagi banyak jenis data beban kerja. Sebagian besar dikategorikan sebagai database NoSQL, yang tidak memaksakan persyaratan kaku pada model data dan skema database; sebagai hasilnya, mereka dapat menyimpan data tidak terstruktur dan terstruktur, seperti data sensor, clickstream catatan Internet dan jaringan, server dan log aplikasi.

2. Big Data Management

Big Data Management. NoSQL database sering digunakan dalam data yang besar karena kemampuan mereka untuk menyimpan dan mengelola berbagai jenis data. lingkungan Big Data juga umumnya digunakan dalam teknologi open source seperti Hadoop, yang didistribusikan melalui kerangka pengolahan dengan sistem file yang berjalan di seluruh bagian server yang terkait dan akhirnya memicu mesin pengolah data.sistem big data biasanya di letakan di dalam cloud, menggunakan penyimpanan objek seperti Amazon Simple Storage Service (S3).

3. Data Warehouse and Data Lakes

data warehouse dan data lakes. Dua repositori alternatif untuk mengelola data analytic adalah Data Warehouse dan Data Lakes. Data Warehousing adalah metode yang lebih tradisional – data warehouse biasanya didasarkan pada basis data relasional atau kolom, dan menyimpan terstruktur data yang dikumpulkan dari sistem operasional yang berbeda dan siap untuk analisis. Data Warehouse primer menggunakan BI caseare query dan pelaporan perusahaan, memungkinkan analis bisnis dan eksekutif untuk menganalisa penjualan, manajemen persediaan dan indikator kinerja utama lainnya.

Data Warehouse perusahaan termasuk data dari sistem bisnis di seluruh organisasi. Dalam sebuah perusahaan besar, masing-masing anak perusahaan dan unit usaha otonomi manajemen dapat membangun Data Warehouse mereka sendiri. Data mart adalah pilihan lain – mereka adalah versi yang lebih kecil dari data warehouse yang berisi subset dari departemen data atau organisasi untuk kelompok pengguna tertentu.

Data Lakes. menyimpan kumpulan data besar untuk digunakan dalam pemodelan prediktif, machine learning dan aplikasi analitik canggih lainnya. Mereka paling sering dibangun di atas cluster Hadoop, meskipun Data Lakes deployment juga dilakukan pada database NoSQL atau object cloud storage; di samping itu, perbedaan platform juga dapat dikombinasikan dalam lingkungan Data Lakes . Data dapat diproses untuk analisis , tetapi Data Lakes sering mengandung data mentah. Dalam hal ini, para Data scientist dan analis lainnya biasanya melakukan data preparation mereka sendiri untuk digunakan analitis tertentu.

4. Data Intergration

data Intergration. teknik integrasi data yang paling banyak digunakan adalah ekstrak, transform dan load (ETL), yang menarik data dari sistem sumber, mengubahnya menjadi format yang konsisten, dan kemudian memuat data terintegrasi ke dalam data warehouse atau sistem penyimpanan lainnya. Namun, integrasi data platform yang sekarang juga mendukung berbagai metode integrasi lainnya. Ini termasuk ekstrak, beban dan perubahan (ELT), variasi pada ETL yang meninggalkan data dalam bentuk aslinya ketika dimuat ke dalam platform target. ELT adalah pilihan umum untuk pekerjaan integrasi data di danau data dan sistem data besar lainnya.

ETL dan ELT merupakan integrasi batch yang prosesnya berjalan pada interval dijadwalkan. Tim manajemen data juga dapat melakukan integrasi data real-time, menggunakan metode seperti perubahan data capture, yang berlaku perubahan data dalam database untuk data warehouse atau repositori lainnya, dan mengalir integrasi data, yang mengintegrasikan aliran real-time Data secara terus menerus. virtualisasi data pilihan integrasi lain – untuk menggunakan lapisan abstraksi untuk membuat tampilan virtual data dari berbagai sistem kepada pengguna akhir daripada memuat secara fisik data ke dalam data warehouse.

5. data Governance,data quality and MDM

data Governance,data quality and MDM Data ini merupakan suatu proses organisasi; produk perangkat lunak yang dapat membantu mengelola program tata kelola data yang tersedia, tetapi merupakan elemen opsional. Sementara program pemerintahan dapat dikelola oleh para profesional manajemen data, mereka biasanya mencakup papan pemerintahan Data terdiri dari eksekutif bisnis yang secara kolektif membuat keputusan tentang definisi data umum dan standar perusahaan untuk membuat, format, dan menggunakan data.

Aspek penting lainnya dari inisiatif ini adalah pengelolaan data query, yang melibatkan set data dan memastikan bahwa pengguna mematuhi kebijakan data telah disetujui. pelayan Data dapat berupa posisi penuh atau paruh waktu, tergantung pada ukuran dan ruang lingkup program pemerintahan organisasi. Data Dewan juga bisa berasal dari operasi bisnis dan departemen IT; Namun, pengetahuan tentang data yang mereka dekat menonton biasanya prasyarat.

Data Governance terkait erat dengan upaya untuk meningkatkan kualitas data; metrik bahwa organisasi telah meningkatkan kualitas data sangat penting untuk menunjukkan nilai bisnis perusahaan. teknik kualitas data termasuk data profile, yang memindai data set dan lainnya dapat mengidentifikasi outlier nilai-nilai yang mungkin salah. data cleaning, juga dikenal sebagai data scrubing, dapat memperbaiki data yang error dengan memodifikasi atau menghapus data yang error.

6. Data Modelling

Data Modelling. pemodel Data membuat serangkaian model data konseptual, logis dan fisik set data dokumen dan alur kerja dalam bentuk visual dan peta mereka untuk kebutuhan bisnis untuk proses transaksi dan analisis. Teknik umum untuk pemodelan dataincakup diagram hubungan pengembangan entitas, pemetaan data dan skema. Selain itu, model data harus diperbarui ketika sumber data baru ditambahkan atau informasi organisasi perlu diubah.

itulah yang dapat saya sampaikan tentang data management, data management sangat erat kaitannya dengan pengolahan data dan data science, untuk mengetahui kedua anda bisa klik tautan dibawah

apa itu data science dan apa itu pengolahan data

itulah beberapa hal yang dapat saya sampaikan mengenai pengertian Data Management dan kenapa sangat penting. semoga bermanfaat.