Tata Kelola Data Vs Manajemen Data: Mengungkap Perbedaannya

Orang-orang sering bertanya-tanya apakah ada perbedaan antara Tata Kelola Data dan Manajemen Data. Jawabannya adalah ya. Namun, keduanya saling terkait.

Tata kelola data adalah definisi struktur organisasi, pemilik data, kebijakan, peraturan, proses, terminologi bisnis, dan pengukuran untuk rentang hidup data menyeluruh (pengumpulan, penggunaan, penyimpanan, perlindungan, penghapusan, dan pengarsipan).

Implementasi teknis tata kelola data adalah manajemen data.

Solusi Tata Kelola Data tidak lebih dari sekadar dokumentasi jika tidak diterapkan. Manajemen data perusahaan memungkinkan proses dan kebijakan untuk dijalankan dan ditegakkan.

Sederhananya, Solusi Tata Kelola Data membantu mengembangkan kebijakan dan prosedur terkait data, sedangkan solusi manajemen data menerapkan kebijakan dan prosedur tersebut untuk mengumpulkan dan menggunakan data untuk pengambilan keputusan. Untuk lebih memahami bagaimana konsep-konsep ini bekerja sama dalam praktik, ada baiknya untuk terlebih dahulu memahami apa itu masing-masing konsep.

Apa itu Tata Kelola Data?

Mari kita lihat beberapa aspek tata kelola data

Orang – orang

Orang-orang sangat penting dalam tata kelola data karena merekalah yang menghasilkan dan mengelola data, serta mereka yang memperoleh keuntungan dari data yang dikelola dengan baik. Pakar materi pokok dalam bisnis, misalnya, dapat mengidentifikasi istilah bisnis standar organisasi serta tingkat dan jenis standar kualitas yang diperlukan untuk berbagai proses bisnis.

Pengelola data bertanggung jawab untuk menyelesaikan masalah terkait kualitas data. Profesional TI mengurus arsitektur dan pengelolaan basis data, aplikasi, dan proses bisnis. Privasi dan keamanan data menjadi tanggung jawab personel hukum dan keamanan. Dan para pemimpin lintas fungsi, yang membentuk dewan tata kelola atau dewan bertanggung jawab untuk menyelesaikan konflik di antara berbagai fungsi di dalam suatu organisasi.

Aturan dan Kebijakan

Jika kebijakan menentukan apa yang harus dilakukan, aturan menentukan bagaimana hal itu harus dilakukan. Kebijakan dan peraturan digunakan di seluruh proses dan prosedur oleh organisasi; kategori yang populer meliputi persetujuan, kualitas, penyimpanan, dan keamanan. Misalnya, Anda mungkin memiliki kebijakan yang menetapkan bahwa persetujuan untuk pemrosesan harus diminta sebelum data pribadi dapat digunakan. Ketika data pribadi diperoleh, satu aturan mungkin menguraikan alternatif persetujuan yang harus dipilih pengguna (seperti penagihan, pemasaran, dan pembagian dengan pihak ketiga). Aturan lain dapat menyatakan bahwa sebelum memberikan penawaran promosi kepada pelanggan, persetujuan pemasaran harus dikonfirmasi.

Metriks

Apa yang diukur akan dikelola. Jumlah rekaman duplikat dalam aplikasi, kebenaran dan kelengkapan data, dan berapa banyak data pribadi yang dienkripsi atau disembunyikan adalah metrik teknis umum. Sementara metrik ini membantu dalam manajemen teknis data, bisnis terkemuka juga berupaya untuk menentukan bagaimana metrik teknis ini memengaruhi pengukuran hasil bisnis.

Misalnya, Days Sales Outstanding (DSO) adalah indikator bisnis umum yang digunakan oleh analis keuangan dan pemberi pinjaman untuk menilai kesehatan keuangan perusahaan. Ketika data alamat klien tidak memadai atau salah, waktu siklus penagihan dan, sebagai akibatnya, DSO akan meningkat. Analis dan pemberi pinjaman mungkin melihat DSO yang lebih tinggi daripada rata-rata industri sebagai indikasi risiko, menurunkan prospek perusahaan atau meningkatkan biaya pembiayaan.

Apa itu Manajemen Data?

Sekarang, mari kita bahas beberapa alat dan teknik untuk manajemen data.

Pembersihan dan Standarisasi

Kebijakan kualitas data dapat diterapkan dan ditegakkan dengan bantuan pembersihan dan standarisasi. Pembuatan profil memungkinkan Anda membandingkan validitas, kebenaran, dan kelengkapan data dengan parameter kualitas data yang Anda tetapkan. Anda kemudian dapat memperbaiki masalah seperti nilai yang tidak valid, kata yang salah eja, dan nilai yang hilang. Untuk menegakkan kualitas data di titik entri, Anda juga dapat memasukkan aturan pembersihan ke dalam proses entri data.

Pembuatan profil juga membantu dalam mengidentifikasi persamaan, perbedaan, dan hubungan antara sumber data sehingga catatan duplikat dapat dihapus dan konsistensi dapat ditegakkan di semua sumber.

Data eksternal, seperti nomor DUNS, demografi, dan data geografis, dapat digunakan untuk memperkaya data internal. Banyak perusahaan juga membuat hub terpusat untuk membantu menjaga konsistensi semantik data induk di seluruh sumber data.

Penyamaran dan Enkripsi

Penyamaran dan enkripsi membantu Anda dalam menegakkan dan menerapkan kebijakan privasi dan perlindungan. Alat dan teknik untuk penemuan dan klasifikasi data membantu Anda mengidentifikasi data sensitif dan pribadi serta mengkategorikannya sebagai data yang memerlukan perlindungan berdasarkan persyaratan internal dan peraturan eksternal seperti General Data Protection Regulation (GDPR), California Consumer Privacy Act (CCPA), dan General Data Protection Law of Brazil (LGPD). Tag ini kemudian dapat digunakan untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang sesuai. Beberapa pengguna mungkin diizinkan untuk mengakses data mentah, sementara yang lain mungkin mengharuskan data untuk ditutup secara dinamis saat diminta, tergantung pada klasifikasi dan peraturan akses.

Secara internal dan eksternal, pemodelan aliran data dapat membantu Anda memahami bagaimana data diperoleh, diproses, disimpan, dan didistribusikan. Berdasarkan klasifikasi dan kebijakan privasi, Anda kemudian dapat memutuskan mekanisme perlindungan yang relevan. Penyamaran data, misalnya, mungkin cukup untuk akses di dalam firewall Anda, tetapi data harus dienkripsi sebelum dibagikan dengan pihak lain di luar organisasi Anda.

Pengarsipan dan Penghapusan

Penggunaan pengarsipan dan penghapusan membantu dalam penerapan dan penegakan kebijakan penyimpanan. Ketika data tidak lagi diperlukan untuk operasi sehari-hari tetapi masih diperlukan untuk memenuhi persyaratan peraturan seperti pelaporan pajak atau penyimpanan jangka panjang, maka data tersebut diarsipkan. Alat pengarsipan data juga melacak berapa lama data harus disimpan, mengindeksnya untuk pengambilan yang lebih cepat untuk penggunaan seperti penemuan hukum, dan memberlakukan akses yang diperlukan serta kontrol penyamaran/enkripsi data. Data dihancurkan secara permanen setelah periode penyimpanan yang telah ditentukan berakhir.

Meskipun ini mungkin tampak sederhana, menyeimbangkan kebutuhan penyimpanan aturan industri (seperti BCBS 239 dan CCAR) dengan persyaratan penghapusan peraturan pemerintah dan regional merupakan proses yang sulit (seperti GDPR dan CCPA).

Meskipun Tata kelola data dan manajemen data merupakan dua entitas yang terpisah, tujuan keduanya sama: membangun fondasi data yang solid dan tepercaya yang memungkinkan karyawan terbaik di perusahaan Anda melakukan pekerjaan terbaik mereka.