Masa Depan Layanan Tata Kelola Data: Tren Teratas untuk Tahun 2022 dan Selanjutnya

Pada awal tahun 2000-an, tata kelola data belum menjadi hal yang penting. Tentunya, ada pelopor saat itu yang meletakkan dasar bagi tata kelola data, tetapi tata kelola data belum dianggap serius. Kini, Layanan Tata Kelola Data sangat diminati.

Karena aturan dan tren tata kelola data terus berkembang setiap tahun, mari kita lihat tren berikut yang akan menonjol pada tahun 2022 dan seterusnya:

1. Operational Data Modelling

Salah satu tindakan operasional paling berarti yang dapat diperoleh dari tata kelola data tahun ini berasal dari pemodelan data. Pertukaran data antara berbagai sistem sebagai bagian dari satu jaringan data kolektif tetap lebih penting sekarang daripada sebelumnya karena semakin banyak perusahaan yang terus mengadopsi pendekatan ini untuk manajemen data.

Model data ekspresif yang memiliki taksonomi dan semantik yang jelas dapat menggunakan kecerdasan mesin untuk mengetahui bagaimana berbagai skema dari berbagai sistem data dipadukan untuk integrasi yang lancar. Jadi, Anda mendapatkan detail yang serupa dalam berbagai sistem dan tata kelola memiliki peta mengenai bagaimana hal itu diekspresikan dalam sistem ini. Solusi tata kelola dapat dilibatkan secara real-time dalam kasus ini.

Pendekatan khusus ini menghemat waktu dan biaya dengan mengabaikan kebutuhan untuk menulis program khusus untuk memanfaatkan sebaik-baiknya apa yang terjadi di arena tata kelola data.

2. Metadata Insights

Pada tahun 2022 dan seterusnya, inferensi mengenai metadata dalam model data akan menyederhanakan taksonomi untuk mesin konten media dan hiburan, misalnya, di seluruh sumber lokal dan global untuk mendapatkan hasil secara real-time. Akan ada otomatisasi input metadata yang lebih cepat berkat metode komputasi kognitif. Jika tidak, semua deskripsi metadata akan dilakukan secara manual.

Jadi, dengan kata lain, visibilitas metadata yang terperinci dapat menjadi pertanda kejadian atau menawarkan peta jalan lengkap dari kejadian sebelumnya untuk memastikan kualitas dan silsilah data tetap utuh. Dengan demikian, orang dapat mengharapkan perubahan positif berikut yang terkait dengan metadata tahun ini:

• Ketertelusuran metadata: Ketertelusuran metadata sangat penting untuk mempercayai dan memahami rincian yang disajikan dalam analitik.

• Analisis Akar Masalah: Semua penyimpangan dan penyimpangan dalam prosedur yang terkait dengan analitik dapat dengan mudah diilustrasikan melalui analisis metadata. Ketika seseorang melihat kesalahan atau sesuatu muncul sebagai anomali di dasbor, akan ada grafik yang menunjukkan apa yang salah.

• Analisis Dampak: Metadata akan diteliti untuk setiap fase SQL guna mengekstrak informasi melalui baris, kolom, dan tabel data. Grafik yang akan menyertai proses tersebut akan menguraikan perubahan yang sebenarnya.

3. Aktivasi Pengelolaan Data

Fakta bahwa pengelola data diberdayakan merupakan dampak langsung dari perubahan tata kelola data dari pekerjaan pasif menjadi aktif. Inovasi modern terkait akses data terkendali (dengan fokus pada pengelola data) sangat penting untuk mempercepat waktu yang diperlukan untuk memanfaatkan data. Pada saat yang sama, diperlukan penyesuaian terhadap standar tata kelola terkait pengguna mana yang dapat melihat data mana.

Pendekatan tata kelola data bersama tersebut mengeluarkan persetujuan otomatis dan regulasi tata kelola terpusat dalam pengaturan infrastruktur. Misalnya, pemilik data penjualan dapat memutuskan bagian data mana yang ingin diizinkan John Doe untuk mengaksesnya.

Mengotomatiskan distribusi regulasi tata kelola terpusat ini ke sumber yang terdesentralisasi dapat menghilangkan hambatan TI untuk akses data. Ini akan memfasilitasi pembagian data laten rendah. Dengan demikian, pengelola data dari Talend Data Management Services – orang-orang yang paling memahami data – tetap berada di garis depan dalam mendelegasikan dan memutuskan akses data.

4. Data Quality

Kualitas data, beserta fitur-fitur yang menyertainya seperti keandalan data dan validasi data, merupakan substratum yang menjadi dasar semua bentuk tata kelola data, khususnya dalam pengaturan operasional.

Anda tidak akan dapat menambah atau mengotomatiskan proses jika data Anda tidak berkualitas tinggi atau sehat sejak awal. Dengan demikian, trennya adalah menanamkan pokok tata kelola data seperti manajemen metadata yang unggul ke dalam sistem operasional untuk menghasilkan spesifikasi metadata secara real-time. Diperlukan langkah-langkah validasi data yang tepat untuk memastikan bahwa data tersebut masuk akal dan mematuhi praktik terbaik.

Organisasi akan menggunakan berbagai cara untuk memastikan keamanan dan kualitas data pada tingkat yang dapat diandalkan untuk operasi dan pengambilan keputusan tradisional. Seiring dengan perubahan nuansa tata kelola data, organisasi akan memperoleh keuntungan yang lebih besar dari inisiatif TI mereka.

Tentang Artha Solutions:

Artha Solutions adalah firma konsultan bisnis dan teknologi terkemuka yang menyediakan wawasan dan keahlian dalam strategi bisnis dan implementasi teknis. Artha membawa pemikiran maju dan inovasi ke tingkat yang baru dengan keahlian teknis dan industri selama bertahun-tahun dan transparansi penuh. Artha memiliki rekam jejak yang terbukti bekerja dengan UKM (usaha kecil hingga menengah) hingga perusahaan Fortune 500 yang mengubah tantangan bisnis dan teknologi mereka menjadi nilai bisnis.