Sumber Daya Data (Data Resource)

Sumber Daya Data         

Data merupakan sumberdaya perusahaan, yang kebanyakan disimpan secara elektronik. Sumber Daya data merupakan kumpulan fakta dan informasi mengenai organisasi yang dikumpulkan pada saat operasi bisnis berjalan dalam rangka untuk menghubungkan bisnis di semua tingkatan organisasi.

Sebuah data dikatan sebagai Aset hanya jika data tersebut memiliki value dan dapat dipahami. Usaha untuk mengelola data organisasi merupakan kewajiban manajer.

Pentingnya Mengelola Data:

  • Meminimalisir Biaya Penyusunan Laporan Keuangan
  • Mengantisipasi jika data kritis perusahaan rusak.
  • Mengantisipasi pencurian data data perusahaan dan mengidentifikasi fraud pada transaksi bisnis perusahaan
  • Mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk mengkonsolidasi data perusahaan
  • Menentukan Data Data yang pantas untuk disimpan dalam perusahaan
  • Mengetahui kontak seluruh pelanggan dan prioritas pelanggan yang menguntungkan perusahaan

Kunci sukses Walmart adalah ketersediaan data baik dengan membeli data atau menyimpan sendiri serta kemampuan untuk melihat pola dalam data.

Aspek Teknik pada Pengelolaan Sumber Daya Data

Model Data & Meta Data

Data Modelling adalah proses mengidentifikasi dan mendeskripsikan entitas data perusahaan dan membuat sebuah notasi untuk menunjukan suatu temuan secara grafis. Setelah data tersebut dibuat model maka akan menghasilkan metadata. Metadata adalah informasi terstruktur yang mendeskripsikan, menjelaskan, menemukan, atau setidaknya menjadikan suatu informasi mudah untuk ditemukan kembali, digunakan, atau dikelola.

Data Modeling

Dalam data modelling yang terjadi adalah menghubungkan antara kebijakan bisnis secara umum dengan aturan aturan operasional perusahaan sehingga model data perusahaan dapat digambar. Gambar tersebut mendeskripsikan requirement pemrosesan data detail dari setiap aktivitas dimasing masing fungsi (Divisi) perusahaan. Selanjutnya tahap integrasi tampilan yang akan digunakan oleh setiap user yaitu yang disebut sebagai form normal. Tahap ini disebut tahap normalisasi yaitu proses penyederhanaan struktur data yang mulanya berasal dari input yang kompleks dan bermacam macam menjadi data yang stabil dan lintas bidang dapat memenuhi kriteria semua divisi. Kelebihan Nodel Data:

  1. Data Model Up to date sehingga dapat menjadi bukti dari pengalaman kumulatif perusahaan
  2. Hemar waktu dan Biaya
  3. Mudah berevolusi dengan tambahan requirement
  4. Mudah untuk diadopsi dan diadaptasi
  5. Membantu menemukan requirement data untuk perkembangan lanjutan

Guidlines untuk mengembangkan model data:

  1. Tujuan pemodelan data harus jelas untuk mengakomodir kebutuhan informasi.
  2. Lingkup dari data harus ditentukan secara hati hati sehingga akan efisien
  3. Hasil outcome harus diidentifikasi dan penentuan data yang bisa dishare harus jelas
  4. Alokasi Waktu untuk mengambil semua sistem menjadi model data harus dipertimbangkan.

Pemrograman Database

Untuk membuat database berjalan maka membutuhkan bahasa vokabulari pemrograman misalnya 3GL untuk mencatat data pelanggan, dan mencatat data pesanan. Dengan tambahan DBMS (Data Base management System) satu intruksi dapat mengasosiasi seluruh record dan mengupdate otomatis. Untuk bahasa 4GL biasanya menggunakan SQL (Structured Query Language).

Isu Majerial dalam pengelolaan data

Bagaimana membuat perencanaan data, bagaimana mengontrol integritas data, Bagiaman untuk mengamankan akses dan penggunaan data, bagaimana membuat data yang dapat diakses memiliki peran penting bagi manajer. Kualitas data dan kemampuan penyimpanan data harus memenuhi dalam perusahaan.

Prinsip Pengelolaan Data

  1. Kebutuhan Pengelolaan bersifat permanen
  2. Data yang disimpan dapat berada pada beberapa tingkatan (security dan Access)
  3. Aplikasi software harus dipisahkan dengan data base untuk tujuan keamanan
  4. Aplikasi Software dapat diklasifikasi melalui bagaimana aplikasi tsb memperlakukan data (Data Capture, Data Transfer atau Data Analys and presentation)
  5. Aplikasi software harus dipertimbangkan disposable nya.
  6. Perekaman data hanya satu kali
  7. Harus ada standar data yang ketat berupa identifier (karakter), Naming (penamaan), Definisi, Aturan Integritas dan Hak penggunaan
  8. Data Master harus sesuai (Master Data Management)

Proses Management Data

Perencanaan, meliputi penyusunan blue print bagaimana kerja sumber daya data dihubungkan dengan proses bisnis dan lini divisi dalam bisnis. Source, Meliputi penentuan ketepatan waktu dan kualitas sumber data yang dibutuhkan. Acquire and Maintain, membangun sistem perekaman data sehingga tertransfer ke data master dan secara otomatis merefresh sistem. Define/Describe and Inventory, Langkah dasar dalam mengelola sumber daya apapun dengan mendefinisikan apa yang sedang dikelola. Organize and Make Accessible, database perlu dirancang sehingga data dapat diambil dan dilaporkan secara efisien. Control Quality and Integrity, data base harus diperiksa secara periodik sebagai bentuk quality assurance dan dilakukan oleh pihak yang independen.Protect and Secure, pemberian wewenang terbatas kepada masing masing menager untuk mengakses data. Account for Use, biaya untuk penyimpanan data dan pengolahan dan siapa yang menggunakan data harus dapat ditentukan. Recover/Restore and Upgrade, ketika terjadi kerusakaanpada database maka harus ada prosedur mengembalikan database ke kondisi bersih dan tidak tercemar (secara periodik database di backup).Determine Retention and Dispose, manajemen harus menentukan seberapa lama data akan terus disimpan, data harus di summarize-eliminiasi-dan dipindah ke gudang data. Train and Consult for Effective Use, Manajer harus mengadakan pelatihan untuk mengetahui ulasan dari isi kamus data perusahaan, dengan penekanan pada pengguna kelompok tertentu.

Kebijakan Pengelolaan Data

Tata kelola data adalah proses organisasi untuk membangun strategi, tujuan dan kebijakan data organisasi dalam rangka untuk membuat dan mempertahankan perusahaan melihat data melalui kolaborasi dan agenda yang sama dengan perusahaan. Dlam Tat kelola data akan menghasilkan standar yang mendukung keputusan day to day dari manajemen mengenai metadata, Kepemilikan data dan hak akses, infrastruktur data dan arsitektur dan bidang bidang lain mengenai data

Kepemilikan data berarti perusahaan dan manajer harus possesive terhadap data mengenai akses untuk bisnis maupun akses untuk personal harus dikendalikan. Pengendalian meliputi: melinduingi privasi personal, melindungi kerahasiaan perdagangan, akses hanya diperbolehkan jika memang perlu melihat urusan sensitif dan perencanaan produk, keinginan untuk mempromosikan kompetisi internal dan untuk membenarkan penggunaan sumber daya yang langka, menunjukkan komitmen untuk pekerjaan dan kepemilikan data yang diperlukan seseorang untuk melaksanakan pekerjaan seseorang, menggunakan informasi sebagai kekuatan untuk kepentingan politik.

Contoh Kebijakan Pengelolaan Data:

  • Dataperusahaanakandibagisecara internal. Data tidakdimilikiolehtertentu
    individuatauorganisasi, tetapiolehseluruh
  • Data yang akandikelolasebagaisumberdaya organisasi data dan
    struktur akan direncanakan pada tingkat yang tepat dan secara terpadu.
  • Kualitas data akandikelolasecara Criteriaeksplisituntukakurasi data,
    ketersediaan, aksesibilitas, dan kemudahan penggunaan akan ditulis oleh departemen IS.
  • Data akan Sebagaiassetperusahaan, data akanterlindungdari perubahan yang
    disengaja atau tidak disengaja, perusakan, atau pengungkapan yang tidakpantas.
  • Data akandidefinisikansecara Standarakandikembangkanuntuk data
  • Database akanlogisdirancanguntukmemenuhifungsibisnis yang luas.

Kebijakan Administrasi Data:

  • Promote and control data sharing (Perusahaan harus menentukan kepemilikan yang tepat untuk setiap jenis data dan tanggung jawab dari pihak yang memilikinya)
  • Analyze the impact of changes to application systems when data definitions change (evolusi dan perubahan data base mensyaratkan modifikasi program)
  • Maintain metadata (Administrasi data harus mampu membersihkandefinisi data yang adadanmenulisdefinisidata yang manabelumada)
  • Reduce redundant data and processing (perusahaan harus memilah salinan data yang tidak diperlukan dan mengelola distribusi data ke berbagai macam sistem)
  • Mengurangibiayapemeliharaansystemdanmeningkatkanproduktivitaspengembangansistem
  • Improve quality and security of data (Tata Kelola Data harus menentukanstandarkualitas data, mengaturizinkeamanan, danbekerjadenganoperasipusat data untukmelaksanakanpedoman)
  • Insure data integrity (administrasi data harussecaraaktifmeninjau database untukmemastikanbahwaintegritas data belumterganggu)

Leave a Reply

Optimization WordPress Plugins & Solutions by W3 EDGE