Manajemen Data Magister 101 – DATAVERSITAS

Pengelolaan data master dapat digambarkan sebagai pengelolaan data yang penting bagi operasional bisnis Anda. Manajemen data master (MDM) berkaitan dengan pengelolaan data yang relatif stabil dan penting untuk operasi bisnis. Konsep data master dan pengelolaannya muncul di 1990s akhir, sebagai cara untuk menangani sejumlah besar “data terputus-putus” yang diambil. Data master diperlukan bagi organisasi modern untuk menjalankan operasi sehari-harinya secara efisien, serta pengambilan keputusan analitis. 

Tanpa data master dan kemampuan untuk mengelolanya, bisnis akan kesulitan untuk berfungsi secara efisien dan efektif.

Pengetahuan tentang betapa pentingnya data master, dan cara mengelolanya secara efektif, dapat memberikan organisasi kemampuan untuk menyederhanakan proses kerja dan meningkatkan efisiensi. Manajemen data master mencakup perangkat lunak dan proses yang diperlukan untuk memelihara, mengubah, dan mengelola data master.

Secara umum, data master hanya memakan sebagian kecil dari penyimpanan data bisnis, namun meskipun demikian, data master adalah salah satu data paling rumit dalam sistem penyimpanan.

Apa Saja Fitur Utama Data Master?

Memahami fitur dasar data master sangat penting untuk mengelolanya secara efektif dan membuka potensi penuhnya untuk keberhasilan usaha bisnis. Ciri-cirinya terorganisir dengan baik program manajemen data utama mendukung aliran informasi yang berguna dan konsisten saat beroperasi. Pemahaman tentang fitur-fitur ini membantu dalam menyiapkan program manajemen data master, dan dalam bekerja dengannya. Fitur utama tercantum di bawah ini. 

1. Data master jarang berubah. Hal ini dimaksudkan untuk menjadi satu sumber data akurat yang digunakan di seluruh organisasi. Keakuratan yang lengkap dan total adalah alasan keberadaannya. Data master lebih jarang berubah dibandingkan jenis data lainnya, namun terkadang berubah, dan itulah sebabnya data master pengelolaan penting. Organisasi harus memiliki cara untuk mengelola dan memperbarui data masternya untuk memastikan keakuratannya.

Kesalahan terjadi ketika data induk tidak akurat – tagihan dikirim ke alamat yang salah, karyawan menerima gaji yang salah, dll.   

2. Data master digunakan terutama sebagai bahan referensi. Sifatnya non-transaksional (artinya tidak melibatkan pertukaran uang atau barang). Misalnya, data yang menggambarkan inventaris, pelanggan, atau tempat pembelian mungkin merupakan bagian dari data master, namun dapat disalin dan kemudian digunakan dalam transaksi bisnis. 

Data master sebagai bahan referensi dapat disalin dan digunakan untuk berbagai keperluan.

3. Data master sangat berharga bagi organisasi. Tanpanya, organisasi “mungkin” dapat bertahan selama satu atau dua bulan. Bisnis menggunakan data ini setiap hari untuk berbagai tugas dan sangat penting untuk menyelesaikan tugas tersebut. Penting bagi organisasi untuk menempatkan prioritas pada pengelolaan data masternya untuk memastikan keakuratan dan keandalannya.

Memelihara dan mengamankan data master sangat penting untuk kesehatan bisnis sehari-hari.

4. Data master biasanya lebih rumit dibandingkan bentuk data lainnya. Biasanya mencakup kumpulan data yang besar dan rumit. Hal ini membuat pengelolaan dan pemeliharaan data master menjadi proses yang jauh lebih menantang daripada yang diperkirakan. Ada alat yang tersedia yang dapat digunakan dalam mengelola organisasi data master agar memiliki proses dan alat yang kuat untuk mengelolanya secara efektif.

Mengelola dan mengubah data master bisa jadi sulit dan memakan waktu. 

Bagaimana Anda Mengembangkan Program Magister Manajemen Data?

Program manajemen data master (MDM) menggunakan domain yang sesuai sebagai bagian dari fondasinya. Domain yang dipilih (atau dikembangkan) memiliki data yang relatif stabil dan memiliki dampak finansial terbesar. Dalam memilih domain data, terkadang sulit untuk menentukan item data mana dalam suatu organisasi yang harus ditetapkan sebagai data master. Lima domain yang paling banyak digunakan adalah:

• Data pelanggan 
• Data karyawan 
• Data produk
• Data keuangan 
• Data inventaris 

Meskipun kelima domain ini digunakan secara rutin, beberapa domain dapat dihapus dan domain lainnya dapat ditambahkan, agar lebih sesuai dengan kebutuhan organisasi. Selain itu, jika diperlukan, organisasi dapat menambahkan subdomain.

Setelah menentukan domain, organisasi dapat menggunakan beberapa langkah untuk membangun program manajemen data master. Mengembangkan program MDM biasanya merupakan proyek yang panjang dan memiliki beberapa tahapan dan tugas, termasuk langkah-langkah berikut:

• Identifikasi semua sumber data yang relevan, termasuk departemen dalam organisasi yang menyimpan data. 
• Diskusikan dan sepakati format yang sesuai untuk data master. 
• Buat model data master yang menyajikan struktur model dan memetakan data kembali ke berbagai sumber.
• Tentukan arsitektur MDM (termasuk memilih perangkat lunak yang sesuai). Ada tiga tipe dasar arsitektur. 
• Terapkan perangkat lunak dan sistem baru apa pun yang diperlukan untuk mendukung program MDM.
• Bersihkan, konsolidasi, dan standarisasi data agar sesuai dengan model data master baru.
• Cocokkan rekaman data duplikat apa pun dari departemen lain dan gabungkan untuk membentuk entri tunggal yang menjadi bagian dari daftar data master.
• Sesuaikan sistem sumber sesuai kebutuhan untuk menyediakan akses dan penggunaan data master selama operasi pemrosesan.

Setelah menentukan domain mana yang memiliki dampak finansial paling besar, kriteria yang tercantum di bawah ini dapat digunakan untuk mengurangi jumlah data yang harus diklasifikasikan sebagai data master.

Data perilaku: Sering digunakan untuk tujuan penelitian, data perilaku menggambarkan interaksi organisasi dengan pelanggan dan mitra bisnis, seringkali dengan sangat rinci. Data perilaku berasal dari pusat bantuan, pusat panggilan, situs web, sistem CRM, aplikasi seluler, sistem otomasi pemasaran, dan sistem penagihan. 

Lingkaran kehidupan: Ini menggambarkan berbagai tahapan dari sepotong data saat bergerak melalui keberadaannya. Ini memulai pengumpulan awal dan berakhir ketika data tidak lagi berguna dan dihapus. 

Seumur hidup: Kehidupan data, atau keberadaannya dalam organisasi, hingga data tersebut dihapus. (Ada kalanya data yang umurnya pendek digunakan sebagai data master, namun saat ini tidak sering digunakan.) 

Kompleksitas data: Ukuran seberapa rumit datanya. Ini menggambarkan kumpulan data besar yang diambil dari berbagai sumber, yang mungkin berarti menggunakan sejumlah sumber daya untuk memprosesnya. Data yang kompleks dapat berasal dari beberapa sumber, dan masing-masing sumber mungkin menyediakan data menggunakan format, struktur, ukuran, dan bahasa kueri yang berbeda.

Nilai data: Nilai data berasal dari kelebihan dan manfaat yang dapat diperoleh bisnis dari aset datanya. Aset data dapat digunakan untuk mendorong inovasi, pengambilan keputusan yang lebih baik, meningkatkan pengalaman pelanggan, meningkatkan efisiensi, dan sumber pendapatan baru.

Penggunaan kembali data: Penggunaan data yang ada yang telah dikumpulkan oleh individu atau lembaga “lainnya” untuk tujuan penelitian baru (data pihak ketiga). Istilah tersebut dapat merujuk pada data kuantitatif, kualitatif, atau statistik.

Apa Manfaat Manajemen Data Master?

Manajemen data master bekerja sama dengan tata kelola data yang efektif. MDM menggunakan alat dan proses perangkat lunak untuk menyediakan data yang seragam dan memastikan data master terpusat, terorganisir, dan terkini. Program manajemen data master, dikombinasikan dengan program tata kelola data yang efektif, akan menghasilkan proses bisnis yang sangat efisien.  

Dua manfaat terpenting menggunakan data master adalah peningkatan pengalaman pelanggan dan penerapan yang lebih cepat. Manajemen data master dapat berkoordinasi dengan pengalaman pelanggan pada setiap langkah transaksi, memberikan informasi yang akurat untuk pelanggan tetap. (Data berkualitas buruk dapat berdampak negatif pada hubungan pelanggan.)

Ketika repositori data manajemen data master mendukung unit pengembangan dan aplikasi, dan jalur pengiriman efisien, hasil akhirnya adalah penerapan yang lebih cepat (penerapan perangkat lunak, penerapan data). Manajemen data master memungkinkan perangkat lunak yang dikembangkan saat ini, untuk diterapkan saat ini.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/master-data-management-101/