Prediksi Manajemen Data Tahun 2024: Lima Tren yang Muncul - DATAVERSITY

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Menjelang akhir tahun 2023, sangat penting bagi para pemimpin Manajemen Data untuk melakukannya lihat di kaca spion mereka untuk menilai dan, jika diperlukan, menyempurnakan strategi Manajemen Data mereka. Satu hal yang jelas; jika organisasi yang berpusat pada data ingin sukses pada tahun 2024, mereka harus bersiap menghadapi lingkungan di mana data semakin terdistribusi.

Dengan mengingat hal ini, kami melihat lima tren penting Manajemen Data yang muncul pada tahun 2024: Data anti-gravitasi akan menang; produk data akan semakin penting; organisasi akan belajar cara mengadopsi AI generatif (GenAI) dan memanfaatkannya dengan sukses; organisasi akan mengelola biaya cloud dengan lebih efektif; dan keamanan serta tata kelola data akan disederhanakan.

Mari kita lihat lebih dekat masing-masing tren ini secara bergantian:

Data Anti-Gravitasi Akan Menang

Gagasan tentang gravitasi data, yang merupakan analogi sifat data dan kemampuannya untuk menarik aplikasi dan layanan tambahan, sudah tidak ada lagi. Setiap organisasi dengan modern Strategi Data membutuhkan gudang data di samping danau data, jika tidak beberapa, untuk memenuhi kebutuhan bisnis mereka. Dalam dua dekade terakhir, gudang data dan danau data menjadi populer untuk memecahkan masalah silo data perusahaan, namun yang mereka timbulkan justru menjadi masalah yang lebih besar. Hal ini karena gudang data dan danau data terdiri dari sistem lokal dan cloud, dan seringkali tersebar secara geografis. Selain itu, meskipun setiap penyedia layanan cloud mencoba menyelesaikan banyak masalah data dan analitik secara mandiri, sebagian besar organisasi menjalankan data dan analitik mereka di lingkungan multi-cloud, memilih produk dan layanan dari dua atau lebih penyedia layanan cloud.

Inilah sebabnya mengapa data anti-gravitasi, di mana data dan aplikasi tetap terdistribusi melintasi batas-batas regional dan cloud, akan menjadi norma baru pada tahun 2024 dan seterusnya. Faktor lain yang berkontribusi terhadap anti-gravitasi data adalah meningkatnya biaya replikasi data, kedaulatan data, undang-undang dan peraturan Tata Kelola Data setempat, dan kebutuhan akan percepatan speed-to-insight. Seiring dengan berlanjutnya tren anti-gravitasi data, para pemimpin Manajemen Data harus berinvestasi pada teknologi yang dibangun berdasarkan premis Manajemen Data terdistribusi.

Produk Data Akan Meningkat Pentingnya

Tahun 2024 akan menjadi tahun yang penting bagi pendakian jaring data, yang mencakup sifat data yang terdistribusi secara inheren. Berbeda dengan paradigma tradisional dan terpusat di mana data disimpan dan dikelola oleh tim data pusat yang memberikan proyek data kepada pengguna bisnis, data mesh diatur di sekitar beberapa domain data, yang masing-masing dikelola oleh konsumen bisnis utama dari data tersebut. Dalam data mesh, peran TI bergeser untuk menyediakan landasan bagi domain data untuk melakukan pekerjaannya, yaitu pembuatan dan distribusi produk data ke seluruh perusahaan.

Titik baliknya adalah kesadaran bahwa produk data harus diperlakukan dengan tingkat kepentingan yang sama seperti penawaran produk lainnya. Ambil contoh, kapsul Tylenol: Nilainya tidak hanya terletak pada kapsul itu sendiri tetapi juga pada kemasan komprehensif yang mendapatkan kepercayaan konsumen—mulai dari deskripsi dan tujuan penggunaan hingga daftar bahan dan langkah-langkah keamanan. Demikian pula, katalog data bertindak sebagai “pengemasan” penting yang mengubah data mentah menjadi aset yang andal dan dapat dikonsumsi.

Di era data-centric ini, tidak cukup hanya sekedar mengemas data secara menarik; organisasi perlu meningkatkan seluruh pengalaman pengguna akhir. Menggemakan praktik terbaik raksasa e-commerce, platform data kontemporer harus menawarkan fitur seperti rekomendasi yang dipersonalisasi dan sorotan produk populer, sekaligus membangun kepercayaan melalui dukungan pengguna dan visibilitas silsilah data. Selain itu, platform ini harus memfasilitasi pertanyaan real-time langsung dari katalog data dan memelihara umpan balik interaktif untuk pertanyaan pengguna, permintaan data, dan modifikasi. Sama seperti pengiriman tepat waktu yang sangat penting dalam e-commerce, akses data yang cepat dan dapat diandalkan juga menjadi hal yang sangat diperlukan bagi organisasi.

Organisasi Akan Berjuang untuk Mengadopsi GenAI dan Memanfaatkannya dengan Sukses

Organisasi menghadapi berbagai tantangan saat mencoba menerapkan GenAI dan model bahasa besar (LLM), termasuk masalah kualitas data, tata kelola, kepatuhan etika, dan manajemen biaya. Setiap kendala memiliki hubungan langsung atau tidak langsung dengan strategi pengelolaan data organisasi secara menyeluruh, sehingga memengaruhi kemampuan organisasi untuk memastikan integritas data yang dimasukkan ke dalam model AI, mematuhi pedoman peraturan yang rumit, atau memfasilitasi integrasi model ke dalam sistem yang ada.

Organisasi Perlu Mengelola Biaya Cloud dengan Lebih Efektif

Ketika dunia usaha terus mengalihkan operasional data ke cloud, mereka menghadapi rintangan yang signifikan: peningkatan biaya data cloud yang tiada henti dan tidak berkelanjutan. Untuk tahun depan, mandat yang diberikan bukan hanya untuk mengendalikan kenaikan biaya namun tetap menjaga layanan berkualitas tinggi dan kinerja kompetitif. Meningkatnya biaya hosting cloud dan Manajemen Data menghalangi perusahaan untuk membuat perkiraan dan penganggaran secara efektif, dan biaya penyimpanan data lokal yang sebelumnya dapat diandalkan telah dibayangi oleh struktur harga cloud yang mudah berubah.

Untuk mengatasi tekanan finansial ini, perusahaan harus menganalisis pengeluaran cloud secara menyeluruh dan mengupayakan efisiensi tanpa mengorbankan kinerja. Hal ini melibatkan pemeriksaan terperinci terhadap pola penggunaan data, mengidentifikasi area yang tidak efisien, dan mempertimbangkan opsi penyimpanan yang lebih hemat biaya. Untuk mengelola biaya data cloud secara efektif, perusahaan perlu fokus pada komputasi yang digunakan oleh kueri dan volume keluar data terkait, membuat tabulasi penggunaan kumpulan data, dan mengoptimalkan solusi penyimpanan. Upaya-upaya ini ditingkatkan dengan mengadopsi prinsip-prinsip operasi keuangan (FinOps), yang memadukan akuntabilitas keuangan dengan model belanja fleksibel cloud.

Dengan memantau pengeluaran secara rutin, memperkirakan biaya, dan menerapkan praktik terbaik keuangan dalam pengelolaan cloud, organisasi dapat menyeimbangkan penghematan biaya dan efektivitas operasional, memastikan bahwa strategi data mereka kuat secara ekonomi dan fungsional. Pada tahun 2024, kita akan melihat peningkatan signifikan dalam penggunaan dasbor FinOps untuk mengelola biaya data cloud dengan lebih baik.

Keamanan dan Tata Kelola Data Perlu Disederhanakan

Data yang tidak terintegrasi dengan baik berdampak pada ketangkasan organisasi di berbagai tingkatan, namun dampak ini mungkin paling terasa pada keamanan dan tata kelola data. Karena diperlukan waktu untuk memperbarui berbagai sistem yang terisolasi satu per satu, tidak mungkin untuk mengamankan atau mengatur semua sistem perusahaan secara bersamaan.

Untuk menghadapi tantangan ini, organisasi memanfaatkan kebijakan global untuk keamanan dan tata kelola data. Kebijakan keamanan data global dapat didasarkan tidak hanya pada peran pengguna, namun juga pada lokasi, sehingga orang yang sedang berlibur mungkin tidak dapat mengakses data dari kantor utama. Kebijakan tata kelola data global juga dapat secara otomatis menstandarkan ejaan kata-kata tertentu, di berbagai sistem dalam suatu perusahaan.

Namun, untuk menyinkronkan penerapan kebijakan global secara real-time, penerapan keamanan data dan tata kelola memerlukan landasan pendekatan logis terhadap pengelolaan data, dan pendekatan tersebut akan dibahas di bagian berikutnya.

Masa Depan Itu Logis

Untuk mengatasi tantangan yang melekat pada kelima tren ini, organisasi harus mampu memanfaatkan strategi Manajemen Data yang dirancang sejak awal untuk mendukung data terdistribusi. Pendekatan Manajemen Data tradisional mengandalkan replikasi fisik data dari berbagai sistem ke dalam repositori pusat, seperti gudang data atau danau data, namun pendekatan tersebut, menurut definisi dan juga dalam praktiknya, tidak mendukung data yang didistribusikan secara inheren. Sebaliknya, pendekatan Manajemen Data logis memungkinkan koneksi real-time ke data yang berbeda tanpa replikasi, untuk mendukung data yang terdistribusi secara inheren.

Hasilnya, Manajemen Data logis akan tetap ada pada tahun 2024 dan seterusnya, karena memungkinkan setiap organisasi mengelola data terdistribusi dengan cara yang paling efisien dan hemat biaya.