Apa strategi data Anda?

Strategi data biasanya menghubungkan dan mengoordinasikan banyak area fungsional yang berbeda yang mengelilingi data organisasi. Bidang-bidang ini mencakup disiplin ilmu seperti pengumpulan data, manajemen data, tata kelola data, analisis data, kualitas data dan keamanan data.

Di banyak organisasi, Chief Data Officer (CDO) bertanggung jawab untuk membuat dan membimbing strategi data. Di organisasi lain, eksekutif senior, ilmuwan data, dan insinyur data dapat berkolaborasi dalam membangun strategi data.

Strategi data yang sukses dapat membantu bisnis mengidentifikasi peluang pasar, meningkatkan produk dan layanan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mendapatkan keunggulan kompetitif.

Ada berbagai metodologi untuk membuat dan menerapkan strategi data perusahaan. Sebagian besar menyertakan beberapa versi dari enam komponen dasar ini:

• Memahami tujuan bisnis
• Menilai hambatan dan tantangan
• Membuat peta jalan strategi data
• Membangun kontrol
• Berfokus pada kemenangan kecil
• Menskalakan strategi

Langkah pertama untuk membangun strategi data adalah mendapatkan pemahaman yang jelas tentang tujuan bisnis di seluruh organisasi. Pemimpin C-suite dan pemangku kepentingan dari unit bisnis biasanya bekerja sama untuk mengidentifikasi tujuan dan mengeksplorasi bagaimana penggunaan data dapat membantu mereka mencapai tujuan ini.

Berdasarkan diskusi tujuan ini, organisasi memilih contoh penggunaan spesifik yang menjadi fokus strategi data. Sebagai contoh, sebuah organisasi mungkin ingin berfokus pada penggunaan proses data untuk menurunkan biaya rantai pasokan, mengotomatiskan tantangan risiko dan kepatuhan, atau lebih memahami kebutuhan pelanggan yang terus berkembang.

Para profesional TI kemudian dapat mempertimbangkan alat dan teknologi yang mungkin dibutuhkan organisasi untuk membantu mencapai hasil ini.

Organisasi kemudian mengidentifikasi hambatan yang mungkin menghalangi keberhasilan pelaksanaan strategi data. Hambatan ini mungkin termasuk hambatan teknis seperti silo data yang mencegah akses data yang mudah, kurangnya kebijakan tata kelola data, atau arsitektur data yang ketinggalan zaman yang tidak mendukung operasi data modern.

Mungkin juga ada tantangan manusia. Pengguna bisnis mungkin perlu dididik tentang pilar budaya berbasis data, dan anggota tim TI mungkin memerlukan pelatihan untuk memperoleh keterampilan teknis tertentu.

Peta jalan strategi data mendefinisikan bagaimana strategi data diimplementasikan. Peta jalan ini mencakup perincian tentang tujuan bisnis, teknologi saat ini dan yang diusulkan, proses dan orang yang terlibat. Peta jalan ini juga menetapkan garis waktu penyelesaian dan metrik yang mengukur keberhasilan strategi.

Untuk menjaga strategi data tetap pada jalurnya, organisasi sering menerapkan kontrol untuk memantau aktivitas data dan mempertahankan kinerja yang tepat dalam proses data. Sebagai contoh, kebijakan tata kelola data dapat membantu memastikan kualitas data, privasi, keamanan, dan kepatuhan terhadap mandat peraturan.

Ada juga kontrol manusia, seperti pendukung data yang bertemu secara teratur untuk meninjau standar, contoh penggunaan, dan kemajuan di berbagai lini bisnis. Kontrol penting lainnya adalah terminologi standar sehingga semua orang berbicara dengan bahasa yang sama saat mendiskusikan strategi data perusahaan.

Saat meluncurkan strategi data baru, organisasi sering mengincar kemenangan kecil dalam waktu singkat. Memprioritaskan proses data yang menunjukkan nilai sejak dini dapat membantu mendorong adopsi strategi di seluruh bisnis.

Menyederhanakan konsumsi data dan memberdayakan konsumen data adalah taktik lain untuk mendapatkan dukungan bagi Strategi data. Sebagai contoh, organisasi terkadang membuat katalog pusat di mana insight data baru dapat dengan mudah diakses dan dibagikan melalui model layanan mandiri.

Untuk mendapatkan dukungan, organisasi biasanya memberikan pembaruan dan laporan yang sering kepada tim mengenai bagaimana strategi ini mencapai tonggak penting seperti meningkatkan pendapatan.

Organisasi juga dapat memberikan pelatihan dan dukungan berkelanjutan untuk mendorong pemangku kepentingan di seluruh bisnis untuk mengadopsi strategi data.

Misalnya, organisasi mungkin berinvestasi dalam upaya literasi data untuk membantu pemangku kepentingan mengakses dan menganalisis kumpulan data untuk menghasilkan hasil mereka sendiri. Atau organisasi mungkin memprioritaskan perekrutan dan peningkatan keterampilan talenta teknis untuk mendukung dan memperluas kemampuan infrastruktur datanya.

Motivasi di balik tindakan ini adalah untuk membangun kemitraan yang kuat di seluruh bisnis yang memperluas jangkauan dan penggunaan strategi data. 

Strategi data biasanya menyatukan orang, proses, dan alat dari berbagai disiplin data, seperti:

• Manajemen data
• Tata kelola data
• Integrasi data
• Arsitektur data
• Analisis data
• Keamanan data
• Kualitas data

Manajemen data adalah disiplin yang mengelola data di setiap tahap siklus hidupnya, mulai dari pengumpulan dan pemrosesan, penyimpanan, berbagi, dan penggunaan, hingga pengarsipan dan penghapusan.

Tata kelola data berfokus pada kualitas, keamanan, dan ketersediaan data organisasi. Tujuan tata kelola data adalah untuk menjaga data yang aman dan berkualitas tinggi yang mudah diakses untuk penemuan data dan inisiatif intelijen bisnis.

Integrasi data adalah proses menggabungkan dan menyelaraskan data dari berbagai sumber ke dalam format terpadu dan koheren yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan analitis, operasional, dan pengambilan keputusan.

Arsitektur data menjelaskan cara pengelolaan data, mulai dari pengumpulan hingga transformasi, distribusi, dan konsumsi. Ini menetapkan cetak biru untuk data dan cara mengalir melalui sistem penyimpanan data.

Analisis data menggunakan ilmu data untuk mengekstrak insight yang dapat ditindaklanjuti dari data organisasi. Insight ini kemudian dapat digunakan untuk membuat visualisasi data yang membantu pengguna bisnis memahami pola, tren, dan anomali. 

Keamanan data adalah praktik melindungi informasi digital dari akses yang tidak sah, korupsi, atau pencurian di seluruh siklus hidupnya. Ini mencakup langkah-langkah untuk melindungi data seperti enkripsi, firewall, autentikasi, antivirus, dan alat antimalware. 

Kualitas data mengukur seberapa baik kumpulan data memenuhi kriteria untuk akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan kesesuaian untuk tujuan. Jika masalah data seperti duplikasi, nilai yang hilang, atau outlier tidak ditangani dengan benar, ada peningkatan risiko untuk hasil bisnis negatif.

Untuk bisnis yang mengumpulkan, menyiapkan, menyimpan, menganalisis, dan berbagi volume besar informasi dari berbagai sumber data, strategi data adalah Sumber daya penting. Ini memberikan cetak biru langkah demi langkah dari kebijakan dan proses untuk menghasilkan nilai bisnis dari semua aset data ini.

Strategi data membantu organisasi mencapai tujuan bisnisnya dengan memberdayakannya untuk:

• Membuat keputusan berdasarkan informasi
• Meluncurkan inisiatif kecerdasan buatan (AI)
• Meningkatkan produktivitas
• Mengurangi biaya
• Berinovasi
• Mengungguli pesaing

Ada beberapa tantangan yang mungkin dihadapi bisnis saat menerapkan strategi data. Tantangan tersebut dapat termasuk:

• Kematangan data tidak memadai
• Data berkualitas rendah
• Silo data
• Kurangnya tata kelola data
• Budaya perusahaan

Bisnis yang tidak dapat menggunakan data sebagai aset strategis harus dimulai dari awal. Hal ini dapat menjadi upaya yang mahal dan memakan waktu karena memerlukan pembuatan dan penerapan kebijakan, proses, teknologi, dan pelatihan baru.

Data berkualitas tinggi sangat penting untuk strategi data yang efektif. Data yang tidak konsisten, tidak lengkap atau tidak akurat menghasilkan hasil yang tidak dapat diandalkan dan hasil bisnis yang negatif.

Strategi data membutuhkan akses ke berbagai sumber data untuk menghasilkan hasil yang positif. Data yang tersebar di silo yang terputus bisa sulit, mahal, dan memakan waktu untuk diproses. 

Strategi data biasanya membutuhkan kebijakan yang jelas mengenai kepemilikan data, akses, keamanan, dan kepatuhan terhadap peraturan. Jika kebijakan ini tidak ada, strategi data mungkin tidak dapat bergerak ke depan.

Strategi data membutuhkan budaya perusahaan berbasis data untuk berhasil. Jika para eksekutif, pengguna bisnis, dan profesional TI tidak selaras dalam proses dan tujuan data, maka strategi data dapat terhenti.