Pentingnya data di era digital ini sudah tidak terelakkan lagi. Sebagai aset paling berharga milik setiap perusahaan, data memiliki peran penting dalam pengambilan keputusan, optimalisasi proses, serta inovasi layanan. Akan tetapi, volume dan kompleksitas data yang semakin melonjak dapat menjebak perusahaan dalam praktik manajemen data yang lemah. Tanpa mereka sadari, kesalahan pengelolaan data dapat menjadi beban dibanding keuntungan.

Ketika kesalahan mengelola data ini dibiarkan, hasilnya adalah laporan yang menyesatkan, keputusan bisnis yang keliru, menurunnya kepercayaan pelanggan, serta kerugian finansial dan reputasi. Oleh karena itu, artikel ini akan membahas dan mengeksplorasi apa itu pengelolaan data, apa saja kesalahan data management yang sering terjadi, apa dampaknya, dan bagaimana cara konkret untuk memperbaikinya. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Pengelolaan Data?

Pengelolaan data atau data management adalah istilah yang mencakup seluruh proses dalam menangani data, mulai dari pengumpulan, penyimpanan, klasifikasi, pemrosesan, hingga analisis dan distribusi. Tujuannya adalah agar data tetap akurat, terstruktur, mudah diakses, dan aman. Ini melibatkan aspek seperti kualitas data, tata kelola (governance), keamanan, hingga infrastruktur seperti data warehouse dan big data system.

Tanpa kerangka pengelolaan data yang baik, perusahaan memiliki risiko kehilangan wawasan atau input penting, salah langkah dalam analitik, dan bahkan rentan terhadap insiden keamanan. Oleh karena itu, manajemen data bukan sekadar urusan tim IT, tetapi elemen strategis yang mendasari keberhasilan digital.

Apa Saja Kesalahan Pengelolaan Data yang Umum Dijumpai?

Secara umum, terdapat beberapa kesalahan yang paling sering terjadi dalam manajemen data. Berikut ini adalah contoh-contoh beserta penjelasannya:

Data yang Tidak Standar

Data-data dari berbagai sistem seperti CRM, ERP, dan data operasional sering disimpan dalam format yang berbeda. Ini dapat membuat integrasi dan analisis menjadi sulit dan rawan salah tafsir.

Duplikasi dan Redundansi

Jumlah data yang besar dan sama jika disimpan di banyak tempat tanpa kontrol dapat menyebabkan inkonsistensi dan beban penyimpanan yang tidak perlu.

Data Mentah Tidak Terstruktur

Ketika data tidak diklasifikasi atau diindeks dengan benar, pencarian dan pemrosesan data menjadi sulit dan memakan waktu.

Kurangnya Backup & Recovery

Insiden seperti sistem crash atau serangan siber bisa sangat merusak jika organisasi tidak memiliki backup atau rencana pemulihan yang efektif.

Data Security Tidak Memadai

Akses yang tidak dibatasi atau kebijakan keamanan data yang lemah rentan menyebabkan kebocoran data atau penyalahgunaan informasi sensitif.

Keterbatasan SDM

Tanpa pelatihan atau pemahaman yang memadai, tim tidak mampu menjalankan praktik pengelolaan data yang optimal.

Legacy Data yang Terabaikan

Data lama atau legacy data sering dianggap kurang penting padahal bisa menjadi sumber insight dan analisis historis yang bernilai.

Apa Saja Dampak Kesalahan dalam Pengolahan Data?

Kesalahan-kesalahan tersebut sangat berdampak pada bisnis. Dampak negatif ini bisa sangat signifikan bagi perkembangan bisnis. Berikut ini adalah dampak-dampaknya:

Keputusan Bisnis yang Salah

Data yang tidak akurat dan tidak lengkap dapat berpotensi menghasilkan analisis yang menyesatkan, serta merugikan strategi dan keputusan bisnis.

Inefisiensi Operasional

Secara operasional, data yang tidak terkelola dengan baik dapat memakan banyak waktu untuk pencarian, verifikasi, serta pembersihan data. Hal ini dapat menurunkan produktivitas.

Kerugian Finansial

Biaya-biaya tambahan dapat timbul sebagai dampak dari kesalahan pengelolaan data, mulai dari kehilangan peluang hingga potensi denda atas pelanggaran regulasi perlindungan data.

Rusaknya Reputasi dan Kepercayaan Pelanggan

Misinformasi, kebocoran data, atau keputusan bisnis yang tidak sesuai dengan keinginan pelanggan dapat menurunkan kepercayaan pelanggan dan mencoreng reputasi perusahaan.

Bagaimana Cara Mengatasi Kesalahan Manajemen Data?

Dampak-dampak dari kesalahan data management dapat diatasi dan diperbaiki lewat pendekatan yang strategis dan tepat. Berikut ini adalah langkah-langkah yang dapat diambil:

Rancang Kerangka Governance Data

Pertama-tama pastikan perusahaan telah membuat kebijakan yang jelas terkait pengumpulan, penyimpanan, klasifikasi, akses, serta penggunaan data.

Gunakan Teknologi Modern

Manfaatkan teknologi-teknologi yang ada untuk pengelolaan data, misalnya data warehouse, big data analytics, data virtualization, serta masking.

Berikan Pelatihan untuk SDM

Aspek manusia juga penting, oleh karena itu berikan pelatihan berkala untuk tim terkait teknik manajemen data, keamanan, dan praktik terbaiknya.

Audit dan Monitoring

Jangan lupa untuk memeriksa kualitas, konsistensi, serta struktur data secara berkala dan rutin untuk menghindari akumulasi kesalahan.

Integrasi Sistem

Integrasi sistem penting dilakukan agar menghindari silo data dan memudahkan pengelolaan.

Perkuat Backup dan Recovery

Implementasikan strategi backup dan recovery yang otomatis untuk menjaga keberlanjutan operasional.

Ciptakan Manajemen Data yang Baik dengan Solusi Data Management dari PhinCon!

PhinCon merupakan perusahaan IT consulting & solutions yang dapat menjadi mitra terbaik Anda untuk menghadapi tantangan manajemen data secara komprehensif. Kami menyediakan solusi data management yang mencakup pengelolaan data warehouse, big data, data virtualization, hingga data masking. Solusi ini dapat membantu menghemat biaya, dan mempercepat akses data.

Untuk informasi selengkapnya mengenai solusi data management dari PhinCon, hubungi marketing@phintraco.com  sekarang!

Editor: Irnadia Fardila