Data management adalah salah satu aset penting di era digital. Data bisa diakses semua orang bila sifatnya terbuka (open access) atau hanya bisa dimiliki satu pihak tertentu (confidential).
Data tidak hanya deretan angka, gambar, dan huruf, tetapi bisa dijadikan bahan analisis yang sangat kaya.
Misalnya saja data pengunjung situs atau pengikut sebuah akun media sosial yang nantinya bisa dipakai untuk mengidentifikasi bahkan membuat keputusan yang berkaitan dengan langkah bisnis berikutnya.
Tentunya untuk bisa mencapai tahap analisa, data harus ditata dan diolah sedemikian rupa.
Istilahnya data management. Apa saja proses dan kontribusinya dalam bisnis? Mari simak ulasannya berikut ini.
Baca Juga: Contoh Rekap Data Penjualan dan Manfaatnya Bagi Bisnis
Pengertian Data Management
Melansir IBM, data management adalah kegiatan mencerna, memproses, mengamankan, dan menyimpan data dengan tujuan memanfaatkannya untuk pembuatan keputusan dan meningkatkan outcome bisnis.
Data menjadi penting karena ketersediaannya melimpah sejak digitalisasi berlangsung dan internet menjadi ranah mainstream.
Data bisa didapat dari pengguna melalui biodata yang mereka isi saat mendaftarkan diri di sebuah platform baik e-commerce, media sosial, hingga formulir daring lainnya.
Data juga tersedia dari pola pencarian manusia saat berselancar di media sosial, misalnya untuk mengidentifikasi barang yang laris di pasaran, menentukan harga yang ideal untuk sebuah produk, tren yang berkembang dan sedang viral, kata kunci pencarian yang paling populer, dan lain sebagainya.
Data yang tersedia memang melimpah sehingga dibutuhkan tenaga tambahan untuk menata dan mengolahnya menjadi satu set data yang memiliki nilai dan siap dianalisis.
Tujuannya seperti yang sudah disebut sebelumnya, bisa mempengaruhi keputusan atau langkah yang diambil untuk strategi bisnis seperti mengembangkan produk, menentukan target pasar, menentukan lokasi kantor cabang, dan masih banyak lainnya.
Baca Juga: Cara Kerja Bisnis Database, Bisnis Jual Beli Data yang Lagi Hits!
Tahapan Data Management
Masih merujuk IBM, ada beberapa jenis tahapan management data bisa dibagi menjadi empat macam yaitu.
1. Pemrosesan Data
Pemrosesan data adalah tahap di mana data mentah diekstrak dari sumber-sumber data seperti API situs dan aplikasi mobile, survei, cookies, dan lain-lain.
Data-data tersebut kemudian ditata menggunakan teknik integrasi yang sering disebut ETL (extract, transform, and load). Di sini, data yang ada akan dirapikan, disaring, dan diseragamkan formatnya agar lebih mudah dibaca.
Data mentah yang sudah diproses akan disebut sebagai dataset. Kumpulan dataset kemudian disebut dengan terma database.
2. Penyimpanan Data
Tidak semudah menyimpan data yang sudah diproses ke dalam sebuah hardware penyimpanan atau cloud. Tempat penyimpanan data ini dibagi menjadi dua, yaitu data lake dan data warehouse.
Data lake berisi data mentah yang belum melalui proses penyaringan atau klasifikasi, sehingga seorang data scientist atau data analyst bisa mengakses semua data, baik yang berasal dari sistem terkait atau tidak, yang sudah terstruktur maupun belum.
Sementara, data warehouse menyimpan data yang sudah rapi dan hendak digunakan untuk tujuan yang spesifik sehingga hanya menampilkan data yang dirasa paling relevan dengan yang dibutuhkan analis atau ilmuwan data.
Tahap ini meliputi proses klasifikasi dan pelaporan data. Bisa dalam bentuk visualisasi dan format lain yang dinilai paling ideal untuk kebutuhan bisnis. Visualisasi yang dimaksud antara lain pembuatan grafik, peta, diagram, dan lain-lain.
3. Pengelolaan Data
Merupakan tahap manajemen di mana data dipastikan akan datang dan terbagi dalam taksonomi secara otomatis ke tiap-tiap divisi yang membutuhkannya. Selain mempercepat proses akses, tahap ini menjamin privasi data.
4. Pengamanan Data
Tahap ini dilakukan untuk mencegah terjadinya kerusakan dan pencurian data oleh pihak yang tidak memiliki wewenang. Data sangat krusial dan sensitif, bahkan bernilai tinggi.
Ini membuatnya rawan dicuri dan disalahgunakan bila tidak diamankan melalui sistem yang baik dan terintegrasi.
Setiap perusahaan atau pemilik data memiliki cara dan kebijakan masing-masing dalam proses data management. Itu menjadi hak mereka, tetapi tentu harus ada etika saat melakukan pengumpulan atau data mining.
Perusahaan harus memastikan pihak yang datanya diambil atau digunakan memberikan izin. Itulah yang kemudian kita kenal dengan Privacy and Terms dan biasanya dianjurkan untuk dibaca pengguna sebelum memasang atau menggunakan sebuah aplikasi maupun layanan digital tertentu.
Baca Juga: Apa Itu Data Mining? Ini 5 Kegunaannya Bagi Bisnis
Fungsi Data Managament untuk Bisnis
Data management memiliki berbagai keuntungan, antara lain.
- Menghindari terjadinya data silo yaitu, isolasi data karena sebuah data hanya dipegang atau dikelola oleh satu departemen atau divisi dalam bisnis dan departemen lain tidak memiliki akses terhadapnya. Padahal bisa saja departemen memanfaatkan atau mendapat insight dari data tersebut yang nantinya bisa berkontribusi dalam pengembangan bisnis.
- Meningkatkan skalabilitas bisnis karena data bisa diakses dan dianalisa oleh semua departemen atau divisi dalam perusahaan. Bekerja dengan data terbukti bisa membantu membuat keputusan yang terarah dan logis, karena ada dasar yang kuat. Dengan begitu, risiko kegagalan bisa direduksi bahkan diiringi dengan upaya pencegahan serta antisipasi.
- Menjamin keamanan data dan risiko kerusakan. Dengan data management diharapkan sistem keamanan data di sebuah perusahaan terintegrasi dengan baik. Data yang aman akan meningkatkan kredibilitas perusahaan serta meningkatkan pengalaman pengguna atau konsumen yang menggunakan jasa atau produkmu. Contoh kasus data bocor BPJS dan PeduliLindungi misalnya langsung berefek pada ketidakpercayaan masyarakat.
Baca Juga: 4 Cara Menggunakan Google Data Studio untuk Visualisasi Data
Rekomendasi Platform Data Management
Untuk melaksanakan tugas data management, kamu bisa menggunakan beberapa platform yang direkomendasikan sesama pengguna dan pebisnis, sebagai berikut.
- Lotame Audience Management
- Adobe Audience Manager
- Clearbit Data Activation Platform
- Oracle Data Cloud
- Google Cloud
- Amazon AWS
Serta masih banyak platform lokal lain yang bisa pula kamu lirik. Data Management Platform (DMP) adalah sebuah platform digital yang membantu perusahaan menghimpun, mengorganisasi, dan menganalisa data yang didapat dari audiens maupun berbagai sumber daring dan luring lainnya.
DMP banyak dipakai dalam digital marketing karena berfungsi memberikan insight tentang pengguna dan pasar secara umum. Ada jenis data yang dikumpulkan oleh DMP, yaitu
- Data dari pihak pertama adalah data yang didapat dari perusahaan itu sendiri. Misalnya kunjungan situs, sistem CRM, media sosial, pelanggan atau pengguna aplikas
- i dan lain sebagainya
- Data dari pihak kedua disarikan dari mitra perusahaan yang sepakat melakukan kerja sama dan berbagi data masing-masing untuk keperluan membuat strategi kolaborasi bisnis.
- Data dari pihak ketiga diekstrak dari sumber-sumber di luar perusahaan dan mitra, misalnya media sosial, mesin pencarian dan lain-lain.
Baca Juga: Security Awareness Rendah, Data Pelanggan Rawan Diretas!
Untuk memilih DMP terbaik untuk perusahaan atau bisnismu, kamu tentu harus meneliti fitur-fitur yang mereka sediakan, serta budget atau harga yang dibebankan.
Sebuah DMP setidaknya memiliki fitur dasar seperti analisis audiens, integrasi data dari iklan, bisa dipakai di berbagai perangkat, serta audience building. Untuk harga biasanya akan bervariasi tergantung fitur apa yang hendak kamu pakai.
Data management kini adalah keharusan bagi sebuah perusahaan atau bisnis terutama yang sudah memasuki skala menengah dan ingin terus melakukan pengembangan. Data yang kamu dapat dan ketahui bisa saja berlimpah ruah, tetapi sia-sia bila tak dikelola dan dianalisa.