Manajemen Data: Menskalakan Penggunaan Data Secara Efektif

Basis data bisnis penuh dengan data. Hal ini dapat membuat pencarian wawasan bisnis yang bermakna untuk mendorong strategi dan operasi menjadi sangat rumit. Manajemen data yang tepat memecahkan masalah ini.

Takeaway kunci

• Manajemen data adalah praktik mengawasi data secara efektif sepanjang siklus hidupnya, mulai dari pembuatan data hingga penghancuran.
• Dari perspektif pemasaran, manajemen data memupuk budaya berbasis data dan memastikan bahwa data yang Anda kumpulkan dan simpan dapat diandalkan dan dipercaya.
• Teknik dan solusi untuk membuat strategi manajemen data yang baik mencakup persiapan data, alur ETL, tata kelola data, dan banyak lagi.
• Manajemen data tidak mudah dan datang dengan tantangan. Ikuti praktik terbaik untuk membuat strategi efektif yang dapat didukung oleh semua orang di perusahaan.

Apa itu Manajemen Data?

Manajemen data adalah praktik mengawasi data secara efektif sepanjang siklus hidupnya dengan cara yang hemat biaya dan aman. Tujuan utamanya adalah untuk mengatur, menyimpan, dan mengelola data dengan cara yang memungkinkan akses, pengambilan, dan penggunaan yang mudah. Ini termasuk tugas-tugas seperti:

1. Mengumpulkan data dari berbagai sumber;
2. Menyimpan data dengan cara yang aman dan terorganisir;
3. Memastikan data akurat dan terkini;
4. Melindungi data dari akses tidak sah atau gangguan; dan
5. Menganalisis dan menafsirkan data untuk mengekstrak wawasan dan memungkinkan pengambilan keputusan.

Dalam hal pemasaran, proses manajemen data pelanggan yang mapan mempromosikan budaya berbasis data di dalam departemen. Ini memastikan bahwa Anda menyimpan data berkualitas tinggi untuk mendapatkan tampilan yang akurat dan komprehensif tentang upaya pemasaran dan pelanggan Anda di berbagai titik kontak. Ini, pada gilirannya, membantu Anda lebih memahami audiens target Anda, mengomunikasikan nilai-nilai yang sesuai dengan kesulitan audiens Anda, dan mengidentifikasi strategi berkinerja terbaik yang lebih mungkin meningkatkan laba atas investasi pemasaran (ROMI).

Mengapa Manajemen Data Penting?

Manajemen data yang efektif menciptakan keteraturan dalam jumlah besar data yang dikumpulkan bisnis.

Ini memberi organisasi peta jalan tentang cara mengumpulkan dan memanipulasi data dengan benar untuk mencegahnya menjadi berantakan atau tidak dapat digunakan, memungkinkan mereka membuat keputusan dengan cepat dan segera menanggapi kebutuhan pasar.

Ini juga membebaskan sumber daya karyawan. Misalnya, jajak pendapat oleh Vicky Boykis, insinyur pembelajaran mesin senior di Duo dan seorang pemberi pengaruh terkemuka di ceruk pasar, menunjukkan bahwa sebagian besar ilmuwan data menghabiskan 60% waktunya untuk membersihkan dan memindahkan data:

Solusi manajemen data dapat sepenuhnya mengotomatiskan tugas manual dan membiarkan analis melakukan tugasnya alih-alih memperbaiki data mentah.

Solusi dan Teknik Manajemen Data

Kabar baiknya adalah petabyte data mentah dan buruk dapat dikelola. Dengan kebijakan yang jelas dan alat yang tepat, bisnis Anda akan berkembang dengan budaya berbasis data—dan dengan karyawan yang bertanggung jawab penuh atas data yang mereka kumpulkan.

Persiapan data

Bukan rahasia lagi bahwa banyak bisnis berjuang dengan data berkualitas rendah. Data mereka bisa jadi tidak konsisten dan redundan atau disimpan dalam format yang berbeda tanpa taksonomi yang konsisten.

Persiapan data adalah proses menggabungkan, mengubah, dan menyusun data mentah untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut. Alat persiapan data menyatukan data dalam format terpadu, menghilangkan ketidakkonsistenan, menandai kesalahan, dan menggabungkan data secara otomatis. Secara keseluruhan, proses ini memastikan wawasan yang diperoleh tim Anda selama analisis dan laporan yang Anda lihat valid karena data yang menjadi dasarnya berkualitas tinggi.

Pipa data

Pipeline data adalah serangkaian aktivitas otomatis yang dimulai dengan penyerapan data dan diakhiri dengan sink data, seperti gudang data, layanan penyimpanan, atau aplikasi lain. Ini merampingkan pemrosesan data dengan menghilangkan entri dan manipulasi data manual, secara signifikan mempercepat analisis pemasaran dan proses pelaporan.

pipa ETL

Extract, Transform, and Load (ETL) adalah bagian dari pipa data.

Proses ETL mengotomatiskan ekstraksi data dari satu atau beberapa sumber, mengubahnya menjadi format standar dan dapat digunakan, dan memuatnya ke titik akhir, seperti gudang data atau perangkat lunak BI.

Titik akhir ini menjadi satu-satunya sumber kebenaran (SSOT) organisasi. Data yang disimpan di sini sudah bersih, terformat, dan siap untuk dianalisis, divisualisasikan, atau dilaporkan.

Misalnya, alat analitik pemasaran tingkat lanjut seperti Improvado memanfaatkan ETL untuk menarik data dari 300+ sumber data pemasaran dan penjualan, seperti Shopify, Iklan Facebook, Google Analytics, dan lainnya, mengubah data menjadi format siap analisis, dan memuatnya ke tujuan yang ditentukan , yaitu gudang data pemasaran atau BI, visualisasi, atau alat analitik.

Gudang data

Gudang data adalah area penyimpanan untuk data historis dan real-time bisnis Anda. Biasanya menyimpan data terstruktur dari berbagai sumber seperti berbagai platform iklan, media sosial, dan lainnya.

Pada tahap awal bekerja dengan analitik, perusahaan sering menggunakan spreadsheet untuk menyimpan data mereka. Namun, akhirnya, mereka mencapai akhir spreadsheet mereka. Pada titik ini, kumpulan data menjadi terlalu besar dan kueri terhenti. Perusahaan yang maju secara teknis bermigrasi ke gudang data cloud, seperti Google Big Query, untuk memungkinkan tim analitik melakukan kueri data lebih sering dan meningkatkan produktivitas mereka secara keseluruhan.

Keamanan data

Keamanan data adalah praktik menempatkan tindakan pencegahan untuk melindungi data perusahaan dari korupsi atau akses tidak sah sepanjang siklus hidupnya. Ini juga memastikan bahwa bisnis mematuhi undang-undang dan peraturan privasi data, seperti HIPAA, SOC-2, dan GDPR.

Tata kelola data

Tata kelola data adalah dasar dari data berkualitas baik. Ini adalah proses yang merinci kebijakan dan prosedur yang mengatur pengumpulan, pengorganisasian, penyimpanan, dan analisis data. Tujuannya adalah untuk memastikan data yang akurat, lengkap, konsisten, tepat waktu, valid, dan unik.

Kerangka Manajemen Data

Tim bekerja sama dengan solusi dan teknik ini untuk mencapai kualitas data dan menyiapkan semua proses dengan benar untuk mengelola data. Anda tidak dapat mencapai kualitas data tertinggi tanpa menerapkan tata kelola data, keamanan data, arsitektur sistem informasi, dll. sekaligus.

Kerangka manajemen data adalah seperangkat aturan dan teknik yang diperlukan untuk menerapkan manajemen data di perusahaan Anda. Saat ini, ada dua kerangka kerja yang diakui secara umum.

DAMA-DMBOK 2

DAMA-DMBOK 2 adalah singkatan dari Data Management Association - Data Management Body of Knowledge versi 2. Ini adalah edisi kedua dari kerangka kerja yang awalnya diterbitkan pada tahun 2009.

Kerangka kerja ini mengidentifikasi 11 bidang pengetahuan yang saling terkait yang membentuk manajemen data. Saat mengikuti kerangka kerja ini, perusahaan perlu mempertimbangkan semua area.

DMBOK 2 juga menyiratkan bahwa bukan hanya profesional manajemen data yang menangani proses manajemen data; semua profesional bisnis terlibat di dalamnya. DAMA Hexagon menunjukkan hubungan langsung antara manusia, proses, dan teknologi.

DMBOK 2 mendefinisikan misi utama pengelolaan data sebagai berikut: “Untuk memenuhi kebutuhan ketersediaan, kualitas, dan keamanan data dari semua pemangku kepentingan”. Ini juga menguraikan alat, peserta, metrik, dan hasil yang terlibat dalam proses manajemen data.

Namun, kerangka kerja ini memiliki satu kelemahan signifikan. Itu tidak menggambarkan hubungan antara bidang pengetahuan yang berbeda, membiarkan semuanya diputuskan oleh Anda. Secara keseluruhan, DMBOK 2 memberikan banyak pengetahuan teoretis tetapi tidak begitu banyak tip praktis.

DCAM

Sementara DMBOK 2 adalah kerangka kerja yang dapat diakses publik, DCAM (Model Penilaian Kemampuan Manajemen Data) tertutup untuk akses publik. Hanya anggota Dewan Manajemen Data Perusahaan (EDC) yang dapat mengakses kerangka kerja ini.

Kerangka tersebut menjelaskan manajemen data dalam hal kemampuan yang berbeda dengan tingkat kematangan yang berbeda. Meskipun DCAM memiliki fokus praktis dan operasional, namun tidak memberikan pandangan yang jelas tentang penerapan manajemen data.

Perusahaan menggunakan DCAM untuk mengevaluasi proses mereka, mengedukasi pemangku kepentingan, dan mengidentifikasi kelemahan dalam program pengelolaan data mereka. Ini juga membantu Anda mengurangi risiko pelanggaran peraturan privasi data, termasuk GDPR.

Karena framework ini tidak tersedia untuk umum, tidak banyak informasi tentang praktik terbaik dan rekomendasinya. Namun, Enterprise Data Management Council baru-baru ini menerbitkan versi publik dari Cloud Data Management Capabilities Framework mereka, yang menyoroti pendekatan yang digunakan EDC untuk menentukan kerangka kerjanya.

Kedua kerangka kerja ini dapat berfungsi sebagai titik awal yang baik dalam perjalanan pengelolaan data Anda. Mereka menguraikan konsep-konsep penting, sehingga Anda menjaga kejelasan total saat pertama kali menerapkan manajemen data.

Tantangan Manajemen Data

Anda akan menemukan banyak tantangan dalam upaya mengelola data organisasi Anda. Tetapi ketika Anda menyadari potensi tantangan ini, Anda akan lebih siap untuk menanganinya.

Mengamankan data bisnis

Ada banyak ancaman internal dan eksternal terhadap keamanan dan integritas data. Dan pelanggaran data dapat terjadi kapan saja. Ini membahayakan data pribadi dan pribadi pelanggan Anda.

Inilah cara DMBOK-2 mendefinisikan proses keamanan data:

Itu selalu yang terbaik untuk mengatasi risiko keamanan dengan upaya terkoordinasi, bukan upaya individu. Prosesnya melibatkan terlalu banyak tugas untuk diurus oleh satu karyawan. Pada skala yang lebih besar, keamanan data berkisar pada empat aktivitas utama:

• Mengidentifikasi dan mengklasifikasikan aset data sensitif;
• Temukan data sensitif di dalam perusahaan;
• Tentukan bagaimana setiap aset perlu dilindungi; dan
• Pahami bagaimana informasi ini berinteraksi dengan proses bisnis.

Kemudian, Anda juga perlu menilai ancaman eksternal, seperti ketidaktahuan atau ketidakpedulian karyawan Anda. Manajemen akses data dan kepatuhan terhadap kebijakan mengurangi risiko paparan data sensitif dan meningkatkan tingkat keamanan infrastruktur bisnis Anda.

Berurusan dengan terlalu banyak data

Hingga 73% data tidak terpakai karena banyak bisnis berjuang untuk mengikuti sejumlah besar data yang masuk dari berbagai sumber. Organisasi yang tidak memiliki pedoman manajemen data untuk analitik omnichannel akan kewalahan, sehingga mereka mengada-ada atau tidak menggunakan data yang tersedia.

Namun, jangan mencoba mengelola semua data sekaligus. Perusahaan menghasilkan kumpulan data besar, sebagian besar tidak pernah digunakan. Itulah mengapa siklus hidup manajemen data merekomendasikan untuk berfokus pada data yang paling penting dan meminimalkan ROT data (data yang Redundan, Usang, atau Sepele).

Menggabungkan data dari berbagai sumber

Pikirkan lusinan alat yang digunakan bisnis Anda. Bahkan di dalam departemen pemasaran, Anda mungkin menggunakan banyak alat pengumpulan data dan analitik.

Ini dapat membuat silo data, yang terjadi karena data disimpan dalam solusi penyimpanan terisolasi yang tidak berkomunikasi satu sama lain. Akibatnya, setiap departemen duduk pada data mereka membuat kolaborasi lintas departemen menjadi lebih sulit.

Data berkualitas buruk

Organisasi menghabiskan hampir seperempat pendapatannya untuk menyelesaikan masalah kualitas data.

Kualitas data yang buruk diakibatkan oleh kesalahan selama entri data, kerusakan data saat memindahkan data dari satu alat ke alat lainnya, atau kurangnya praktik standar.

Berikut ikhtisar komprehensif manajemen kualitas data oleh DMBOK-2:

Siklus hidup manajemen data, tata kelola data, dan fokus pada data penting adalah beberapa faktor terpenting untuk dipertimbangkan saat mencoba meningkatkan kualitas data Anda.

Perlu diingat bahwa "kualitas data" adalah istilah kolektif yang mencakup 12 karakteristik yang harus dimiliki oleh kumpulan data yang tepercaya.

Kekurangan analis data yang berkualitas

Terlepas dari semua pembicaraan tentang pentingnya data untuk bisnis digital dan modern, analis data ahli sulit didapat. Mempekerjakan seorang analis yang berkualifikasi membutuhkan waktu, dan melatih karyawan baru bisa mahal dan menghabiskan waktu.

Kurangnya tata kelola data

Banyak bisnis membuat standar tata kelola data sebagai renungan saat data mereka sudah berantakan. Tanpa tata kelola data, organisasi akan dibanjiri dengan data berkualitas buruk. Akibatnya, analis menghabiskan terlalu banyak waktu untuk membersihkan gulma, dan pengguna akhir menghabiskan terlalu banyak waktu untuk mencoba memahaminya.

Praktik Terbaik Manajemen Data

Manajemen data adalah tugas besar yang melibatkan banyak bagian yang bergerak. Tetapi ada praktik terbaik manajemen data yang dapat memulai langkah Anda dengan benar.

Mengutamakan perlindungan dan keamanan data

Pelanggaran keamanan data adalah masalah jutaan dolar yang dapat dicegah dengan prinsip pengelolaan data yang baik.

Beberapa tindakan perlindungan data termasuk memiliki izin pengguna yang tepat, memiliki sistem terpusat yang menangani dan mengelola data, dan hanya menggunakan perangkat lunak yang mematuhi undang-undang privasi data.

Integrasikan semua data Anda dan bangun satu sumber kebenaran

Organisasi memiliki banyak data yang dapat disimpan dalam silo data. Artinya, sulit untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang lanskap bisnis. Untuk profesional pemasaran, ini mencegah mereka melihat titik kontak pelanggan yang berbeda.

Saat Anda mengintegrasikan semua data ke dalam satu area penyimpanan terpusat menggunakan pipeline ETL, misalnya, akan lebih mudah untuk mendapatkan wawasan data pendapatan.

Gunakan perangkat lunak manajemen data yang berkualitas

Manipulasi data manual tidak memotongnya lagi dengan volume data yang ditangani bisnis.

Untungnya, ada banyak teknologi baru dan solusi perangkat lunak otomasi yang membuat pengumpulan dan analisis data menjadi lebih mudah dan lebih cepat. Gunakan perangkat lunak berkualitas baik yang terintegrasi dengan baik dengan aplikasi lain.

Buat glosarium metadata organisasi Anda

Miliki definisi standar dari semua data yang Anda kumpulkan (disebut juga “metadata”). Sertakan detail spesifik seperti atribut data, tanggal pembuatan, nama pembuat, dan area penyimpanan.

Ini memastikan transparansi dan keselarasan di seluruh organisasi.

Buat semua orang bertanggung jawab atas kualitas data

Kualitas data adalah tanggung jawab bersama. Hanya dengan membuat setiap orang dalam organisasi akuntabel dan bertanggung jawab untuk itu, masalah data umum dapat dikurangi.

Apa peran pemasar dalam hal ini? Pemasar sebagian bertanggung jawab atas pengumpulan data primer—mereka mengetahui taksonomi tag UTM, markup pada kampanye iklan, dan akun yang perlu dilacak. Sementara itu, insinyur dan analis data bertanggung jawab atas kualitas data pada tahapan lain dari aliran data.

Langkah Pertama Membangun Praktik Manajemen Data

Jalan untuk menjadi organisasi berbasis data dimulai dengan praktik manajemen data yang tepat. Dukung transformasi ini dengan mengikuti praktik yang dipatuhi oleh bisnis berbasis data yang berhasil.

1. Investasikan C-suite dalam membuat rencana pengelolaan data

Manajemen data menantang ketika C-suite tidak diinvestasikan dalam keseluruhan usaha. Mereka harus melihat nilai dari strategi pengelolaan data yang dilaksanakan dengan baik sehingga mereka menjadi proaktif dalam mengimplementasikannya.

2. Audit data saat ini

Kemungkinan besar, perusahaan Anda sudah mengumpulkan banyak data. Audit apa yang sudah Anda miliki. Amati letak lahan dan buat rencana pengelolaan data berdasarkan data yang sudah Anda miliki, dengan mempertimbangkan tujuan dan sumber daya organisasi Anda.

3. Gunakan alat otomasi sebanyak mungkin

Kesalahan manusia adalah penyebab umum kualitas data yang buruk. Pengelolaan data menjadi lebih cepat dan mudah jika Anda memilih alat otomasi yang tepat. Anda juga akan secara signifikan mengurangi kesalahan manusia selama pengumpulan, manipulasi, dan analisis data.

4. Rencanakan pertumbuhan

Data yang dikumpulkan perusahaan Anda hanya akan bertambah. Jadikan strategi manajemen data Anda fleksibel sehingga tumbuh bersama perusahaan Anda dan mendorong penskalaan dengan mudah.

5. Temukan mitra teknologi yang andal

Membangun tumpukan teknologi dan menemukan mitra yang tepat sangat penting untuk membangun proses pengelolaan data yang andal, terutama saat keamanan data pelanggan dipertaruhkan. Improvado adalah solusi analitik pemasaran canggih yang sesuai dengan lingkungan analitik yang ada dan mendorong budaya data dalam organisasi. Solusinya adalah manajemen dan pelaporan data pemasaran otomatis, yang memastikan tim Anda hanya mengandalkan data berkualitas tinggi dan terkini untuk mendorong kinerja bisnis.

Giliranmu

Mengikuti praktik terbaik manajemen data yang diuraikan dalam panduan ini akan membantu membersihkan data Anda dan mengantarkan organisasi Anda ke pola pikir yang lebih berdasarkan data. Ini tidak akan menjadi proses yang mudah. Ini sebuah perjalanan. Tapi itu layak dilakukan untuk mendapatkan data berkualitas tinggi yang dapat dipercaya dan diandalkan oleh semua orang di perusahaan Anda untuk wawasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti.