Data Terus Bertambah, Begini Cara Mengelolanya dengan DLM

Di era digital, data menjadi salah satu aset penting bagi perusahaan. Mulai dari informasi pelanggan, transaksi keuangan, hingga catatan operasional, semuanya memiliki peran dalam mendukung aktivitas bisnis dan pengambilan keputusan. Namun, data yang terus bertambah juga menghadirkan tantangan, mulai dari kebutuhan penyimpanan, keamanan, hingga kepatuhan terhadap peraturan.

Untuk mengatasi tantangan tersebut, perusahaan membutuhkan pendekatan pengelolaan data yang terstruktur. Salah satu pendekatan yang dapat diterapkan adalah Data Lifecycle Management (DLM).

DLM membantu perusahaan mengelola data sejak pertama kali dibuat atau dikumpulkan, digunakan dalam aktivitas bisnis, disimpan untuk kebutuhan tertentu, hingga akhirnya dihapus ketika tidak lagi diperlukan. Dengan pengelolaan yang tepat, data tidak hanya menjadi kumpulan informasi, tetapi juga aset yang dapat memberikan nilai bagi perusahaan.

Apa Itu Data Lifecycle Management?

Data Lifecycle Management (DLM) adalah pendekatan untuk mengelola data sepanjang siklus hidupnya, mulai dari pembuatan, penyimpanan, penggunaan, pengarsipan, hingga penghapusan secara aman.

Pendekatan ini mengatur bagaimana data diperlakukan pada setiap tahap berdasarkan kebijakan dan kebutuhan organisasi. Pengelolaan tersebut mencakup penentuan jenis data yang dikumpulkan, tempat penyimpanan, pihak yang dapat mengakses, serta jangka waktu data harus dipertahankan.

Dalam praktiknya, DLM tidak hanya berkaitan dengan teknologi penyimpanan. Pendekatan ini juga melibatkan kebijakan, prosedur, dan tanggung jawab organisasi dalam memastikan data dikelola secara konsisten.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan e-commerce mengumpulkan data pelanggan ketika seseorang membuat akun dan melakukan transaksi. Informasi tersebut kemudian disimpan untuk mendukung proses pembayaran, pengiriman barang, dan layanan pelanggan.

Setelah transaksi selesai, data mungkin masih diperlukan untuk keperluan laporan keuangan, audit, atau penyelesaian sengketa. Namun, ketika masa penyimpanan yang diwajibkan telah berakhir dan tidak ada lagi kebutuhan yang sah, data tersebut dapat dihapus secara aman.

Seluruh proses tersebut merupakan bagian dari data lifecycle yang dikelola melalui DLM.

Tujuan utama DLM adalah menjaga keamanan, ketersediaan, kualitas, dan kegunaan data selama masih dibutuhkan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengurangi risiko kehilangan data, mencegah akses yang tidak sah, serta memastikan informasi tersedia ketika diperlukan.

Penerapan DLM juga membantu organisasi mempersiapkan diri menghadapi berbagai gangguan, seperti kerusakan sistem, serangan siber, dan kehilangan data. Ketika terjadi insiden, perusahaan dapat memanfaatkan kebijakan pencadangan dan pemulihan yang telah disiapkan untuk mengurangi dampak terhadap operasional bisnis.

Perbedaan Data Lifecycle Management dan Information Lifecycle Management

Data Lifecycle Management sering dianggap sama dengan Information Lifecycle Management (ILM). Keduanya memang berkaitan erat dan memiliki tujuan serupa, yaitu memastikan informasi dikelola secara efektif sepanjang masa penggunaannya.

Meski demikian, terdapat perbedaan dalam fokus pengelolaannya.

DLM umumnya berfokus pada pengelolaan data sebagai aset digital, termasuk pengumpulan, penyimpanan, pemindahan, penggunaan, dan penghapusan data. Pengelolaannya dapat mencakup kumpulan data atau berkas berdasarkan karakteristik seperti jenis, ukuran, usia, dan kebutuhan akses.

Sementara itu, ILM lebih menekankan pengelolaan informasi berdasarkan nilai dan kegunaannya bagi organisasi. Pendekatan ini memperhatikan bagaimana informasi dipertahankan, diperbarui, dan digunakan untuk memenuhi kebutuhan bisnis maupun kewajiban hukum.

Sebagai ilustrasi, DLM dapat mengatur kapan sebuah berkas transaksi dipindahkan dari penyimpanan aktif ke penyimpanan arsip. ILM dapat berfokus pada memastikan informasi transaksi di dalam berkas tersebut tetap akurat, relevan, dan tersedia sesuai kebutuhan.

Dengan demikian, DLM dan ILM bukanlah dua pendekatan yang saling bertentangan. Keduanya dapat diterapkan secara bersamaan untuk mendukung pengelolaan data dan informasi yang lebih baik.

Lima Tahap Data Lifecycle Management

Data lifecycle umumnya terdiri dari lima tahap utama. Setiap tahap memiliki tujuan dan kebijakan yang berbeda, tetapi semuanya saling berkaitan untuk memastikan data tetap memberikan manfaat bagi organisasi.

1. Pembuatan dan Pengumpulan Data
   Tahap pertama dimulai ketika data dibuat atau dikumpulkan dari berbagai sumber. Data dapat berasal dari aplikasi web, perangkat seluler, formulir digital, survei, transaksi pelanggan, hingga perangkat Internet of Things (IoT).Dalam lingkungan bisnis, sumber data dapat terus bertambah seiring berkembangnya aktivitas operasional dan penggunaan teknologi. Namun, perusahaan tidak harus mengumpulkan seluruh data yang tersedia. Pengumpulan perlu mempertimbangkan relevansi, kualitas, dan tujuan penggunaan data tersebut.

   Sebagai contoh, perusahaan ritel dapat mengumpulkan informasi mengenai transaksi pelanggan untuk menganalisis pola pembelian. Namun, perusahaan perlu memastikan bahwa informasi yang dikumpulkan memang dibutuhkan untuk tujuan tersebut.

   Pengumpulan data yang tidak terarah dapat meningkatkan biaya penyimpanan dan memperbesar risiko keamanan. Oleh karena itu, organisasi perlu menetapkan standar kualitas dan kebijakan pengumpulan data sejak awal.

2. Penyimpanan dan Perlindungan Data
   Setelah dikumpulkan, data perlu disimpan dalam sistem yang sesuai dengan karakteristik dan kebutuhan penggunaannya. Data terstruktur, seperti catatan transaksi dalam bentuk tabel, umumnya dapat disimpan menggunakan basis data relasional. Sementara itu, data tidak terstruktur, seperti dokumen, gambar, dan video, dapat memanfaatkan penyimpanan objek atau sistem basis data yang sesuai. Pemilihan teknologi penyimpanan perlu mempertimbangkan kapasitas, kecepatan akses, biaya, dan keamanan.

   Pada tahap ini, perusahaan juga perlu menerapkan perlindungan data, seperti enkripsi, pengaturan hak akses, serta pencadangan secara berkala. Langkah tersebut membantu mengurangi risiko kebocoran, kerusakan, maupun kehilangan data akibat kesalahan manusia atau serangan siber. Pencadangan menjadi bagian penting karena salinan data dapat digunakan untuk memulihkan informasi ketika sistem utama mengalami gangguan.

   Selain itu, perusahaan perlu memperhatikan ketentuan perlindungan data pribadi. Data sensitif harus dikelola sesuai dengan kebijakan organisasi dan peraturan yang berlaku, termasuk ketentuan mengenai akses, penyimpanan, serta pemrosesan informasi.

3. Penggunaan dan Pembagian Data
   Pada tahap ini, data mulai dimanfaatkan untuk mendukung aktivitas bisnis. Pengguna yang memiliki hak akses dapat memanfaatkan data untuk berbagai kebutuhan, mulai dari pelaporan operasional hingga analisis bisnis. Data dapat digunakan untuk membuat dasbor, mengidentifikasi tren penjualan, memahami perilaku pelanggan, dan membantu manajemen menentukan strategi perusahaan. Teknologi analitik data dan machine learning juga dapat dimanfaatkan untuk menemukan pola yang sulit dikenali melalui analisis sederhana.

   Sebagai contoh, perusahaan dapat menganalisis riwayat transaksi untuk mengetahui produk yang paling diminati pelanggan. Hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk merencanakan persediaan barang atau menyusun strategi pemasaran. Penggunaan data tidak selalu terbatas pada lingkungan internal. Dalam kondisi tertentu, perusahaan dapat membagikan data kepada mitra atau penyedia layanan eksternal untuk mendukung kegiatan bisnis.

   Namun, pembagian data harus dilakukan secara terkendali. Organisasi perlu menentukan siapa yang dapat mengakses data, untuk tujuan apa data digunakan, dan bagaimana informasi tersebut dilindungi selama proses pemanfaatannya.

4. Pengarsipan Data
   Seiring waktu, sebagian data tidak lagi digunakan secara aktif dalam kegiatan operasional. Meski demikian, data tersebut mungkin masih diperlukan untuk kepentingan audit, pelaporan, investigasi, atau pemenuhan kewajiban hukum. Pada kondisi tersebut, perusahaan dapat memindahkan data ke sistem pengarsipan. Pengarsipan memungkinkan organisasi mempertahankan data tanpa harus menyimpannya di lingkungan produksi yang membutuhkan akses cepat dan biaya lebih tinggi.

   Sebagai contoh, perusahaan dapat memindahkan catatan transaksi lama ke penyimpanan arsip setelah periode penggunaan aktifnya berakhir. Data tersebut tetap dapat diakses kembali jika diperlukan untuk pemeriksaan atau penyelesaian masalah.

   Strategi pengarsipan perlu menentukan kapan data dipindahkan, berapa lama data harus dipertahankan, dan bagaimana data dapat ditemukan kembali. Perusahaan juga perlu memastikan bahwa data yang diarsipkan tetap terlindungi dan tidak mengalami kerusakan selama masa penyimpanan.

5. Penghapusan Data
   Tahap terakhir dalam data lifecycle adalah penghapusan atau pemusnahan data yang tidak lagi diperlukan. Penghapusan dilakukan ketika data telah melewati masa penyimpanan yang ditentukan, tidak lagi memiliki nilai bisnis, atau tidak memiliki dasar yang sah untuk terus dipertahankan. Tahap ini penting untuk mencegah penumpukan data yang tidak berguna sekaligus mengurangi biaya penyimpanan dan risiko keamanan.

   Namun, penghapusan data tidak boleh dilakukan secara sembarangan. Perusahaan harus memastikan bahwa data tersebut tidak lagi dibutuhkan untuk kepentingan operasional, audit, atau kewajiban hukum. Proses penghapusan juga perlu dilakukan secara aman agar informasi sensitif tidak dapat dipulihkan atau diakses oleh pihak yang tidak berwenang.

   Dengan demikian, data lifecycle dapat berakhir secara terkendali, sekaligus memberikan ruang bagi pengelolaan data baru.

Manfaat Data Lifecycle Management bagi Perusahaan

Penerapan DLM memberikan sejumlah manfaat bagi organisasi, terutama ketika volume data terus meningkat dan kebutuhan bisnis semakin kompleks.

Pertama, meningkatkan efisiensi operasional. DLM membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam proses bisnis tetap akurat, relevan, dan mudah ditemukan. Kualitas data yang baik dapat mengurangi kesalahan dalam pengambilan keputusan sekaligus meningkatkan produktivitas.

Kedua, mengendalikan biaya penyimpanan. Tidak semua data membutuhkan penyimpanan dengan kinerja tinggi. Data yang masih aktif dapat ditempatkan pada sistem penyimpanan utama, sedangkan data lama dapat dipindahkan ke penyimpanan arsip yang lebih ekonomis. Penghapusan data yang tidak diperlukan juga membantu mengurangi penggunaan kapasitas penyimpanan.

Ketiga, meningkatkan keamanan dan pemulihan data. Kebijakan pengaturan akses, enkripsi, dan pencadangan membantu melindungi data dari kehilangan maupun akses yang tidak sah. Jika terjadi gangguan sistem, perusahaan dapat memanfaatkan salinan cadangan untuk memulihkan informasi yang dibutuhkan.

Keempat, mempermudah akses dan pemanfaatan data. Pengelolaan metadata yang konsisten membantu pengguna menemukan data dengan lebih mudah. Data yang terorganisasi juga mempermudah proses analisis dan meningkatkan kemampuan perusahaan dalam merespons perubahan kebutuhan bisnis.

Kelima, mendukung kepatuhan dan tata kelola data. Setiap industri memiliki ketentuan tersendiri mengenai pengelolaan dan penyimpanan data. DLM membantu organisasi menetapkan kebijakan yang sesuai, termasuk menentukan masa penyimpanan, pembatasan akses, dan prosedur penghapusan.

Di Indonesia, misalnya, perusahaan yang mengelola data pribadi perlu memperhatikan ketentuan dalam Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi. Pengelolaan data yang terstruktur dapat membantu organisasi memenuhi kewajiban perlindungan data sesuai dengan ketentuan yang berlaku.

Kesimpulan

Data Lifecycle Management merupakan pendekatan penting untuk memastikan data dikelola secara terstruktur sepanjang masa penggunaannya. Melalui lima tahap utama, yaitu pembuatan, penyimpanan, penggunaan, pengarsipan, dan penghapusan, perusahaan dapat menjaga kualitas, keamanan, serta ketersediaan data.

Penerapan DLM juga membantu organisasi mengendalikan biaya, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi risiko kehilangan data. Lebih dari sekadar mengatur penyimpanan, DLM menjadi bagian dari strategi bisnis untuk memaksimalkan nilai data sekaligus memastikan informasi dikelola secara bertanggung jawab.

Ketika volume data terus berkembang, perusahaan perlu memiliki kebijakan yang jelas mengenai bagaimana data dikumpulkan, dimanfaatkan, dipertahankan, dan akhirnya dihapus. Dengan pengelolaan yang tepat, data dapat menjadi aset strategis yang mendukung pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis.