Terdapat 35 Artikel Data Management
Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) di sektor kesehatan menjanjikan peningkatan layanan dan efisiensi operasional. Namun, tanpa fondasi manajemen data yang kuat, teknologi ini berisiko tidak memberikan hasil optimal. Dalam acara Smart Hospital Leadership Summit 2026, DAMA Indonesia menegaskan bahwa kualitas, tata kelola, dan integrasi data menjadi kunci utama kesuksesan AI di dunia kesehatan.
Dalam era transformasi digital dan eksplorasi data besar, kualitas data menjadi fondasi utama bagi pengambilan keputusan yang efektif. Organisasi tidak hanya membutuhkan data, tetapi juga data yang valid, lengkap, akurat, dan relevan. Dalam konteks inilah, DAMA International memperkenalkan berbagai dimensi kualitas data melalui kerangka kerja Data Management Body of Knowledge (DAMA DMBOK). Setiap dimensi bertujuan untuk menjawab pertanyaan mendasar tentang seberapa "fit for purpose" suatu data bagi penggunaannya.
Dalam lanskap data modern yang kian kompleks, manajemen kualitas data bukan lagi fungsi pendukung, melainkan pilar strategis yang menentukan keandalan pengambilan keputusan. DAMA DMBOK secara tegas mendefinisikan Data Quality Management sebagai proses terstruktur yang melibatkan perencanaan, implementasi, dan pengendalian terhadap aktivitas yang memastikan data memenuhi kebutuhan pengguna dan fit for use. Artinya, kualitas data tidak bersifat absolut, melainkan sangat kontekstual terhadap tujuan bisnis dan ekspektasi pemangku kepentingan.
Kualitas data yang buruk bukan hanya menyebabkan laporan menjadi tidak akurat, tetapi juga dapat menggagalkan pengambilan keputusan penting dan menurunkan kepercayaan terhadap sistem informasi. Sayangnya, banyak organisasi masih menganggap bahwa kesalahan entri data adalah satu-satunya biang kerok dari masalah kualitas data. Padahal, menurut DAMA DMBOK, akar masalahnya jauh lebih luas dan tersebar di sepanjang siklus hidup data, mulai dari perencanaan, pencatatan, pemrosesan, hingga perbaikannya.
Dalam industri jasa keuangan yang menghadapi tekanan regulasi ketat dan ekspektasi tinggi dari pemangku kepentingan, kualitas data merupakan fondasi keandalan operasional dan pengambilan keputusan. Data yang buruk tidak hanya menciptakan risiko internal, tetapi juga berdampak langsung terhadap integritas pelaporan, reputasi lembaga, serta efektivitas layanan kepada nasabah. Oleh karena itu, manajemen kualitas data tidak dapat dilepaskan dari penggunaan tools yang tepat guna dan selaras dengan kerangka kerja DAMA DMBOK.
Arsitektur data terus berevolusi mengikuti kebutuhan bisnis dan kecerdasan buatan (AI) yang semakin kompleks. Salah satu perkembangan paling penting dalam dekade terakhir adalah munculnya data lakehouse architecture, sebuah pendekatan yang menyatukan keunggulan data lake dan data warehouse dalam satu ekosistem terpadu. Bagi banyak organisasi, terutama yang sedang memperluas inisiatif AI dan analitik berskala besar, konsep ini menjadi fondasi bagi tata kelola data yang lebih efisien dan terpercaya.
Dalam era data modern, organisasi tidak lagi hanya berhadapan dengan data terstruktur yang rapi di dalam data warehouse. Data semi-terstruktur, tidak terstruktur, hingga data streaming kini hadir dalam jumlah masif dan menjadi sumber penting dalam pengambilan keputusan. Munculnya arsitektur data lakehouse menjadi jawaban atas dilema klasik antara fleksibilitas data lake dan disiplin struktur data warehouse. Namun, untuk benar-benar menghadirkan nilai, lakehouse membutuhkan tulang punggung baru, yaitu metadata-driven modeling yang diperkaya dengan knowledge graph.
Pengelolaan data modern menuntut integrasi lintas mesin analitik tanpa kompleksitas metadata yang terfragmentasi. BigQuery Metastore hadir sebagai solusi metadata terpadu yang mendukung Apache Iceberg dan berbagai engine populer. Layanan ini dirancang untuk menyederhanakan tata kelola data, meningkatkan interoperabilitas, serta mempercepat transformasi menuju arsitektur lakehouse yang efisien dan skalabel.
