Terdapat 8 Artikel DMBOK
Dalam dunia manajemen data yang semakin kompleks, kejelasan arah menjadi kunci. DAMA-DMBOK edisi 2 hadir sebagai panduan komprehensif, dan Diagram Konteks menjadi alat penting untuk menerjemahkan visi besar ke langkah nyata. Artikel ini mengulas bagaimana diagram ini menghubungkan strategi dengan implementasi operasional organisasi.
Dalam dunia yang semakin terhubung ini, data merupakan aset yang sangat berharga bagi setiap perusahaan. Oleh karena itu, melindungi data perusahaan dari ancaman kehilangan atau pencurian data menjadi sangat penting. Salah satu langkah yang paling efektif untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menerapkan kebijakan Data Loss Prevention (DLP).
Kita hidup di masa ketika data bukan lagi sekadar aset tambahan, melainkan bahan bakar utama ekonomi digital. Setiap aktivitas daring, mulai dari klik dan pencarian hingga pola konsumsi harian, diamati, dicatat, dan dianalisis. Semua ini membuka peluang luar biasa bagi organisasi untuk memahami pasar, merumuskan strategi, hingga memprediksi perilaku konsumen. Namun di tengah euforia ini, muncul pertanyaan besar tentang etika, privasi, dan tanggung jawab.
Di era digital yang serba cepat ini, data bukan lagi sekadar hasil sampingan dari aktivitas bisnis, melainkan telah menjadi aset strategis yang menentukan arah dan keberhasilan organisasi. Seiring dengan berkembangnya teknologi seperti kecerdasan buatan (AI), cloud computing, dan analitik canggih, kemampuan suatu organisasi dalam mengelola data secara efektif menjadi faktor pembeda antara yang unggul dan yang tertinggal. Namun, pertanyaan mendasarnya adalah: apakah data yang dikumpulkan benar-benar dikelola dengan baik, akurat, aman, dan siap digunakan untuk mendukung keputusan penting?
Tantangan pengelolaan data tidak hanya menyangkut aspek teknis, tetapi juga menyentuh dimensi tata kelola, etika, keamanan, dan kualitas. Untuk menjawab tantangan tersebut, muncul kebutuhan akan panduan, kerangka kerja, dan komunitas profesional yang dapat menjadi rujukan bersama. Salah satu organisasi yang telah secara konsisten menjawab kebutuhan ini di tingkat global adalah DAMA International. Artikel ini akan mengajak Anda mengenal lebih jauh apa itu DAMA, bagaimana peran dan misinya, serta mengapa keberadaannya menjadi semakin relevan di tengah ledakan data saat ini.
Ketika kita berbicara tentang pengelolaan data, sering kali muncul pertanyaan seperti, "Bagaimana cara kita memastikan data kita selalu berkualitas?" atau "Bagaimana kita mengelola data dengan aman di tengah perubahan teknologi yang pesat?" Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini terletak pada penerapan kerangka kerja yang terstruktur, seperti yang dijelaskan dalam Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA International.
Ketika membicarakan data governance, yang sering terlintas adalah bayangan tentang regulasi yang rumit, dokumen berlembar-lembar, atau diskusi teknis yang mendalam di ruang rapat. Namun, di balik semua itu, ada sebuah pendekatan strategis yang sebenarnya sangat mendasar dalam pengelolaan aset informasi di sebuah organisasi. Lebih dari sekadar kepatuhan, data governance adalah fondasi yang menopang keandalan keputusan bisnis di era digital.
Dalam era digital yang semakin maju, organisasi di seluruh dunia berjuang untuk mengelola, memahami, dan memanfaatkan data secara efektif. Metadata, yang sering dianggap sebagai "data tentang data," memainkan peran penting dalam membantu organisasi menjelaskan, menemukan, dan mengorganisasi informasi mereka. Namun, dengan pertumbuhan volume data yang eksponensial, pendekatan tradisional terhadap manajemen metadata sering kali menjadi tidak efisien dan mahal. Di sinilah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) muncul sebagai solusi revolusioner
Dalam dunia teknologi yang bergerak cepat, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi sorotan utama. Kita menyaksikan bagaimana sistem AI kini tidak hanya sekadar alat bantu, tetapi juga pengambil keputusan dalam berbagai sektor, dari layanan kesehatan hingga sistem keuangan, dari personalisasi e-commerce hingga kendaraan otonom. Namun, di balik setiap model AI yang canggih, ada satu bahan baku yang tak tergantikan yaitu data.
Di era kecerdasan buatan (AI) yang semakin canggih, data menjadi elemen yang sangat berharga. Namun, tantangan terbesar dalam pemanfaatan data secara maksimal adalah memastikan bahwa berbagai sistem yang berbeda dapat saling berbicara dan memahami data satu sama lain. Dalam konteks AI, hal ini dikenal sebagai interoperabilitas data. Konsep ini tidak hanya penting untuk memastikan kelancaran analisis, tetapi juga untuk menciptakan ekosistem data yang mendukung inovasi lintas fungsi.
Di era digital ini, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi organisasi. Keberhasilan bisnis sangat bergantung pada kemampuan mereka untuk mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan data secara efektif. Untuk mencapai hal ini, organisasi perlu mengadopsi pendekatan berorientasi data yang didukung oleh kerangka kerja data governance yang solid. Namun, implementasi data governance bukan tanpa tantangan. Tulisan ini akan mengeksplorasi tantangan utama dalam implementasi data governance serta solusi yang dapat diterapkan untuk mengatasinya.
Artificial Intelligence (AI) sangat bergantung pada data. Tanpa data yang berkualitas, model AI tidak dapat bekerja secara optimal. Data yang digunakan dalam AI harus melalui berbagai tahapan pengolahan untuk memastikan akurasi, relevansi, dan kinerja optimal model. Artikel ini membahas berbagai aspek data dalam AI berdasarkan kategori utama seperti data transformation, data pre-processing, data post-processing, data labeling, data integrity, data drift, serta data observability.
|
Forum CIO Healthcare 2025 yang diselenggarakan di Kementerian Kesehatan menandai tonggak penting bagi transformasi layanan kesehatan digital di Indonesia. Acara ini menjadi momentum peluncuran resmi inisiatif CIO Healthcare, sebuah langkah strategis yang bertujuan untuk memperkuat peran pemimpin teknologi informasi di rumah sakit, institusi kesehatan, dan ekosistem digital health dalam membangun sistem layanan kesehatan yang aman, terintegrasi, dan berbasis data.
Data governance adalah fondasi penting dalam pengelolaan data organisasi. Konsep ini mencakup proses, kebijakan, standar, dan kontrol yang bertujuan untuk memastikan data dikelola dengan baik, berkualitas tinggi, serta sesuai dengan kebutuhan bisnis dan regulasi. Di dalam kerangka kerja data governance, terdapat peran kunci yang tidak dapat diabaikan, yaitu data stewardship. Artikel ini akan mengulas secara mendalam peran data steward, tanggung jawabnya, serta dampaknya terhadap kualitas data dalam organisasi.
