Tantangan umum dalam pengelolaan data di era digital saat ini mencakup tiga aspek utama yang saling terkait.
- Pertama, isu keamanan data menjadi perhatian utama bagi banyak organisasi. Dengan meningkatnya serangan siber dan potensi kebocoran data, perusahaan menghadapi risiko serius terhadap informasi sensitif mereka. Menurut Verizon dalam "2021 Data Breach Investigations Report", insiden keamanan data terus meningkat, dengan 85% melibatkan faktor manusia. Kebocoran data dapat mengakibatkan kerugian finansial, rusaknya reputasi, dan hilangnya kepercayaan pelanggan.
- Kedua, kesulitan dalam pengelolaan data besar (big data) menjadi tantangan signifikan. Volume, kecepatan, dan variasi data yang dihasilkan saat ini jauh melampaui kapasitas sistem manajemen data tradisional. Russom (2011) dalam "Big Data Analytics" menjelaskan bahwa organisasi sering kali kesulitan dalam menyimpan, memproses, dan menganalisis data besar secara efektif. Tantangan ini memerlukan investasi dalam infrastruktur teknologi yang canggih dan pengembangan keahlian analitik yang spesifik.
- Ketiga, keakuratan dan kualitas data merupakan aspek krusial yang sering diabaikan. Data yang tidak akurat atau berkualitas rendah dapat menyebabkan keputusan bisnis yang salah dan inefisiensi operasional. Redman (2013) dalam "Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset" menekankan bahwa kualitas data yang buruk dapat mengakibatkan kerugian hingga 15-25% dari pendapatan operasional. Memastikan keakuratan dan konsistensi data di seluruh sistem dan proses bisnis memerlukan upaya yang berkelanjutan dan sistematis.
Ketiga
tantangan ini saling berkaitan dan memerlukan pendekatan holistik dalam
pengelolaan data. Organisasi perlu mengembangkan strategi komprehensif yang
mencakup keamanan data yang kuat, infrastruktur untuk mengelola big data, serta
prosedur dan budaya yang memprioritaskan kualitas data. Dengan mengatasi
tantangan-tantangan ini, perusahaan dapat memanfaatkan data sebagai aset
strategis untuk meningkatkan efisiensi operasional, pengambilan keputusan, dan
keunggulan kompetitif.
b. Solusi Pemecahan dalam Pelaporan dan pengelolaan Database
Untuk mengatasi tantangan dalam Pelaporan dan Pengelolaan Database, berikut adalah solusi yang dapat diterapkan:
1.
Penerapan Kebijakan Keamanan Data:
Keamanan data adalah fondasi penting dalam pengelolaan database. Organisasi perlu mengembangkan dan menerapkan kebijakan keamanan data yang komprehensif. Menurut Whitman dan Mattord (2018) dalam buku "Principles of Information Security", kebijakan ini harus mencakup kontrol akses yang ketat, enkripsi data sensitif, pemantauan aktivitas pengguna, dan pelatihan keamanan untuk karyawan. Implementasi firewalls, sistem deteksi intrusi, dan pembaruan keamanan rutin juga penting. Selain itu, organisasi harus memiliki rencana respons insiden dan pemulihan bencana yang solid untuk menangani potensi pelanggaran keamanan.
2.
Pemanfaatan Teknologi Big Data:
Untuk mengelola volume data yang besar, organisasi perlu memanfaatkan teknologi big data. Hurwitz et al. (2013) dalam "Big Data For Dummies" menjelaskan bahwa teknologi seperti Hadoop, NoSQL databases, dan cloud computing dapat membantu dalam penyimpanan dan pemrosesan data skala besar. Penggunaan alat analitik canggih seperti machine learning dan AI dapat membantu mengekstrak wawasan berharga dari data. Platform visualisasi data juga penting untuk menyajikan informasi kompleks dengan cara yang mudah dipahami. Investasi dalam infrastruktur big data tidak hanya memungkinkan pengelolaan data yang lebih baik tetapi juga membuka peluang untuk analisis prediktif dan pengambilan keputusan berbasis data.
3.
Implementasi Prosedur Manajemen Kualitas Data:
Kualitas data yang baik sangat penting untuk pelaporan dan pengambilan keputusan yang akurat. Redman (2013) dalam "Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset" menekankan pentingnya membangun budaya yang memprioritaskan kualitas data. Ini melibatkan penetapan standar data yang jelas, implementasi proses validasi dan pembersihan data, serta pemantauan kualitas data secara berkelanjutan. Penggunaan alat manajemen data master (MDM) dapat membantu memastikan konsistensi data di seluruh sistem. Organisasi juga harus menerapkan proses governance data yang kuat, termasuk penunjukan data stewards yang bertanggung jawab atas kualitas data dalam domain mereka. Pelatihan rutin untuk staf tentang pentingnya kualitas data dan prosedur yang benar untuk entri dan pemeliharaan data juga sangat penting.
Implementasi
solusi-solusi ini memerlukan pendekatan terpadu yang melibatkan teknologi,
proses, dan orang. Sebastian-Coleman (2013) dalam "Measuring Data Quality
for Ongoing Improvement" menekankan bahwa peningkatan kualitas data adalah
proses berkelanjutan yang memerlukan komitmen jangka panjang. Dengan menerapkan
kebijakan keamanan yang kuat, memanfaatkan teknologi big data, dan
memprioritaskan manajemen kualitas data, organisasi dapat secara signifikan
meningkatkan keandalan dan nilai dari sistem pelaporan dan pengelolaan database
mereka.