Setiap hari, perusahaan menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar. Namun, data yang banyak belum tentu bermanfaat jika tidak dikelola dengan benar.
Agar dikelola dengan benar, perusahaan menerapkan data governance. Praktik ini membantu perusahaan menjaga kualitas data agar tetap rapi, aman, dan bisa digunakan untuk mendukung keputusan bisnis.
Lalu, apa itu sebenarnya data governance? Apa bedanya dengan data management?
Simak artikel berikut untuk mengetahui jawabannya!
Apa itu Data Governance?
Data governance adalah praktik manajemen data yang berfokus pada kualitas, keamanan, dan ketersediaan data dalam suatu organisasi.
Melalui data governance, perusahaan dapat menjaga integritas serta keamanan data dengan menetapkan kebijakan, standar, dan prosedur yang jelas terkait pengumpulan, kepemilikan, penyimpanan, pengolahan, hingga penggunaan data.
Tujuan utama data governance adalah memastikan data tetap aman, berkualitas tinggi, dan mudah diakses untuk mendukung kebutuhan analisis maupun inisiatif business intelligence.
Perannya bisa dianalogikan seperti pusat kendali lalu lintas udara, yang memastikan aliran data tervalidasi berjalan melalui jalur aman hingga sampai ke pengguna atau sistem yang tepat.
Perkembangan teknologi seperti artificial intelligence (AI), big data, dan transformasi digital menjadi pendorong utama implementasi data governance.
Apalagi dengan semakin banyaknya sumber data baru, termasuk dari Internet of Things (IoT), perusahaan dituntut untuk menyesuaikan kembali praktik manajemen datanya agar mampu mendukung strategi business intelligence secara optimal.
Dengan penerapan data governance, perusahaan dapat melindungi sekaligus mengelola volume data yang besar.
Baca juga: Apa itu Internet of Things? Pahami Contoh dan Cara Kerjanya
Manfaat Data Governance
Penerapan data governance yang baik memberikan berbagai keuntungan strategis bagi organisasi. Mengutip IBM, berikut adalah beberapa manfaat utamanya:
Memaksimalkan nilai data perusahaan
Data governance memastikan bahwa data yang dikumpulkan, disimpan, dan digunakan memiliki kualitas yang baik serta dapat dipercaya.
Dengan data yang terkelola dengan baik, perusahaan dapat menemukan peluang baru, meningkatkan layanan, hingga membuat keputusan yang lebih tepat sasaran.
Hal ini membuat investasi pada infrastruktur data benar-benar memberikan nilai bisnis yang maksimal.
Mendorong inovasi dan efisiensi
Ketika data tersusun rapi dan mudah diakses, tim di berbagai divisi bisa bekerja lebih cepat tanpa terhambat masalah data yang tidak konsisten.
Proses kerja menjadi lebih efisien karena tidak ada waktu terbuang untuk membersihkan atau mencari data yang hilang.
Kondisi ini juga mendorong munculnya ide-ide inovatif karena karyawan dapat fokus pada pengembangan produk atau strategi baru dengan dukungan data yang terpercaya.
Membangun Single Source of Truth (SSOT)
Salah satu tantangan besar perusahaan adalah perbedaan data antar divisi, yang sering menimbulkan kebingungan.
Data governance mengatasi masalah ini dengan menciptakan Single Source of Truth, yaitu satu sumber data yang konsisten dan akurat untuk seluruh organisasi.
Dengan adanya SSOT, semua tim memiliki acuan yang sama, sehingga kolaborasi lebih lancar dan risiko miskomunikasi bisa ditekan.
Menjamin privasi, keamanan, dan kepatuhan
Di era digital, risiko kebocoran data dan pelanggaran regulasi semakin besar. Data governance membantu perusahaan menjaga kerahasiaan informasi penting, baik data internal maupun data pelanggan.
Selain itu, penerapannya memastikan bahwa perusahaan selalu mematuhi aturan terkait perlindungan data, seperti GDPR atau regulasi lokal.
Hal ini tidak hanya melindungi reputasi perusahaan, tetapi juga meningkatkan kepercayaan pelanggan.
Mendukung inisiatif AI secara aman
Kecerdasan buatan (AI) membutuhkan data dalam jumlah besar dan berkualitas untuk menghasilkan output yang akurat.
Dengan data governance, perusahaan dapat memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih dan mengembangkan AI benar-benar valid dan aman.
Hal ini penting agar implementasi AI tidak hanya bermanfaat, tapi juga tidak menimbulkan risiko penyalahgunaan atau bias data.
Meningkatkan akurasi analisis data
Analisis data yang akurat sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan. Dengan data governance, perusahaan bisa meminimalkan adanya data duplikat, salah input, atau data yang sudah tidak relevan.
Hasilnya, analisis yang dilakukan akan lebih tepat, sehingga strategi bisnis yang disusun pun lebih efektif.
Dengan analisis yang lebih akurat, perusahaan mampu mengantisipasi tren pasar, memahami kebutuhan pelanggan, dan mengambil keputusan dengan percaya diri.
Perbedaan Data Governance dan Data Management
Data governance dan data management adalah dua hal yang berbeda. Data governance merupakan bagian dari data management.
Data governance berperan dalam mengatur aturan, kepemilikan, dan tanggung jawab data. Sementara data management mencakup aspek teknis, seperti pengumpulan, penyimpanan, hingga penggunaan data.
Contohnya, data governance menetapkan aturan akses data pribadi, sedangkan data management menerapkannya melalui sistem seperti role-based access control (RBAC).
Singkatnya, governance membuat kebijakan, sementara management yang menjalankannya.
Agar lebih jelas, berikut ini tabel perbedaan keduanya:
| Aspek | Data Governance | Data Management |
| Fokus Utama | Aturan, kepemilikan, dan tanggung jawab data | Pengumpulan, pemrosesan, penyimpanan, dan penggunaan data |
| Peran | Menetapkan kebijakan, standar, dan kontrol | Menjalankan praktik teknis sesuai aturan |
| Tujuan | Menjamin data aman, konsisten, dan sesuai regulasi | Mengelola data agar bisa digunakan untuk keputusan bisnis |
| Contoh Aktivitas | – Menentukan siapa yang boleh mengakses data- Menetapkan standar kualitas data | – Menyediakan akses sesuai aturan (misalnya RBAC)- Mengintegrasikan set data dari berbagai sumber |
| Peran dalam Perusahaan | Memberikan aturan dan pedoman | Menerapkan aturan dan menjaga operasional data sehari-hari |
Baca juga: Apa Itu Data Management? Ini Definisi, Komponen, dan Fungsinya
Frameworks Data Governance
Framework data governance adalah panduan yang mengatur struktur, peran, dan proses dalam mengelola aset data penting. Tujuannya untuk menjaga kualitas, keamanan, dan kepatuhan data terhadap regulasi.
Karena setiap perusahaan memiliki kebutuhan berbeda, framework ini biasanya disesuaikan dengan sistem, sumber data, serta aturan yang berlaku di masing-masing perusahaan.
Beberapa komponen utama dalam framework data governance antara lain:
1. Tujuan, Peran, dan Tanggung Jawab
Menetapkan tujuan program (misalnya peningkatan kualitas data atau kepatuhan regulasi) serta peran seperti governance council, data owners, data stewards, dan tim bisnis yang menggunakan data.
2. Standar, Kebijakan, dan Proses
Mendefinisikan format data, alur data, arsitektur, serta aturan akses agar pemakaian data konsisten dan sesuai kebutuhan pengguna.
3. Prosedur Audit
Mengatur pengujian, audit rutin, dan pencatatan untuk memastikan kepatuhan, transparansi, serta adaptasi terhadap perubahan teknologi atau regulasi.
4. Alat Data Governance
Menggunakan teknologi untuk mendukung otomatisasi metadata, klasifikasi data, kontrol akses, pelacakan alur data (data lineage), hingga visualisasi dataset yang kompleks.
Dengan framework data governance, organisasi dapat memaksimalkan nilai data, meningkatkan efisiensi operasional, serta memastikan keputusan bisnis dibuat berdasarkan data yang andal dan terjamin keamanannya.
Contoh Penerapan Data Governance
Data governance digunakan untuk memastikan data dikelola dengan aman, terjamin kualitasnya, serta dimanfaatkan sesuai aturan. Dengan tata kelola yang baik, perusahaan bisa memperluas akses data tanpa mengorbankan privasi maupun keamanan.
Mengutip Google Cloud, berikut ini beberapa contoh penerapannya:
1. Data Stewardship
Salah satu fungsi utama data governance adalah menetapkan tanggung jawab serta akuntabilitas terhadap data dan proses penggunaannya.
Peran ini biasanya dijalankan oleh data steward yang memastikan data dipakai sesuai aturan yang berlaku.
2. Data Quality
Data governance juga berfungsi untuk memastikan data yang digunakan memiliki kualitas baik.
Upaya ini mencakup berbagai metode agar data benar-benar layak dipakai, dengan penilaian berdasarkan aspek akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, validitas, dan keunikan.
Menerapkan standar kualitas agar data akurat, lengkap, konsisten, tepat waktu, valid, dan unik. Hal ini memastikan data benar-benar layak digunakan untuk analisis maupun pengambilan keputusan.
3. Data Management
Cakupan manajemen data sangat luas, mulai dari tahap pengumpulan, penyimpanan, pemakaian, hingga pengawasan.
Semua ini bertujuan agar data dikelola secara aman, efisien, hemat biaya, dan pada akhirnya bisa dihapus ketika sudah tidak diperlukan lagi.
Tantangan Penerapan Data Governance
Dalam menerapkan data governance, terdapat beberapa tantangan yang akan dihadapi perusahaan. Mengutip IBM, berikut ini beberapa tantangannya:
Kurangnya Dukungan yang Memadai
Agar berjalan efektif, program data governance memerlukan dukungan di level eksekutif sekaligus pelaksana teknis.
Chief Data Officer (CDO) berperan mengawasi dan memastikan kebijakan benar-benar diterapkan. Sementara data steward membantu menyebarkan pemahaman serta membangun kepatuhan di kalangan pengguna data.
Tanpa dukungan ini, aturan bisa saja diabaikan sehingga menimbulkan masalah seperti pelanggaran kebijakan, rendahnya kualitas data, hingga kebocoran keamanan.
Arsitektur Data yang Tidak Seragam
Perusahaan akan sulit menjalankan tata kelola data jika tidak memiliki arsitektur dan perangkat yang memadai. Misalnya, munculnya data ganda di berbagai divisi.
Untuk mengatasinya, data architect perlu merancang model yang mampu mengintegrasikan data dari berbagai sistem penyimpanan.
Selain itu, keberadaan katalog data juga penting sebagai inventaris aset, yang kemudian dilengkapi dengan proses pengelolaan metadata agar data tetap mutakhir dan relevan.
Keterbatasan Visibilitas dan Kontrol Data
Dalam lingkungan hybrid atau multicloud, data biasanya tersebar di berbagai format, lokasi, dan penyedia layanan, baik dalam data lake, data warehouse, maupun data lakehouse.
Situasi semakin kompleks dengan adanya shadow IT, yaitu penggunaan layanan cloud tanpa sepengetahuan tim IT.
Akibatnya, pelacakan arus data, asal-usul, transformasi, maupun hak akses menjadi sulit dilakukan.
Untuk itu, koordinasi antar pemilik data, data steward, pengguna, hingga regulator mutlak dibutuhkan agar kebijakan governance tetap konsisten.
Meningkatnya Kebutuhan Akses Data
Maraknya pemanfaatan self service analytics dan business intelligence memicu lonjakan permintaan akses data.
Tim governance dituntut mampu menjaga keseimbangan antara kecepatan akses dengan keamanan dan privasi.
Di sisi lain, arus data yang berjalan secara real time juga perlu diatur secara hati-hati untuk mencegah terjadinya kebocoran.
Tuntutan Data untuk AI
Pengelolaan data untuk AI jauh lebih kompleks dibanding proses IT biasa. Volume data yang dibutuhkan sangat besar dan beragam, sementara banyak sistem penyimpanan tradisional belum mampu mendukung kebutuhan tersebut.
Laporan KPMG bahkan menyebut adanya kesenjangan governance pada AI sebagai salah satu ancaman serius bagi bisnis.
Tanpa tata kelola yang tepat, AI bisa berisiko membocorkan informasi sensitif, baik berupa data pribadi maupun rahasia perusahaan.
Untuk mengurangi risiko ini, organisasi perlu memadukan infrastruktur penyimpanan yang ramah AI dengan kebijakan governance yang dirancang khusus menyesuaikan kebutuhan teknologi tersebut.
Wujudkan Data Governance Bersama Konsultan Ahli Lawencon
Menetapkan kebijakan data governance hanyalah langkah awal. Tantangan sesungguhnya ada pada tahap penerapan.
Lawencon siap menjadi mitra strategis Anda dengan menghadirkan layanan konsultasi untuk merancang kerangka kerja data governance yang tepat.
Selain itu, kami juga menyediakan tenaga profesional, mulai dari data engineer, data analyst, database administrator, hingga ahli IT, yang siap mendukung implementasi langsung di lapangan.
Hubungi kami untuk membangun program Data Governance Anda!
