10 error manajemen data yang biasa kita lihat

Banyak dari kita berinteraksi dengan data sebagai bagian dari pekerjaan kita sehari-hari. Misalkan jika Anda seorang karyawan perguruan tinggi, Anda perlu menangani data setiap hari. Apakah Anda seorang Administrator atau staf rahasia, fakultas, karyawan rahasia dan pengawas, pekerja dengan upah tidak tetap, atau bahkan mahasiswa studi kerja, penanganan data pasti akan menjadi bagian dari hidup Anda. Ini hanyalah sebuah contoh tetapi manajemen data adalah bagian penting dari kehidupan kita sehari-hari terlepas dari profesi kita. Pada artikel ini, kita akan membahas apa itu manajemen data dan mengapa itu Penting.

Apa itu Manajemen Data?

Definisi formal manajemen data berasal dari Data Management Association International, yang menyatakan bahwa “Manajemen data mengacu pada pengembangan dan pelaksanaan arsitektur, kebijakan, praktik, dan prosedur, untuk mengelola siklus informasi suatu perusahaan secara efektif. ”. Ini mungkin terdengar agak kabur dan rumit untuk dipahami. Untuk lebih tepatnya, kita dapat menyimpulkan bahwa, Manajemen data hanyalah pengelolaan informasi. Faktanya, data adalah informasi, dalam banyak inkarnasi. Misalnya, beberapa jenis data yang sering digunakan oleh perguruan tinggi adalah catatan siswa dan karyawan, seperti informasi pendaftaran dan pendaftaran, nilai, alamat, nama resmi, dokumen penggajian dan pajak, info kontak darurat, dan banyak lagi. Anda mungkin tidak menyadari seberapa sering Anda berinteraksi dengan data saat Anda bekerja dan itulah mengapa manajemen data sangat penting. Artinya, informasi yang kita gunakan harus akurat, konsisten, dan aman.

  • Akurat berarti datanya benar.
  • Konsisten berarti bahwa data dapat dioperasikan dari aliran antara sistem dan departemen tanpa masalah.
  • Aman berarti data aman, baik dari niat jahat maupun error manusia yang terkadang tidak dapat dihindari.

Data yang lebih baik mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik, memperkuat upaya perencanaan dan penilaian, meningkatkan pemahaman siswa dan karyawan (dalam kasus pengaturan perguruan tinggi), memungkinkan partisipasi yang berhasil dalam upaya negara bagian dan federal, memperkuat akuntabilitas, dan mengurangi risiko institusi dari kelemahan. pengambilan keputusan dan pelaporan yang tidak akurat.

10 error teratas yang biasanya kita lakukan saat mengelola data:

Mari kita tinjau sepuluh error manajemen data yang biasa kita lihat:

  1. Rencana Manajemen Data Flaky: Jika tidak ada strategi untuk mengelola data Anda, maka Anda pada dasarnya adalah kapal tanpa kemudi. Rencana harus ada untuk mengelola pergerakan, siklus hidup, keamanan, ketersediaan, dan kualitas data Anda.
  2. Alat digunakan sebagai pengganti Rencana Manajemen Data:
  • Sayangnya, kita sering melihat ini terjadi. Alat manajemen data hanya itu, Alat. Jika Anda tidak memiliki rencana jangka panjang, Anda akan kurang memanfaatkan atau menggunakan alat Anda secara berlebihan.
  • Misalnya, Anda mungkin ingat contoh Palu Maslow. Jika semua yang Anda miliki adalah palu, semuanya tampak seperti paku.
  • Ada waktu dan tempat untuk setiap alat dan itu adalah bagian dari apa yang digariskan Rencana Manajemen Data. Contohnya adalah alat ETL Anda. ETL adalah singkatan dari “Extract, Transform, Load,” tiga proses yang, dalam kombinasi, memindahkan data dari satu database, beberapa database, atau sumber lain ke repositori terpadu—biasanya gudang data. Menggunakan alat ETL untuk melakukan Orkestrasi dan Penjadwalan dimungkinkan, tetapi apakah itu ideal?

  1. Kurangnya Manajemen Meta Data:

Dengan solusi integrasi data yang diterapkan, Anda akan memiliki data yang bergerak di semua tempat. Tetapi dapatkah Anda menentukan, ke mana ia pergi, bagaimana ia sampai di sana atau berapa banyak transisi yang dilaluinya? Anda sedang bercanda jika Anda berpikir bahwa Anda tidak perlu menjawab pertanyaan-pertanyaan ini berkali-kali. Anda membutuhkan keduanya, rencana dan alat yang diperlukan untuk mengatasi tantangan ini.

  1. Data Master tidak Dikuasai (tinggal di aplikasi, ETL, dll.):

Jika Anda melakukan pencarian menyeluruh untuk salah satu pelanggan Anda di semua sistem Anda, Anda mungkin akan menemukan beberapa versi pelanggan tersebut. Oleh karena itu, menjadi sulit untuk menentukan mana yang benar? Informasi pelanggan itu perlu disimpan dan dikelola secara terpusat. Dan rencana perlu disatukan dengan bisnis untuk melakukannya.

Mari kita gali sedikit lebih dalam untuk memahami apa itu Data Master v/s Data Transaksi ?

  • Data Master mewakili orang, tempat, atau hal-hal yang menjadi perhatian organisasi. Misalkan Anda sebagai pelanggan membeli keju dari toko mana pun. Jadi dalam hal ini, data Master adalah Anda, pelanggan, produk keju, karyawan, dan toko. Data Transaksi di sisi lain adalah peristiwa di mana Data Master berpartisipasi, dalam hal ini adalah pembelian keju. Jadi beberapa contohnya adalah harga, diskon atau kupon, dan metode pembayaran.
  • Jadi, Anda hampir dapat membandingkan Data Master dengan Kata Benda dan Data Transaksi dengan Kata Kerja saat satu menggambarkan orang, tempat, atau benda, dan yang lainnya menggambarkan tindakan atau peristiwa yang diikuti oleh kata benda tersebut.
  • Cara lain untuk menguraikan data master dari data transaksi adalah seberapa sering data tersebut berubah. Data master seperti Anda, pelanggan, harus konsisten apakah Anda check out di website perusahaan atau check out di kasir. Anda adalah Anda di mana pun perusahaan berinteraksi dengan Anda. Berbeda dengan data transaksi yang berubah setiap kali Anda membeli sesuatu dari toko. Suatu hari Anda mungkin menghabiskan 10 Rupee, hari berikutnya mungkin mencapai 100 Rupee. Pengukuran ini disebut Volatilitas. Jika datanya sangat fluktuatif, kemungkinan besar itu adalah data transaksi.
  • Bagaimana kita mengelola data Master v/s Data transaksi penting karena keduanya memiliki tantangan yang sangat unik. Data master ditantang oleh masalah konsistensi. Misalnya, Anda mungkin menggunakan kartu loyalitas pelanggan saat check out di kasir, tetapi saat Anda membeli secara online, mungkin tidak. Ini menciptakan dua profil pelanggan, meskipun itu adalah orang yang sama. Ini juga mempersulit pengecer untuk mengevaluasi Anda sebagai pelanggan, dan ini meningkatkan jumlah pelanggan yang menurut pengecer dimilikinya.
  • Data transaksi ditantang oleh jumlah data dan cara desentralisasi yang dilakukan oleh departemen. Misalnya, bayangkan berapa banyak data yang diambil hanya dalam satu hari di toko bahan makanan lokal mana pun. Jumlah data bisa sangat mengejutkan, tetapi semua orang menginginkan data itu karena itu mewakili gambaran tentang kinerja organisasi dan departemennya. Karena itu, banyak departemen mungkin memiliki cara mereka sendiri untuk menggulung data yang menciptakan inkonsistensi dalam logika, yang pada akhirnya mengarah pada keputusan yang buruk dan jalan buntu.

  1. Kualitas Data diyakini sebagai fungsi TI:

Ini mungkin salah satu masalah paling menantang yang harus dihadapi oleh kelompok TI. Persepsi bahwa Data adalah masalah TI, dapat menghalangi organisasi membuat kemajuan dalam memperbaiki tantangan kualitas data. Karena TI tidak membuat data, hampir tidak mungkin bagi mereka untuk menentukan apakah data itu benar atau tidak, bisnis harus dilibatkan.

  1. Data Warehouse tidak sama dengan Big Database:

Kita menemukan organisasi besar dan kecil yang jatuh ke dalam perangkap dengan asumsi bahwa gudang data adalah tempat pembuangan untuk tabel laporan. Ada peluang besar yang tertinggal dengan mentalitas ini. Pertanyaan menonjol yang muncul adalah, bagaimana Anda tahu jika Anda memiliki Data Warehouse yang sebenarnya? Mari kita coba temukan jawabannya melalui beberapa cerita pendek:

  • Cerita pertama adalah tentang pengembang laporan yang muak dengan harus mengambil data dari beberapa lokasi untuk mendapatkan informasi untuk bisnis. Untuk memperbaikinya, organisasi membuat database tempat semua tabel yang diperlukan untuk pelaporan dapat ditemukan di satu tempat, dan database baru ini diperbarui secara berkala dengan data terbaru melalui pembaruan terjadwal. Dan di suatu tempat, tempat pembuangan tabel laporan ini secara resmi dijuluki sebagai Gudang Data.
  • Cerita kedua adalah tentang DBA (Database Admin) yang lihai dalam membuat view. Anda dapat menganggap tampilan sebagai kumpulan data yang diproses oleh database dengan cepat dari beberapa tabel. Pandangan inilah yang memasok data ke laporan. Dan semua logika untuk pandangan tersebut berada dalam kode yang hanya dipahami oleh DBA. Di suatu tempat di baris ini sekelompok tabel dihitung dengan cepat akan dianggap sebagai Gudang Data.
  • Tak satu pun dari contoh ini mewakili Gudang Data nyata. Namun, dalam kedua contoh ini, kita melihat persyaratan penting terpenuhi. Pada contoh pertama, kita melihat pentingnya data yang berada di satu lokasi untuk menyederhanakan akses ke tabel. Pada contoh kedua, kita melihat pentingnya menyederhanakan logika kueri sehingga penulis laporan dapat fokus pada pembuatan konten.
  • Dalam Gudang Data nyata, kualitas terbaik dari dua skenario ini diambil, dengan memusatkan data secara fisik dan menyederhanakan logika untuk konsumsinya. Kunci keberhasilan gudang data adalah pemangku kepentingan bisnis dan bukan alat atau teknis.
  • Membangun Data Warehouse sama seperti mengupas bawang, jika Anda tidak memulai dengan lapisan pertama, kemungkinan besar Anda akan kehilangan gambaran besarnya. Godaan untuk menyelam langsung ke dalam data terperinci dan mengumpulkan apa yang dibutuhkan bisnis pada akhirnya akan menghabiskan waktu dan pengerjaan ulang Anda. Ada 8 lapisan bawang Data Warehousing yang perlu dikupas untuk penyebaran yang sukses. Setelah lapisan ini ditaklukkan, organisasi memiliki pola atau lebih tepatnya program untuk memperoleh data mentah dan mengubahnya menjadi aset pengambilan keputusan bersama.

Jadi apa tandanya Anda tidak memiliki Data Warehouse yang sebenarnya?

  1. Disparitas Data: Memperoleh data Anda melibatkan menjelajahi banyak basis data.
  2. Tampilan Di Mana Saja: Memperoleh data Anda mungkin sangat bergantung pada tampilan database.
  3. Dimiliki TI: Gudang data dibuat sebagai proyek TI dan tidak memerlukan perhatian Pemangku Kepentingan Bisnis.
  4. Menginginkan alat Intelijen Bisnis baru: Anda ingin mengganti alat BI Anda karena Anda tidak mendapatkan data yang Anda butuhkan.
  5. Pengetahuan suku: Semua logika untuk mengumpulkan data ada di kepala pengembang laporan Anda.
  6. Shadow IT: Analis Bisnis secara mandiri menciptakan lingkungan analitis mereka untuk mendapatkan informasi dari data.
  7. Beberapa Kebenaran: Rapat manajemen lebih tentang data siapa yang benar daripada kesenjangan kinerja yang sebenarnya.
  8. Logika kueri BI yang berat
  9. Integrasi berbasis Excel: Analis harus menggunakan spreadsheet dengan lusinan tab agar data terlihat benar.
  10. Intensitas sumber daya: Laporan atau dasbor manajemen tampak sederhana tetapi di bagian belakang, laporan atau dasbor memerlukan tim besar sumber daya yang melakukan pekerjaan integrasi data berulang.

  1. Business Intelligence dan Data Warehousing dipisahkan oleh dinding manajemen:

Kita melihat ini sering terjadi di organisasi besar di mana kebutuhan untuk memasukkan kontrol proses mulai mengikis kelincahan Business Intelligence. Tim Data Warehousing dan BI membutuhkan kohesi sebanyak mungkin untuk memastikan bahwa permintaan data taktis dan strategis ditangani dengan tepat.

  1. Kecerdasan Bisnis Layanan Mandiri= Kurangnya Pemahaman/ Tanggung Jawab:

Dengan banyak alat di pasar saat ini, user bisnis dapat dengan mudah mengimpor spreadsheet excel dan melakukan analisisnya. Ini adalah hal yang baik karena memungkinkan pertanyaan yang sangat taktis untuk ditanyakan dan dijawab. Namun, ini juga dapat menciptakan lingkungan di mana tidak ada data yang dibagikan atau diatur untuk organisasi yang lebih besar. Seringkali hasilnya adalah baik TI maupun Bisnis tidak mengambil alih inisiatif integrasi data strategis yang diperlukan untuk memberi informasi kepada audiens yang lebih besar.

  1. Big Data adalah obat mujarab baru- Bukan:

Jika Anda pernah mendapat kesempatan untuk mengikuti industri intelijen bisnis maka Anda mungkin tahu bahwa itu diatur oleh kata kunci. Data besar adalah kata kunci baru yang digunakan setiap vendor teknologi untuk menggambarkan fitur produk mereka. Meskipun ada beberapa inovasi yang sangat valid seperti Hadoop dan service berbasis Cloud, pesannya sebagian besar merupakan sudut pandang baru pada metodologi yang ada. Masih belum ada solusi debu Pixie di luar sana.

  1. Dengan asumsi niat baik dengan keamanan data Anda:

Anda mungkin memiliki firewall untuk mencegah orang luar mengakses data sensitif Anda, tetapi bagaimana dengan di dalam empat dinding perusahaan Anda sendiri? Diperkirakan bahwa 88% dari semua pelanggaran data melibatkan kelalaian orang dalam.

Ini hanyalah beberapa dari tantangan umum yang kita lihat dihadapi oleh organisasi dan itu adalah bagian dari studi topik yang lebih besar yang dibahas selama pemeriksaan Kesehatan Manajemen Data. Pemeriksaan kesehatan ini membantu orang mengevaluasi bagaimana skor mereka dalam Lanskap Teknologi, Penggunaan data, Tata Kelola Perusahaan, dan Budaya Bisnis mereka.