Ringkasan Modul 4: Pengelolaan Data

Ringkasan ini disusun berdasarkan 10 materi pokok dari Modul 4 (Bab II - Bab XI) untuk memetakan konsep-konsep kunci dalam siklus hidup pengelolaan data.

Bab II: Strategi Pengelolaan Data

• Konsep Inti: Data adalah aset berharga. Manajemen data adalah praktik untuk menangani data agar dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang efektif.
• Tujuan: Peningkatan produktivitas, penghematan biaya, respons cepat terhadap perubahan, dan akurasi keputusan.
• Strategi: Rencana pemanfaatan data yang harus selaras dengan strategi bisnis.
• Komponen (DAMA): Meliputi Arsitektur Data, Pemodelan Data, Administrasi Database, Integrasi, Analisis & BI, Kualitas Data, Keamanan, dan Tata Kelola Data.
• Output: Kerangka kerja, Peta Jalan (Roadmap) Implementasi.

Bab III: Kebijakan Data

• Konsep: Mendefinisikan aturan main pengelolaan data.
• Kebijakan (Policy): Aturan dan prinsip tingkat tinggi (aturan akses, keamanan, kualitas).
• Standar (Standard): Aturan rinci tentang bagaimana kebijakan diterapkan (mis: standar format data, standar penamaan).
• Metadata: Bagian penting dari standar; merupakan "data tentang data" yang memudahkan pencarian, pemahaman, dan penggunaan data.
• Prosedur (Procedure): Langkah-langkah teknis (SOP) untuk melaksanakan standar.

Bab IV: Pengelolaan Kebutuhan Informasi

• Siklus Hidup Data: Data memiliki siklus hidup (Plan, Design, Create/Obtain, Store, Use, Enhance, Dispose/Destroy).
• Analisis Kebutuhan: Proses sistematis untuk mengidentifikasi gap antara informasi yang dibutuhkan dan yang tersedia.
• Validasi: Memastikan kebutuhan informasi yang teridentifikasi sudah tepat dan sesuai dengan tujuan, sebelum data dikumpulkan.
• Klasifikasi Aset Informasi: Mengelompokkan data berdasarkan tingkat kerahasiaan/sensitivitas (mis: Publik, Terbatas, Rahasia, Sangat Rahasia).

Bab V: Arsitektur Data dan Integrasi Data

• Arsitektur Data: Blueprint yang menjembatani strategi bisnis dengan teknologi. Menggambarkan aliran data (pengumpulan, penyimpanan, integrasi, distribusi).
• Arsitektur Integrasi Data: Proses mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber.
• ETL (Extract, Transform, Load): Teknologi kunci yang digunakan untuk mengambil data dari format beragam, mengubahnya ke format standar, dan memuatnya ke repositori (mis: Data Warehouse).
• Arsitektur Teknologi Data: Rancangan hardware dan software (server, jaringan, RDBMS) yang spesifik untuk mendukung arsitektur data.

Bab VI: Implementasi Pengelolaan Data

• Rencana Layanan: Menyusun Katalog Layanan (Service Catalog) untuk layanan data yang disediakan.
• Solusi Permasalahan: Mendokumentasikan solusi atas masalah data (dalam Knowledge Management) untuk mengurangi dampak gangguan.
• Supervisi: Memeriksa kesesuaian antara prosedur (SOP) pengelolaan data dengan pelaksanaannya di lapangan.
• Sosialisasi & Evaluasi: Menyebarkan pengetahuan tentang pengelolaan data dan mengevaluasi kinerjanya.

Bab VII: Implementasi Data Model, Data Mining, dan BI

• Data Model: Proses mendokumentasikan relasi antar data.
• Level Model: 1. Conceptual (Bisnis, high-level), 2. Logical (Detil atribut, ternormalisasi), 3. Physical (Teknis, siap implementasi di DBMS).
• Data Mining: Proses menemukan pola tersembunyi menggunakan ML/AI/Statistik. Fungsinya: Characterization, Association, Classification, Clustering, Outlier analysis.
• Business Intelligence (BI): Pemanfaatan teknologi (Query, Data Mining, Visualisasi) untuk menghasilkan insight dari data guna pengambilan keputusan.

Bab VIII: Teknologi Data

• Definisi: Perangkat keras dan lunak spesifik yang digunakan untuk pengelolaan data (mis: RDBMS, ETL tool, BI tool, Data Warehouse).
• Proses: Meliputi penyusunan kebutuhan teknologi, deteksi dan perbaikan masalah, evaluasi teknologi (fungsi, performa, keamanan, availability), dan pengadministrasian (pencatatan/dokumentasi).

Bab IX: Keamanan Data

• Prinsip Inti (CIA Triad):
  • Confidentiality (Kerahasiaan): Data hanya diakses oleh pihak berwenang.
  • Integrity (Keutuhan): Data dipastikan utuh, akurat, dan tidak diubah secara ilegal.
  • Availability (Ketersediaan): Data tersedia saat dibutuhkan.
• Penerapan: Melalui Kebijakan, Standar (mis: ISO 27001), dan Prosedur.
• Pengelolaan Akses Data: Kontrol teknis untuk memastikan keamanan, sering menggunakan RBAC (Role-Based Access Control) untuk membatasi akses sesuai peran pengguna.

Bab X: Implementasi Database

• File-Based vs. Database: Sistem berbasis file (manual) menyebabkan duplikasi dan isolasi data. DBMS (Database Management System) mengatasi ini dengan mengelola data secara terpusat.
• Alur Pengembangan: Desain (Conceptual, Logical, Physical) → Pengembangan (Build) → Implementasi (Deploy) → Perawatan (Maintenance).
• Bahasa DBMS:
  • DDL (Data Definition Language): Untuk mendefinisisi struktur (mis: CREATE TABLE).
  • DML (Data Manipulation Language): Untuk memanipulasi data (mis: SELECT, INSERT, UPDATE).
• Taksonomi & Ontologi: Digunakan untuk mengelola data tidak terstruktur. Taksonomi mengklasifikasikan (struktur pohon), Ontologi mendefinisikan hubungan antar konsep.

Bab XI: Pemeliharaan Database

• Tujuan: Mengatasi kegagalan (transaksi, sistem, media/disk) dan menjaga performa.
• Backup: Proses menyalin database dan log file secara periodik ke media penyimpanan offline.
• Recovery (Pemulihan): Proses mengembalikan database ke kondisi konsisten setelah terjadi kegagalan.
• Fasilitas DBMS Pendukung:
  • Log File (Jurnal): Catatan semua perubahan (nilai sebelum dan sesudah) pada database.
  • Checkpoint: Titik sinkronisasi antara log file dan database untuk mempercepat proses recovery.
• Proses Lain: Archiving (memindahkan data lama), Purging (menghapus data lama), Replikasi (menyalin data ke server lain untuk high availability).

---

Catatan: Ringkasan ini mencakup siklus hidup pengelolaan data secara komprehensif. Tambahkan diagram, contoh implementasi, atau studi kasus untuk pemahaman yang lebih mendalam.