Memahami Data Life Cycle yang Sesuai dengan DMBOK

Data Life Cycle atau Siklus Hidup Data adalah kunci dalam meningkatkan efisiensi  dan mengoptimalkan nilai data yang dimiliki oleh organisasi.

Data menjadi salah satu aset yang paling berharga dalam sebuah organisasi. Namun untuk memanfaatkannya diperlukan pemahaman tentang pengelolaan data yang tepat.

Salah satunya adalah memahami dan mengelola siklus hidup data atau Data Life Cycle. Pemahaman atas siklus hidup data dapat meningkatkan efisiensi dan mengoptimalkan nilai dari data yang ada pada sebuah organisasi.

• Kedaulatan AI di Indonesia: Siapkah Kita Menghadapinya?
• Peran Data dalam Pengembangan Artificial Intelligence atau AI
• AI Tidak Sepenuhnya Aman: Berikut 5 Serangan Siber yang Sering Terjadi pada Artificial Intelligence

Dalam pengelolaan data, ada sebuah kerangka kerja yang banyak digunakan, yaitu Data Management Body of Knowledge atau DMBOK. Kerangka kerja ini memberikan pedoman praktis tentang manajemen data, termasuk siklus hidup data.

Lalu, bagaimana manajemen Data Life Cycle yang sesuai dengan kerangka kerja Data Management Body of Knowledge? Berikut penjelasannya:

1. Pemahaman Data Life Cycle sesuai dengan DMBOK

Data Life Cycle dalam DMBOK adalah representasi sistematis dari bagaimana data dibuat, digunakan, dikelola, dan dihapus sepanjang waktunya. Siklus hidup ini terdiri dari beberapa tahap yang saling terkait, menciptakan alur kerja yang memaksimalkan manfaat data sepanjang perjalanannya.

2. Pengumpulan data (Collection)

Tahap pertama dari Data Life Cycle adalah pengumpulan data. Pada tahap ini, data dikumpulkan dari berbagai sumber sesuai dengan kebutuhan bisnis. Dengan menentukan metode pengumpulan data yang tepat, perusahaan dapat memastikan bahwa data yang dihasilkan relevan dan berkualitas tinggi.

3. Pemrosesan dan Transformasi (Processing and Transformation)

Setelah data terkumpul, tahap selanjutnya adalah pemrosesan dan transformasi. Dalam fase ini, data diolah untuk diubah menjadi format yang lebih berguna dan dapat diintegrasikan dengan data lainnya. DMBOK membantu perusahaan untuk mengoptimalkan proses ini agar data dapat diinterpretasikan dengan mudah dan memberikan wawasan yang lebih dalam.

4. Penyimpanan dan Penyajian (Storage and Presentation)

Data yang telah diproses dan diubah kemudian disimpan dalam sistem penyimpanan yang tepat. DMBOK membantu dalam pemilihan dan manajemen penyimpanan data agar data tetap aman, tersedia, dan dapat diakses dengan efisien. Tahap penyajian juga memainkan peran penting dalam menyajikan data dengan cara yang dapat dimengerti dan mendukung pengambilan keputusan.

5. Penggunaan dan Analisis (Usage and Analysis)

Dalam tahap penggunaan dan analisis, data menjadi sumber daya yang bernilai. DMBOK membantu organisasi untuk mengoptimalkan proses ini dengan memberikan panduan mengenai praktik terbaik dalam analisis data, pengambilan keputusan yang informasional, dan pemanfaatan data untuk mencapai tujuan bisnis.

6. Penyimpanan Jangka Panjang dan Penghapusan (Long-term Storage and Disposal)

Seiring berjalannya waktu, data dapat tetap memiliki nilai strategis. DMBOK membantu perusahaan dalam menyusun kebijakan penyimpanan jangka panjang dan penghapusan data yang efektif. Ini mencakup kebijakan untuk melindungi data yang penting dan memastikan bahwa data yang tidak lagi diperlukan dihapus dengan aman sesuai dengan peraturan.

Manfaat memahami Data Life Cycle untuk organisasi

Dengan memahami Data Life Cycle sesuai dengan kerangka kerja DMBOK, perusahaan dapat memaksimalkan nilai dari data mereka. Implementasi yang baik dari tahap pengumpulan hingga penghapusan membantu menciptakan alur kerja yang efisien, memastikan bahwa data tidak hanya dihasilkan tetapi juga dimanfaatkan secara optimal.

Sebagai perusahaan IT yang ingin terus berkembang, memahami dan menerapkan konsep Data Life Cycle dari DMBOK adalah langkah strategis. Dengan mengoptimalkan perjalanan data sepanjang siklus hidupnya, perusahaan dapat mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar yang semakin kompetitif dan teknologi yang terus berkembang. Dengan demikian, DMBOK bukan hanya panduan, tetapi juga katalisator untuk kesuksesan bisnis melalui optimalisasi pengelolaan data.

Ingin menggunakan kerangka kerja DMBOK untuk pengelolaan data di organisasi kamu? Ikuti Digital Transformation Acceleration Class – Data Management with DMBOK v2. KLIK DISINI.