Implementasi AI atau Artificial Intelligence semakin masif di berbagai industri. Namun realisasinya, berbagai laporan global menunjukkan bahwa sekitar 70–80% inisiatif AI gagal memberikan dampak bisnis yang konsisten. Penyebab utamanya jarang terletak pada algoritma, melainkan pada fondasi data yang belum siap: kualitas data rendah, tata kelola tidak jelas, dan minimnya akuntabilitas.
Di sinilah DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) berperan strategis. DMBOK bukan sekadar panduan teknis pengelolaan data, melainkan kerangka kerja komprehensif untuk memastikan data benar-benar siap digunakan sebagai bahan bakar AI yang andal, aman, dan berkelanjutan.
AI Tidak Pernah Lebih Pintar dari Datanya (Data Quality & Governance)
AI bekerja berdasarkan data: data historis, data operasional, hingga data real-time. Laporan global menunjukkan bahwa lebih dari 50% waktu data scientist dihabiskan hanya untuk membersihkan dan mempersiapkan data, bukan untuk membangun model AI itu sendiri—indikasi jelas bahwa masalah utama AI ada pada pengelolaan data. Tanpa data yang terkelola dengan baik, AI berisiko menghasilkan insight yang bias, tidak akurat, bahkan menyesatkan. Banyak organisasi memiliki volume data besar, tetapi tidak memiliki kejelasan terkait kepemilikan data, kualitas data, lineage, maupun kebijakan penggunaannya.
DMBOK hadir untuk menjawab tantangan tersebut dengan menyediakan best practice pengelolaan data yang terstruktur, terukur, dan selaras dengan tujuan bisnis. Organisasi dengan data governance yang matang terbukti memiliki peluang lebih tinggi untuk menskalakan AI ke level enterprise, bukan berhenti pada tahap pilot project.
DAMA-DMBOK sebagai Fondasi Strategis Implementasi AI
DMBOK mendefinisikan data management sebagai serangkaian fungsi yang memastikan data dapat dikelola, dilindungi, dan dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung tujuan bisnis. Dalam konteks AI, kerangka ini menjadi krusial karena lebih dari 50% waktu data scientist dihabiskan untuk membersihkan dan menyiapkan data, bukan membangun model.
Artinya, tanpa pengelolaan data yang sistematis, AI akan terus terjebak pada fase eksperimen dan sulit memberikan nilai nyata bagi organisasi.
DMBOK mendefinisikan data management sebagai serangkaian fungsi yang memastikan data dapat digunakan secara efektif, aman, dan bernilai. Dalam konteks AI, beberapa knowledge area DMBOK memiliki keterkaitan langsung:
Data Governance memastikan adanya kebijakan, peran, dan pengambilan keputusan yang jelas terkait data. Studi industri menunjukkan bahwa organisasi dengan data governance yang jelas mampu mengurangi risiko kesalahan keputusan berbasis data hingga puluhan persen, sekaligus meningkatkan kepercayaan terhadap hasil analitik dan AI. Ini krusial untuk menjamin AI dikembangkan dan digunakan secara etis, patuh regulasi, serta selaras dengan strategi organisasi.
Data Quality Management berperan dalam memastikan data yang digunakan AI memiliki akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan validitas yang tinggi. Data berkualitas rendah diketahui dapat menyebabkan peningkatan biaya operasional hingga jutaan dolar per tahun akibat rework, keputusan keliru, dan kegagalan sistem analitik. Tanpa kualitas data yang terjaga, performa model AI akan menurun secara signifikan.
Metadata Management dan Data Lineage memungkinkan organisasi memahami asal-usul data, transformasi yang terjadi, serta konteks penggunaannya. Hal ini penting untuk transparansi model AI, auditability, dan kepercayaan pengguna.
Data Security dan Privacy menjadi semakin kritikal seiring penggunaan AI pada data sensitif. DMBOK membantu organisasi menetapkan kontrol keamanan dan perlindungan data sejak awal, bukan sebagai reaksi setelah insiden terjadi.
Dari Eksperimen AI ke Nilai Bisnis Nyata dengan DMBOK
Banyak organisasi terjebak pada fase eksperimen AI tanpa mampu melakukan scaling. DMBOK membantu menjembatani kesenjangan tersebut dengan menyediakan kerangka kerja yang membuat data siap untuk dioperasionalkan. Ketika data sudah terstandarisasi, terdokumentasi, dan dikelola dengan baik, AI dapat diintegrasikan ke proses bisnis secara konsisten dan berkelanjutan.
AI yang dibangun di atas fondasi DMBOK tidak hanya menghasilkan insight, tetapi juga mendorong efisiensi, pengambilan keputusan yang lebih baik, dan keunggulan kompetitif jangka panjang.
AI Governance: Evolusi Alami dari Data Governance dalam DMBOK
Seiring meningkatnya adopsi AI, data governance perlu berevolusi menjadi AI Governance. Regulasi global dan tuntutan transparansi menuntut organisasi mampu menjelaskan bagaimana data digunakan, bagaimana model pengambilan keputusan, serta siapa yang bertanggung jawab atas dampaknya.
Tanpa fondasi data governance yang kuat sebagaimana dirumuskan dalam DMBOK, AI berisiko menimbulkan bias, pelanggaran privasi, hingga keputusan bisnis yang sulit dipertanggungjawabkan.
DMBOK sebagai Strategi Data untuk Keberhasilan AI
Mengadopsi AI tanpa fondasi DMBOK ibarat membangun sistem cerdas di atas data yang tidak terkendali. DAMA-DMBOK membantu organisasi memastikan bahwa data yang digunakan AI sudah memiliki tata kelola, kualitas, keamanan, dan konteks yang jelas.
Bagi organisasi, tantangannya bukan lagi apakah akan menggunakan AI, tetapi apakah data yang dimiliki sudah siap dikelola dan dipertanggungjawabkan. Di sinilah DMBOK menjadi pembeda antara inisiatif AI yang sekadar eksperimen dan AI yang benar-benar menghasilkan nilai bisnis.
