Executive Class Data Management with DAMA-DMBOK and AI Data Governance

Keputusan strategis yang diambil dalam organisasi harus berdasarkan data yang dikelola dengan baik dan bernilai, namun kenyataan yang terjadi adalah data tersebar di berbagai departemen atau divisi, kualitas data sering dipertanyakan, dan informasi yang dibutuhkan seringkali terlambat diterima oleh pimpinan organisasi.

Manajemen data yang efektif merupakan pondasi utama bagi setiap organisasi untuk memanfaatkan data secara optimal. Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta mendapatkan pemahaman komprehensif tentang penerapan praktis manajemen data berbasis DMBOK v2.

Pada pelatihan ini fokus pada pengelolaan siklus hidup data, peran Data Governance, dan tata kelola keamanan data. Peserta juga mendapatkan singgungan cara memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI), sehingga dengan data yang dimiliki organisasi dapat dimanfaatkan untuk keperluan Artificial Intelligence (AI), yang dapat dipergunakan untuk prediksi tren, hingga pengambilan keputusan berbasis analitik yang lebih baik.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta bisa:

• Memahami prinsip-prinsip, aspek-aspek penting, dan elemen-elemen Manajemen Data dalam lingkup organisasi, yang menunjukkan pemahaman tentang penerapannya dalam operasional bisnis berdasarkan DMBOK.
• Menemukan solusi terhadap permasalahan yang dihadapi organisasi dengan melakukan analisis peran dan hubungan antar domain Knowledge Area DMBOK.
• Memiliki pondasi dalam penerapan kebijakan tata kelola data menghasilkan data berkualitas yang akurat, mutakhir, terpadu dan dapat dipertanggungjawabkan.
• Menerapkan konsep manajemen data dan teknologi Artificial Intelligence (AI) guna mengoptimalkan pengelolaan data.
• Memiliki gambaran pengembangan strategi manajemen data yang berkelanjutan dan modern.

Outline Pelatihan

Hari 1: Prinsip Dasar Manajemen Data dan Siklus Hidup Data

Sesi 1: Pengenalan Data Management Body of Knowledge (DMBOK)

• Pengantar DMBOK dan manfaat manajemen data.
• Konteks data pada industri di Indonesia: tantangan dan peluang terkait manajemen data.
• Pendekatan DMBOK dalam manajemen data.

Sesi 2: Siklus Hidup Data

• Tahapan siklus hidup data: perencanaan, akuisisi, penyimpanan, pemeliharaan, penggunaan, dan penghapusan.
• Studi kasus: penerapan siklus hidup data di berbagai sektor, misalnya manufaktur, pendidikan, dan pemerintahan.

Sesi 3: Data Governance: Peran dan Tanggung Jawab

• Definisi dan pentingnya tata kelola data dalam organisasi.
• model RACI untuk penentuan peran dan tanggung jawab.
• Membangun budaya tata kelola data yang baik di organisasi.

Sesi 4: Manajemen Metadata dan Kualitas Data

• Definisi metadata dan perannya dalam manajemen data.
• Menjamin kualitas data: metrik, pengukuran, dan audit kualitas data.
• Implementasi manajemen metadata di berbagai sektor, misalnya manufaktur, pendidikan, dan pemerintahan.

Hari 2: Tata Kelola Data dan Teknologi Pengelolaan Data

Sesi 5: Keamanan dan Privasi Data  (peran serta DPO)

• Kebijakan keamanan data dan PDP.
• Best Practices dalam menjaga keamanan data di berbagai sektor, misalnya manufaktur, pendidikan, dan pemerintahan. (orientasi praktik penyusunan)
• Identifikasi risiko dan strategi mitigasi untuk keamanan data.

Sesi 6: Manajemen Penyimpanan Data

• Teknologi penyimpanan data: cloud, on-premise, dan hybrid.
• Optimasi infrastruktur penyimpanan untuk efisiensi operasional.
• Studi kasus penyimpanan data besar di sektor manufaktur.

Sesi 7: Manajemen Data Master dan Data Referensi

• Definisi dan pentingnya data master serta data referensi.
• Best practices dalam manajemen data master untuk konsistensi dan akurasi.
• Penerapan manajemen data referensi di sektor pemerintahan.

Sesi 8: Arsitektur dan Teknologi Integrasi Data

• Desain arsitektur manajemen data.
• Integrasi data dalam ekosistem multi-platform.
• Studi kasus: integrasi data di sektor pemerintahan dan pendidikan.

Hari 3: Implementasi AI dalam Tata Kelola Manajemen Data

Sesi 9: Pengenalan Implementasi AI di Manajemen Data

• Pengenalan dasar kecerdasan buatan (AI) dan kaitannya dengan manajemen data.
• Manfaat AI dalam meningkatkan kualitas dan efisiensi pengelolaan data.
• Studi kasus: penerapan AI untuk pengolahan data di sektor manufaktur dan pendidikan.

Sesi 10: AI untuk Automasi dan Prediksi dalam Pengelolaan Data

• Otomasi proses manajemen data dengan AI (pembersihan data otomatis, prediksi kualitas data).
• Penggunaan AI untuk analisis prediktif dan pengambilan keputusan berbasis data.
• Implementasi AI untuk optimasi proses di sektor manufaktur dan pemerintahan.

Sesi 11: Membangun Model AI untuk Pengelolaan Data

• Pengenalan teknik machine learning yang relevan untuk manajemen data.
• Studi kasus pembuatan model AI: prediksi tren bisnis menggunakan data historis.
• Implementasi model AI dalam skenario bisnis.

Sesi 12: Strategi Implementasi AI di Organisasi

• Langkah-langkah dalam mengadopsi AI untuk manajemen data.
• Tantangan dan peluang penerapan AI di Indonesia.
• Menyusun roadmap AI.