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

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.