Executive Class – Data Management with DAMA-DMBOK & AI Data Governance
Bayangkan jika kita berada di sebuah organisasi, di mana setiap keputusan strategis diambil berdasarkan data yang tidak terkelola dengan baik. Laporan tersebar di berbagai departemen, kualitas data sering dipertanyakan, dan informasi yang dibutuhkan selalu terlambat sampai di pimpinan.
- Bagaimana jika ada cara untuk mengubah semua itu?
- Bagaimana jika pengelolaan data yang baik dapat memberikan fondasi yang kuat untuk membuat keputusan yang lebih cerdas, cepat, dan tepat?
Itulah yang akan Anda temukan dalam kelas ini.
Manajemen data yang efektif merupakan pondasi utama bagi setiap organisasi untuk memanfaatkan data secara optimal. Dengan mengikuti kelas ini, peserta akan mendapatkan pemahaman komprehensif tentang konsep dasar hingga penerapan praktis manajemen data berbasis DMBOK. Fokus kelas ini mencakup pengelolaan siklus hidup data, peran data governance, dan tata kelola keamanan data.
Di kelas ini peserta akan mengeksplorasi bagaimana teknologi AI dapat diintegrasikan dalam proses manajemen data, seperti otomasi pengelolaan data, prediksi tren, hingga pengambilan keputusan berbasis analitik
Tujuan Kelas:
Memahami prinsip dan praktik terbaik manajemen data berdasarkan DMBOK.
Mempelajari bagaimana penerapan AI dapat mengoptimalkan pengelolaan data di berbagai industri. Membekali peserta dengan keterampilan praktis untuk membangun strategi manajemen data yang berkelanjutan dan modern.
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.
