Di era teknologi seperti sekarang, data menjadi aset berharga untuk sebuah organisasi. Maka dari itu, pengelolaan data harus dilakukan.

Penting bagi sebuah organisasi yang menerapkan teknologi informasi untuk memiliki kerangka kerja atau framework dalam manajemen data. Hal ini bisa meningkatkan pengelolaan dan nilai dari data itu sendiri.

Salah satu framework pengelolaan data yang terkemuka adalah Data Management Body of Knowledge atau DMBOK.

Apa itu DMBOK?

Ada banyak framework tata kelola data yang bisa digunakan, dan salah satu yang terbaik adalah dari DAMA International. 

DAMA International berfokus dalam membangun komunitas internasional yang berkaitan dengan Data Management. 

Sebuah framework dikeluarkan oleh DAMA, dimana framework ini berisi panduan untuk pengelolaan data yang baik berbasis Body of Knowledge, yang dikenal dengan DMBOK.

DMBOK atau Data Management Body of Knowledge adalah framework tata kelola data yang memberikan pendekatan model tata kelola data secara fungsional, lengkap dan menyeluruh dalam membangun tata kelola data di bisnis serta memberikan panduan terkait seluruh aktivitas pengelolaan data.

Pengelolaan data memerlukan perencanaan, pelaksanaan, pengembangan dan seperangkat aturan atau tata kelola yang jelas.

Bagaimana DMBOK memberikan manfaat bagi organisasi?

Optimalisasi Proses Data

DMBOK memberikan panduan yang jelas dalam optimalisasi proses data. Dari mulai pengumpulan hingga penyimpanan dan analisis, framework ini membantu kita mengidentifikasi area yang dapat dioptimalkan. Dengan begitu, organisasi dapat bekerja lebih efisien, menghemat waktu, dan mengurangi biaya operasional.

Peningkatan Kualitas Data

Knowledge Area seperti Data Quality menjadi fokus utama dalam DMBOK. Dengan memastikan kualitas data yang tinggi, organisasi dapat menghindari keputusan yang salah dan meningkatkan kepercayaan pengguna data. Kualitas data yang baik juga memungkinkan organisasi mengambil keputusan yang lebih tepat dan efektif.

Pengelolaan Risiko yang Lebih Baik

Melalui aspek Data Governance dalam DMBOK, organisasi dapat mengelola risiko terkait data dengan lebih baik. Dengan menetapkan kebijakan dan prosedur yang jelas, serta memastikan keamanan data yang memadai, kita dapat melindungi informasi sensitif dan mengurangi potensi risiko pelanggaran data.

Meningkatkan Pengambilan Keputusan Strategis

DMBOK memberikan landasan yang kuat untuk pengambilan keputusan strategis. Dengan Data Warehousing, Business Intelligence, dan Data Modeling, organisasi dapat menggali wawasan yang mendalam dari data mereka. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan mendukung strategi bisnis yang lebih baik.

Efektivitas Operasional yang Ditingkatkan

Dalam Knowledge Areas seperti Data Integration, Data Storage, dan Operations, DMBOK membantu meningkatkan efektivitas operasional. Data yang terintegrasi dengan baik dan disimpan secara efisien membantu kelancaran operasional sehari-hari.

Inovasi Berkelanjutan

DMBOK bukan hanya tentang pengelolaan rutin, tetapi juga tentang memberikan dasar untuk inovasi. Dengan memiliki fondasi data yang kuat, organisasi dapat dengan lebih mudah mengadopsi teknologi baru, seperti kecerdasan buatan, analisis prediktif, dan teknologi terkini lainnya.

Ingin menggunakan DMBOK sebagai framework pengelolaan data organisasi Anda?

Ikuti Exclusive Class Data Data Management with DMBOK, KLIK DISINI

Data Science menjadi salah satu ilmu yang banyak digunakan di era teknologi saat ini. Banyak organisasi yang membutuhkan data scientist untuk keberlangsungan bisnis mereka.

Namun, pernahkah kamu bertanya-tanya, bagaimana sejarah data science ini dan bagaimana ilmu data science ini menjadi salah satu ilmu yang dibutuhkan di era teknologi seperti sekarang ini?

Nah, kali ini kita akan membahas tentang bagaimana sejarah data science dari masa ke masa dan berkembang pesat seperti sekarang ini.

Sejarah Data Science

1. Awal mula Data Science

Sejarah Data Science dimulai seiring dengan perkembangan komputer dan teknologi informasi pada tahun 1960-an. Pada saat itu, para ilmuwan komputer dan matematikawan mulai menggunakan komputer untuk menganalisis data dalam skala yang lebih besar. Namun, istilah “Data Science” sendiri belum populer pada masa itu.

2. Era statistik dan analisis data

Pada tahun 1970-an, statistik menjadi bagian penting dalam analisis data. Konsep statistik adalah pondasi dari apa yang sekarang kita kenal sebagai Data Science. Metodologi statistik digunakan untuk menganalisis data dan mengambil wawasan dari informasi yang tersedia.

3. Revolusi komputasi data

Pada tahun 1990-an, dengan kemajuan teknologi komputasi, kemampuan kita untuk menyimpan dan mengakses data meningkat secara signifikan. Ini memungkinkan analisis data yang lebih canggih dan mendalam. Data mulai menjadi aset berharga bagi perusahaan, dan penting untuk menggali wawasan darinya.

4. Munculnya big data

Pada awal abad ke-21, fenomena Big Data mulai muncul. Volume, kecepatan, dan keragaman data tumbuh secara eksponensial. Ini memaksa munculnya Data Science sebagai disiplin yang lebih terstruktur dan terfokus pada analisis data besar dan kompleks.

5. Peran penting machine learning

Machine Learning adalah salah satu konsep kunci dalam Data Science. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknik Machine Learning telah memungkinkan analisis data yang lebih canggih dan pemodelan prediktif yang kuat. Ini telah digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari analisis risiko keuangan hingga kendaraan otonom.

6. Pentingnya bisnis dan industri

Dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan oleh perusahaan dan organisasi, Data Science menjadi penting dalam mengambil keputusan bisnis yang didasarkan pada fakta dan analisis data. Banyak perusahaan menggunakan Data Science untuk memahami perilaku pelanggan, memperbaiki operasi, dan mengidentifikasi peluang bisnis baru.

Ingin menjadi seorang Data Scientist?

Ikuti Exclusive Class Data Scientist Full Package, KLIK DISINI