Resume Materi Mata Kuliah Sistem Informasi Manajemen Chapter 4
The Data Resource
Kelompok 3 : Akri Winarto (F0221011) Faiha’ Rachma Hanina (F0221091)
PROGRAM STUDI MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS SEBELAS MARET 2024
THE DATA RESOURCE
A. Why Manage Data?
Manajemen sumber daya data sangat penting dalam dunia bisnis. Hal ini dapat dilihat melalui pertanyaan berikut:
1. Berapa biaya yang harus ditanggung perusahaan jika tidak mematuhi undang- undang pelaporan keuangan seperti Sarbanes-Oxley karena kendala pada integritas data atau kurangnya dokumentasi sumber data dalam laporan keuangan?
2. Bagaimana jika data bisnis kritis seperti pesanan pelanggan, harga produk, saldo akun, atau riwayat pasien hancur? Bisakah perusahaan tetap beroperasi, dan berapa lama?
3. Berapa biaya yang akan dikeluarkan jika data sensitif pelanggan, vendor, atau karyawan dicuri atau jika Anda melanggar persyaratan HIPAA dalam perlindungan data kesehatan? Apa nilai kehilangan kepercayaan? Dapatkah Anda mendeteksi penipuan atau mengidentifikasi pola transaksi yang mencurigakan?
4. Berapa banyak waktu yang dihabiskan untuk menyelesaikan masalah data yang tidak konsisten? Dapatkah akun di berbagai departemen selalu diselaraskan dengan akuntansi pusat? Dapatkah Anda melacak pesanan pelanggan dari awal hingga akhir dengan konsisten?
5. Seberapa sulit menentukan data yang disimpan tentang bisnis yang Anda kelola, dan bagaimana data ini dapat diakses?
6. Apakah Anda tahu semua interaksi pelanggan dengan perusahaan dan bisa mengukur profitabilitas mereka?
Semua pertanyaan tersebut menyoroti pentingnya manajemen data dalam membuat keputusan bisnis yang baik dan efisien. Selain itu, manajemen data yang baik juga mendukung pengembangan dan operasi sistem informasi yang efektif.
B. Managerial Issues in Managing Data
Sumber data yang berkualitas harus diidentifikasi dan data diperoleh, ruang yang cukup harus tersedia untuk penyimpanan data, data usang harus diidentifikasi, dibuang, atau diarsipkan, dan penggunaan data harus diperhitungkan, dan, jika sesuai, biaya penggunaan harus dibebankan kepada mereka yang menggunakan data tersebut.
Principles in Managing Data
Keberhasilan pengelolaan sumber daya data bergantung pada pemahaman pedoman utama tertentu:
1. The Need to Manage Data is Permanent
Proses bisnis berubah dan begitu pula sistem informasi. Jika perusahaan memutuskan untuk mengubah metode peramalan penjualan, program harus ditulis ulang sepuluh kali, namun data pelanggan, pesanan, dan kondisi ekonomi umum masih diperlukan. Faktanya, jika data dikelola dengan baik, banyak database yang relatif tidak berubah ketika sebuah organisasi memutuskan untuk mengubah cara menjalankan bisnisnya. Pada saat yang sama, program yang menganalisis, memproses, dan melaporkan informasi mungkin berubah secara drastis. Dengan demikian, data merupakan fundamental mental bagi bisnis.
Data tetap ada seiring waktu dan perlu dikelola seiring waktu.
2. Data Can Exist at Several Levels
Salah satu cara untuk mengatur data disebut piramida data. Meskipun data baru dapat memasuki piramida ini pada tingkat mana pun, sebagian besar data baru disimpan di dasar piramida dalam database operasional.
Terdapat skema independen lain untuk memahami tingkat data. Salah satu skema tersebut berfokus pada cakupan pengaruh data, berdasarkan hal-hal berikut:
a. Local. Data lokal adalah data yang hanya relevan bagi satu pengguna atau sekelompok kecil anggota organisasi. Data lokal umumnya tidak memerlukan kontrol ekstensif dan tidak perlu mengikuti standar organisasi. Data lokal mungkin memiliki umur dan penggunaan yang terbatas, dan data lokal dapat diduplikasi ( tidak konsisten) di seluruh organisasi.
b. Shared. Data bersama adalah data yang dipertukarkan antar kelompok pengguna yang berbeda, dan oleh karena itu harus ada kesepakatan mengenai definisi, format, dan waktu pertukaran data di antara mereka yang berbagi data. Data bersama ada karena ketergantungan antara unit atau fungsi organisasi yang berbeda.
c. Core. Data inti adalah data yang memerlukan definisi dan sumber yang luas dalam organisasi (dengan kata lain, data inti adalah data yang dimiliki bersama oleh perusahaan). Mungkin terdapat satu salinan data inti, namun jika terdapat beberapa salinan, pembuatan salinan tersebut direncanakan dan dikelola dengan cermat.
d. Physical. Data fisik ada di database dan sistem file lainnya. Masalah penting untuk data fisik adalah kinerja komputer, aksesibilitas, integritas, dan keamanan
e. Logical. Data logis adalah pandangan atau pengertian data yang diperlukan untuk menggunakan data. Data logis disajikan kepada pengguna melalui bahasa kueri dan aplikasi.
f. Semantic. Data semantik adalah metadata yang menggambarkan data organisasi. Masalah penting untuk data semantik adalah kejelasan, konsistensi, dan kemampuan berbagi.
Skema ini dan skema lainnya untuk mempertimbangkan tingkat data berguna karena memungkinkan kita untuk fokus pada aspek data tertentu tanpa harus mempertimbangkan semua aspek sekaligus.
3. Application Software Should be Separate from the Database
Salah satu tujuan manajemen data adalah independensi aplikasi, pemisahan, atau pemisahan data dari sistem aplikasi.
Dalam gambar ini pengolahan data menjadi informasi dipandang seperti pengolahan sumber daya bahan mentah dan komponen menjadi produk akhir di perusahaan manufaktur. Data mentah ditangkap atau diterima, diperiksa kualitasnya, dan disimpan di gudang bahan mentah, atau operasional. Data dalam penyimpanan digunakan dalam produksi produk informasi resmi laporan). Data diambil dari gudang saat dibutuhkan tetapi, tidak seperti bahan mentah, data tidak dikonsumsi saat digunakan. Ketika data operasional menjadi usang (kenaikan harga produk), maka data tersebut diganti dengan data baru.
Saat data diproses menjadi informasi (perkiraan penjualan), informasi ini ditambahkan ke gudang, serupa dengan masuknya produk ke penyimpanan barang jadi. Semua operasi dan pusat kerja menggunakan gudang bahan baku untuk menghasilkan produk informasi (laporan), namun masing-masing pusat kerja (aplikasi) mungkin memiliki inventaris data pekerjaan dalam proses sendiri dan menerima beberapa jenis data yang tidak dibagikan. di antara aplikasi lainnya. Dengan demikian, data dikatalogkan, dikelola, dan, setidaknya secara konseptual, disimpan secara terpusat, sehingga data dapat tetap aman dan tidak terkontaminasi untuk digunakan di seluruh bisnis.
4. Application Software can be Classified by How They Treat Data
Proses mengubah data menjadi informasi yang berguna untuk manajemen transaksi atau pengambilan keputusan tingkat tinggi mencakup langkah-langkah berikut:
a. Pengambilan data. Aplikasi pengambilan data mengumpulkan data dan mengisi database. Mereka menyimpan dan memelihara data dalam piramida data. Idealnya, setiap data diambil satu kali dan diuji sepenuhnya keakuratan dan kelengkapannya. Tanggung jawab untuk memastikan kualitas sistem pengambilan data dapat didistribusikan di seluruh organisasi.
b. Transfer data. Aplikasi transfer dan integrasi data memindahkan data dari satu database ke database lain atau menyatukan data dari berbagai database untuk memenuhi beberapa kebutuhan pemrosesan. Aplikasi ini sering disebut jembatan atau antarmuka karena menghubungkan database terkait. Setelah data mentah diambil, data tersebut mungkin diekstraksi, diubah untuk tujuan baru, dan dimuat ke dalam berbagai database tempat data tersebut disimpan untuk tujuan tertentu. Misalnya, data pesanan pelanggan mungkin disimpan dalam beberapa database subjek atau area target yang mendukung penjadwalan produksi, penagihan, dan layanan pelanggan. Selain itu, aplikasi semacam ini mengekstrak dan merangkum data serta mendistribusikan salinan data asli.
c. Analisis dan penyajian data. Aplikasi analisis dan penyajian data menyediakan data dan informasi kepada orang yang berwenang. Data mungkin diringkas, dibandingkan dengan sejarah, dirumuskan ulang menjadi grafik, atau dimasukkan ke dalam dokumen yang dikembangkan menggunakan pengolah kata.
5. Application Software Should be Considered Disposable
Hasil signifikan dari kemandirian aplikasi adalah terciptanya aplikasi sekali pakai. Di banyak organisasi, sistem lama tidak dapat dihilangkan atau ditulis ulang dengan mudah karena aplikasi dan data saling terkait. Dengan kemandirian aplikasi, perusahaan dapat mengganti modul perangkat lunak pengambilan, transfer, dan presentasi secara terpisah bila diperlukan. Dengan bahasa pemrograman modern dan generator sistem, manajer bisnis dapat menyesuaikan perangkat lunak presentasi dan analisis mereka sendiri untuk memenuhi kebutuhan pribadi.
6. Data Should be Captured Once
Implikasi lain dari pemisahan data dari aplikasi adalah bahwa data idealnya harus diambil dari satu sumber dan, bahkan ketika tidak dibagikan dari satu database umum, disinkronkan ke seluruh database yang berbeda. Terlalu mahal bagi sebuah organisasi untuk mengambil data yang sama berkali-kali dan merekonsiliasi perbedaan di seluruh aplikasi.
Arsitektur data suatu organisasi harus berisi inventarisasi penggunaan data di seluruh unit bisnis. Arsitekturnya juga harus mencakup rencana untuk mendistribusikan data ke berbagai database untuk mendukung kebutuhan analisis dan presentasi kelompok pengguna yang berbeda. Data yang sama mungkin disimpan di beberapa database karena itulah arsitektur paling efisien untuk mengirimkan data ke pengguna
7. There Should be Strict Data Standards
Karena data yang sama dan serupa digunakan dalam berbagai perangkat lunak aplikasi, data harus diidentifikasi dan didefinisikan dengan jelas sehingga semua pengguna mengetahui secara pasti data apa yang mereka
manipulasi. Tanggung jawab utama dalam mengelola sumber daya data adalah mengembangkan cara yang jelas dan berguna untuk mengidentifikasi setiap contoh data secara unik dan memberikan makna bisnis yang jelas pada semua data.
Lima jenis standar data yang harus ditetapkan untuk bisnis:
pengidentifikasi, penamaan, definisi, aturan integritas, dan hak penggunaan.
● Identifier, adalah karakteristik objek atau peristiwa bisnis (entitas data) yang secara unik membedakan satu instance dari entitas ini dari setiap instance lainnya
● Naming, nama yang berbeda dan bermakna harus diberikan untuk setiap jenis data yang disimpan dalam database organisasi.
● Definition, definisi tersebut harus berlaku untuk semua keadaan bisnis dan pengguna. Secara mengejutkan, istilah-istilah seperti pelanggan, karyawan, dan produk mungkin tidak memiliki arti universal
● Integrity rules, aturan integritas ini menambah makna data yang disampaikan melalui definisi dan nama data
● Usage rights, standar-standar ini menentukan siapa yang dapat melakukan apa dan kapan terhadap setiap jenis data
8. Master Data Must Conform
Hampir semua sistem informasi dan basis data mengacu pada bidang subjek data yang umum dan sering kali menyempurnakan data umum tersebut dengan data lokal yang hanya relevan dengan aplikasi atau basis data tersebut.
Manajemen data master (MDM) mengacu pada disiplin ilmu, teknologi, dan metode untuk memastikan kekinian, makna, dan kualitas data referensi dalam dan di berbagai bidang studi. Ada tiga arsitektur populer untuk manajemen data master: registry identitas, hub integrasi, dan pendekatan persisten.
MDM mendukung semua penggunaan data, mulai dari operasional hingga intelijen bisnis. Dalam MDM yang baik, tidak ada penundaan bagi aplikasi apa pun dalam mengetahui fakta apapun tentang data master.
9. The Data Management Process
Bagian ini membahas masing-masing fungsi ini dalam konteks data pengelolaan. Hal penting yang perlu diperhatikan adalah, seperti halnya sumber daya lainnya, setiap manajer bisnis harus terlibat, dalam beberapa cara, dalam setiap fungsi data ini.
a. Rencana Perencanaan. Sumber daya data mengembangkan blueprint dan hubungan antar data di seluruh unit bisnis dan fungsi. Rencana tersebut mengidentifikasi data mana yang diperlukan, di mana data tersebut digunakan dalam bisnis, bagaimana data tersebut akan digunakan dan berapa banyak data yang diharapkan. Rencana ini kemudian harus dikomunikasikan kepada seluruh fungsi bisnis yang terlibat dalam aspek pengelolaan sumber daya data.
b. Sumber Keputusan harus dibuat pada waktu yang paling tepat dan sumber berkualitas tertinggi untuk setiap elemen data yang diperlukan.
Kekhawatiran atas tingkat kesalahan, frekuensi perubahan, kemungkinan hilangnya dokumen kertas, biaya teknologi, persyaratan pelatihan, dan banyak faktor lainnya akan mempengaruhi keputusan ini. Agar data dapat diperoleh dari sumber eksternal organisasi, kualitas, biaya, dan ketepatan waktu sumber-sumber tersebut perlu dipertimbangkan.
c. Memperoleh dan Memelihara Sekaligus sumber data terbaik diidentifikasi dan dipilih, sistem penangkapan data harus dibangun untuk memperoleh dan memelihara data ini. Pengguna data perlu mengetahui kapan data diperbarui dan mungkin secara otomatis diberi tahu tentang kondisi luar biasa
d. Definisikan/Deskripsikan dan Inventarisasi. Langkah dasar dalam mencari sumber daya apapun adalah dengan menentukan apa yang dikelola. Demikian pula, dalam mengelola data, setiap entitas data, elemen data, dan hubungan harus ditentukan, format penyimpanan dan pelaporan ditetapkan, dan organisasi data dijelaskan sehingga pengguna mengetahui cara mengakses data.
e. Mengatur dan Membuat Basis Data Dapat Diakses.Data harus diatur dan disimpan sehingga informasi dapat dihasilkan dengan mudah. Dua aspek penggunaan data yang diperlukan untuk organisasi yang tepat adalah data apa yang dibutuhkan dan bagaimana data tersebut dipilih.
10. The Data Management Policies
Penerapan konsep dan proses pengelolaan data ini terjadi secara berbeda di setiap organisasi. Namun, kebijakan mengenai kepemilikan data dan administrasi data harus dikembangkan. Kebijakan ini biasanya dikembangkan dari proses yang disebut tata kelola data. Tata kelola data adalah proses organisasi untuk menetapkan strategi, tujuan, dan kebijakan untuk data organisasi.
11. Data Ownership
Manajer bisnis bisa menjadi sangat posesif terhadap data, baik karena alasan bisnis maupun pribadi seperti berikut:
● Kebutuhan untuk melindungi privasi pribadi
● Kebutuhan untuk melindungi rahasia dagang
● Persyaratan untuk mengizinkan hanya mereka yang mempunyai kebutuhan yang mengetahui atau melihat rencana bisnis atau produk yang sensitif
● Keinginan untuk mendorong persaingan internal dan untuk membenarkan penggunaan sumber daya yang langka
● Keinginan untuk menunjukkan komitmen terhadap pekerjaan dan kepemilikan data yang diperlukan untuk melaksanakan pekerjaan seseorang
● Keinginan untuk menggunakan informasi sebagai kekuatan politik memperoleh
Perlindungan ini ada yang baik dan ada yang buruk. Komitmen terhadap kualitas data, pengendalian biaya pengelolaan data, dan penggunaan data untuk keuntungan strategis sangat penting untuk memperoleh manfaat terbesar dari pengelolaan sumber daya data. Di sisi lain, sikap posesif terhadap data dapat menghambat pembagian data, yang dapat membatasi akses terhadap
data dan meningkatkan biaya pemrosesan data untuk seluruh perusahaan.
Kebijakan informasi perusahaan adalah landasan untuk mengelola kepemilikan data.
Ketika organisasi dan pasar yang mereka layani menjadi lebih global, permasalahan peraturan, standar, dan budaya internasional yang berkaitan dengan kepemilikan data dapat berdampak besar pada pengelolaan data. Salah satu masalah spesifiknya adalah relevan dalam pembahasan kepemilikan data.
Aliran data lintas batas adalah pergerakan elektronik. Perundang-undangan untuk mengendalikan aliran data lintas batas sangat bervariasi dari satu negara ke negara lain. Undang-undang ini dibenarkan oleh kebutuhan yang dirasakan untuk mencegah imperialisme ekonomi dan budaya, melindungi industri dalam negeri, termasuk melindungi industri dalam negeri perangkat keras, perangkat lunak, dan layanan komputer lokal industri, melindungi privasi individu, termasuk melindungi warga negara dari penyimpanan kesehatan pribadi pekerjaan, dan data afiliasi politik dalam database diadakan di luar negeri, mendorong perdagangan internasional, termasuk langkah-langkah untuk mengatasi hal tersebut dan mempermudah aliran data selama perdagangan internasional yang diinginkan dan untuk mendorong ekspor teknologi dan jasa informasi.
12. Data Administration
Untuk mengelola data dengan lebih baik, banyak organisasi telah membentuk unit untuk memimpin upaya pengelolaan data. Biasanya, kelompok ini disebut administrasi data, meskipun istilah lain juga dapat digunakan.
Administrasi data membantu merancang database agar efisien untuk kebutuhan pemrosesan. Biasanya, kebijakan yang memberikan tanggung jawab operasional dan perencanaan terbatas kepada kelompok administrasi data akan memberikan hasil terbaik. Administrasi data membantu merancang database agar efisien untuk kebutuhan pemrosesan.
