Chapter 2 : DATA GOVERNANCE AND IT ARCHITECTURE SUPPORT LONG-TERM PERFORMANCE - SISTEM INFORMASI
Detoxing Dirty Data with Data Governance at Intel Security
Dirty Data
Data kotor mengacu pada data yang berisi informasi yang tidak akurat, tidak lengkap, tidak konsisten, atau bermasalah dalam sebuah set data. Ini adalah data yang mengandung kesalahan atau inkonsistensi, sehingga sulit atau tidak dapat diandalkan untuk digunakan. Data kotor dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk kesalahan manusia selama penginputan data, gangguan sistem, kerusakan perangkat keras, dan masalah dengan integrasi atau migrasi data. Ini juga dapat digunakan ketika mengacu pada data yang ada di memori dan belum dimuat ke dalam database.
Berikut ini data yang dapat dianggap sebagai data kotor:
- Data yang menyesatkan
- Data duplikat
- Data yang salah
- Data yang tidak akurat
- Data yang tidak terintegrasi
- Data yang melanggar aturan bisnis
- Data tanpa format umum
Data pelanggan berkualitas buruk, sehingga berdampak :
- Tidak dapat diandalkan pengambilan keputusan
- Perusahaan tidak dapat secara efektif melakukan Cross-Sell dan Up-Sell
- Menghilangkan peluang untuk membuat pelanggan memperbarui lisensi perangkat lunak
- Menurunkan perkiraan penjualan dan menyebabkan kesalahan pemrosesan pesanan
- Banyak waktu terbuang untuk mencari, memvalidasi, dan mengoreksi catatan pelanggan
- Strategi pertumbuhan tidak dapat dicapai
Data Quality Solution: Data Governance
Data Governance merupakan kontrol data perusahaan melalui kebijakan dan prosedur formal untuk membantu memastikan bahwa data dapat dipercaya dan dapat diakses.
Management Data Master (MDM)
MDM adalah metode menyingkronkan semua data bisnis penting dari sistem yang berbeda menjadi file master, yang menyediakan sumber data yang terpercaya.
MDM telah meningkatkan kualitas data pelangganinter security, yang penting untuk customer-centric business model.
Dengan data berkualitas tinggi, perusahaan mampu mengidentifikasi peluang Cross-Sell dan Up-Sell.
Intel Security
Intel Security telah berhasil menyelaraskan kemampuan IT-nya untuk memenhi kebutuhan bisnis. Hasilnya meningkatkan produktivitas dan meningkatkan penjualan.
Information Management
Penggunaan alat dan metode IT untuk mengumpulkan, memproses, mengkonsolidasi, menyimpan, dan mengamankan data dari sumber yang sering terpecah-pecah (fragmented) dan tidak konsisten.
Data Silos
Data silo merupakan penyimpanan data yang berdiri sendiri, terisolasi, dan tidak terhubung dengan sistem informasi lain. Data dalam silo informasi tidak dapat diakses oleh SI lain yang mungkin membutuhkannya, hal ini sering terjadi ketika departemen atau divisi dalam organisasi menyimpan data mereka sendiri tanpa berbagi dengan pihak lain.
Lost or by passed data
Kehilangan data selama proses transfer antara satu IS ke IS lainnya.
- Masalah dalam pengiriman atau transfer data.
- Data tidak pernah ditangkap akibat sistem pengumpulan data tidak memadai seperti bergantung pada sensor ( pemindai ).
- Data tidak dapat diambil secara detail yang cukup memadai.
Poorly designed interfaces
Terdapat beberapa antarmuka sistem informasi yang dirancang dengan buruk atau tidak kompatibel, menyebabkan terhambatnya aliran data secara efisien dan akurat, dan meningkatkan kemungkinkan kurangnya informasi yang didapat akibat dari salah memahami informasi data atau mengabaikannya.
Nonstandardized data formats
Data dalam berbagai sistem informasi menggunakan format yang berbeda atau tidak terstandardisasi, membuat sulit untuk mengintegrasikan dan membandingkan data dari berbagai sumber. Kekurangan standar format data dapat menghambat analisis dan pengambilan keputusan yang efisien karena diperlukan adanya upaya tambahan untuk mengonversi atau menyelaraskan data yang tidak terstandarisasi.
Business Benefits of Management Information
- Meningkatkan kualitas keputusan. Kualitas keputusan tergantung pada data yang akurat dan lengkap.
- Meningkatkan akurasi dan reliabilitas prediksi manajemen. Manajer dapat memprediksi penjualan, permintaan produk, peluang, dan ancaman kompetitif.
- Mengurangi risiko ketidakpatuhan.Peraturan pemerintah dan persyaratan kepatuhan telah ditingkatkan. Perusahaan yang gagal mematuhi undang-undang tentang privasi, penipuan, anti pencucian uang, keamanan komputer, keselamatan kerja, dan sebagainya akan mendapat hukuman yang keras.
- Mengurangi waktu dan biaya. Dalam hal menemukan dan mengintegrasikan informasi yang relevan.
Enterprise Architecture and Data Governance
Kata enterprise tidak selalu berkonotasi terhadap perusahaan (company) yang berorientasi pada keuntungan (profit) saja.
- Enterprise Non-Profit : Pemerintah dan Institusi Pendidikan
- Enterprise berbagai ukuran : Kecil seperti cafe dan toko, Besar seperti perusahaan telekomunikasi
Desain Architecture and Data Governance
- Arsitektur aplikasi: Kumpulan aplikasi (kumpulan sistem informasi), serta hubungan-hubungan antar aplikasi-aplikasi (sistem informasi-sistem informasi).
- Arsitektur bisnis: Menggambarkan strategi produk dan / atau jasa, dan organisasi, fungsional, proses, informasi, dan aspek geografis lingkungan bisnis.
- Arsitektur data / informasi: Pengorganisasian sejumlah data yang digunakan atau dihasilkan oleh organisasi yang berhubungan dengan tujuan bisnis organisasi
- Arsitektur teknologi: Seluruh aspek meliputi piranti keras, piranti lunak, perangkat jaringan dan fasilitas lainnya.
Kegiatan sistem informasi menghasilkan informasi yang diperlukan oleh organisasi
- Input: Menangkap data mentah dari organisasi atau lingkungan eksternal
- Pengolahan: Mengubah data mentah menjadi bentuk yang memiliki makna
- Output: Mentransfer informasi yang telah diproses kepada orang atau kegiatan yang menggunakannya.
Komentar
Posting Komentar