Bayangkan jika sebuah pabrik memiliki banyak sensor dan data produksi yang mengalir tanpa kendali, termasuk ketika terjadi kerusakan data, mesin down, hingga notifikasi terlewat. Atau di sektor mining di mana data eksplorasi, geologi, dan produksi terfragmentasi sehingga membuat data tak terkelola dan keputusan bisnis meleset hingga biaya melambung.
Di dunia yang serba digital, data bukan lagi sekadar aset, tetapi telah menjadi “minyak” berharga sekaligus bom waktu yang perlu dikelola dengan cermat. Data governance kini menjadi benteng terakhir untuk mencegah kerugian bisnis, sekaligus memastikan integritas, keamanan, dan kepatuhan melalui kebijakan dan prosedur terkait pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, dan penggunaannya secara tepat dan bertanggung jawab.
Menurut laporan Precisely 2025 Planning Insights, 54 persen organisasi menganggap data governance sebagai tantangan utama menjaga integritas data, diikuti kualitas data sebanya 56 persen. Data ini menunjukkan betapa pentingnya penerapan data governance yang kuat di tengah meningkatnya kompleksitas lingkungan digital yang melibatkan edge, cloud, dan IoT.
Apa itu Data Governance?
Data governance adalah kerangka kerja yang menetapkan kebijakan, proses, standar dan tanggung jawab untuk memastikan data dalam suatu organisasi atau perusahaan dikelola sebagai aset yang dapat dipercaya. Langkah ini mencakup proses pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, hingga pemanfaatan data serta pengaturan terkait siapa yang memiliki data apa (data ownership), bagaimana data disimpan dan digunakan, hingga bagaimana data dijaga agar tetap akurat, aman, dan sesuai regulasi.
Dengan kata lain, data governance bukan hanya terkait teknologi, tetapi juga menyangkut orang, proses, dan aturan main yang menyatukan seluruh ekosistem data dalam suatu organisasi. Data governance membantu organisasi memastikan data yang digunakan tepercaya (akurat dan lengkap), diakses oleh pihak yang tepat di waktu yang tepat, dan digunakan sesuai tujuan dengan tetap mematuhi kepatuhan regulasi.
Kerangka ini sangat penting di era tranformasi digital di mana ledakan data tak terbendung, big data, dan AI. Hal itu lantaran perusahaan akan menghadapi risiko keamanan data, kualitas data yang buruk, duplikasi, dan kesalahan pengambilan keputusan tanpa penerapan data governance yang kuat.
Tujuan dan Manfaat Data Governance
Salah satu tujuan utama data governance adalah memastikan integritas, keamanan, dan ketersediaan data, sekaligus mendukung pemanfaatan data secara optimal untuk pengambilan keputusan bisnis yang cerdas. Data governance bukan sekadar mengontrol atau membuat tata aturan, melainkan menjadi fondasi strategis agar bisnis bisa memanfaaatkan data sebagai aset yang memberikan nilai sekaligus mengurangi risiko data yang tidak dikelola dengan baik.
Implementasi data governance yang tepat memiliki empat manfaat utama, di antaranya:
- Menyediakan single source of truth untuk seluruh perusahaan, sehingga membuat keputusan berdasarkan data yang tepercaya.
- Meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya melalui pengurangan duplikasi data, penghapusan silo data, dan penataan aset data.
- Memperkuat keamanan data sekaligus memastikan kepatuhan terhadap regulasi dan standar industri.
- Mendukung inisiatif analitik, AI, dan strategi berbasis data dengan menyediakan data yang akurat, terkelola, dan dapat diakses dengan tepat.
Tantangan Data Governance
Implementasi data governance memerlukasn strategi, peran, dan teknologi yang tepat untuk mengatasi berbagai tantangan, seperti aspek human error, budaya organisasi, hingga teknologi dan arsitektur data. Berikut beberapa tantangan paling umum implementasi data governance:
- Kurang komitmen dan dukungan pemimpin perusahaan hingga alokasi sumber daya yang kerap terbatas dan arah strategis yang tidak jelas.
- Silo data dan fragmentasi sistem yang tersebar di berbagai departemen, platform, dan lingkungan (on-premises, cloud, hybrid) membuat visibilitas, integrasi, dan pengelolaan menjadi rumit.
- Kualitas data bermasalah, mulai dari akurasi, kelengkapan, hingga konsistensi yang menghambat kepercayaan terhadap data dan hasil analitik.
- Budaya perusahaan dan literasi data rendah sehingga staf kurang memahami pentingnya data governance, kebijakan bisa diabaikan atau sepenuhnya dipatuhi.
- Keterbatasan sumber daya seperti teknologi, tenaga ahli, anggaran yang memadai sehingga banyak perusahaan yang kesulitan mengimplementasikan data governance.
- Arsitektur data kompleks dan lingkungan multi-cloud/hybrid di mana data dalam jumlah besar tersebar sehingga implementasi kontrol dan visibilitas menjadi lebih rumit.
5 Pilar Utama Data Governance
Terdapat lima pilar utama implementasi data governance, mulai dari data quality, data ownership & stewardship, data security & privacy, data compliance & regulations, dan data lifecycle management. Berikut penjelasan detail lmengenai kelima pilar dalam data governance.
Data Quality
Data quality mencakup berbagai aspek seperti akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan ketepatan waktu dari data yang digunakan dalam suatu organisasi. Tanpa kualitas data yang baik, keputusan bisnis dapat terpengaruh, analitik tidak valid, dan risiko operasional meningkat. Bisnis perlu menerapkan standar data, melakukan validasi dan data cleansing, sekaligus rutin memantau metrik kualitas data agar tetap layak digunakan.
Data Ownership & Stewardship
Data ownership adalah upaya penetapan kepemilikan data dan siapa yang bertanggung jawab atas aset data. Sementara data stewardship adalah aktivitas operasional untuk memastikan data dikelola sesuai kebijakan, termasuk kejelasan definisi, kualitas, dan penggunaannya. Dengan menetapkan pemilik dan steward yang jelas, bisnis dapat menciptakan akuntabilitas dan kontrol terhadap penggunaan data sekaligus memperkuat data governance sehingga pemegang keputusan dan pengguna data memiliki kejelasan peran.
Data Security & Privacy
Keamanan dan privasi data merupakan pilar penting dalam data governance, termasuk perlindungan data dari akses tidak sah, kebocoran, dan penyalahgunaan data, sekaligus memastikan praktik data governance mematuhi regulasi privasi yang berlaku. Pilar ini mencakup penerapan pengendalian akses, enkripsi, klasifikasi data, audit, dan kebijakan untuk memastikan bahwa data pribadi hingga data sensitif terlindungi sepanjang data lifecycle.
Data Compliance & Regulations
Pilar ini mengacu pada kepatuhan perusahaan terhadap regulasi dan standar terkait data, termasuk perlindungan data pribadi, pelaporan, persyaratan suatu industri. Hal itu lantaran tanpa kepatuhan, maka suatu organisasi akan menghadapi sanksi hukum yang dapat merusak reputasi. Dengan kata lain, data governance juga harus mencakup aspek kebijakan dan proses yang memastikan kepatuhan regulasi dan audit terjaga.
Data Lifecycle Management
Pilar ini mencakup manajemen data di sepanjang lifecycle, mulai dari akuisis, penyimpanan, penggunaan, pemeliharaan, hingga pengarsipan atau penghapusan data. Implementasi lifecycle management yang baik dapat memastikan data tetap relevan, dapat diakses ketika dibutuhkan, hingga diarsipkan atau dibuang secara aman ketika sudah tidak diperlukan. Hal ini dapat menurunkan risiko, biaya penyimpanan, dan memastikan kepatuhan jangka panjang.
Proses Implementasi Data Governance
Implementasi data governance mencakup beberapa langkah penting sebagai berikut.
Menentukan Tujuan dan Kebijakan Data Governance
Menyelaraskan tujuan bisnis menjadi langkah awal implementasi data governance, termasuk mengapa perlu melakukan inisiatif, tujuan yang ingin dicapai, dan bagaimana data dapat mendukung strategi perusahaan. Langkah berikutnya yakni menetapkan kebijakan yang mencakup definisi, standar, tanggung jawab, dan metrik.
Membentuk Tim Data Governance
Untuk menjalankan kebijakan, perlu dibentuk tim governance yang terdiri dari lintas stakeholder seperti pemilik data, steward, tim IT, dan tim compliance. Tetapkan peran, tanggung jawab, dan struktur pelaporan untuk semua stakeholder agar implementasi data governance dapat konsisten.
Mengklasifikasikan dan Mengelola Data dengan Baik
Pada tahap ini, upaya identifikasi dan klasifikasi data (misalnya data sensitif, data kritikal, dan data regulasi), pemetaan aliran data, data cleansing yang tidak lengkap atau duplikat, dan pengaturan akses hingga penyimpanan data sesuai klasifikasi untuk memberikan kontrol jelas terhadap setiap data.
Menggunakan Teknologi untuk Mendukung Data Governance
Teknologi seperti katalog data, tool profil kualitas data, sistem metadata dan lineage, hingga sistem keamanan data sangat memudahkan pelaksanaan data governance lewat otomatisasi dan integrasi antar sistem yang memungkinkan scaling dan konsistensi lebih baik.
Melakukan Pelatihan dan Meningkatkan Kesadaran Karyawan
Bukan hanya terkait teknologi dan kebijakan, data governance juga melibatkan manusia sebagai kunci utama implementasinya. Diperlukan pelatihan dan program tepat untuk membangun kesadaran karyawan dalam memahami peran mereka dalam implementasi data governance, membangun budaya data yang lebih baik, dan mengurangi risiko kesalahan penggunaan data.
Memantau dan Mengevaluasi Kebijakan Secara Berkala
Langkah terakhir yang tak kalah penting yaitu memantau metrik, melakukan audit, hingga mengevaluasi efektivitas kebijakan dan proses, serta mengadaptasi kebijakan sesuai arah perubahan bisnis, regulasi, atau perkembangan teknologi. Tahap terakhir ini memastikan implementasi data governance tetap relevan dan efisien.
Baca Juga: Apa Perbedaan Data Privacy & Data Security?
Masa Depan Data Governance Bersama MBT
Data kini telah menjadi aset paling berharga untuk bisnis. Di sinilah pentingnya data governance yang baik untuk meningkatkan keandalan, efisiensi, dan ketahanan informasi di semua lini operasional bisnis.
Mega Buana Teknologi (MBT) menghadirkan pendekatan holistik terhadap data governance melalui rangkaian solusi dari MySQL HeatWave, NetApp BlueXP, dan Oracle Enterprise Metadata Manager yang dapat membantu perusahaan di berbagai sektor untuk memastikan keamanan dan nilai strategis data. Dengan begitu, data yang dimiliki oleh perusahaan siap digunakan kapan pun untuk mendukung keputusan bisnis dan mempercepat inovasi masa depan.
MySQL HeatWave
MySQL HeatWave didukung arsitektur canggih dengan performa lebih cepat dibandingkan MySQL standar, sehingga dapat menjalankan seluruh proses audit, analitik, dan machine learning dalam satu database engine tanpa perlu proses ETL atau sistem terpisah. Lebih dari sekadar database, MySQL HeatWave menjadi lapisan keamanan tambahan yang memadukan kemampuan proaktif dan reaktif dalam mendeteksi anomali dengan machine learning hingga menelusuri root cause, pelaku, dan dampak jika terjadi pelanggaran.
Kemampuan ini membantu perusahaan memantau aktivitas database secara real-time dan meningkatkan keamanan data dengan deteksi potensi risiko sebelum menjadi insiden. MySQL HeatWave dirancang untuk menjaga integritas data sekaligus memperkuat transparansi akses terhadap seluruh aktivitas pengguna, terutama yang memiliki hak akses tinggi dapat diaudit secara detail tanpa menambah beban sistem.
Fitur customizable auditing dan real-time monitoring membantu tim IT menyesuaikan kebijakan pengawasan sesuai kebutuhan. Sementara multi-instance support dan akses melalui SQL interface memastikan fleksibilitas dan kemudahan implementasi.
NetApp BlueXP
Jika MySQL HeatWave menjaga integritas data di level database, maka NetApp BlueXP membantu mengelola, mengamankan, dan mengoptimalkan data di seluruh lingkungan (edge, on-premises, hingga cloud). Platform ini menggabungkan AI-powered data discovery dan classification engine untuk memberikan visibiltias menyeluruh terhadap struktur, loasi, dan status data.
BlueXP membantu perusahaan memahami data, sekaligus memberikan perlindungan cerdas dengan kemampuan deteksi ransomware berbasis AI dan ML yang memiliki akruasi hingga 99 persen. Ancaman dapat diidentifikasi dan diisolasi secara instan sebelum mengganggu sistem produksi.
Fitur data mapping, compliance automation, dan migration acceleration menjadikan BlueXP sebagai fondasi kuat untuk data governance yang efisien, aman, dan sesuai regulasi. Sebagai dampaknya, BlueXP mampu menyediakan kualitas data yang lebih baik untuk membuat keputusan bisnis lebih tepat, peningkatan efisiensi operasional dengan minim duplikasi data, dan agilitas untuk akses hingga migrasi data lintas lingkungan oleh tim IT.
Oracle Enterprise Metadata Manager
Ketika MySQL HeatWave berperan sebagai penjaga integritas dan NetApp BlueXP mengelola keamanan data, maka Oracle Enterprise Metadata Manager (OEMM) menjadi otak di balik data governance yang terstandar dan konsisten. OEMM memudahkan perusahaan dalam mengidentifkasi dan memetakan 5-10 persen data paling krusial dengan fokus utama pada informasi yang sangat memengaruhi bisnis.
Kemampuan mengekstrak meta data dari lebih dari 70 sistem (baik Oracle maupun non-Oracle seperti IBM, SAP, Microsoft, Tableau, hingga PostgreSQL) menjadikannya sebagai keunggulan utama OEMM. Semua data yang telah diekstrak kemudian disatukan dalam repositori metadata terpadu untuk memberikan pandangan tunggal yang memudahkan kolaborasi antara tim bisnis dan IT.
Dengan fitur Critical Data Elements (CDE) identification, data lienage, dan workflow automation, OEMM memasitkan setiap potongan data dapat ditelusuri asal-usulnya, dianalisis dampaknya, dan dijaga kualitasnya. OEMM dapat diintegrasikan dengan Oracle Enterprise Data Quality (EDQ) untuk memastikan data yang dikelola selalu bersih, valid, dan siap pakai sebagai fondasi utama keputusan strategis bisnis.
Melalui sinergi MySQL HeatWave, NetApp BlueXP, dan Oracle Enterprise Metadata Manager, MBT menghadirkan pendekatan terpadu untuk data governance yang cepat, aman, transparan, dan siap menghadapi tuntutan regulasi hingga ancaman siber yang semakin canggih. Kombinasi ketiga platform pintar ini membantu perusahaan membangun ekosistem data yang tangguh mulai dari database hingga analitik di lingkungan edge hingga cloud.
MBT sebagai bagian dari CTI Group, berkomitmen menyediakan solusi teknologi global dan dukungan tim loal yang kuat. Saatnya melangkah menuju masa depan data governance yang lebih aman, efisien, dan bernilai strategis dengan mengkonsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama tim MBT, mitra tepercaya Anda dalam perjalanan menuju data excellence.
Penulis: Ervina Anggraini – Content Writer CTI Group
