PowerPoint Presentation

Data Management and Data Management Body of KnowledgeLesson 2 (120 minutes)Page #

Setelah mengetahui pengertian dan pentingnya implementasi dari Data Management, ada baiknya jika kita juga mengetahui suatu framework yang dapat mamandu kita untuk lebih efektif dalam proses pengelolaan data.1OutlinesData Management FunctionData GovernanceData Architecture ManagementData DevelopmentData Operations ManagementData Security ManagementReference and Master Data ManagementData Warehousing and Business Intelligent ManagementDocument and Content ManagementMetadata ManagementData Quality ManagementPage #

Agenda pembahasan materi kali ini adalah mengetahui beberapa fungsi yang disediakan oleh data management body of knowledge atau DMBOK.Dimana akan membahas tentang fungsi dari data management itu sendiri, lalu masuk ke 10 knowledge area yang dipaparkan di dalam DMBOK diantaranya adalah Data governance, data architecture management, data development, data operation management, data security management, reference & master data management, data warehousing & BI, Document & Content Management, Metadata management, dan Data quality management.Tapi pembahasan untuk setiap fungsi tidak akan terlalu dalam karena tidak masuk ke dalam scope materi ini. 2Data Management FunctionPage #

Dalam topik pembahasan kali ini, kita akan mempelajari fungsi dari data management sesuai dengan framework yang dikeluarkan oleh DAMA DMBOK.3Data Management FunctionData ManagementData GovernanceData DevelopmentData Security ManagementReference and Master Data ManagementDocument and Content ManagementData Architecture ManagementData Operations ManagementData Quality ManagementData Warehousing and Business Intelligence ManagementMetadata ManagementPage #

Di dalam slide dapat kita lihat bahwa data management terdiri dari 10 domain area di antaranya adalah data governance, data architecture management, data development, data operation management, data security management, data quality management, reference and master data management, data warehousing and business intelligence management, document and content management, metadata management4Why Develop and Implement a Data ManagementFramework?Improve organisation data management efficiencyDeliver better service to businessImprove cost-effectiveness of data managementMatch the requirements of the business to the management of the dataEmbed handling of compliance and regulatory rules into data management frameworkAchieve consistency in data management across systems and applicationsEnable growth and change more easilyReduce data management and administration effort and costAssist in the selection and implementation of appropriate data management solutionsImplement a technology-independent data architecturePage #

Untuk membantu suatu perusahaan dalam mengimplementasikan program data management, dibutuhkan suatu framework yang memberikan guideline kepada suatu perusahaan tersebut. Framework yang umum digunakan adalah DMBOK. Keuntungan menggunakan framework ini adalah:Meningkatkan efisiensi dalam pengerjaan pengelolaan dataMendeliver service yang lebih baik untuk suatu proses bisnis perusahaanMeningkatkan efektifitas pengalokasian cost dalam program data managementMenyesuaikan program data management dengan kebutuhan bisnis perusahaanMenggabungkan penanganan compliance dan kebijakan perusahaan yang telah ditetapkan ke dalam framework data management DMBOKDengan menerapkan data management framework, maka perusahaan akan mampu untuk mencapai konsistensi pengelolaan data menggunakan sistem dan aplikasi yang digunakan.Dengan menggunakan data management framework akan memudahkan proses pengelolaan data dalam jumlah besarMengurangi proses administratsi dan biaya yang dikeluarkan ketika menjalankan program data managementMembantu menentukan solusi dari teknologi data management yang akan digunakan

5What Is the Data Management Book of Knowledge (DMBOK) Guide?A book to be published by DAMA InternationalAvailable for purchase in early 2009Written and edited by DAMA membersAn integrated primer -- a definitive introductionModeled after other BOK documents:PMBOK (Project Management Body of Knowledge)SWEBOK (Software Engineering Body of Knowledge)BABOK (Business Analysis Body of Knowledge)CITBOK (Canadian IT Body of Knowledge)

Page #

DMBOK diterbitkan oleh DAMA Internasional yang merupakan organisasi yang memberikan pengarahan dan edukasi dalam proses pengelolaan data. Buku ini dapat dipublikasikan pada tahun 2009 dan buku ini ditulis oleh member DAMA yang merupakan kumpulan beberapa instansi yang tergabung di dalam asosiasi DAMA Internasional.Buku ini menjelaskan pengertian dasar dan proses yang dijalankan di dalam Data Management. DMBOK dibuat setelah beberapa BOK lainnya seperti PMBOK, SWEBOK, BABOK, CITBOK6DMBOK GoalsTo develop, build consensus and foster adoption for a generally accepted view of data managementTo provide standard definitions for data management functions, roles, deliverables and other common terminologyTo identify guiding principlesTo introduce widely adopted practices, methods and techniques, without references to products and vendorsTo identify common organizational and cultural issuesTo guide readers to additional resourcesPage #

Tujuan dari DMBOK adalah agar suatu perusahaan dapat mampu untuk:Mengembangkan , membangun, dan mengelola data perusahaanMemberikan definisi standar untuk fungsi-fungsi manajemen data, peran, dan terminologi umum lainnyaMengidentifikasi prinsip-prinsip dasar dari pengelolaan dataMemperkenalkan metode dan teknik pengelolaan data management tanpa mengacu kepada satu vendor tertentuMengidentifikasi masalah suatu organisasi dan culture dari masing2 perusahaanMembantu dalam pengelolaan resource7DMBOK Guide UsesInform a diverse audience about data managementBuild consensus across the data management communityHelp all participants understand their responsibilitiesPoint readers to additional sources of knowledge Help data management professionals prepare for Certified Data Management Professional (CDMP) examsAssist organizations in their enterprise data strategyBasis for effectiveness & maturity assessments Guide implementation & process improvement efforts Guide development of higher education curriculum Suggest academic research topics

Page #

Penggunaan dari DMBOK salah satunya adalah memberikan informasi kepada pembaca/pengguna dokumen ini untuk mengetahui tentang data management, membantu setiap entitas di dalam proses data management mengerti tanggung jawab masing masing, referensi untuk membantu dalam ujian apabila akan mengambil sertifikasi CDMP, membantu untuk menentukan strategy bisnis perusahaan, sebagai dasar penilaian maturity dan keefektifan perusahaan, sebagai bahan referensi dalam pembelajaran untuk di perkuliahan8Data Management Book of Knowledge Data Management FunctionsEnvironmental ElementsGoals & PrinciplesActivitiesDeliverablesRoles & ResponsibilitiesTechnologyPractices & TechniquesOrganization & CultureDocument & Content Management Data Warehousing & Business Intelligence Management Reference & Master Data ManagementData Security ManagementData DevelopmentMeta Data ManagementData Quality ManagementData Architecture ManagementDatabase Operations ManagementData GovernancePage #

DMBOK terdiri dari 2 bagian, yaitu Data Management Function dan environment function dan Environment Function Data Management Function terdiri dari 10 knowledge area Environment Function terdiri dari 7 elements

Setiap data management data management function memiliki 7 elemental element di dalamnya. Di mana ketujuh elemen ini berfungsi untuk membantu pembaca atau pengguna data management framework untuk menjalankan ke 10 area dari data management function seperti pengetahuan mengenai aktifitas yang dilakukan ketika proses implementasi, output apa yang dihasilkan oleh masing2 fungsi area, menentukan siapa yang bertanggung jawab dalam satu fungsi area, mendapatkan best practice yang dapat digunakan ketika proses pengelolaan data, dan teknologi yang dapat digunakan.9DMBOK Data Management FunctionsData Governance - planning, supervision and control over data management and useData Architecture Management - defining the blueprint for managing data assetsData Development - analysis, design, implementation, testing, deployment, maintenanceData Operations Management - providing support from data acquisition to purging

Page #

Di dalam slide ini dijelaskan 4 domain pertama untuk Data Management function, yaitu:Data Governance - perencanaan, pengawasan dan kontrol atas pengelolaan dataData Management Architecture - mendefinisikan blueprint atau scope dalam proses pengelolaan dataData Development fase dimana dijalankan proses analisa data, mendesain metode untuk pengelolaan data, implementasi dari desain tersebut, melakukan testing dan menerapkan di dalam organisasiData Operation Management sebagai support dalam proses pengumpulan data hingga proses perbaikan data10DMBOK Data Management Functions (Cont...)Data Security Management - Ensuring privacy, confidentiality and appropriate accessData Quality Management - defining, monitoring and improving data qualityReference and Master Data Management - managing master versions and replicasData Warehousing and Business Intelligence Management - enabling reporting and analysisDocument and Content Management - managing data found outside of databasesMetadata Management - integrating, controlling and providing metadata

Page #

Di dalam slide ini dijelaskan 6 domain lain untuk Data Management function, yaitu:

Data Security Management - Memastikan privasi, kerahasiaan dan akses yang sesuai dengan kebijakan perusahaanData Quality Management - mendefinisikan, memantau dan meningkatkan kualitas dari dataReference and Master Data Management - mengelola master data suatu perusahaan dan data hasil replikasinyaData Warehousing and Management Business Intelligence berfungsi untuk meningkatkan proses reporting dan analisa data perusahaanDocument and Content Management - Data mengelola ditemukan di luar databaseMetadata Management - mengintegrasikan, mengendalikan dan menyediakan metadata untuk kebutuhan backup dan recovery11DMBOK Data Management Environmental ElementsGoals and Principles - directional business goals of each function and the fundamental principles that guide performance of each functionActivities - each function is composed of lower level activities, sub-activities, tasks and stepsPrimary Deliverables - information and physical databases and documents created as interim and final outputs of each function. Some deliverables are essential, some are generally recommended, and others are optional depending on circumstancesRoles and Responsibilities - business and IT roles involved in performing and supervising the function, and the specific responsibilities of each role in that function. Many roles will participate in multiple functionsPractices and Techniques - common and popular methods and procedures used to perform the processes and produce the deliverables and may also include common conventions, best practice recommendations, and alternative approaches without elaboration

Page #

Selain mengidentifikasi 10 fungsi dari DMBOK dibutuhkan 7 enviromental element yang bertujuan untuk menjalankan ke 10 fungsi tersebut. Ketujuh fungsi tersebut adalah yang dijelaskan di dalam slide. Setiap 1 fungsi DAMA akan memiliki Goals and principles, Activities, Primary Deliveable, Roles and responsibility, dan Practices and techniques

Goal dan principles menjelaskan mengenai tujuan dan prinsip dasar yang dapat membimbing pengguna DMBOK dalam menjalankan setiap fungsi dari data management framework.Activities memberikan daftar kegiatan yang harus dijalankan dalam 10 fungsi di dalam data management, dan aktifity yang dijalankan di break down menjadi beberapa bagian yaitu sub activity, lower level activity, tasks dan steps.Primary deliverable memberikan gambaran output yang harus di capai untuk setiap fungsi data management. Beberapa output ini ada yang bersifat essensial yang berarti output tersebut wajib untuk di capai, ada yang recommended dimana output yang dihasilkan diharapkan tercapai, optional yang merupakan output yang perlu dicapai untuk beberapa kasus tertentu sajaRoles and responsibilities menjelaskan peran masing2 entitas yang menjalankan program dari data management dan tanggung jawab masing2 entitas tersebut untuk setiap fungsi di dalam data managementPractice and techniques memberikan gambaran metoda yang umum dan populer dan prosedur yang digunakan untuk menjalankan masing2 fungsi di dalam data management berupa best practice, dan pendekatan2 yang sudah umum digunakan oleh berbagai perusahaan yang telah mengimplementasikan data management framework

12DMBOK Data Management Environmental ElementsTechnology - categories of supporting technology such as software tools, standards and protocols, product selection criteria and learning curvesOrganisation and Culture this can include issues such as management metrics, critical success factors, reporting structures, budgeting, resource allocation issues, expectations and attitudes, style, cultural, approach to change management

Page #

Technology = menerangkan kategori tools, standard, dan protocol yang cocok dan mampu untuk mendukung program data management serta cara untuk memilih technology yang sesuai dengan kebutuhan bisnis dari perusahaan,Organization and culture memaparkan beberapa issue yang terjadi ketika program data management dijalankan seperti pengelolaan metrics, struktur pelaporan, critical success factor, issue budgeting, kultur dan tipe dari perusahaan. 13DMBOK Data Management Functions andEnvironmental Elements

Page #

Dari tabel dapat kita melihat hubungan antara 10 fungsi dari DMBOK dengan 7 environment element yang berfungsi sebagai scope yang harus dijalankan oleh DMBOK.14Scope of Data Management Book of Knowledge(DMBOK) Data Management FrameworkHierarchyFunctionActivitySub-ActivityEach activity is classified as one (or more) of:Planning Activities (P)Development Activities (D)Control Activities (C)Operational Activities (O)Page #

Di dalam slide ini dijelaskan scope bahasan dari DMBOK, dimana DMBOK menjelaskan aktifity untuk masing2 fungsi dari data management. Setiap fungsi memiliki aktifity yang dibagi menjadi beberapa sub aktifity. Dimana setiap aktifiti di klasifikasikan menjadi 4 kategori yaitu planning, development, control, dan operational. Setiap klasifikasi ini akan membuat 1 actiity groups, dimana setiap activity group dijalankan pada tahapan yang sama.15Activity Groups Within Functions

Activity groups are classifications of data management activities Use the activity groupings to define the scope of data management subprojects and identify the appropriate tasks:Analysis and design ImplementationOperational improvementManagement and administrationPage #

Suatu fungsi data management terdiri dari beberapa activity groups, dimana activity group ini merupakan kumpulan beberapa aktifiti yang dijalankan dalam fase yang sama. Tujuan dari klasifikasi ini adalah untuk membedakan kapan aktifiti ini dijalankan. Apakah di jalankan dalam tahapan analisa dan planning, tahapan implementasi, tahapan operational improvement, tahapan control seperti management dan admisitrasi16Data GovernancePage #

Dalam topik pembahasan kali ini, kita akan mempelajari konsep dari data governance sesuai dengan framework yang dikeluarkan oleh DAMA DMBOK.17Data Governance Definition and GoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionThe exercise of authority and control (planning, monitoring, and enforcement) over the management of data assetsGoalsTo define, approve, and communicate data strategies, policies, standards, architecture, procedures, and metricsTo track and enforce regulatory compliance and conformance to data policies, standards, architecture, and proceduresTo sponsor, track, and oversee the delivery of data management projects and servicesTo manage and resolve data related issuesTo understand and promote the value of data assetsPage #

Sesuai dengan definisi dari DAMA, Definisi dari data governance adalah suatu tahapan yang dijalankan untuk membuat suatu otoritas dan fungsi control dalam pengelolaan aset data dari suatu perusahaan.

Tujuan dari data governance ini adalah mendefinisikan strategi, kebijakan, standard, arsitektur, prosedur dan metric untuk perusahaan yang akan menerapakan fungsi dari data managementDengan menggunakan data governance, tujuan dirancangnya beberapa hal di atas adalah untuk membuat semua peraturan akan mengacu kepada standard data policies, architecture, dan prosedur yang ditetapkan ketika menerapkan data governanceUntuk mendukung berlangsungnya proses dari projek atau program data managementMengatur tata kelola yang berkaitan dengan dataMenjadi awareness untuk semua aspek di perusahaan dalam memahami pentingnya suatu data bagi perusahaan18Data Governance Function

Page #

Pada gambar berikut dapat dilihat proses keseluruhan yang dijalankan oleh data governanceInput disini merupakan pemicu munculnya kebutuhan akan data governance, dimana pemicu tersebut adalah business goal, strategy bisnis, IT Objective (pandangan kebutuhan department IT), strategy IT untuk mendukung proses bisnis perusahaan, kebutuhan informasi dll. Yang menjalankan data governance ini dapat dilihat pada kolom supplier, dimana keempat entitas tersebut yang nantinya akan menjalankan proses ini. Dan orang2 yang menjalankannya dapat pada kolom participants, dimana merekalah yang bertanggung jawab dalam berlangsungnya proses ini.Tools merupakan standard, teknology, dan protocol yang dapat digunakan oleh participan untuk menjalankan proses data governance, dimana hasilnya dapat dilihat pada kolom primay deliverable. Output yang dihasilkan dapat di gunakan atau di komsumsi oleh beberapa entitas yang berada di kolom consumer, dimana merekalah yang nantinya menggunakan data tersebut. Untuk memonitor kualitas dari data governance ini, ada beberapa value yang dapat diukur, dapat dilihat dalam kolom metrics. Contohnya adalah cost yang dikeluarkan untuk mengelola data tesebut. Semakin tinggi nilai data yang dikelola maka informasi yang didapatkan akan semakin bermanfaat.19Data Governance ActivitiesData GovernanceData Management PlanningData Management ControlUnderstand Strategic Enterprise Data NeedsDevelop and Maintain the Data StrategyEstablish Data Professional Roles and OrganisationsIdentify and Appoint Data StewardsEstablish Data Governance and Stewardship OrganisationsDevelop and Approve Data Policies, Standards, and ProceduresReview and Approve Data ArchitecturePlan and Sponsor Data Management Projects and ServicesEstimate Data Asset Value and Associated CostsSupervise Data Professional Organisations and StaffCoordinate Data Governance ActivitiesManage and Resolve Data Related IssuesMonitor and Ensure Regulatory ComplianceMonitor and Enforce Conformance with DataPolicies, Standards and ArchitectureOversee Data Management Projects and ServicesCommunicate and Promote the Value of Data AssetsPage #

Data governance memiliki 2 activity utama yaitu data management planning dan data management controlData management planning memiliki beberapa subactivity yang semua berkaitan dengan proses perencanaan. Beberapa hal yang harus di rancang diantaranya adalahPenentuan data yang dibutuhkan untuk menentukan langkah strategis suatu perusahaanMengembangkan strategi pengelolaan data dan memaintainnyaMembangun peran data profesional dan organisasi bisnis sebagai wadah data managementMenentukan dan memilih data stewardMembangun struktur organisasi data governance dan data stewardshipMembuat dan menyetujui kebijakan, standard dan prosedur untuk pengelolaan dataMeninjau dan mengesahkan pembuatan data arsitekturMerancang dan mendukung project dari data managemenMemperkirakan nilai dari suatu aset data dan cost yang dibutuhkan untuk mengelolanya

Data management control memiliki beberapa subactivity yang semuany20Data Governance - Possible Organisation Structure

Page #

Slide di atas menjelaskan struktur organisasi dari Data Governance yang memiliki roles and responsibilities yang berbeda beda. Data governance dibagi menjadi 2 bagian yaitu jajaran direksi perusahaan yang memegang otoritas untuk menjalankan data governance dan CIO (Cheif Information Officer) yang bertanggung jawab menjalankan data management secara teknis.Jajaran direksi diwakilkan oleh data steward yang menjadi koordinator dalam pengawasan dan penanggung jawab dari program data management.CIO memiliki satu divisi yaitu data technologiest yang bertugas untuk menjalankan prosedur dan aktifity dari data governance21Data Governance Shared Decision Making

Page #

Jika dilihat dari gambar pada slide sebelumnya dapat disimpulkan bahwa program data management ini merupakan program yang dijalankan oleh 2 entitas yang memiliki tanggung jawab yang sama, yaitu data steward yang menjadi wakil dari jajaran direksi, dari IT Professional yang menjalankan fungsinya untuk mengelola suatu data. Data steward lebih bertanggung jawab untuk menentukan keputusan dalam area bisnis, sedangkan IT professional lebih bertanggung jawab di area teknologi dan tools yang digunakan. Tapi 2 entitas tersebut memiliki tanggung jawab yang di shared yaitu22Data Architecture ManagementPage #

Dalam topik pembahasan kali ini, kita akan mempelajari konsep dari data architecture sesuai dengan framework yang dikeluarkan oleh DAMA DMBOK.

23Data Architecture Management Definition andGoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionDefining the data needs of the enterprise and designing the master blueprints to meet those needsGoalsTo plan with vision and foresight to provide high quality dataTo identify and define common data requirementsTo design conceptual structures and plans to meet the current and long-term data requirements of the enterprisePage #

Data arsitektur management adalah proses menentukan kebutuhan data dari suatu perusahaan dan merancang sebuah blueprint untuk mencapai kebutuhan tersebut. Sebagai contohnya adalah perusahaan oil and gas yang membutuhkan informasi mengenai data sumur yang akan digunakan pada tahun berikutnya. Perusahaan tersebut membutuhkan informasi mengenai kualitas sumur tahun ini yang akan dijadikan pembanding dengan sumur yang dijadikan cadangan, mana yang lebih efektif. Informasi lainnya adalah data mengenai kualitas sumur yang dijadikan cadangan. Oleh karena itu dibutuhkan suatu rancangan pengecekan dan pengambilan data yang efektif, untuk memudahkan dalam proses pengambilan keputusan.Tujuan dari penerapan data arsitektur management ini adalah agar perusahaan dapat menyusun visi yang akan diterapkan sehingga mampu mendapatkan kualitas data yang baik. Untuk mencapai itu maka dibutuhkan suatu perancangan spesifikasi data yang akan di kelola, bagaimana cara mengelolanya agar data yang dikelola dapat digunakan untuk jangka waktu yang sangat lama.24Data Architecture Management Function

Page #

Seperti data governance di slide sebelumnya, data arsitektur management memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data arsitektur pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

25Data Architecture Management ActivitiesUnderstand Enterprise Information NeedsDevelop and Maintain the Enterprise Data ModelAnalyse and Align With Other Business ModelsDefine and Maintain the Database ArchitectureDefine and Maintain the Data Integration ArchitectureDefine and Maintain the Data Warehouse / Business Intelligence ArchitectureDefine and Maintain Enterprise Taxonomies and NamespacesDefine and Maintain the Metadata ArchitecturePage #

Data Arsitektur management memiliki beberapa aktifitas yang harus dijalankan. Diantaranya adalah perusahaan harus memahami informasi yang bagaimana yang dibutuhkan oleh perusahaan, lalu mampu untuk merancang suatu model yang sesuai dengan proses bisnis yang telah ada. Karena proses paling penting adalah memastikan bahwa rancangan blueprint yang dibuat harus align dengan proses bisnis yang sudah terimplementasi sebelumnya.Untuk mendukung rancangan blueprint, teknologi yang akan digunakan pun harus di rencanakan seperti arsitektur database, data warehouse, BI taxonomies dan metadata harus dirancang di awal. Karena jika tidak merancang arsitektur sistem ini, maka proses data managament tidak dapat dilaksanakan.26Data Architecture Management PrinciplesData architecture is an integrated set of specification master blueprints used to define data requirements, guide data integration, control data assets, and align data investments with business strategyEnterprise data architecture is part of the overall enterprise architecture, along with process architecture, business architecture, systems architecture, and technology architectureEnterprise data architecture includes three major categories of specifications: the enterprise data model, information value chain analysis, and data delivery architecture

Page #

Berikut ini adalah prinsip dasar yang dapat diambil untuk menjalankan perancangan arsitektur dari data management.Seperti yang telah disebutkan sebelumnya bahwa data arsitektur ini merupakan suatu proses perancangan blueprint yang berfungsi sebagai platform untuk menjalankan proses data management yang disesuaikan dengan proses bisnis perusahaan. Arsitektur yang harus dirancang, harus mencakup keseluruhan aspek global suatu perusahaan, yaitu perancangan proses bisnis, arsitektur sistem, dan arsitektur teknologi. Maka apabila suatu perusahaan sebelumnya telah merancangnya, maka proses data arsitektur ini harus mampu untuk menyesuaikan dengan proses bisnis yang existing.

Data arsitekur terdiri dari 3 kategori spesifikasi yaitu: enterprise data model, information value chain analysis, dan data delivery arsitektur. Masing2 kategori tersebut akan dijelaskan pada slide selanjutnya.27Data Architecture Management Principles (Cont...)An enterprise data model is an integrated subject-oriented data model defining the essential data used across an entire organisationInformation value-chain analysis defines the critical relationships between data, processes, roles and organisations and other enterprise elementsData delivery architecture defines the master blueprint for how data flows across databases and applicationsArchitectural frameworks like TOGAF help organise collective thinking about architecturePage #

Enterprise data model merupakan model data yang didefinisikan oleh perusahaan mengenai data yang akan digunakan oleh perusahaan secara keseluruhan. Dengan penggunaan data ini, diharapkan agar tujuan bisnis suatu perusahaan dapat tercapai sesuai dengan yang telah direncanakan.Information value chain analysis, menentukan critical relationships antara data, proses dan peran suatu organisasi terhadap sistem yang sedang dibangun. Data delivery arsitektur, menentukan aliran data yang dibuat di dalam database yang sebelumny telah di implementasikan

Beberapa framework arsitektur seperti TOGAF dapat dijalankan bersama dengan DMBOK untuk membantu perusahaan mendapatkan arsitektur yang sesuai28Data DevelopmentPage #

Di dalam slide berikutnya akan di jelaskan pengertian dari Data development dan tujuan dari diterapkannya data development.

29Data Development Definition and GoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionDesigning, implementing, and maintaining solutions to meet the data needs of the enterpriseGoalsIdentify and define data requirementsDesigns data structures and other solutions to these requirementsImplement and maintain solution components that meet these requirementsEnsures solution conformance to data architecture and standards as appropriateEnsures the integrity, security, usability, and maintainability of structured data assetsPage #

Data development merupakan suatu proses desain, implementasi dan proses maintaining proses pengelolaan data di dalam suatu perusahaan. Setelah menentukan rancangan arsitektur dari data management, maka perusahaan dapat langsung melakukan proses development.Tujuan dari data development ada 3 bagian utama. Mendesain requirementMengimplementasi hasil desainMemaintain proses yang telah terimplementasiSebagai contoh, tujuan di jalankannya fungsi ini adalah:Mengidentifikasi dan menentukan requirement atau spesifikasi data yang akan dikelolaMendesain struktur data dan solusi lain sesuai requirement yang telah didefinisikanMengimplementasikan solusi tersebut dan memaintain semua komponen yang sesuai dengan requirement yang telah ditentukanMemastikan bahwa solusi tersebut sesuai dengan blueprint dari data arsitektur dan sesuai dengan standar dari perusahaanMemastikan segala aspek yang berkaitan dengan data tesebut seperti dari aspek keutuhan datanya, keamanan data, penggunaan data, dan proses maintenance untuk data tersebut tetap terjaga

30Data Development Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, data development memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data arsitektur pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

31Data Development ActivitiesData DevelopmentData Modelling,Analysis and SolutionDesignDetailed Data DesignAnalyse Information RequirementsDevelop and Maintain Conceptual Data ModelsEntitiesRelationshipsDevelop and Maintain Logical Data ModelsAttributesDomainsKeysDevelop and Maintain Physical Data ModelsData Model and DesignQuality ManagementData ImplementationDesign Physical DatabasesDesign Information ProductsPhysical Database DesignPerformance ModificationsPhysical Database Design DocumentationDesign Data Access ServicesDesign Data Integration ServicesDevelop Data Modeling and Design StandardsReview Data Model and Database Design QualityConceptual and Logical Data Model ReviewsPhysical Database Design ReviewData Model ValidationManage Data Model Versioning and IntegrationImplement Development / Test Database ChangesCreate and Maintain Test DataMigrate and Convert DataBuild and Test Information ProductsBuild and Test Data Access ServicesValidate Information RequirementsPrepare for Data DeploymentPage #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses Data development.Data development memiliki 4 activity yang terbagi menjadi beberapa sub activityKe 4 activity tersebut adalah data modeling analysis and solution, detailed data design, data model and design quality management, data implementation

32Data Development Principles Data development activities are an integral part of the software development lifecycleData modeling is an essential technique for effective data management and system designConceptual and logical data modeling express business and application requirements while physical data modeling represents solution designData modeling and database design define detail solution component specificationsData modeling and database design balances tradeoffs and needsPage #

Data development merupakan salah satu bagian dalam life cycle pengembangan softwareUntuk mencapai data management yang efektif, teknik data development digunakan. Ada 2 bagian dalam data modeling, logical dan physical data modeling. Logical menentukan requirement untuk bisnis dan aplikasi Physical membuat design dari penentuaan requirement dari logical data modeling

Data modeling dan database design merupakan detail spesifikasi dari setiap komponen yang akan di implementasikan dalam proses data development iniSpesifikasi yang dihasilkan antara data modeling dan database desain ini harus seimbang dari aspek keuntungan yang dihasilkan dari solusi tertentu dengan kebutuhan bisnis perusahaan33Data Development Principles (Cont...)Data professionals should collaborate with other project team members to design information products and data access and integration interfacesData modeling and database design should follow documented standardsDesign reviews should review all data models and designs, in order to ensure they meet business requirements and follow design standardsData models represent valuable knowledge resources and so should be carefully managed and controlled them through library, configuration, and change management to ensure data model quality and availabilityDatabase administrators and other data professionals play important roles in the construction, testing, and deployment of databases and related application systemsPage #

Kolaborasi dengan project team untuk merancang informasi suatu produk, akses data, dan perancangan interface untuk proses integrasimengikuti standar dokumentasikebutuhan bisnis dan mengikuti standar desain terpenuhi

Data model harus dikelola secara hati-hati dan dikendalikan menggunakan beberapa solusi

Database administrator memainkan peran penting dalam pembangunan, pengujian, dan penyebaran database dan sistem aplikasi yang terkait34Data Operations ManagementPage #

Dalam topik pembahasan kali ini, kita akan mempelajari konsep dari data operation management sesuai dengan framework yang dikeluarkan oleh DAMA DMBOK.35Data Operations Management Definition andGoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionPlanning, control, and support for structured data assets across the data lifecycle, from creation and acquisition through archival and purgeGoalsProtects and ensure the integrity of structured data assetsManages the availability of data throughout its lifecycleOptimise performance of database transactionsPage #

Di dalam slide di jelaskan pengertian dari Data Operation Management dan tujuan dari diterapkannya Data Operation Management.Data Operation Management merupakan rangkaian proses dari tahapan planning, controlling, supporting untuk data aset yang dikelola dari dibuatnya data tersebut, hingga di masukan kedalam arsip perusahaan sampai dengan proses penghapusan datanya. Semua aktivity untuk data lifecylce dijalankan di dalam data operation managemen ini.36Data Operations Management Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, data operation memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data arsitektur pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

37Data Operation Management ActivitiesData Operation ManagementDatabase SupportData Technology ManagementImplement and Control Database EnvironmentsObtain Externally Sourced DataPlan for Data RecoveryBackup and Recover DataSet Database Performance Service LevelsMonitor and Tune Database PerformancePlan for Data RetentionArchive, Retain, and Purge DataSupport Specialised DatabasesUnderstand Data Technology RequirementsDefine the Data Technology ArchitectureEvaluate Data TechnologyInstall and Administer Data TechnologyInventory and Track Data Technology LicensesSupport Data Technology Usage and IssuesPage #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses Data operation managementAda 2 activity utama yang harus di jalankan di dalam proses ini yaitu

Database support dan data tecnlology management

Database support lebih ke arah implementasi environment dari database yang akan digunakan, solusi menjalankan backup dan recovery, cara menyimpan data ke dalam database, menentukan berapa lama data tersebut akan di simpan

Data tecnlology management lebih kearah penentuan requirement untuk mensuport database yang akan digunakan

38Data Operations Management - PrinciplesWrite everything downKeep everythingWhenever possible, automate a procedureFocus to understand the purpose of each task, manage scope, simplify, do one thing at a timeMeasure twice, cut once to problems and issues calmly and rationally, because panic causes more errorsUnderstand the business, not just the technologyWork together to collaborate, be accessible, share knowledgeUse all of the resources at your disposalKeep up to datePage #

Prinsip dasar yang harus di ikuti untuk menjalankan proses data operation management adalah:Pastikan semua prosedur yang dijalankan semuanya tercatat dan pastikan semua proses tersebut dijalankan secara otomatis atau menggunakan suatu automated software agar mencegah terjadinya kesalahanPahamilah tujuan dari masing2 tasks, pastikan semua yang dijalankan sesuai dengan scope yang ditentukan dan jalankan sesuai dengan schedule yang telah di tentukan.Untuk proses pengukuran, lakukanlah 2 kali dan jalankan dengan tenang karena jika dijalankan dengan panik sering berakibat errorPahami proses bisnis yang dijalankan, dan jangan hanya fokus kepada teknologi sajaJalankan secara timGunakan semua resource yang Anda inginkanPastikan semua datanya tetap data terbaru yang telah terupdate39Data Security ManagementPage #

Dalam topik pembahasan kali ini, kita akan mempelajari konsep dari data security management sesuai dengan framework yang dikeluarkan oleh DAMA DMBOK.

40Data Security Management Definition and GoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionPlanning, development, and execution of security policies and procedures to provide proper authentication, authorisation, access, and auditing of data and informationGoalsEnables appropriate, and prevent inappropriate, access and change to data assetsMeet regulatory requirements for privacy and confidentialityEnsures the privacy and confidentiality needs of all stakeholders are metPage #

Di dalam slide di jelaskan pengertian dari Data Security Management dan tujuan dari diterapkannya Data Security Management.

Data security management merupakan suatu proses planning, development, dan eksekusi mengenai kebijakan dan prosedur security yang memiliki autentikasi, authorisasi, access, dan audit yang layak untuk data dan informasi suatu perusahaan.

Dengan menerapakan data security management, maka aset data perusahaan akan terjamin keutuhan datanya, menjegah data tersebut di akses oleh orang yang tidak memiliki hak akses, terjamin kerahasiaannya dll.41Data Security Requirements and ProceduresData security requirements and the procedures to meet these requirementsAuthentication - validate users are who they say they areAuthorisation - identify the right individuals and grant them the right privileges to specific, appropriate views of dataAccess - enable these individuals and their privileges in a timely mannerAudit - review security actions and user activity to ensure compliance with regulations and conformance with policy and standardsPage #

Requirement data security data dan prosedur untuk memenuhi requirement ini ada 4 Authentication bertujuan memvalidasi user yang akan mengakses data tersebutAuthorization bertujuan untuk memberikan hak akses kesetiap user untuk dapat mengelola dataAccess bertujuan menyediakan user dapat mengakses dataAudit bertujuan untuk memonitor aktifitas user dengan kebijakan yang telah di tetapkan

42Data Security Management Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, data security memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data security management pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

43Data Security Management ActivitiesData Security ManagementUnderstand Data Security Needs and Regulatory RequirementsBusiness RequirementsRegulatory RequirementsDefine Data Security PolicyDefine Data Security StandardsDefine Data Security Controls and ProceduresManage Users, Passwords, and Group Membership Password Standards and ProceduresManage Data Access Views and PermissionsMonitor User Authentication and Access BehaviourClassify Information ConfidentiallyAudit Data SecurityPage #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses Data Security ManagementKeseluruhan aktifiti ini dijalankan dari tahapan penentuan kebutuhan security data yang akan dikelola, pembuatan dokumen kebijakan security, standard yang akan digunakan, memanage user, akses ke dalam data, hingga klasifikasi level security untuk masing2 data dan terakhir adalah prosedur melakukan audit security

44Data Security Management Principles Be a responsible trustee of data about all parties. Understand and respect the privacy and confidentiality needs of all stakeholders, be they clients, patients, students, citizens, suppliers, or business partnersUnderstand and comply with all pertinent regulations and guidelinesData-to-process and data-to-role relationship (CRUD Create, Read, Update, Delete) matrices help map data access needs and guide definition of data security role groups, parameters, and permissionsDefinition of data security requirements and data security policy is a collaborative effort involving IT security administrators, data stewards, internal and external audit teams, and the legal departmentIdentify detailed application security requirements in the analysis phase of every systems development projectClassify all enterprise data and information products against a simple confidentiality classification schemaEvery user account should have a password set by the user following a set of password complexity guidelines, and expiring every 45 to 60 daysPage #

Ada beberapa prinsip dasar yang harus diikuti untuk menjalankan proses data security management diantaranya adalahPastikan semua kebijakan sesuai dengan standar yang akan diterapkanPastikan semua user mengerti dan memahami pentingnya security dalam proses bisnis perusahaanSetiap user harus memiliki hak dan autoritas yang sesuai dengan job masing2 dan pastikan password untuk setiap user diganti secara periodik45Data Security Management Principles (Cont...)Create role groups; define privileges by role; and grant privileges to users by assigning them to the appropriate role group. Whenever possible, assign each user to only one role groupSome level of management must formally request, track, and approve all initial authorisations and subsequent changes to user and group authorisationsTo avoid data integrity issues with security access information, centrally manage user identity data and group membership dataUse relational database views to restrict access to sensitive columns and / or specific rowsStrictly limit and carefully consider every use of shared or service user accountsMonitor data access to certain information actively, and take periodic snapshots of data access activity to understand trends and compare against standards criteriaPage #

Gunakanlah sistem RDBMS untuk memiliki fitur pengamanan level userBuat setiap user memiliki hak akses terbatasMonitor aktifitas user untuk mencegah hal yang tidak di inginkanJalankan prosedur snapshot secara periodik untuk mengetahui trend yang terjadi untuk membandingkan dengan kriteria standar perusahaan46Reference and Master Data ManagementPage #

Di dalam topik ini di jelaskan pengertian dari Reference dan Master Data Management dan tujuan dari diterapkannya Reference dan Master Data Management .

47Reference and Master Data Management Definition and Goals Source: Data Management Body of KnowledgeDefinitionPlanning, implementation, and control activities to ensure consistency with a golden version of contextual data valuesGoalsProvides authoritative source of reconciled, high-quality master and reference dataLower cost and complexity through reuse and leverage of standardsSupports business intelligence and information integration effortsPage #

Definisi dari fungsi ini adalah proses planning, implementasi, dan kontrol suatu aktivity untuk menjamin konsistensi nilai dari data yang menjadi suatu aset penting perusahaan

Tujuan nya adalah Menyediakan sumber data yang sesuai dengan requirement, menyediakan master/rference data dengan kualitas tinggi Biaya lebih rendah dan kompleksitas melalui penggunaan standard yang telah adaMendukung intelijen bisnis dan informasi upaya integrasi48Reference and Master Data Management Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, fungsi ini memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu fungsi ini pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

49Reference and Master Data Management ActivitiesReference and Master Data ManagementReference DataMaster DataParty Master DataFinancial Master DataProduct Master DataUnderstand Reference and Master Data Integration NeedsIdentify Reference and Master Data Sources and ContributorsDefine and Maintain the Data integration ArchitectureImplement Reference and Master Data Management SolutionsDefine and Maintain Match RulesEstablish Golden RecordsDefine and Maintain Hierarchies and AffiliationsPlan and Implement Integration of New Data SourcesReplicate and Distribute Reference and Master DataManage Changes to Reference and Master Data

Page #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses reference and master data managementMembuat master data yang dijadikan referensi untuk data2 yang akan dikelolaMerencanakan dan melaksanakan integrasi sumber data baru Mereplikasi data dan mendistribusikannyaMengelola apabila terjadi perubahan pada referensi dan master data

50Reference and Master Data Management Principles Shared reference and master data belongs to the organisation, not to a particular application or departmentReference and master data management is an on-going data quality improvement program; its goals cannot be achieved by one project aloneBusiness data stewards are the authorities accountable for controlling reference data values. Business data stewards work with data professionals to improve the quality of reference and master dataGolden data values represent the organisations best efforts at determining the most accurate, current, and relevant data values for contextual use. New data may prove earlier assumptions to be false. Therefore, apply matching rules with caution, and ensure that any changes that are made are reversibleReplicate master data values only from the database of recordRequest, communicate, and, in some cases, approve of changes to reference data values before implementationPage #

Ada beberapa prinsip yang dapat diikuti yaitu:Referensi dan master data yang dimiliki oleh organisasi , bukan untuk suatu aplikasi atau suatu departemen tertentu Manajemen referensi dan master data adalah on going data quality program yang bertujuan untuk meningkatan kualitas data.Bisnis data steward adalah seseorang yang memilikik otoritas untuk mengendalikan nilai suatu data referensi Bisnis data steward bekerja dengan IT profesional untuk meningkatkan kualitas dari referensi dan data master Data steward yang nantinya akan membua kebijakan data untuk kebutuhan bisnis dan IT profesional yang nantinya akan mengelola data tersebut seperti melakuakn replikasi data master51Data Warehousing and Business Intelligent ManagementPage #

Di dalam topik ini di jelaskan konsep dari Data warehousing dan penjelasan mengenai business intelligent yang menyesuaikan dengan standar sesuai dengan standar DMBOK

52Data Warehousing and Business IntelligenceManagement Definition and GoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionPlanning, implementation, and control processes to provide decision support data and support knowledge workers engaged in reporting, query and analysisGoalsTo support and enable effective business analysis and decision making by knowledge workersTo build and maintain the environment / infrastructure to support business intelligence activity, specifically leveraging all the other data management functions to cost effectively deliver consistent integrated data for all BI activityPage #

Di dalam slide di jelaskan pengertian dari Data Warehousing & Business Intelligence dan tujuan dari diterapkannya Data Warehousing & Business Intelligence .

Perencanaan, pelaksanaan, dan pengendalian proses untuk menyediakan data yang dapat mendukung keputusan untuk menentukan langkah strategis bagi perusahaanDengan cara mendukung cara membuat laporan , query dan analisis dataTujuanUntuk mendukung dan memungkinkan analisis bisnis dan pengambilan keputusan yang efektif Untuk membangun dan memelihara lingkungan / infrastruktur untuk mendukung kegiatan bisnis yang intelijen, khususnya memanfaatkan semua fungsi manajemen data53Data Warehousing and Business IntelligenceManagement Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, fungsi ini memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data arsitektur pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

54Data Warehousing and Business IntelligenceManagement ActivitiesData Warehousing and Business IntelligenceManagementUnderstand Business Intelligence Information NeedsDefine and Maintain the DW-BI ArchitectureImplement Data Warehouses and Data MartsImplement Business Intelligent Tools and User InterfacesQuery and Reporting ToolsOn Line Analytical Processing (OLAP) ToolsAnalytic ApplicationsImplementing Management Dashboards and ScorecardsPerformance Management ToolsPredictive Analytics and Data Mining ToolsAdvanced Visulization and Discovery ToolsProcess Data for Business IntelligenceStaging AreasMapping Sources and TargetsData Cleansing and Transformations (Data Acquisition)Monitor and Tune Data Warehousing ProcessesMonitor and Tune BI Activity and Performance

Page #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses Data WarehousingMemahami kebutuhan untuk menjalankan proses BIMenentukan dan memaintain arsitektur dari DW/BIMengimplementasikan Data warehouse dan data marts yang berfungsi sebagai data yang mudah untuk di analisaMengimplementasikan tools yang akan digunakan untuk menjalankan fungsi ini55Data Warehousing and Business IntelligenceManagement PrinciplesObtain executive commitment and support as these projects are labor intensiveSecure business SMEs as their support and high availability are necessary for getting the correct data and useful BI solutionBe business focused and driven. Make sure DW / BI work is serving real priority business needs and solving burning business problems. Let the business drive the prioritisationDemonstrable data quality is essentialProvide incremental value. Ideally deliver in continual 2-3 month segmentsTransparency and self service. The more context (metadata of all kinds) provided, the more value customers derive. Wisely exposing information about the process reduces calls and increases satisfaction

Page #

Ada beberapa prinsip yang harus dijalankan ketika menjalankan data warehousing:

Mendapatkan komitmen dan dukungan dari eksekutif dan sebagai suatu project internal perusahaan Jadilah perusahaan yang fokus dan dikendalikan oleh kebutuhan bisnis. Pastikan DW / BI melayani kebutuhan bisnis perusahaanDemonstrasikan bahwa kualitas data merupakan hal yang paling essesi yang harus dimiliki perusahaan56Data Warehousing and Business IntelligenceManagement Principles (Cont...)One size does not fit all. Make sure you find the right tools and products for each of your customer segmentsThink and architect globally, act and build locally. Let the big-picture and end- vision guide the architecture, but build and deliver incrementally, with much shorter term and more project-based focusCollaborate with and integrate all other data initiatives, especially those for data governance, data quality, and metadataStart with the end in mind. Let the business priority and scope of end-data- delivery in the BI space drive the creation of the DW content. The main purpose for the existence of the DW is to serve up data to the end business customers via the BI capabilitiesSummarise and optimise last, not first. Build on the atomic data and add aggregates or summaries as needed for performance, but not to replace the detailPage #

Dapatkan tools yang sesuai dengan kebutuhan perusahaanKetika mendesain DW, maka desain secara keseluruhan dan implementasikan setiap data yang mudah untuk di delivery ke masing2 end userBerkolaborasi dengan mengintegrasikan semua inisiatif data lain , seperti mereka untuk data governance, data quality, dan metadata.Konten dari DW didapatkan dari proses bisnis suatu perusahaan, agar implementasi dari data warehouse sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan. Dengan menerapkan DW yang sesuai, maka kapabilitas perusahaan tersebut mampu untuk menjalankan BI57Document and Content ManagementPage #

Di dalam topik ini di jelaskan pengertian dari document dan content management serta aktifitas yang dijalankan di dalamnya

58Document and Content Management Definition and GoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionPlanning, implementation, and control activities to store, protect, and access data found within electronic files and physical records (including text, graphics, images, audio, and video)GoalsTo safeguard and ensure the availability of data assets stored in less structured formatsTo enable effective and efficient retrieval and use of data and information in unstructured formatsTo comply with legal obligations and customer expectationsTo ensure business continuity through retention, recovery, and conversionTo control document storage operating costsPage #

Di dalam slide di jelaskan pengertian dari Document and Content Management dan tujuan dari diterapkannya Document and Content Management .

Proses ini adalah proses perencanaan , pelaksanaan , dan pengendalian kegiatan untuk menyimpan , melindungi , dan mengakses data yang ditemukan dalam file elektronik dan catatan fisik

TujuanUntuk menjaga dan memastikan ketersediaan aset data yang disimpan dalam format kurang terstruktur Untuk mengaktifkan pengambilan efektif dan efisien dan penggunaan data dan informasi dalam format terstruktur Untuk memenuhi kewajiban hukum dan harapan pelanggan Untuk menjamin kelangsungan bisnis melalui retensi , pemulihan, dan konversi Untuk mengontrol biaya operasi penyimpanan dokumen

59Document and Content Management Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, fungsi ini memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data arsitektur pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

60Document and Content Management ActivitiesDocument and Content ManagementDocument / Record ManagementContent ManagementPlan for Managing Documents / RecordsImplement Document / Record Management Systems for Acquisition, Storage, Access, and Security ControlsBackup and Recover Documents / RecordsRetention and Disposition of Documents / RecordsAudit Document / Record ManagementDefine and Maintain Enterprise Taxonomies (Information Content Architecture)Document / Index Information Content MetadataProvide Content Access and RetrievalGovern for Quality ContentPage #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses Document and content management

Ada 2 activity grup yang harus dijalankan di dalam fungsi ini yaitu document/record management dan content managementDocument/record management lebih menjelaskan aktifity yang harus dijalankan untuk menjamin agar dokumen dan record perusahaan tetap terjagaContetn management untuk menjamin konten dari dokumen tersebut memiliki kualitas yang bagus dan keutuhan dari konten nya pun masih valid.61Document and Content Management Principles Everyone in an organisation has a role to play in protecting its futureEveryone must create, use, retrieve, and dispose of records in accordance with the established policies and proceduresExperts in the handling of records and content should be fully engaged in policy and planningRegulatory and best practices can vary significantly based on industry sector and legal jurisdictionEven if records management professionals are not available to the organisation, everyone can be trained and have an understanding of the issuesOnce trained, business stewards and others can collaborate on an effective approach to records management Page #

Ada beberapa prinsip yang harus diikuti yaituSetiap orang dalam suatu organisasi memiliki peran untuk untuk melindungi masa depan dari perusahaan dengan cara mengikuti prosedur yang telah di tetapkanPara ahli dalam penanganan konten suatu data harus sepenuhnya terlibat dalam pembuatan kebijakan dan perencanaanSemua orang dapat memiliki pemahaman tentang isu-isu yang berkaitan dengan data62Metadata ManagementPage #

Di dalam topik ini di jelaskan pengertian dari metadata menagement serta aktifitas yang di jalankan di dalamnya

63Metadata Management Definition and GoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionPlanning, implementation, and control activities to enable easy access to high quality, integrated metadataGoalsProvides organisational understanding of terms, and usageIntegrates metadata from diverse sourceProvides easy, integrated access to metadataEnsures metadata quality and securityPage #

Di dalam slide di jelaskan pengertian dari Metadata Management dan tujuan dari diterapkannya Metadata Management . Metadata management adalah proses perencanaan , pelaksanaan , dan kegiatan kontrol untuk memungkinkan akses yang mudah dan berkualitas tinggi ke dalam metadata yang telah diintegrasikan

TujuanMemberikan pemahaman organisasi istilah, dan penggunaan dari metadataMengintegrasikan metadata dari berbagai sumber databaseMenyediakan akses yang mudah ke dalam metadata Memastikan kualitas dan keamanan metadata64Metadata Management Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, fungsi ini memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data arsitektur pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.

65Metadata Management ActivitiesMetadata ManagementUnderstand Metadata RequirementsBusiness User RequirementsTechnical User RequirementsDefine The Metadata ArchitectureCentralised Metadata ArchitectureDistributed Metadata ArchitectureHybrid Metadata ArchitectureDevelop and Maintain Metadata StandardsIndustry / Consensus Metadata StandardsInternational Metadata StandardsStandard Metadata MetricsImplement a Managed Metadata EnvironmentCreate and Maintain Metadata

Integrate MetadataManage Metadata RepositoriesMetadata RepositoriesDirectories and Glossaries and Other Metadata StoresDistribute and Deliver MetadataQuery, Report and Analyse MetadataPage #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses Metadata management. Dimana semua entitas yang menjalankan fungsi ini harus mampu untuk memahami persyaratan metadata, menententukan arsitektur metadata mengembangkan dan memelihara standar dari metadata66Metadata Management Principles Establish and maintain a metadata strategy and appropriate policies, especially clear goals and objectives for metadata management and usageSecure sustained commitment, funding, and vocal support from senior management concerning metadata management for the enterpriseTake an enterprise perspective to ensure future extensibility, but implement through iterative and incremental deliveryDevelop a metadata strategy before evaluating, purchasing, and installing metadata management productsCreate or adopt metadata standards to ensure interoperability of metadata across the enterpriseEnsure effective metadata acquisition for both internal and external meta- dataMaximise user access, since a solution that is not accessed or is under-accessed will not show business valuePage #

Ada beberapa prinsip yang harus diikuti dalam menjalankan metadata management

Membangun dan memaintain strategi metadata dan kebijakan yang tepat , khususnya tujuan yang jelas dan tujuan untuk penggnaan manajemen metadataGunakan perspektif dari perusahaan untuk memastikan kebutuhan di masa yang akan datang dengan menerapkan pengembangan secara bertahapMengembangkan strategi metadata sebelum mengevaluasi , membeli , dan menginstal produk metadata management

67Metadata Management Principles (Cont...)Understand and communicate the necessity of metadata and the purpose of each type of metadata; socialisation of the value of metadata will encourage business usageMeasure content and usageLeverage XML, messaging, and Web servicesEstablish and maintain enterprise-wide business involvement in data stewardship, assigning accountability for metadataDefine and monitor procedures and processes to ensure correct policy implementationInclude a focus on roles, staffing, standards, procedures, training, and metricsProvide dedicated metadata experts to the project and beyondCertify metadata qualityPage #

Pahami tujuan dari masing2 metadataMengukur konten dari metadata dan mengukur penggunaa dari metadataMembangun dan memelihara keterlibatan bisnis perusahaan dalam pengelolaan data, menetapkan akuntabilitas untuk metadata Mendefinisikan dan memantau proses untuk memastikan implementasi kebijakan yang tepat Fokus pada roles, kepegawaian, standar , prosedur , pelatihan , dan metrics yang bertujuan mengetahui kualitas dari proses meta dataMenyediakan ahli metadata68Data Quality ManagementPage #

Di dalam topik ini di jelaskan pengertian dari data quality management serta aktifitas yang dijalankan sesuai dengan standar dari DMBOK

69Data Quality Management Definition and GoalsSource: Data Management Body of KnowledgeDefinitionPlanning, implementation, and control activities that apply quality management techniques to measure, assess, improve, and ensure the fitness of data for useGoalsTo measurably improve the quality of data in relation to defined business expectationsTo define requirements and specifications for integrating data quality control into the system development lifecycleTo provide defined processes for measuring, monitoring, and reporting conformance to acceptable levels of data qualityPage #

Di dalam slide di jelaskan pengertian dari Data Quality Management dan tujuan dari diterapkannya Data Quality Management .

Data quality merupakan kegiatan perencanaan, pelaksanaan, dan pengendalian yang menerapkan teknik manajemen kualitas data untuk mengukur, menilai, meningkatkan, dan memastikan data kualitas dari data yang akan digunakan

TujuanUntuk dapat mengukur peningkatan kualitas data yang berkaitan dengan ekspektasi bisnis yang telah didefinisikan Untuk menetapkan requirement dan spesifikasi yang digunakan untuk mengintegrasikan kontrol kualitas data ke dalam lifecyle pengembangan sistem Untuk menyediakan proses yang telah ditentukan untuk mengukur , memantau , dan melaporkan kesesuaian dengan tingkat yang dapat diterima kualitas data70Data Quality Management Function

Page #

Seperti fungsi sebelumnya, fungsi ini memiliki input, tools yang digunakan dan output yang dihasilkan. Selain itu data quality pun ada entitas yang terlibat di dalam nya dan orang yang bertanggung jawab dalam proses pengerjaannya. Lalu output yang dihasilkan serta siapa yang mengkonsumsi informasi yang didapatkan. Dan apa saja yang harus di ukur untuk mengetahui kualitas dari proses ini.71Data Quality Management ActivitiesData Quality ManagementDevelop and Promote Data Quality AwarenessDefine Data Quality RequirementsProfile, Analyse and Assess Data QualityDefine Data Quality MetricsDefine Data Quality Business RulesTest and Validate Data Quality RequirementsSet and Evaluate Data Quality Service LevelsContinuously Measure and Monitor Data QualityManage Data Quality IssuesClean and Correct Data Quality DefectsDesign and Implement Operational DQM ProceduresMonitor Operational DQM Procedures and PerformancePage #

Di dalam slide menjelaskan beberapa aktifitas yang dijalankan untuk proses Data quality management

Langkah pertama yang harus dijalankan adalah meningkatkan awareness semua aspek dari perusahaanMenentukan requirement dan spesifikasi kualitas data yang dibutuhkanMembuat metrics yang digunakan untuk mengukur kualitas suatu dataMenjalankan pengukuran secara bertahap untuk memastikan kualitas data tetap terjaga dan juga untuk meningkatkan kualitas datanya72Data Quality Management - PrinciplesManage data as a core organisational assetAll data elements will have a standardised data definition, data type, and acceptable value domainLeverage Data Governance for the control and performance of DQMUse industry and international data standards whenever possibleDownstream data consumers specify data quality expectationsDefine business rules to assert conformance to data quality expectationsValidate data instances and data sets against defined business rulesBusiness process owners will agree to and abide by data quality SLAsApply data corrections at the original source, if possibleIf it is not possible to correct data at the source, forward data corrections to the owner of the original source whenever possibleReport measured levels of data quality to appropriate data stewards, business process owners, and SLA managersIdentify a gold record for all data elementsPage #

Beberapa prinsip yang harus diikuti:Mengelola data sebagai aset utama organisasiSemua elemen data akan memiliki definisi standar data, tipe data , dan nilai dari data yang dapat diterima sebagai data yang berkualitasGunakan industri dan standar data internasional Menentukan aturan bisnis untuk menyesuaikan dengan ekspektasi kualitas dataMelaporkan kualitas data kepada data steward, dan jajaran direksi sebagia konsumen dari kualitas data73