8 Tantangan Manajemen Data dan Cara Memperbaikinya

Penggunaan data menjadi semakin penting bagi bisnis di seluruh dunia untuk mengelola operasi sehari-hari mereka dan membuat keputusan bisnis.

Meskipun manajemen data telah membantu kami dalam komunikasi, otomatisasi, dan informasi, pada saat yang sama, manajemen data telah menciptakan lingkungan data yang semakin kompleks .

Menjadi semakin sulit untuk mengelolanya di seluruh perusahaan dalam representasi yang begitu besar. Terlebih lagi ketika tersebar di beberapa lokasi dan platform bisnis.

Dalam posting ini, kita akan melihat tantangan paling umum dari manajemen data dan menawarkan solusi untuk masing-masing tantangan tersebut !

1.Sistem Sinkronisasi

Masalah paling umum yang dihadapi organisasi berbasis data adalah menjaga sinkronisasi sistem yang berbeda.

Agar intelijen bisnis berguna, datanya harus berkualitas tinggi. Ini berarti penting untuk memasukkan data secara konsisten, tepat waktu, dan dapat diprediksi ke dalam sistem.

Misalnya , jika Anda menarik laporan di awal bulan, tetapi hanya setengah dari data yang tersebar, laporan Anda akan salah.

Solusi : Untuk mengatasi masalah ini dengan mudah, terapkan streaming data real-time . Dengan kata lain, alih-alih meminta data setiap hari, data akan langsung ditarik. Ini adalah prosedur yang cukup standar dan otomatis untuk sebagian besar sistem manajemen data.

2. Penyimpanan Data Besar

Ini adalah salah satu masalah paling signifikan yang dihadapi perusahaan.

Perusahaan besar mungkin memiliki puluhan solusi bisnis, masing-masing dengan repositori datanya, seperti CRM, database, ERP, dll. Tetapi memiliki penyimpanan data sebesar itu, ada kendala besar yang harus diatasi untuk mengevaluasi dan menanganinya.

Ketika data terletak di sistem kotor yang berbeda, menemukan dan mengintegrasikannya pada platform data universal sulit untuk mempercepat keputusan berdasarkan data.

Solusi: Prioritas utama organisasi adalah menciptakan satu sumber kebenaran untuk datanya dengan menghilangkan silo data dan menghubungkan data dari pengguna, produk, dan pemasok.

3.Data Tidak Berguna

Bahkan sistem manajemen data terbaik pun tidak akan membantu perusahaan jika pemangku kepentingan tidak dapat mengakses dan menggunakan data secara produktif.

Kecuali dasbor yang bersih dan transparan menjawab pertanyaan yang sesuai dan menawarkan wawasan yang relevan kepada individu yang tepat, data tidak akan berguna.

Solusi : Kami memiliki beberapa solusi untuk masalah ini.

Langkah pertama adalah memastikan Anda memiliki alat dasbor yang tepat . Alat ini memberikan laporan visual kepada individu yang akan menggunakan data dan kueri serta analisis dalam lingkungan yang ramah pengguna.

Selain itu, Anda juga harus mempertimbangkan untuk memberikan pelatihan dan dukungan untuk platform manajemen data Anda. Personil yang terlibat dengan proses intelijen bisnis harus dilatih dan diberikan akses yang sederhana dan dapat diandalkan ke bantuan untuk pertanyaan dan pemecahan masalah.

4. Duplikasi Data

Sebagai hasil dari beberapa sistem tertutup, yang umum dalam perjalanan perusahaan, duplikasi data tidak dapat dihindari .

Misalnya: perjalanan dapat dipesan melalui agen dan secara bersamaan muncul di umpan kartu kredit. Sistem ini perlu digabungkan untuk total biaya perjalanan – meninggalkan kami dengan catatan duplikat.

Solusi : Pastikan penyedia data Anda memiliki proses verifikasi data yang sesuai disertai dengan alat deduplikasi data yang mengidentifikasi catatan duplikat. Ini akan membantu Anda mengatur informasi perusahaan dan mendeteksi catatan yang mungkin tidak sama tetapi memiliki beberapa kesamaan.

Karena setiap pemasok sumber data menulis informasi yang sama secara berbeda, Anda perlu memastikan alat deduplikasi data Anda dapat mengidentifikasi titik data yang serupa dan menandainya untuk deduplikasi.

5.Data Tidak Lengkap

Jika data diambil secara manual, bidang yang tidak lengkap dapat terjadi. Seperti yang kami sebutkan di atas, analisis data hanya sebaik data yang masuk ke dalamnya. Hal ini menunjukkan bahwa data tersebut rentan terhadap kesalahan manusia .

Solusi : Solusinya adalah dengan menerapkan proses data yang lebih baik ; oleh karena itu, peran dan harapan harus didefinisikan, menyebutkan standar atau garis waktu, dll. Akan lebih mudah untuk mencegah kesalahan data , mengidentifikasinya, dan menanganinya secara lebih efisien dengan proses yang ditentukan.

6. Sumber Daya Tidak Terampil

Ada kekurangan serius dari profesional manajemen data yang memenuhi syarat yang tersedia untuk segera dipekerjakan.

Pakar terlatih ini umumnya dibayar lebih karena mereka penting di perusahaan mana pun yang harus menjaga perlindungan dan pengelolaan data yang ketat.

Solusi : Pelatihan karyawan tingkat pemula akan mahal untuk perusahaan yang bekerja dengan teknologi baru. Oleh karena itu, perusahaan harus melakukan pekerjaan yang baik untuk mempertahankan karyawan ini setelah memperoleh keahlian yang dibutuhkan.

Mari kita membuatnya lebih sederhana. Apa itu teknologi untuk layanan keuangan yang merupakan personel terampil untuk perusahaan yang digerakkan oleh manajemen data.

Untuk menghasilkan wawasan berbasis data, bisnis semakin mengandalkan otomatisasi, yang mencakup teknologi kognitif seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan .

7. Keamanan Data

Data adalah aset yang sangat penting yang dikumpulkan setelah penelitian ekstensif dan penyebaran sumber daya. Ini berisi informasi sensitif yang mungkin merugikan perusahaan maupun individu dalam beberapa cara. Tergantung pada bagaimana data disimpan dan ditangani, Anda mungkin mengalami kesulitan keamanan dengan manajemen data.

Solusi: Dengan mengamankan data Anda dengan benar menggunakan teknologi mutakhir dan memahami bagaimana dan oleh siapa data ini dapat diakses, Anda akan dapat menghindari pelanggaran data.

8. Analisis Data

Masalah terakhir namun tidak kalah pentingnya adalah analisis data , dan kami telah berhasil menguasai tantangan pengelolaan data.

Bahkan jika datanya berkualitas tinggi, bentuk mentahnya tidak banyak digunakan. Teknologi sangat membantu dalam analisis sejumlah besar data, tetapi masih banyak tantangan, seperti menjalankan alat dengan benar, mengekstrak data secara logis, dan sebagainya.

Solusi: Anda dapat menggunakan beberapa alat canggih untuk membantu Anda mengimpor data dan memanipulasinya untuk sementara sehingga Anda dapat menganalisisnya berdasarkan parameter yang diberikan.