Integrasi DQM dan Data Governance untuk Tata Kelola yang Tangguh

Setelah membahas integrasi DQM dengan Data Modeling and Design, Metadata Management, Master Data and Reference Data Management, serta Data Integration and Interoperability, kita sampai pada domain yang menjadi payung besar dari semua aktivitas pengelolaan data, yaitu Data Governance. Jika DQM adalah “penjaga mutu” yang memastikan data tetap akurat, konsisten, dan dapat diandalkan, maka Data Governance adalah “kerangka otoritas” yang menentukan siapa berhak mengatur, bagaimana aturan itu dijalankan, dan bagaimana organisasi memastikan bahwa semua pihak mematuhi standar yang telah disepakati.

Hubungan keduanya bukanlah hubungan opsional, melainkan keterkaitan simbiosis yang menentukan keberhasilan pengelolaan data. Tanpa tata kelola yang kokoh, DQM akan berjalan sporadis dan tidak konsisten. Sebaliknya, tanpa kualitas yang terjaga, Data Governance hanya akan menjadi dokumen formal yang indah di atas kertas tetapi gagal diimplementasikan.

DQM Sebagai Indikator Keberhasilan Data Governance

Salah satu fungsi paling penting dari Data Governance adalah memastikan kebijakan dan standar yang dibuat benar-benar berdampak pada praktik sehari-hari. DQM berperan sebagai alat ukur dan mesin penggerak dari dampak tersebut. Misalnya, jika Data Governance menetapkan bahwa data nasabah harus memiliki kelengkapan atribut minimum 95%, maka DQM menyediakan mekanisme untuk:

1. Mengukur tingkat kelengkapan secara berkala,
2. Mengidentifikasi akar masalah ketika target tidak tercapai,
3. Mengimplementasikan tindakan korektif,
4. Melaporkan progres perbaikan kepada dewan pengarah data (Data Governance Council).

Dengan demikian, metrik kualitas data yang dihasilkan DQM menjadi bukti nyata bahwa kerangka governance berjalan efektif.

Peran Data Stewardship dalam Integrasi DQM–Governance

Di titik inilah peran data steward menjadi krusial. Mereka adalah penghubung antara kebijakan di tingkat strategis dengan pelaksanaan di lapangan. Data steward bukan sekadar operator teknis, melainkan penjaga integritas data yang memiliki mandat formal dari struktur governance untuk:

• Mengawasi kualitas data dalam domain tanggung jawabnya,
• Menangani data issue yang muncul,
• Mengkoordinasikan perbaikan dengan data owner dan data custodian,
• Menyusun root cause analysis untuk mencegah masalah berulang.

Di lembaga keuangan, mandat ini sangat penting karena setiap atribut data bisa berimplikasi pada pelaporan ke regulator atau lembaga audit. Tanpa wewenang formal, upaya data steward sering kali terhambat oleh resistensi unit kerja atau prioritas bisnis yang berbeda.

Mekanisme Pelaporan dan Eskalasi Isu Kualitas Data

Integrasi DQM dan Data Governance juga terlihat pada mekanisme pelaporan yang sistematis. Hasil data quality monitoring tidak berhenti pada dashboard internal, tetapi disampaikan ke forum tata kelola seperti Data Governance Board. Forum ini memiliki kewenangan untuk memutuskan apakah isu kualitas data perlu diatasi dengan perubahan proses bisnis, pengembangan sistem, atau penyesuaian kebijakan.

Contohnya, jika ditemukan bahwa data KYC (Know Your Customer) memiliki tingkat kelengkapan hanya 70% pada atribut “Alamat Domisili”, forum governance dapat memutuskan langkah-langkah seperti:

• Mengubah alur pembukaan rekening agar atribut ini wajib diisi,
• Menyediakan integrasi otomatis dengan database kependudukan,
• Memberikan sanksi atau insentif kepada unit kerja berdasarkan kinerja kelengkapan data.

Tanpa integrasi ini, masalah akan terus berulang karena tidak ada penegakan standar di tingkat kebijakan.

Kepatuhan Regulator dan Risiko Reputasi

Dalam industri finansial, kualitas data tidak hanya menyangkut efisiensi internal, tetapi juga kepatuhan hukum. Regulator seperti OJK, Bank Indonesia, atau BPK dapat menuntut bukti bahwa data yang dilaporkan adalah benar, konsisten, dan dapat diaudit. DQM menyediakan bukti kuantitatif melalui data quality scorecard, sementara Data Governance memberikan landasan legal dan prosedural bahwa proses tersebut sudah sesuai regulasi.

Kegagalan menjaga kualitas data dalam konteks ini bisa berdampak besar:

• Risiko finansial, berupa denda dan sanksi,
• Risiko reputasi, yang merusak kepercayaan publik dan mitra bisnis,
• Risiko operasional, karena keputusan yang diambil berdasarkan data keliru dapat mengarah pada kerugian besar.

Integrasi DQM dan Data Governance adalah benteng pertahanan utama terhadap risiko-risiko ini.

Membangun Budaya Kualitas Data

Aspek yang sering diabaikan dalam integrasi DQM dan Data Governance adalah budaya organisasi. Standar dan alat tidak akan efektif jika tidak ada kesadaran kolektif bahwa kualitas data adalah tanggung jawab semua pihak. Oleh karena itu, integrasi keduanya juga mencakup program edukasi, pelatihan, dan komunikasi internal yang mengajak seluruh pegawai untuk memahami:

• Mengapa kualitas data penting,
• Dampak kesalahan data terhadap pekerjaan mereka,
• Bagaimana cara melaporkan atau memperbaiki data yang salah.

Beberapa organisasi bahkan memasukkan metrik kualitas data ke dalam Key Performance Indicator (KPI) unit kerja, sehingga motivasi menjaga data berkualitas menjadi bagian dari penilaian kinerja resmi.

Simbiosis yang Tak Terpisahkan

Tata kelola data tanpa kualitas yang memadai hanyalah kerangka kosong, terkesan cantik di dokumen, tetapi rapuh di lapangan. Sebaliknya, manajemen kualitas data tanpa tata kelola yang kuat akan menjadi upaya teknis yang berjalan tanpa arah strategis. Integrasi keduanya membentuk ekosistem manajemen data yang tangguh, di mana kebijakan mendorong perbaikan mutu, dan mutu menjadi bukti efektivitas kebijakan.

Di industri finansial yang bernilai triliunan rupiah dan berada di bawah sorotan regulator, integrasi DQM dan Data Governance bukan sekadar praktik terbaik, melainkan kebutuhan strategis untuk mempertahankan kepercayaan, kepatuhan, dan daya saing jangka panjang.