Artikel Terbaru DAMA

Dalam dunia yang semakin terhubung ini, data merupakan aset yang sangat berharga bagi setiap perusahaan. Oleh karena itu, melindungi data perusahaan dari ancaman kehilangan atau pencurian data menjadi sangat penting. Salah satu langkah yang paling efektif untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menerapkan kebijakan Data Loss Prevention (DLP).

Prosedur dan persyaratan keamanan data dikategorikan ke dalam empat kelompok, atau yang dikenal dengan "The Four A's", yaitu Access, Audit, Authentication, dan Authorization. Selain itu, Entitlement juga seringkali diikutsertakan untuk mendukung kepatuhan terhadap regulasi data yang efektif.

Kita hidup di masa ketika data bukan lagi sekadar aset tambahan, melainkan bahan bakar utama ekonomi digital. Setiap aktivitas daring, mulai dari klik dan pencarian hingga pola konsumsi harian, diamati, dicatat, dan dianalisis. Semua ini membuka peluang luar biasa bagi organisasi untuk memahami pasar, merumuskan strategi, hingga memprediksi perilaku konsumen. Namun di tengah euforia ini, muncul pertanyaan besar tentang etika, privasi, dan tanggung jawab.

Ketika kita berbicara tentang pengelolaan data, sering kali muncul pertanyaan seperti, "Bagaimana cara kita memastikan data kita selalu berkualitas?" atau "Bagaimana kita mengelola data dengan aman di tengah perubahan teknologi yang pesat?" Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini terletak pada penerapan kerangka kerja yang terstruktur, seperti yang dijelaskan dalam Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA International.

Ketika membicarakan data governance, yang sering terlintas adalah bayangan tentang regulasi yang rumit, dokumen berlembar-lembar, atau diskusi teknis yang mendalam di ruang rapat. Namun, di balik semua itu, ada sebuah pendekatan strategis yang sebenarnya sangat mendasar dalam pengelolaan aset informasi di sebuah organisasi. Lebih dari sekadar kepatuhan, data governance adalah fondasi yang menopang keandalan keputusan bisnis di era digital.

Dalam era digital yang semakin maju, organisasi di seluruh dunia berjuang untuk mengelola, memahami, dan memanfaatkan data secara efektif. Metadata, yang sering dianggap sebagai "data tentang data," memainkan peran penting dalam membantu organisasi menjelaskan, menemukan, dan mengorganisasi informasi mereka. Namun, dengan pertumbuhan volume data yang eksponensial, pendekatan tradisional terhadap manajemen metadata sering kali menjadi tidak efisien dan mahal. Di sinilah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) muncul sebagai solusi revolusioner

Dalam dunia teknologi yang bergerak cepat, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi sorotan utama. Kita menyaksikan bagaimana sistem AI kini tidak hanya sekadar alat bantu, tetapi juga pengambil keputusan dalam berbagai sektor, dari layanan kesehatan hingga sistem keuangan, dari personalisasi e-commerce hingga kendaraan otonom. Namun, di balik setiap model AI yang canggih, ada satu bahan baku yang tak tergantikan yaitu data.

Artificial Intelligence (AI) sangat bergantung pada data. Tanpa data yang berkualitas, model AI tidak dapat bekerja secara optimal. Data yang digunakan dalam AI harus melalui berbagai tahapan pengolahan untuk memastikan akurasi, relevansi, dan kinerja optimal model. Artikel ini membahas berbagai aspek data dalam AI berdasarkan kategori utama seperti data transformation, data pre-processing, data post-processing, data labeling, data integrity, data drift, serta data observability.

Kementerian Kesehatan (Kemenkes) baru-baru ini mengungkapkan adanya modus penipuan baru yang menyasar pelaku perjalanan internasional dengan memanfaatkan aplikasi dan situs palsu yang menyerupai layanan kesehatan SATUSEHAT Health Pass (SSHP). Penipuan ini dirancang untuk memanipulasi pengguna agar membayar sejumlah uang dengan berpura-pura bahwa itu adalah bagian dari proses wajib ketika memasuki Indonesia.

Google meluncurkan MedGemma dan MedSigLIP, dua model AI open-source canggih yang dirancang khusus untuk layanan kesehatan. Tidak hanya kuat dalam kemampuan teknis, model ini juga gratis dan dapat dimodifikasi oleh rumah sakit, peneliti, dan pengembang di seluruh dunia. Ini bisa jadi revolusi dalam dunia medis global.

Di era digital ini, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi organisasi. Keberhasilan bisnis sangat bergantung pada kemampuan mereka untuk mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan data secara efektif. Untuk mencapai hal ini, organisasi perlu mengadopsi pendekatan berorientasi data yang didukung oleh kerangka kerja data governance yang solid. Namun, implementasi data governance bukan tanpa tantangan. Tulisan ini akan mengeksplorasi tantangan utama dalam implementasi data governance serta solusi yang dapat diterapkan untuk mengatasinya.

Penggunaan teknologi cloud sangat urgent untuk digunakan terutama dalam industri kesehatan modern. Dalam penggunaan teknologi Cloud memberikan manfaat yakni kemampuan untuk dapat memproses data yang masif dengan infrastruktur yang elastis. Petabytes data kesehatan dihasilkan setiap hari.