

- 13 Jul 2025 22.19 WIB
Terdapat 4 Artikel 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.
|
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.
|
Kementerian Pendidikan Jepang berencana untuk mengembangkan teknologi kecerdasan buatan (AI) generatif yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan hipotesis ilmiah dan medis guna membantu proses riset.
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
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.
|
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.
|
Kemenkes kembangkan platform Indonesia Health Services (IHS) yang berbasis big data untuk mendukung strategi transformasi digital bagi layanan kesehatan, dan memudahkan pelayanan untuk masyarakat.
Di era kecerdasan buatan (AI) yang semakin canggih, data menjadi elemen yang sangat berharga. Namun, tantangan terbesar dalam pemanfaatan data secara maksimal adalah memastikan bahwa berbagai sistem yang berbeda dapat saling berbicara dan memahami data satu sama lain. Dalam konteks AI, hal ini dikenal sebagai interoperabilitas data. Konsep ini tidak hanya penting untuk memastikan kelancaran analisis, tetapi juga untuk menciptakan ekosistem data yang mendukung inovasi lintas fungsi.
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.