Terdapat 20 Artikel Data Management
Setelah sebelumnya kita membahas hubungan Data Quality Management (DQM) dengan Data Modeling and Design serta Metadata Management, kali ini kita akan mengupas lebih dalam keterkaitan DQM dengan Master and Reference Data Management (MDM/RDM) dan Data Integration and Interoperability. Kedua area ini memegang peranan penting dalam menjaga konsistensi, kelengkapan, dan keterpaduan data lintas sistem yang kompleks.
Dalam lanskap data modern yang kian kompleks, manajemen kualitas data bukan lagi fungsi pendukung, melainkan pilar strategis yang menentukan keandalan pengambilan keputusan. DAMA DMBOK secara tegas mendefinisikan Data Quality Management sebagai proses terstruktur yang melibatkan perencanaan, implementasi, dan pengendalian terhadap aktivitas yang memastikan data memenuhi kebutuhan pengguna dan fit for use. Artinya, kualitas data tidak bersifat absolut, melainkan sangat kontekstual terhadap tujuan bisnis dan ekspektasi pemangku kepentingan.
Dalam era transformasi digital dan eksplorasi data besar, kualitas data menjadi fondasi utama bagi pengambilan keputusan yang efektif. Organisasi tidak hanya membutuhkan data, tetapi juga data yang valid, lengkap, akurat, dan relevan. Dalam konteks inilah, DAMA International memperkenalkan berbagai dimensi kualitas data melalui kerangka kerja Data Management Body of Knowledge (DAMA DMBOK). Setiap dimensi bertujuan untuk menjawab pertanyaan mendasar tentang seberapa "fit for purpose" suatu data bagi penggunaannya.
Dalam industri jasa keuangan yang menghadapi tekanan regulasi ketat dan ekspektasi tinggi dari pemangku kepentingan, kualitas data merupakan fondasi keandalan operasional dan pengambilan keputusan. Data yang buruk tidak hanya menciptakan risiko internal, tetapi juga berdampak langsung terhadap integritas pelaporan, reputasi lembaga, serta efektivitas layanan kepada nasabah. Oleh karena itu, manajemen kualitas data tidak dapat dilepaskan dari penggunaan tools yang tepat guna dan selaras dengan kerangka kerja DAMA DMBOK.
Kualitas data yang buruk bukan hanya menyebabkan laporan menjadi tidak akurat, tetapi juga dapat menggagalkan pengambilan keputusan penting dan menurunkan kepercayaan terhadap sistem informasi. Sayangnya, banyak organisasi masih menganggap bahwa kesalahan entri data adalah satu-satunya biang kerok dari masalah kualitas data. Padahal, menurut DAMA DMBOK, akar masalahnya jauh lebih luas dan tersebar di sepanjang siklus hidup data, mulai dari perencanaan, pencatatan, pemrosesan, hingga perbaikannya.
