Data Governance And IT Architecture Support - (SI Ch 2)

===For Your Information===

Data => Informasi => Pengetahuan/Knowledge

- Data adalah sekumpulan fakta, simbol, angka, kata, atau gambar yang dikumpulkan untuk tujuan tertentu.

- Informasi adalah sekumpulan data yang telah diolah sehingga memiliki makna atau nilai.

-  Pengetahuan/Knowledge adalah informasi atau wawasan yang dimiliki seseorang tentang suatu hal, yang diperoleh melalui belajar, berpikir, mengamati, atau berinteraksi dengan dunia.

A) Information Management

Kenapa informasi perlu dimanajemen dengan baik di sisi bisnis?

1. Karena keberhasilan atau kegagalan dari sebagian besar bisnis itu bergantung pada kualitas data yang dimiliki mereka. Apabila kualitas data yang baik dan dikelola dengan baik pula maka pastinya akan menjadi jalan keberhasilan untuk bisnis tersebut. Tapi bisnis bisa saja mengalami kegagalan bila tidak bisa mengelola data dengan benar.

2. Informasi bisnis seringkali tersebar di banyak sistem yang terpisah (bahkan lebih dari 100 repositori data di perusahaan besar) sehingga tidak heran menjadi tantangan utama bagi suatu bisnis.

3. Dengan memanajemen informasi akan memudahkan suatu bisnis untuk menemukan informasi yang dibutuhkan.

Lalu ada itu suatu bisnis bisa kekurangan informasi sehingga menyebabkan bisnis mereka gagal, maka apa penyebab mereka bisa kekurangan informasi?

1. Data Silo: Data yang terperangkan dalam sistem bisnis sendiri tanpa bisa dibagikan

2. Data Hilang atau Terlewat: Data yang hilang saat ditransfer antar sistem, ataupun juga ada yang yang data yang terlewat yaitu data yang tidak pernah terekam karena sistem pengumpulan data yang belum memadai

3. Antarmuka yang buruk: UI atau antarmuka atau tampilan dalam pengelolaan data yang buruk atau sulit digunakan dapat menyebabkan kemungkinan kesalahan dalam penggunaannya.

4. Format Data tidak Standar: Data yang formatnya berbeda sulit untuk dianalisis atau dibandingkan 

5. Kebutuhan yang Terus Berubah: Kebutuhan informasi pengambil keputusan berubah lebih cepat daripada kemampuan sistem informasi untuk merespons

B) Enterprise Architecture and Data Governance

1. EA (Enterprise Architecture)

- EA adalah rencana yang memandu dan mengontrol investasi teknologi digital dan IT di masa depan. Contoh: menambah perangkat lunak, perangkat keras, layanan Cloud.

- Tujuan EA dirancang untuk mengatasi masalah kompleksitas sistem TI yang sulit dikelola dan sulitnya menyelaraskan keperluan TI yang mahal dengan kebutuhan bisnis.

- EA yang baik dapat memangkas biaya TI, meningkatkan produktivitas, menyelaraskan TI dengan strategi bisnis, dan mengurangi risiko pembelian sistem yang tidak kompatibel.

2. Data Governance (Tata Kelola Data)

- Data Governance adalah proses pembuatan dan persetujuan standar untuk pengumpulan, identifikasi, penyimpanan, dan penggunaan data.

- Tujuannya untuk memastikan bahwa data dapat dipercaya saat dibutuhkan.

- Tata kelola data membantu mengurangi biaya dengan menghilangkan data yang buruk atau tidak perlu, serta mengurangi risiko hukum yang terkait dengan informasi yang tidak terkelola.

C) Information Systems: The Basics

Seperti yang sudah disinggung diawal awal bahwa data adalah sekumpulan fakta; informasi adalah sekumpulan data yang terkelola; dan pengetahuan adalah sekumpulan informasi yang dimiliki oleh seseorang sehingga memberikan pemahaman.

Informasi memiliki jenis jenisnya sebagai berikut:

1. Transaction Processing System (TPS): Sistem yang dirancang untuk memproses transaksi seperti pesanan penjualan, penggajian, dan inventaris. Pemrosesan bisa dilakukan secara:

- batch (data dikumpulkan dan diproses bersama pada waktu tertentu)

- online real-time (OLTP) (setiap transaksi diproses begitu terjadi)

2. Management Information System (MIS): Sistem yang memberikan laporan bagi manajer untuk memantau dan mengontrol operasi. Laporan bisa bersifat:

- periodik (harian, mingguan), 

- exception (hanya dibuat jika terjadi anomali), 

- ad-hoc (sesuai permintaan).

3. Decision Support System (DSS): Aplikasi interaktif yang membantu pengambilan keputusan yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur (misalnya, produk baru apa yang harus dikembangkan). Ciri khas DSS adalah memiliki model yang memungkinkan analisis seperti:

- what-if (mengubah asumsi untuk melihat dampaknya) 

- goal seeking (menentukan input yang diperlukan untuk mencapai hasil tertentu).

D) Data Centers, Cloud Computing, and Virtualization

1. Data Centers (Pusat Data)

- Seperti rumah secara fisik, menampung sejumlah besar server untuk penyimpanan, pemrosesan, dan manajemen data.

- Bisa dikelola sendiri karena server sepenuhnya milik sendiri (on-premise)

- Kapasitasnya tetap dan jika terjadi kegagalan, maka bisnis bisa berhenti total.

2. Cloud Computing (Komputasi Awan)

- Model infrastruktur yang menggunakan internet untuk mengakses, berbagi, dan mengirimkan sumber daya komputasi sesuai permintaan.

- Cloud dikelola oleh pihak ketiga (off-premise) dan Cloud menawarkan skalabilitas yang lebih tinggi daripada Data Centers.

-  Contohnya Google Drive, dan semacamnya.

3. Virtualization (Virtualisasi)

- Sebuah teknik yang menciptakan lapisan virtual untuk memungkinkan satu mesin fisik menjalankan beberapa sistem operasi atau aplikasi secara bersamaan seolah-olah mereka berjalan di komputer terpisah (disebut Virtual Machines atau VM).

- Virtualisasi memungkinkan penggunaan perangkat keras yang jauh lebih efisien, menghemat energi secara signifikan , dan memudahkan load balancing (distribusi beban kerja) untuk menangani lonjakan permintaan.

- Resiko dari Virtualisasi adalah performa perangkat yang digunakan sangat banyak.

E) Cloud Services Add Agility

1. IaaS (Infrastructure as a Service)

- Perusahaan menyewa infrastruktur dasar seperti server, penyimpanan, dan jaringan dari vendor.

- Contohnya AWS (Amazon Web Service), Rackspace.

2. PaaS (Platform as a Service)

-  Vendor menyediakan platform (lingkungan pengembangan, pengujian, dan penerapan) bagi developer untuk membuat aplikasi tanpa harus mengelola infrastruktur dasarnya.

- Contoh Heroku, Google App Engine.

3. SaaS (Software as a Service)

- Perangkat lunak tersedia bagi pengguna sesuai kebutuhan melalui browser web, tanpa perlu instalasi

- Google Workspace, Microsoft 365

4. DaaS (Data as a Service)

- Memungkinkan data dibagikan dengan mudah antar sistem dan cloud, seolah-olah data itu sendiri adalah sebuah layanan.

- Model ini populer karena data menjadi lebih kompleks dan mahal untuk dikelola.