A) Data Management Systems
1. Database
Database adalah sekumpulan data yang disimpan di komputer atau server yang berisi tipe data dan informasi yang biasanya digunakan dalam sebuah sistem.
Contoh:
- My SQL
- PostgreSQL
- SQLite
- Mongo DB
2. Data Warehouse
Data Warehouse adalah sistem penyimpanan data yang dirancang untuk mengorganisasikan dan menganalisa data dari berbagai sumber di dalam suatu organisasi.
Contoh:
- Amazon Redshift
- Microsoft Azure Data Warehouse
- Google Big Query
- Snowflake
3. Jenis - Jenis Arsitektur Database
a. Centralized Database Architecture
Arsitektur database yang memungkinkan penyimpanan dan pengelolaan data secara terorganisir dan terstruktur pada satu lokasi. Satu lokasi itu biasanya di komputer mainframe, atau CPU Server.
Keunggulan:
- Memudahkan pengelolaan dan pemeliharaan karena data disimpan dalam satu sistem.
- Integritas datanya tinggi.
- Redudansi data yang rendah.
- Keamanan data yang lebih baik.
Kekurangan:
- Proses data yang lama dan kurang efisien.
- Jika sistem rusak atau error maka berpotensi untuk kehilangan data
b. Distributed Database Architecture
Arsitektur database yang memungkinkan penyimpanan dan pengelolaan data di beberapa lokasi independen. Ada beberapa elemen penting dalam arsitektur ini seperti Node, Data, Jaringan, dan Manajemen. Elemen-elemen tersebut memiliki fungsi untuk memastikan kinerja keandalan, dan efisiensi dalam mengelola data.
Keunggulan:
- Peningkatan ketersediaan data; dengan distribusi data di berbagai lokasi, kemungkinan kegagalan sistem dapat diminimalisir.
- Memperlancar pengelolaan informasi.
- Mengurangi risiko terjadinya kesalahan yang dapat muncul jika seluruh data dikelola dari satu titik pusat
Kekurangan:
- Kurangnya konsistensi data karena data bisa diakses dan dimodifikasi dari lokasi yang berbeda secara bersamaan, sehingga dapat menyebabkan konflik atau perbedaan data jika tidak dikelola dengan baik.
- Karena data disimpan di beberapa lokasi, waktu yang dibutuhkan untuk mengakses informasi lebih lama, sehingga berpotensi mengurangi kinerja aplikasi.
- Pengelolaan yang kompleks sehingga diperlukan pemahaman yang mendalam tentang arsitektur.
B) Data Warehouse and Big Data Analytics
1. Data Warehouse
Seperti yang sudah dijelaskan di materi sebelumnya bahwa Data Warehouse adalah sistem penyimpanan data yang dirancang untuk mengorganisasikan dan menganalisa data dari berbagai sumber di dalam suatu organisasi. Fungsi utamanya adalah menyediakan data yang bersih dan sudah standar untuk dianalisa.
Dalam Data Warehouse ada 3 prosess persiapan data untuk dianalisis.
- Extract: Mengambil data dari sumber yang beragam.
- Transform: Mengubahnya menjadi format yang konsisten.
- Load: Memuat data ke dalam pusat gudang data
Dalam Data Warehouse secara lokal, data akan diupdate bulanan atau mingguan. Adapun yang diupdate secara real-time dan itu sedbut sebagai ADW (Active Data Warehouse).
2. Big Data Analytics (BDA)
BDA adalah proses pengumpulan, penelitian, dan analisis data dalam jumlah besar, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi yang relevan. Karakteristik dari Big Data Analytics adalah 5V.
- Volume: Skala besar data yang dihasilkan dari sumber-sumber seperti media sosial dan perangkat IoT.
- Velocity: Kecepatan tinggi di mana data diproduksi dan perlu diproses hampir secara real-time.
- Variety: Beragam format data, termasuk terstruktur (basis data), semi-terstruktur (JSON), dan tidak terstruktur (video, gambar).
- Veracity: Memastikan keandalan dan akurasi data untuk menghindari wawasan yang keliru.
- Value: Mengambil wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mendorong keputusan strategis dan inovasi.
C) Data & Text Mining
1. Data Mining
Data Mining adalah teknik yang dilakukan untuk menemukan pola atau pengetahuan yang bermanfaat dari dataset yang besar dengan menerapkan metode seperti clustering, classification, regression, dan association. Tujuan dari Data Mining adalah membantu mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang berarti.
2. Text Mining
Text Mining adalah proses ekstraksi informasi yang berguna dari teks yang tidak terstruktur yang melibatkan dan algoritma untuk mengidentifikasi pola, hubungan, dan pengetahuan dari teks yang ada. Tujuan Text Mining untuk membantu dalam analisis sentimen, pengelolaan konten, identifikasi topik dan pemrosesan bahasa alami.
3. Pentingnya Data & Text Mining
- Hari demi hari data semakin banyak, semakin besar, dan semakin kompleks. Agar data bisa menjadi informasi yang baik maka diperlukan teknik pengolahan yang baik dan terstruktur juga seperti Data dan Text Mining.
- Banyak perusahaan yang saat ini data mereka itu masih bersifat kurang terstruktur sehingga sulit dalam mendapatkan informasi yang benar-benar berarti. Jika sebuah perusahaan tidak ingin mengalami kerugian maka mereka harus bisa mengolah data yang mereka punya menjadi informasi yang berarti untuk kesuksesan perusahaan.
- Kembali ke materi pertama bahwa Data itu bisa menjadi Informasi dan informasi bisa menjadi Pengetahuan. Apabila data tidak diolah dengan baik maka data itu tidak akan menjadi informasi yang berarti, dengan tidak adanya informasi yang berarti maka menyebabkan kurangnya pengetahuan; dengan kurangnya pengetahuan menyebabkan kerugian dalam berbagai bidang tidak hanya dalam bisnis bahkan dalam kehidupan sehari hari.
D) Business Intelligence
Business Intelligence (BI) adalah seperangkat alat analisis yang berupa informasi bisnis yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data dalam konteks proses bisnis untuk mendukung dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
Manfaat
- Meningkatkan nilai data dan informasi organisasi
- Memudahkan pengukuran kinerja organisasi
- Meningkatkan nilai investasi teknologi informasi yang sudah ada
- Meningkatkan efisiensi biaya
Strategi Implementasi Business Intelligence
- Mulai dari Skala Kecil: Implementasi bertahap agar biaya dan risiko lebih terkendali.
- Bangun Data Governance yang Baik: Pastikan data bersih, valid, dan terstruktur.
- Gunakan Tools Sesuai Kebutuhan: Pilih software BI yang sesuai dengan ukuran dan kebutuhan organisasi.
- Pelatihan Karyawan: Tingkatkan literasi data agar seluruh tim bisa berpartisipasi.
- Integrasi dengan AI/ML: Perkuat BI dengan teknologi kecerdasan buatan untuk prediksi yang lebih akurat.
E) Electronic Record Management
Electronic Record Management adalah sistem yang mengelola rekaman elektronik penting dalam organisasi. Ini termasuk rekaman bisnis, hukum, atau historis yang harus dijaga sesuai regulasi. ERM ini menjadi kunci dalam menjaga catatan yang berharga, mendukung transparansi, dan efisiensi dalam manajemen informasi organisasi.
Fungsi Electronic Record Management
1. Pengelolaan Rekaman
2. Keamanan Data
3. Keaslian dan Integritas
4. Kepatuhan Regulasi
5. Pencarian Efisien
6. Pengarsipan Jangka Panjang
7. Efisiensi Operasional
8. Kolaborasi Tim
9. Pelacakan Rekaman
10. Penghapusan Teratur
Langkah Kerja Electronic Record Management
1. Mengidentifikasi jenis rekaman atau dokumen yang perlu dikelola dalam bentuk elektronik.
2. Pilih atau implementasikan sistem ERM yang sesuai dengan kebutuhan organisasi
3. Rekaman elektronik harus dikumpulkan dan dicatat dalam sistem ERM
4. Kategorikan rekaman dalam struktur yang logis dan terorganisir
5. Rekaman elektronik harus disimpan dalam lingkungan yang aman dan terlindungi
6. Tentukan siapa yang memiliki hak akses ke rekaman tertentu
7. Sistem ERM harus memiliki kemampuan pencarian dan pemfilteran yang kuat, sehingga pengguna dapat dengan mudah menemukan rekaman yang mereka butuhkan berdasarkan kata kunci, tanggal, atau kriteria lainnya
8. Pastikan rekaman tetap diperbarui dan akurat
9. Setelah rekaman tidak lagi diperlukan sesuai kebijakan, lakukan pemusnahan yang terencana dan aman.
10. Sistem ERM seharusnya mencatat aktivitas pengguna, termasuk siapa yang mengakses, mengubah, atau menghapus rekaman
11. Pastikan ada rencana cadangan dan pemulihan untuk melindungi rekaman elektronik dari kehilangan atau kerusakan karena bencana atau kegagalan teknis.
12. Berikan pelatihan kepada pengguna tentang cara menggunakan sistem ERM dengan efektif dan efisien, termasuk cara mencari, mengakses, dan mengelola rekaman.
Komentar
Posting Komentar