Enterprise Data Management (EDM): Definisi serta Komponennya

Tumpukan data yang terlalu banyak dalam perusahaan membuat hal tersebut menjadi sebuah beban operasional. Data sering tercecer di berbagai sistem, sulit diakses, dan kualitasnya yang meragukan menyebabkan kerugian operasional dan membuang waktu untuk menganalisis kevalidan data dari awal.

Enterprise Data Management (EDM) merupakan salah satu alat penting untuk menyelesaikan masalah ini. EDM membantu mengelola data, memastikan data perusahaan dikelola sebagai aset strategis. EDM mencakup berbagai komponen yang akan mencipatakan satu sumber kebenaran data, memastikannya selalu akurat, aman, dan siap digunakan kapan saja.

Artikel ini akan menjelaskan tentang definisi EDM danmengapa hal ini sangat penting untuk perkembangan bisnis perusahaan. Membahas komponen utama yang menyusunnya, tantangan yang akan dihadapi saat implementasi, serta bagaimana teknologi modern dapat membantu untuk mengelola EDM.

Key Takeaways

• Enterprise Data Management (EDM) adalah pengelolaan untuk memperoleh, menyimpan, mengatur, dan memanfaatkan data perusahaan secara menyeluruh.
• Penerapan EDM sangat penting bagi perusahaan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data hingga memastikan kepatuhan terhadap regulasi.
• Komponen utama EDM terdiri dari tata kelola, kualitas, keamanan, dan integrasi data yang komprehensif.
• Perusahaan sering menghadapi berbagai tantangan implementasi EDM seperti silo data, volume data yang besar, kekurangan talenta, dan kebutuhan perubahan budaya organisasi.
• Software ERP ScaleOcean dapat membantu mengatasi tantangan EDM dengan mengintegrasikan data, meningkatkan kualitas, dan mendorong efisiensi di seluruh perusahaan.

Coba Demo Gratis!

Apa Itu Enterprise Data Management (EDM)?

Enterprise Data Management (EDM) atau manajemen data enterprise adalah sebuah pendekatan memperoleh, menyimpan, mengatur, dan memanfaatkan data perusahaan secara menyeluruh. Ini merupakan sebuah disiplin bisnis yang mencakup strategi, kebijakan, proses, dan budaya untuk mengelola data secara efektif.

Tujuan utama EDM adalah menjadi kapabilitas organisasi untuk mengelola seluruh aset datanya secara strategis. Ini memastikan data selalu akurat, konsisten, aman, dan mudah diakses oleh pihak berwenang sepanjang siklus hidupnya. Intinya, EDM berfungsi memaksimalkan nilai data dan meminimalkan risiko, karena data berkualitas tinggi adalah bahan bakar kunci untuk keputusan yang lebih baik dan inovasi bisnis.

EDM bekerja melalui penetapan kerangka kerja yang proaktif dan holistik, berbeda dari manajemen data tradisional yang terfragmentasi. Kerangka kerja ini mengatur seluruh siklus hidup data, mulai dari saat data dibuat hingga dimusnahkan. EDM berfokus pada menghilangkan silo data, informasi yang terperangkap dalam sistem terpisah dengan menyatukan data dari berbagai sumber.

Baca juga: Sustainability Report: Definisi, Komponen, serta Manfaat

Mengapa EDM Penting bagi Perusahaan Enterprise di Indonesia?

Data perusahaan berasal dari berbagai sumber, mulai dari transaksi pelanggan, operasional rantai pasok, hingga interaksi di media sosial. Tanpa strategi EDM, data perusahaan yang banyak dapat menjadi beban yang akan menimbulkan masalah operasional seperti keamanan data rendah, duplikasi dan inkonsistensi data, serta mengancam prinsip tata kelola good corporate governance.

Berikut beberapa alasan mengapa EDM penting bagi perusahaan enterprise di Indonesia:

1. Mendukung Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Salah satu manfaat paling signifikan dari implementasi EDM adalah kemampuannya untuk mendukung pengambilan keputusan yang cerdas dan berbasis data (data-driven decision making). Ketika para pemimpin memiliki akses ke data yang akurat, relevan, dan tepat waktu, mereka dapat membuat keputusan strategis dengan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan ritel dengan EDM yang matang dapat menganalisis data penjualan historis, tren musiman, dan data inventaris secara terintegrasi untuk meramalkan permintaan dengan lebih akurat. Hal ini memungkinkan mereka mengoptimalkan stok, menghindari kehabisan barang, dan mengurangi biaya penyimpanan. 

2. Peningkatan Efisiensi Operasional

Efisiensi operasional adalah kunci untuk profitabilitas yang berkelanjutan, dan EDM memainkan peran penting dalam mencapainya. Dengan data yang bersih, terstandarisasi, dan terintegrasi, berbagai proses bisnis dapat berjalan lebih lancar dan otomatis. Karyawan tidak lagi membuang waktu berharga untuk mencari, membersihkan, atau memverifikasi data dari berbagai sistem yang berbeda.

Misalnya, dalam departemen keuangan, proses penutupan buku bulanan dapat dipercepat secara signifikan ketika semua data transaksi dari penjualan, pembelian, dan penggajian sudah terpusat dan konsisten. Dalam manajemen rantai pasok, data yang akurat tentang tingkat persediaan, jadwal pengiriman, dan performa pemasok memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan logistik dan mengurangi biaya operasional. 

3. Memastikan Kepatuhan terhadap Peraturan (Compliance)

Lingkungan regulasi di Indonesia, terutama terkait data, terus berkembang dengan adanya peraturan seperti Undang-Undang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP). Perusahaan diwajibkan untuk mengelola data, khususnya data pribadi pelanggan, dengan sangat hati-hati sesuai standar yang berlaku. EDM menyediakan kerangka kerja yang diperlukan untuk memastikan kepatuhan (compliance) terhadap peraturan-peraturan ini.

Melalui komponen seperti tata kelola data dan keamanan data, perusahaan dapat melacak dari mana data berasal (data lineage), siapa yang mengaksesnya, dan untuk tujuan apa data tersebut digunakan. Menerapkan EDM juga merupakan bagian dari praktik good corporate governance yang menunjukkan komitmen perusahaan terhadap transparansi dan akuntabilitas.

4. Minimalisasi Risiko

Manajemen data yang buruk membuka pintu bagi berbagai risiko, mulai dari risiko finansial, operasional, hingga reputasi. Data yang tidak akurat dapat menyebabkan kesalahan dalam laporan keuangan, sementara data yang tidak aman rentan terhadap pencurian atau kebocoran yang dapat merusak kepercayaan pelanggan. EDM secara proaktif bekerja untuk mengidentifikasi dan memitigasi risiko-risiko ini.

Dengan menerapkan kontrol akses yang ketat, enkripsi, dan kebijakan keamanan yang jelas, EDM membantu melindungi aset data dari ancaman internal maupun eksternal. Selain itu, dengan memastikan kualitas dan integritas data, perusahaan dapat mengurangi risiko kesalahan operasional, seperti mengirim produk ke alamat yang salah atau menagih pelanggan dengan jumlah yang tidak tepat.

5. Meningkatkan Daya Saing dan Memungkinkan Inovasi

Inovasi sering kali lahir dari data. Perusahaan yang memiliki data berkualitas tinggi dan terintegrasi berada dalam posisi yang lebih baik untuk melakukan inovasi. Data yang terkelola dengan baik menjadi bahan bakar untuk inisiatif canggih seperti kecerdasan buatan (AI), machine learning, dan analitik prediktif.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce dapat menggunakan data perilaku pelanggan untuk menciptakan sistem rekomendasi produk yang dipersonalisasi, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan dan mendorong penjualan. Di sektor manufaktur, data dari sensor IoT pada mesin produksi dianalisis untuk memprediksi kapan mesin akan rusak, memungkinkan pemeliharaan proaktif dan mengurangi downtime.

Komponen Utama dalam Arsitektur Enterprise Data Management

Untuk membangun kapabilitas enterprise data management yang efektif, perusahaan perlu merancang sebuah arsitektur yang kokoh. Arsitektur ini tidak hanya terdiri dari teknologi, tetapi juga dari serangkaian komponen atau pilar yang saling mendukung untuk memastikan data dikelola secara holistik.

Berikut adalah tujuh komponen utama yang menjadi fondasi dari arsitektur enterprise data management yang matang dan berkelanjutan:

1. Tata Kelola Data

Tata kelola data (data governance) adalah kerangka kerja untuk semua aktivitas terkait data. Ini adalah tentang menetapkan kebijakan, standar, prosedur, dan peran yang jelas untuk mengelola aset data perusahaan. Tata kelola data menjawab pertanyaan mendasar seperti siapa yang bertanggung jawab atas data tertentu (data ownership), siapa yang boleh mengaksesnya, dan bagaimana kualitas data harus dijaga.

Implementasi tata kelola data yang efektif melibatkan pembentukan dewan tata kelola data (data governance council) dan penunjukan data steward, yaitu individu yang bertanggung jawab atas pengelolaan dan kualitas data di domain bisnis mereka. Tujuannya untuk menciptakan akuntabilitas dan memastikan bahwa data diperlakukan sebagai aset strategis di seluruh organisasi, bukan hanya sebagai produk sampingan dari operasional.

2. Arsitektur Data

Arsitektur data (data architecture) dapat diibaratkan sebagai cetak biru (blueprint) yang mendefinisikan bagaimana data dikumpulkan, disimpan, diatur, diintegrasikan, dan digunakan oleh perusahaan. Komponen ini menerjemahkan kebutuhan bisnis menjadi persyaratan teknis untuk sistem dan basis data. Arsitektur data yang baik memastikan bahwa infrastruktur data selaras dengan tujuan strategis perusahaan.

Arsitektur ini mencakup desain model data, alur data (data flows), serta pemilihan teknologi penyimpanan seperti data warehouse, data lake, atau pendekatan yang lebih modern seperti data mesh. Keputusan arsitektural ini sangat penting karena akan menentukan skalabilitas, fleksibilitas, dan kinerja sistem manajemen data perusahaan dalam jangka panjang.

3. Manajemen Kualitas Data

Data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak konsisten dapat menyebabkan keputusan yang salah dan inefisiensi operasional. Manajemen kualitas data (data quality management) adalah disiplin yang berfokus pada pengukuran, pemantauan, dan perbaikan kualitas data. Proses ini memastikan bahwa data layak untuk digunakan (fit for purpose) sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Kegiatan dalam manajemen kualitas data meliputi pemrofilan data (data profiling) untuk memahami kondisi data saat ini, pembersihan data (data cleansing) untuk memperbaiki kesalahan, dan pengayaan data (data enrichment) untuk menambah nilai. Ini adalah upaya berkelanjutan yang membutuhkan alat dan proses untuk secara proaktif mengidentifikasi dan mengatasi masalah kualitas data.

4. Manajemen Data Induk

Manajemen data induk (Master Data Management) adalah disiplin untuk menciptakan satu sumber referensi yang otoritatif dan konsisten untuk data bisnis paling kritis, yang dikenal sebagai data induk. Data induk ini mencakup entitas inti seperti pelanggan, produk, pemasok, dan karyawan. Tujuan utama MDM adalah untuk menghilangkan duplikasi dan inkonsistensi data di berbagai sistem.

Dengan adanya MDM, perusahaan dapat memiliki pandangan 360 derajat terhadap pelanggannya atau satu katalog produk yang seragam di semua saluran penjualan. Misalnya, departemen penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan akan merujuk pada data pelanggan yang sama, memungkinkan pengalaman pelanggan yang lebih mulus dan terpersonalisasi.

5. Integrasi Data

Data tersebar di berbagai sistem aplikasi, basis data, dan platform yang berbeda. Integrasi data (data integration) adalah proses menggabungkan data dari sumber-sumber yang terisolasi ini ke dalam satu tampilan yang terpadu dan komprehensif. Proses ini sangat penting untuk memecah silo data dan memungkinkan analisis holistik.

Teknik integrasi data yang umum digunakan termasuk ETL (Extract, Transform, Load), di mana data diekstraksi dari sumber, diubah menjadi format yang konsisten, dan dimuat ke dalam target seperti data warehouse. Integrasi data yang efektif memungkinkan terciptanya sebuah sistem informasi bisnis yang andal. Dengan data yang ini, perusahaan menghasilkan laporan dan analisis yang lebih akurat didasarkan pada gambaran lengkap.

6. Keamanan dan Privasi Data

Seiring dengan meningkatnya nilai data, risiko keamanan dan pelanggaran privasi juga meningkat. Komponen keamanan dan privasi data berfokus pada perlindungan aset data dari akses yang tidak sah, penggunaan yang tidak semestinya, dan ancaman siber. Ini adalah aspek non-negosiabel dari EDM, terutama dengan adanya regulasi privasi data yang ketat.

Implementasinya melibatkan serangkaian kontrol teknis dan prosedural, seperti enkripsi data, manajemen identitas dan akses (identity and access management), serta teknik penyamaran data (data masking). Perusahaan harus menyeimbangkan antara kebutuhan akses data untuk analisis dengan kewajiban untuk melindungi informasi sensitif dan data pribadi pelanggan.

7. Manajemen Metadata

Manajemen metadata adalah proses untuk mengelola informasi kontekstual ini secara sistematis. Metadata sering disebut sebagai data tentang data. Ini adalah informasi deskriptif yang memberikan konteks tentang aset data, seperti asal-usul data, definisi, format, struktur, dan aturan bisnis yang terkait.

Metadata juga memfasilitasi penemuan data mandiri (self-service data discovery) dan meningkatkan literasi data di seluruh organisasi. Metadata juga penting untuk melacak silsilah data (data lineage), yang membantu dalam analisis dampak dan kepatuhan terhadap peraturan.

Tantangan dalam Implementasi EDM di Indonesia

Implementasi enterprise data management adalah sebuah perjalanan transformasi yang kompleks dan tidak selalu berjalan mulus. Perusahaan di Indonesia, seperti halnya di belahan dunia lain, menghadapi serangkaian tantangan unik yang dapat menghambat keberhasilan inisiatif EDM.

Berikut adalah lima tantangan utama yang sering dihadapi perusahaan dalam upaya mereka menerapkan kerangka kerja EDM:

1. Volume dan Keragaman Data

Era Big Data telah membawa tantangan signifikan dalam bentuk volume, kecepatan, dan keragaman data (dikenal sebagai 3V yaitu Volume, Velocity, Variety). Perusahaan kini harus mengelola tidak hanya data terstruktur dari sistem transaksional seperti ERP atau CRM, tetapi juga data semi-terstruktur dan tidak terstruktur dari sumber seperti email, media sosial, dan perangkat IoT. 

Keragaman format data juga menambah kompleksitas dalam proses integrasi dan analisis. Menggabungkan data transaksional yang rapi dengan data teks atau gambar yang tidak terstruktur memerlukan teknologi dan keahlian khusus. Tanpa arsitektur yang tepat, perusahaan bisa kewalahan oleh ledakan data dan gagal mengekstrak nilai yang terkandung di dalamnya.

2. Silo Data

Silo data adalah salah satu penghalang terbesar bagi implementasi EDM yang sukses. Fenomena ini terjadi ketika data terisolasi di dalam departemen, unit bisnis, atau sistem aplikasi yang berbeda, tanpa adanya komunikasi atau integrasi di antara mereka. Silo sering kali terbentuk secara alami seiring pertumbuhan perusahaan, di mana setiap departemen mengadopsi sistemnya sendiri untuk memenuhi kebutuhan spesifik mereka.

Keberadaan silo data menciptakan berbagai masalah, termasuk duplikasi data, inkonsistensi laporan, dan pandangan yang terfragmentasi terhadap pelanggan atau operasional bisnis. Hal ini membuat sangat sulit untuk mendapatkan satu sumber kebenaran (single source of truth) dan menghambat kolaborasi lintas fungsi.

3. Kekurangan Tenaga Ahli

Keberhasilan EDM sangat bergantung pada ketersediaan sumber daya manusia yang memiliki keahlian di bidang data. Peran-peran seperti data scientist, data engineer, data architect, dan spesialis tata kelola data sangat dibutuhkan, namun pasokannya di pasar tenaga kerja Indonesia masih terbatas. Kesenjangan talenta ini menjadi tantangan serius bagi banyak perusahaan.

Perusahaan sering kali harus bersaing ketat untuk merekrut dan mempertahankan talenta data yang berkualitas. Alternatifnya adalah dengan berinvestasi besar dalam program pelatihan dan pengembangan untuk meningkatkan kemampuan tim internal. Tanpa tim yang kompeten, bahkan teknologi EDM tercanggih pun tidak akan dapat diimplementasikan dan dikelola secara efektif.

4. Biaya Implementasi Tinggi

Biaya ini tidak hanya mencakup pembelian perangkat lunak dan infrastruktur teknologi, tetapi juga biaya untuk merekrut talenta, melatih karyawan, dan sering kali melibatkan jasa konsultan eksternal. Besarnya investasi ini bisa menjadi penghalang, terutama bagi perusahaan yang mengharapkan pengembalian investasi (ROI) dalam waktu singkat.

Perusahaan perlu memandang implementasi EDM bukan sebagai biaya operasional, melainkan sebagai investasi strategis jangka panjang. Membangun kasus bisnis (business case) yang kuat yang menyoroti manfaat kualitatif dan kuantitatif dari EDM sangat penting untuk mendapatkan persetujuan dan anggaran dari jajaran direksi. Tanpa komitmen finansial yang memadai, proyek EDM berisiko gagal di tengah jalan.

5. Perubahan Budaya

Banyak ahli setuju bahwa tantangan terbesar dalam implementasi EDM sering kali bukanlah teknologi, melainkan manusia dan budaya. EDM menuntut pergeseran mendasar dalam cara organisasi memandang dan memperlakukan data dari aset milik departemen menjadi aset bersama milik perusahaan. Perubahan budaya ini memerlukan waktu dan upaya yang konsisten.

Mengubah pola pikir karyawan agar lebih berorientasi pada data (data-driven) dan mau berkolaborasi dalam berbagi data adalah sebuah tantangan besar. Hal ini membutuhkan dukungan yang kuat dari kepemimpinan puncak (C-level sponsorship), komunikasi yang jelas tentang visi dan manfaat EDM, serta program manajemen perubahan (change management) yang terstruktur.

Kelola Data Perusahaan Anda dengan Software ERP ScaleOcean

Software ERP ScaleOcean dirancang untuk membantu perusahaan enterprise di Indonesia mengelola proses bisnis inti secara terintegrasi. Dengan data operasional (keuangan, inventaris, penjualan, SDM) yang terpusat dan terstandarisasi dalam ScaleOcean ERP, perusahaaan bisa membangun dasar yang kuat untuk menerapkan praktik EDM yang lebih efektif.

Enterprise Data Management juga berfungsi untuk memastikan data yang andal untuk analisis strategis, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan sistem ini, perusahaan dapat menyatukan data operasional dalam satu sumber, mendorong transparansi, dan meningkatkan kolaborasi di seluruh tim. Jadwalkan demo gratis dan konsultasi dengan tim ahli kami untuk melihat bagaimana software ini membantu bisnis.

Berikut beberapa fitur utama yang mendukung implementasi EDM dalam bisnis: 

• Integrasi proses bisnis inti: Mengintegrasikan seluruh proses bisnis inti (keuangan, inventaris, penjualan, SDM) dalam satu sistem terpusat.
• Sentralisasi Data Operasional: Menyediakan platform tunggal untuk memusatkan dan menstandardisasi data operasional. Ini secara langsung menghilangkan silo data fondasi utama EDM.
• Dasar kuat untuk EDM efektif: Berfungsi sebagai single source of truth (satu sumber kebenaran) data transaksi, yang merupakan prasyarat mutlak untuk keberhasilan penerapan strategi EDM.
• Jaminan data yang andal: Memastikan data yang andal dan berkualitas tinggi, yang sangat krusial untuk analisis strategis dan pelaporan yang akurat di tingkat perusahaan.
• Mendukung pengambilan keputusan holistik: Data terstandarisasi dan terintegrasi memungkinkan manajemen membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih baik, didukung oleh informasi yang konsisten di seluruh departemen.

Kesimpulan

Enterprise Data Management (EDM) adalah pendekatan untuk memperoleh, menyimpan, mengatur, dan memanfaatkan data perusahaan secara menyeluruh. Walau dihadang tantangan seperti silo data dan perubahan budaya, EDM memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tajam dan efisiensi operasional. Manfaatnya jauh melampaui kesulitan implementasi yang ada.

Untuk mengelola EDM, fondasi teknologi kuat sangat dibutuhkan. Software ERP ScaleOcean dapat membantu memecah silo data dan menyatukan semua data operasional inti dalam satu wadah. Dengan menjadikan ScaleOcean sebagai pusat ekosistem data Anda, perusahaan dapat mempercepat transformasi digital dan memastikan bahwa setiap keputusan strategis didukung oleh wawasan yang akurat.

Saatnya mengubah data Anda dari beban menjadi pendorong utama pertumbuhan. Jadwalkan demo gratis dan konsultasi dengan tim ahli kami sekarang untuk melihat bagaimana software ini dapat membantu bisnis Anda mengatasi tantangan EDM dan menjadikan data sebagai aset yang paling bernilai.