DAMA-DMBOK: Kerangka Data Management
DAMA-DMBOK2 (Data Management Body of Knowledge) menggambarkan Data Management sebagai roda yang mengelilingi inti Data Governance, terdiri dari sebelas area fungsi:
Data Architecture, Data Modeling & Design, Data Storage & Operations, Data Security, Data Integration & Interoperability, Document & Content Management, Reference & Master Data, Data Warehousing & Business Intelligence, Metadata, Data Quality, semuanya mengelilingi Data Governance di tengah.
Catatan: matkul ini membahas beberapa dari sebelas area DMBOK ini secara mendalam di minggu-minggu terpisah — Data Architecture & Flows (minggu ini), Metadata (minggu 9), Data Integration & Interoperability (minggu 10).
Data Architecture
Data Architecture: susunan terorganisir dari elemen-elemen komponen yang dimaksudkan untuk mengoptimalkan fungsi, performa, kelayakan (feasibility), biaya, dan estetika dari sebuah struktur atau sistem secara keseluruhan.
- Praktik arsitektur bisa dilakukan pada level berbeda: enterprise, domain, project, dst.
- Dan dengan area fokus berbeda: infrastructure, application, dan data.
- Enterprise Data Architecture terdiri dari:
- Enterprise Data Model
- Data Flow Design
Enterprise Data Model
Terdiri dari:
- Conceptual overview atas subject area (area topik) perusahaan.
- Views entitas dan relasi untuk tiap subject area.
- Logical views yang lebih detail dan sebagian sudah diberi atribut untuk subject area yang sama.
- Logical dan physical model yang spesifik untuk aplikasi atau proyek tertentu.
Semua level tersebut merupakan bagian dari satu Enterprise Data Model yang sama, dihubungkan oleh:
- Vertical lineage — hubungan dari model konseptual hingga fisik.
- Horizontal relationship — hubungan antar subject area.
Model ini bisa dibangun secara top-down, bottom-up, atau hybrid.
Struktur berjenjangnya:
| Level | Cakupan |
|---|---|
| Conceptual Model | 1 diagram: 12–20 subject area bisnis signifikan beserta relasinya |
| Subject Area Model | 1+ diagram per subject area: 50+ entitas signifikan dalam subject area beserta relasinya |
| Logical Model (per Subject Area) | Menambah detail dengan atribut dan entitas/relasi yang kurang signifikan |
| LDM/PDM (Application/Project-Specific) | Dibatasi scope-nya ke subject dan relasi eksternal 1-langkah (LDM), atau ke objek fisik dan relasi subject tersebut (PDM) |
Prinsip penting: sebuah entity sebaiknya hanya berada di satu Subject Area, namun relasi antar entity boleh melintasi batas (cross borders) antar subject area. Contoh: Subject Area Product Design (Product Group, Product Platform, Product, Product Part), Commercial Offer (Market Offering Portfolio, Sales Item, Sales Bundle BOM), dan Sales (Sales Order, Sales Order Item), di mana entitas seperti Product dan Sales Item saling terhubung lintas subject area meski masing-masing “tinggal” di subject area-nya sendiri.
Data Flow Design
Menggambarkan bagaimana data berasal, bergerak, dan ditransformasi melalui proses bisnis dan sistem. Bisa digambarkan sebagai:
- Matrix — memetakan entitas utama (baris) terhadap proses bisnis (kolom), menandai apakah proses tersebut Create (membuat) atau Read/use (membaca/memakai) entitas tersebut.
- Graph/DFD (Data Flow Diagram) — menggambarkan aliran data antar sistem sebagai node dan panah, lengkap dengan label data apa yang mengalir.
Contoh matrix data flow (entitas × proses bisnis):
| Entitas \ Proses | Product Dev | Marketing & Sales | Industrial Prep | Order Mgmt | Manufacturing | Logistics | Invoicing |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Product | Create | Read | Read | Read | Read | – | – |
| Sales Order | – | Read | – | Create | Read | Read | Read |
| Shipping | – | – | – | – | – | Create | – |
(● gelap = Create, ● terang = Read/use — lihat slide asli untuk tabel lengkap 10 entitas × 7 proses)
Contoh DFD antar sistem: PDM System mengirim Product Design BOM & Product properties ke Sales System, dan Manufacturing BOM/Sourcing data ke Manufacturing Routing System; Sales System mengirim Customer data ke CRM dan Sales BOM/Order Contents ke Manufacturing Planning System; Aftermarket System mengirim balik Service & repair statistics ke CRM dan ke PDM System (siklus feedback).
Reference and Master Data Management
“In most organizations, systems and data evolve more organically than data management professionals would like.”
Konsep Esensial: Master Data
Master Data: data yang memberikan konteks bagi data aktivitas bisnis (business activity data). Mencakup objek/entitas internal maupun eksternal. Biasanya diklasifikasikan menjadi:
- Reference Data
- Enterprise Structure Data
- Transaction Structure Data
Reference Data
Data apa pun yang dipakai untuk mengkarakterisasi atau mengklasifikasikan data lain, atau untuk menghubungkan data ke informasi eksternal organisasi.
- Contoh: Order Status (New, In Progress, Closed, Cancelled), Country Codes (ID, US, DE).
- Sifatnya lebih statis dibanding jenis master data lainnya.
Master Data Management (MDM)
MDM adalah kontrol atas nilai dan identifier Master Data, yang memungkinkan penggunaan data paling akurat dan tepat waktu secara konsisten tentang entitas bisnis esensial.
Asesmen kebutuhan MDM perlu menjawab:
- Role, organisasi, tempat, dan benda apa yang dirujuk berulang kali?
- Data apa yang dipakai untuk mendeskripsikan orang, organisasi, tempat, dan benda?
- Bagaimana data didefinisikan dan distrukturkan, termasuk granularitasnya?
- Di mana data dibuat/disumberkan, disimpan, disediakan, dan diakses?
- Bagaimana data berubah saat berpindah lewat sistem-sistem dalam organisasi?
- Siapa yang memakai data tersebut dan untuk apa?
- Kriteria apa yang dipakai untuk memahami kualitas dan keandalan data serta sumbernya?
Hal-hal Kritis dalam MDM
- Menetapkan konteks entitas Master Data, termasuk definisi atribut terkait dan kondisi penggunaannya — proses ini membutuhkan governance.
- Mengidentifikasi banyak instance dari entitas yang sama yang terwakili di dalam dan lintas sumber data; membangun dan memelihara identifier serta cross-reference untuk memungkinkan integrasi informasi.
- Merekonsiliasi dan mengonsolidasikan data lintas sumber untuk menghasilkan master record atau “versi kebenaran terbaik” (best version of the truth); mengatasi inkonsistensi penamaan atribut dan nilai data.
- Mengidentifikasi instance yang salah di-match atau di-merge, dan memastikan itu diselesaikan serta dikaitkan dengan identifier yang benar.
- Menyediakan akses ke data terpercaya lintas aplikasi, baik lewat direct read, data service, atau replication feed ke data store transaksional/warehousing/analitik.
- Menegakkan penggunaan nilai Master Data di seluruh organisasi — proses ini juga membutuhkan governance dan change management demi perspektif enterprise yang sama-sama disepakati.
Jenis-jenis Master Data
| Kategori | Contoh Sub-jenis |
|---|---|
| Party Master Data | Individuals, Organizations, Roles |
| Financial Master Data | Business units, General Ledger Accounts, Budgets, Projects |
| Legal Master Data | Contracts, Regulations, dll |
| Product Master Data | Product Lifecycle Management, Product Data Management |
| Location Master Data | Reference Data, Master Data |
| Industry Master Data | Reference directories |
Key Processing Steps untuk MDM
Rangkaian tahap pemrosesan MDM (siklus berulang): Data Model Management → Data Acquisition → Data Validation, Standardization and Enrichment → Entity Resolution → Data Sharing & Stewardship (lalu siklus berlanjut kembali).
Contoh Key Processing Step: Entity Resolution
Matching dilakukan dengan pendekatan deterministic (aturan pasti) atau probabilistic (berbasis kemiripan/skor). Matching rules dipakai untuk:
- Duplicate identification — mendeteksi record yang merupakan duplikat.
- Match-link — menyediakan cross-reference antar record tanpa menggabungkannya.
- Match-merge — benar-benar menggabungkan (merge) record data menjadi satu.
Contoh alur Entity Resolution:
- Data mentah dari berbagai source memiliki representasi yang beda-beda untuk entitas yang sama (misal “John Smith” vs “J. Smith”, format alamat dan telepon yang berbeda-beda).
- Data tersebut dibersihkan (cleansed) — alamat dan telepon dinormalisasi ke format standar.
- Data yang sudah bersih diberi Candidate ID dan Party ID — record yang merujuk entitas yang sama (misal “J. Smith” dan “Jane Smith” yang share nomor telepon dan alamat) dikaitkan dengan Party ID yang sama meski Candidate ID-nya berbeda.
Pertanyaan Refleksi dari Slide
- Data dianggap sebagai aset perusahaan saat ini — jelaskan kasus terbaru terkait kerugian finansial akibat kualitas data yang buruk.
- Eksplorasi situs dan contoh dataset yang menawarkan data berbayar (data marketplace).
- Mengapa memahami dasar-dasar Data Management penting bagi DataOps?
- Sebutkan beberapa tools untuk: Enterprise Data Architecture dan Master Data Management/Reference Data Management.
Flashcard
flashcards Sebutkan sebelas area fungsi dalam roda DAMA-DMBOK2 yang mengelilingi Data Governance. :: Data Architecture, Data Modeling & Design, Data Storage & Operations, Data Security, Data Integration & Interoperability, Document & Content Management, Reference & Master Data, Data Warehousing & Business Intelligence, Metadata, dan Data Quality. Sebutkan 4 level struktur berjenjang dalam Enterprise Data Model. :: Conceptual Model (12-20 subject area signifikan), Subject Area Model (50+ entitas per subject area), Logical Model per Subject Area (dengan atribut lebih detail), dan Logical/Physical Data Model yang spesifik untuk aplikasi/proyek. Apa prinsip penting terkait entity dan relasi dalam Enterprise Data Model lintas Subject Area? :: Sebuah entity sebaiknya hanya berada di satu Subject Area, namun relasi antar entity boleh melintasi batas (cross borders) antar Subject Area yang berbeda. Sebutkan dua cara umum menggambarkan Data Flow Design. :: Sebagai Matrix (memetakan entitas terhadap proses bisnis dengan tanda Create/Read-use) atau sebagai Graph/DFD (Data Flow Diagram) yang menggambarkan aliran data antar sistem. Apa itu Reference Data dan berikan contohnya. :: Data apa pun yang dipakai untuk mengkarakterisasi/mengklasifikasikan data lain atau menghubungkan data ke informasi eksternal organisasi, sifatnya lebih statis; contoh: Order Status (New/In Progress/Closed/Cancelled) dan Country Codes (ID, US, DE). Sebutkan 5 pertanyaan kunci dalam asesmen kebutuhan Master Data Management (MDM). :: Siapa/apa yang dirujuk berulang kali, data apa yang mendeskripsikannya, bagaimana data didefinisikan/distrukturkan, di mana data dibuat/disimpan/diakses, bagaimana data berubah saat berpindah sistem, siapa yang memakainya, dan kriteria kualitas/keandalan data. Jelaskan perbedaan antara Match-link dan Match-merge dalam proses Entity Resolution. :: Match-link menyediakan cross-reference antar record yang merujuk entitas sama tanpa menggabungkan datanya, sedangkan Match-merge benar-benar menggabungkan (merge) record-record data tersebut menjadi satu record master. Sebutkan 5 tahap dalam Key Processing Steps untuk MDM. :: Data Model Management, Data Acquisition, Data Validation/Standardization/Enrichment, Entity Resolution and Identifier Management, dan Data Sharing & Stewardship.