Back to IF3140 Sistem Basis Data
Kerangka Kerja (Framework) Data Management
Questions/Cues
Apa tujuan Framework DM?
Apa itu Strategic Alignment Model?
Apa itu Amsterdam Information Model (AIM)?
Apa itu DAMA DMBOK Framework?
Apa itu DAMA Wheel?
Apa pusat dari DAMA Wheel?
Apa 10 Knowledge Areas di DAMA Wheel?
Apa 3 faktor di DAMA Environmental Factors?
Apa itu DAMA Pyramid (Aiken)?
Apa fondasi dari Piramida Aiken?
Apa itu DAMA Framework Evolved (Geuens)?
Apa fondasi dari framework Geuens?
Reference Points
Slides “14 - Data Management.pdf” (Slide 16-25)
DAMA DMBOK, Chapter 1
Mengapa Perlu Framework?
Framework (kerangka kerja) menyediakan berbagai perspektif tentang cara mendekati Data Management (DM). Ini membantu untuk:
Mengklarifikasi strategi.
Mengembangkan roadmap (peta jalan).
Mengorganisasi tim.
Menyelaraskan berbagai fungsi.
1. Strategic Alignment Model (SAM)
Model ini menunjukkan penyelarasan fundamental antara Bisnis dan IT, yang dibagi lagi menjadi level Strategi dan Operasi.
Information (Informasi) dan Data berada di tengah, berfungsi sebagai jembatan yang menghubungkan strategi bisnis (misal: “ingin jadi no. 1 di e-commerce”) dengan sistem IT (misal: “butuh aplikasi mobile”).
2. The Amsterdam Information Model (AIM)
Ini adalah versi lebih detail dari SAM.
Model ini membagi organisasi menjadi 3x3 grid:
Kolom (Domain): Business, Information, IT.
Baris (Level): Strategy, Tactics (Arsitektur), Operations.
Model ini menyoroti Information Governance (Tata Kelola Informasi) dan Data Quality (Kualitas Data) sebagai payung yang melingkupi semua domain.
3. The DAMA DMBOK Framework
Ini adalah framework standar industri dari DAMA (Data Management Association).
a) DAMA Wheel (Roda DAMA)
Framework paling terkenal. Berbentuk roda yang mendefinisikan Knowledge Areas (Area Pengetahuan) dari DM.
Pusat Roda: Data Governance (Tata Kelola Data). Ini adalah inti yang mengendalikan semua area lain.
10 Area Pengetahuan (di Roda):
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
b) Environmental Factors (Hexagon)
Menunjukkan bahwa untuk sukses, setiap Knowledge Area harus menyeimbangkan tiga faktor: People (Orang), Process (Proses), dan Technology (Teknologi).
Goals & Principles (Tujuan & Prinsip) ada di pusatnya.
4. DAMA Pyramid (Aiken)
Framework ini menggunakan area DAMA Wheel tetapi menyusunnya sebagai piramida untuk menunjukkan ketergantungan dan urutan implementasi.
Fondasi (Fase 1 & 2): Data Governance, Data Quality, Data Architecture, Metadata. Anda tidak bisa membangun data warehouse (Fase 3) jika fondasi kualitas data dan tata kelolanya berantakan.
Puncak (Fase 4): Advanced Practices (Mining, Analytics, Big Data).
5. DAMA Framework Evolved (Geuens)
Versi lain yang juga menunjukkan ketergantungan.
Fondasi (Data Governance): Mencakup Metadata, Security, Architecture, Reference Data.
Tengah (Fungsi Inti): Data Quality, Data Design, Integration.
Puncak (Output): Master Data, Data Warehouse, BI/Analytics.
Framework Data Management (DM) membantu organisasi menyusun strategi dan mengimplementasikan DM. Model awal seperti Strategic Alignment Model dan Amsterdam Information Model menunjukkan hubungan antara Bisnis, Informasi, dan IT. Framework standar industri, DAMA DMBOK, menggunakan DAMA Wheel untuk mendefinisikan 10 Knowledge Area (area pengetahuan) dengan Data Governance sebagai pusatnya, serta menyeimbangkan faktor People, Process, & Technology. Variasi lain seperti Aiken’s Pyramid dan Geuens’ Evolved Framework menyusun area-area ini secara hirarkis untuk menunjukkan ketergantungan implementasi, di mana Data Governance dan Data Quality selalu menjadi fondasi utama.
Additional Information
Pendalaman Teknis: Data Governance vs. Data Management
DAMA Wheel menempatkan Data Governance di pusat. Apa bedanya dengan Data Management?
Data Management (DM): Adalah keseluruhan disiplin (roda). Ini adalah pelaksanaan pekerjaan (misal: tim DBA melakukan backup database, tim ETL memuat data).
Data Governance (DG): Adalah fungsi pengawasan dan strategi (pusat roda). Ini bukan pelaksana, melainkan pembuat aturan. DG menentukan:
Siapa yang boleh mengakses data?
Siapa yang bertanggung jawab atas data (Data Stewardship)?
Apa definisi standar dari data (misal: “Pelanggan Aktif”)?
Apa kebijakan (policy) keamanan dan kualitas data?
Singkatnya: Data Management adalah melakukan pekerjaan, Data Governance adalah memastikan pekerjaan dilakukan dengan benar sesuai aturan.
Pendalaman Teknis: Master Data vs. Reference Data
Dua area di DAMA Wheel yang sering tertukar:
Reference Data: Data yang digunakan untuk mengklasifikasikan data lain. Cenderung statis.
- Contoh: Daftar kode negara (ID, US, SG), daftar jenis kelamin (L, P), daftar kategori produk (Elektronik, Pakaian).
Master Data: Data inti, penting, dan shared (dibagi) tentang business entity utama.
Contoh: Data Pelanggan (Nama, Alamat, Tgl Lahir), Data Produk (Nama Produk, SKU), Data Karyawan.
Jika Master Data Anda berantakan (misal: 1 pelanggan tercatat 3x dengan ejaan nama beda), bisnis Anda akan kacau.
Sumber & Referensi Lanjutan:
Buku: DAMA DMBOK: Data Management Body of Knowledge, 2nd Edition, Chapter 1 & 3.
Konsep: “Data Governance”, “Master Data Management (MDM)“.