Pengelolaan Data
 |
| attila.id |
PENDAHULUAN
Dalam lingkungan bisnis yang semakin digital
dan didorong oleh data, Sistem Informasi (SI) beroperasi dengan tujuan
fundamental: memproses data yaitu fakta dan angka mentah (raw
facts) yang belum diorganisasi menjadi informasi data yang
telah diringkas atau dimanipulasi untuk menjadi bermakna dan berguna dalam
pengambilan keputusan. Data adalah sumber daya organisasi yang vital dan
berharga. Oleh karena itu, kemampuan untuk mengelola (mengakuisisi,
mengorganisasi, menyimpan, mengakses, dan menganalisis) data secara efektif
adalah kunci strategis bagi keberhasilan perusahaan.
Proses manajemen data yang efektif harus
dimulai dengan pemahaman yang mendalam tentang bagaimana data diorganisasi dan
disimpan, tantangan yang ditimbulkan oleh metode penyimpanan lama, dan solusi
canggih yang ditawarkan oleh sistem manajemen basis data modern. Artikel ini
akan mengupas tuntas hierarki penyimpanan data, transisi dari sistem file
tradisional ke basis data, arsitektur basis data, serta peran strategis gudang
data dan tata kelola data.
I. Anatomi Data: Hierarki Penyimpanan dan
Konsep Dasar
Data dalam sistem komputer diatur dalam
hierarki penyimpanan data (data storage hierarchy) yang dimulai dari
unit terkecil hingga koleksi terbesar, membentuk struktur logis yang memungkinkan
pengorganisasian data secara efisien.
A. Hierarki Data
Hierarki data mengandung level-level berikut:
1. Bit (Binary Digit): Unit
data terkecil yang dapat disimpan komputer, disajikan oleh 0 (off) dan 1
(on).
2. Karakter (Byte): Huruf,
angka, dan karakter khusus yang merupakan kombinasi dari bit. Sekelompok 8 bit
disebut byte.
3. Field (Atribut): Unit
data yang mengandung satu atau lebih karakter, merupakan unit terkecil dari
informasi yang berarti dalam basis data. Setiap field mewakili
karakteristik (attribute) dari suatu entitas (orang, tempat, atau
kejadian).
4. Record (Tuple):
Sekumpulan fields yang saling berhubungan. Setiap record menyimpan
data tentang satu entitas.
5. File (Relasi):
Sekumpulan records yang saling berhubungan.
6. Basis Data (Database):
Kumpulan files (relasi) yang saling berhubungan,
diorganisasikan secara logis, dirancang, dan dibangun untuk tujuan tertentu.
B. Konsep Kunci dalam Organisasi Data
Konsep kunci dalam organisasi data
adalah Key Field (field kunci). Key field adalah field yang
dipilih untuk mengidentifikasi record secara unik
sehingga record tersebut dapat dengan mudah diambil dan
diproses. Contoh key field adalah nomor identifikasi atau
nomor akun pelanggan.
Selain itu, file dibagi
menjadi Program Files (mengandung perintah perangkat lunak,
seperti source program files dan executable files)
dan Data Files (mengandung data seperti kata, nomor, gambar,
suara, dan lain-lain).
II. Transisi dari Sistem File Tradisional ke
Basis Data
Sebelum munculnya pendekatan manajemen basis
data, organisasi menggunakan pendekatan pemrosesan file (file
processing approach), di mana data hanya terorganisir dan dapat diakses
dalam file khusus yang dirancang untuk program aplikasi
spesifik. Pendekatan ini terbukti kaku (inflexible) dan mahal.
A. Masalah dalam Lingkungan File Tradisional
Lingkungan file tradisional
menciptakan sejumlah masalah serius dalam pengelolaan data:
1. Redundansi Data (Data Redundancy):
Kehadiran data duplikat di beberapa file berbeda. Ini
membuang-buang sumber daya penyimpanan.
2. Inkonsistensi Data (Data
Inconsistency): Terjadi ketika redundancy tidak
dikelola dengan baik, menyebabkan atribut yang sama memiliki nilai yang berbeda
di tempat yang berbeda.
3. Ketergantungan Program-Data (Program-Data
Dependence): Hubungan erat antara data yang disimpan dalam file dan
program yang memelihara file tersebut, di mana setiap
perubahan format data memerlukan perubahan pada semua program terkait.
4. Kurangnya Berbagi Data dan
Ketersediaan (Lack of Data Sharing and Availability): Karena data
terisolasi di berbagai file yang tidak dapat dihubungkan,
informasi tidak dapat mengalir secara bebas antar area fungsional, menghambat
pengambilan keputusan tepat waktu.
5. Integritas Data yang Buruk (Poor
Data Integrity): Kurangnya kontrol menyebabkan data tidak akurat, tidak
konsisten, atau tidak up to date.
B. Solusi Pendekatan Basis Data
Pendekatan manajemen basis data dikembangkan
untuk mengatasi masalah ini. Pendekatan ini mengonsolidasikan dan
mengintegrasikan data yang dibutuhkan oleh berbagai aplikasi ke dalam beberapa
basis data umum, alih-alih menyimpannya dalam banyak file independen.
Basis Data adalah sekumpulan data yang terintegrasi dan
berhubungan secara logis. Data yang tersimpan di dalamnya bersifat independen
dari program aplikasi yang menggunakannya.
III. Kekuatan Perangkat Lunak Manajemen Basis
Data (DBMS)
Database Management System (DBMS), atau Pengelola Basis Data, adalah perangkat
lunak yang dibuat secara khusus untuk mengendalikan struktur basis data dan
akses data. DBMS berfungsi sebagai antarmuka antara program aplikasi dan file data
fisik.
A. Keuntungan Utama DBMS
DBMS menawarkan empat keuntungan utama
dibandingkan sistem file tradisional:
1. Mengurangi Redundansi Data (Reduced
Data Redundancy): Karena informasi hanya muncul sekali, DBMS
meminimalkan file yang terisolasi dan mengurangi duplikasi
data.
2. Meningkatkan Integritas Data (Improved
Data Integrity): Data menjadi lebih akurat, konsisten, dan up
to date karena setiap pembaruan hanya perlu dilakukan di satu tempat.
DBMS juga menyediakan sistem pemeriksaan bawaan (built-in check systems).
3. Meningkatkan Keamanan (Increased
Security): Akses ke informasi tertentu dapat dibatasi hanya untuk
pengguna terpilih melalui penggunaan kata sandi (passwords).
4. Kemudahan Pemeliharaan (Ease of
Data Maintenance): DBMS menyediakan prosedur standar untuk menambah,
mengedit, dan menghapus records.
B. Komponen dan Fungsionalitas DBMS
DBMS menyediakan tiga fungsi utama: membuat (create),
memelihara (maintain), dan menggunakan (use) basis data. Untuk
menjalankan fungsi-fungsi ini, DBMS memiliki beberapa komponen penting:
1. Kamus Data (Data Dictionary):
Juga disebut repository. Ini adalah dokumen atau file yang
menyimpan definisi data dan deskripsi struktur data yang digunakan dalam basis
data. Data dictionary mendefinisikan organisasi dasar basis
data dan membantu melindungi keamanan dengan menunjukkan siapa yang memiliki
hak akses.
2. Utilitas DBMS (DBMS Utilities):
Program yang memungkinkan pengguna memelihara basis data dengan membuat,
mengubah, menghapus, mengurutkan, dan mencari data, records,
dan files.
3. Pembangkit Laporan (Report
Generator): Program untuk menghasilkan dokumen tercetak atau pada layar
dari seluruh bagian basis data atau sebagian, memungkinkan non-ahli membuat
laporan yang menarik.
4. Bahasa Manipulasi Data (Data
Manipulation Language): Bahasa khusus yang digunakan untuk menambah,
mengubah, menghapus, dan mengambil data dari basis data.
Spesialis yang mengelola basis data
adalah Database Administrator (DBA), yang mengoordinasikan seluruh
aktivitas terkait kebutuhan basis data, memastikan integritas, keamanan, dan
ketersediaannya.
IV. Model Basis Data: Relasional dan Evolusi
Basis data dapat diorganisasikan menggunakan
berbagai model logis (database structures) yang menentukan hubungan
antar elemen data.
A. Model Basis Data Tradisional
Model-model basis data yang lebih tua
meliputi:
1. Basis Data Hierarki (Hierarchical
Database): Menyusun fields dan records seperti
pohon keluarga, di mana child records merupakan turunan
dari parent records, dan puncaknya adalah root record.
2. Basis Data Jaringan (Network
Database): Mirip dengan model hierarki, tetapi setiap child
record dapat terhubung ke lebih dari satu parent record.
Model ini lebih fleksibel daripada hierarki, tetapi seperti hierarki, model ini
sulit menangani permintaan ad hoc karena hubungan harus
ditentukan di awal.
B. Model Relasional (Relational Model)
Basis Data Relasional (Relational Database) adalah bentuk basis data yang paling
banyak digunakan saat ini, terutama pada PC dan sistem midrange dan mainframe.
Dalam model ini, semua elemen data dilihat
sebagai tersimpan dalam bentuk tabel dua dimensi sederhana,
yang disebut relasi. Baris (rows) dalam tabel disebut tuple
(record), dan kolom (columns) disebut atribut (field).
Basis data relasional menghubungkan data dalam berbagai file (tabel)
melalui penggunaan kunci atau elemen data umum.
Bahasa manipulasi data yang paling menonjol
untuk basis data relasional adalah Structured Query Language (SQL),
yang merupakan bahasa query standar internasional yang
digunakan untuk membuat, memodifikasi, memelihara, dan melakukan query (permintaan)
basis data.
V. Pengelolaan Data Tingkat Lanjut dan Tata
Kelola
Saat ini, organisasi menghadapi tantangan
"Big Data" ledakan data dari lalu lintas web, media
sosial, dan sensor, yang tidak mudah dimasukkan ke dalam baris dan kolom sistem
relasional. Untuk mengelola data dalam jumlah besar, data harus diorganisasi
dan dikelola secara strategis.
A. Data Warehousing dan Data Mining
Untuk mendukung pengambilan keputusan yang
cerdas (decision support), organisasi menggunakan sistem khusus:
1. Data Warehouse (Gudang Data):
Basis data khusus yang menyimpan data historis dan terkini yang
telah diekstraksi dari berbagai basis data operasional, dibersihkan (cleaned),
ditransformasi, dan dikatalogkan untuk analisis. Data di data warehouse bersifat statis (tidak
berubah setelah dimasukkan) agar dapat dianalisis untuk pola kompleks atau tren
historis, berbeda dengan basis data operasional yang dinamis.
2. Data Mart (Pasar Data): Data
warehouse kecil yang merupakan subset data dari gudang data, dirancang
untuk kebutuhan pengguna akhir di unit kerja spesifik organisasi.
3. Data Mining (Penambangan Data):
Proses yang dibantu komputer untuk menyaring dan menganalisis sejumlah besar
data, biasanya dari data warehouse, untuk mengekstrak pola dan
makna tersembunyi, mendeskripsikan tren masa lalu, dan memprediksi tren masa
depan.
B. Tata Kelola dan Kualitas Data
Untuk memastikan bahwa data tetap akurat,
andal, dan tersedia, perusahaan memerlukan kebijakan dan prosedur khusus.
1. Tata Kelola Data (Data
Governance): Pendekatan untuk mengelola informasi di seluruh
organisasi, melibatkan serangkaian proses dan kebijakan formal yang dirancang
untuk memastikan data ditangani dengan cara yang terdefinisi dengan baik,
menjaga ketersediaan, kegunaan, integritas, dan keamanan.
2. Data Cleansing (Data Scrubbing):
Aktivitas mendeteksi dan mengoreksi data dalam basis data yang tidak benar,
tidak lengkap, tidak terformat dengan benar, atau berulang (redundant).
Ini sangat penting untuk memastikan hasil analisis (seperti data mining)
akurat.
3. Kualitas Informasi: Informasi
yang baik harus correct and verifiable, complete yet concise, cost
effective, dan current (tepat waktu). Data yang tidak
akurat, tidak tepat waktu, atau tidak konsisten dapat menyebabkan keputusan
yang salah dan masalah operasional/finansial.
KESIMPULAN
Pengelolaan data telah berevolusi dari
sistem file yang kaku dan rentan terhadap redundansi dan
inkonsistensi, menjadi pendekatan manajemen basis data yang terpusat dan
terintegrasi. Basis Data Management System (DBMS), khususnya yang
menggunakan model relasional dengan bahasa SQL, memungkinkan
organisasi menyimpan, memelihara, dan mengakses data secara efisien sambil
menjamin integritas dan keamanannya. Lebih jauh lagi, untuk menghadapi volume
data yang masif (Big Data) dan kebutuhan analitik yang kompleks,
organisasi mengandalkan Data Warehouse dan teknik Data
Mining. Didukung oleh kebijakan formal Tata Kelola Data dan
praktik pembersihan data, data bertransformasi dari sekumpulan fakta mentah
menjadi sumber daya strategis yang mendorong pengambilan keputusan cerdas dan
mencapai keuntungan kompetitif.
DAFTAR PUSTAKA
Bouwman, H., Hooff, B., Wijngaert, L., &
Dijk, J. (2005). Information & Communication Technology inn
Organizations. SAGE publications.
Cahyana, R. (2020). 06 Pengelolaan
Data (Slide Presentasi).
O’Brien, J. A., & Marakas, G. M.
(2005). Management Information System (8th ed.). McGraw Hill.
O’Brien, J. A., & Marakas, G. M.
(2007). Introduction to Information Systems.
Rainer, R. K., & Cegielski, C. G.
(2008). Introduction to Information System (3rd ed.). John
Wiley & Sons, Inc.
Rainer, R. K., & Cegielski, C. G.
(2011). Introduction to Information Systems. John Wiley & Sons,
Inc.
Turban, E., McLean, E., & Wetherbe, J.
(2006). Information Technology for Management: Transforming
Organization in the Digital Economy (5th ed.). John Wiley & Sons,
Inc.
Williams, B. K., & Sawyer, S. C.
(2011). Using information technology: a practical introduction to
computers & communications (9th ed.). McGraw-Hill.
.jpg)
Komentar
Posting Komentar