Apa itu fragmentasi data?

Data yang terfragmentasi sulit diakses, diatur, dan digunakan—dan merupakan tiga tantangan terkait data teratas untuk C-suite.¹ Fragmentasi ini mengakibatkan silo data, metrik yang tidak konsisten, berbagai sumber kebenaran, dan ketergantungan pada proses data manual. Tantangan-tantangan ini meluas ke dalam perencanaan bisnis dan pengambilan keputusan, sehingga menghambat efisiensi operasional, produktivitas, dan proyek-proyek inovasi.

Retrieval augmented generation (RAG) perusahaan khususnya memerlukan kumpulan data besar tentang informasi milik eksklusif untuk memberikan jawaban kontekstual. Tetapi ketika tim data harus memperebutkan data di berbagai lokasi dan repositori, inisiatif ini dengan cepat kehilangan momentum.

Bagi banyak organisasi, menghindari fragmentasi data tidaklah mudah. Volume data yang dikelola perusahaan melonjak, dan sebagian besar merupakan data yang tidak terstruktur. Riset tahun 2025 menemukan bahwa hanya 26% dari chief data officer (CIO) yang yakin bahwa organisasi mereka dapat menggunakan data tidak terstruktur dengan cara yang memberikan nilai bisnis.²

Penambahan alat perangkat lunak baru sebagai layanan (SaaS), platform cloud, dan aplikasi bisnis ke sistem lama yang ada juga menambah kompleksitas lingkungan yang sudah rumit (fenomena yang biasa disebut sebagai penyebaran SaaS).

Untuk mencapai data terpadu, organisasi dapat memanfaatkan beberapa strategi, termasuk integrasi data, konsolidasi, tata kelola data, dan arsitektur data fabric. Tetapi memerangi fragmentasi data juga membutuhkan perubahan pola pikir—menyesuaikan budaya dan cara bekerja untuk mendukung data sebagai aset strategis.

Ada dua jenis fragmentasi data. Halaman ini berfokus pada penyebaran data organisasi yang tidak terkendali di seluruh sistem dan lingkungan. Namun, istilah ini juga dapat menggambarkan sistem manajemen basis data (DBMS) yang bertujuan dan strategi pengoptimalan kinerja sistem file.

Dalam skenario yang ideal, perusahaan beroperasi dengan kecepatan tinggi. Sistem ini efisien dan membuat keputusan berbasis data berdasarkan aliran data real-time, semuanya dibantu oleh alat kecerdasan buatan (AI) yang sangat cepat. Tetapi kenyataan bagi banyak organisasi lebih lambat, lebih mahal, dan jauh lebih manual karena data estate mereka yang terfragmentasi.

Berikut adalah beberapa contoh utama fragmentasi data di perusahaan:

• Tidak ada sumber kebenaran tunggal
• Pekerjaan manual yang signifikan
• Pengambilan keputusan yang lambat atau stagnan
• Meningkatnya biaya TI
• Kesenjangan keamanan dan tata kelola

Ketika data terfragmentasi, sulit untuk mempertahankan pandangan yang andal dan terpadu yang dapat dirujuk oleh departemen dan sistem yang berbeda secara konsisten—sering disebut sebagai sumber kebenaran tunggal (SSOT).

Tanpa SSOT, perbedaan data muncul, tim kehilangan kepercayaan pada laporan terpusat dan malah mengandalkan kumpulan data dan analisis mereka sendiri. Pengambilan keputusan yang terfragmentasi ini menciptakan inkonsistensi dan ketidakselarasan di seluruh bisnis.

Bekerja dengan data yang tidak terhubung pada dasarnya tidak efisien. Tim data harus mencari, mengumpulkan, dan merekonsiliasi data, serta menghubungkan alur proses (pipeline) secara manual atau menduplikasi data ketika sistem tidak kompatibel.

Data juga sering tidak terstruktur, yang membutuhkan persiapan data tambahan agar dapat disatukan dan siap digunakan. Tugas berulang ini dapat memakan waktu berjam-jam untuk diselesaikan, menciptakan inefisiensi alur kerja yang mengurangi produktivitas.

Lingkungan data yang terisolasi dapat memperlambat aplikasi dan sistem dengan memerlukan langkah-langkah tambahan untuk mengambil data dibandingkan dengan lingkungan terpadu atau terpusat. Kondisi ini menimbulkan latensi, yang berarti ketika data akhirnya tiba di penggunaan hilirnya, kemungkinan data sudah tidak relevan dan dapat menghasilkan insight yang ketinggalan zaman.

Latensi juga menciptakan hambatan yang signifikan terhadap kesuksesan AI dengan membatasi model pada analisis retrospektif daripada pengambilan keputusan secara real-time.

Fragmentasi data dapat menaikkan biaya dalam beberapa cara termasuk biaya penyimpanan yang terkait dengan pemeliharaan sistem yang berbeda, investasi dalam perangkat lunak redundan, dan sumber daya tambahan yang diperlukan untuk mengintegrasikan sistem baru. Seiring waktu, peningkatan overhead operasional ini meningkatkan total biaya kepemilikan dan upaya modernisasi yang lambat, termasuk adopsi teknologi baru seperti AI.

Data yang tersebar di berbagai sistem operasional, cloud publik dan pribadi, pusat data lokal, dan server lebih sulit ditemukan, diatur, dan dilindungi sesuai dengan persyaratan peraturan dan kebijakan privasi.

Penyebaran data ini memperkenalkan kerentanan keamanan dengan meningkatkan permukaan serangan untuk aktor jahat dan menciptakan titik buta: Hanya karena satu tim memiliki kontrol akses data yang kuat di platform mereka, tidak menjamin bahwa data yang sama dilindungi di tempat lain.

AI perusahaan menjadi lebih terjangkau, tetapi sebagian besar lingkungan data perusahaan masih terlalu terfragmentasi untuk mendukungnya dalam skala besar. Misalnya, data 2025 menunjukkan bahwa hampir setiap organisasi yang disurvei berencana untuk menerapkan AI canggih dalam tahun depan, tetapi 58% mengakui bahwa mereka tidak memiliki fondasi data yang terdefinisi dengan baik.³

Tanpa lingkungan terpadu yang menyediakan akses ke data terstruktur dan tidak terstruktur, organisasi akan kesulitan untuk melanjutkan proyek AI ke produksi dengan kecepatan dan skala yang diperlukan untuk menjadi kompetitif.

Inilah alasannya:

• Hal ini memperlambat eksekusi: AI membutuhkan data dengan volume besar dari berbagai sumber. Ketika data itu berada dalam silo, tim menghabiskan lebih banyak waktu untuk mencari dan menyiapkan data, daripada membangun dan menerapkan model.
  
  
• Hal ini membatasi konteks. Data yang terfragmentasi hanya memberikan pandangan sebagian dari bisnis. Tanpa akses ke kondisi yang lengkap, output model akan kekurangan akurasi, nuansa, dan kegunaan yang diinginkan.
  
  
• Hal itu meningkatkan risiko. Fragmentasi membuat data lebih sulit dipercaya. Kondisi ini juga menunjukkan bahwa data diatur dan dilindungi secara tidak konsisten—risiko yang bertambah setelah data digunakan dalam sistem AI.

Pada akhirnya, kekuatan dan kegunaan AI perusahaan bergantung pada data di baliknya: 72% CEO mengatakan bahwa data milik eksklusif adalah kunci untuk mewujudkan nilai AI generatif.⁴

Dalam sebuah video yang menjelaskan mengapa penyatuan data penting, Edward Calvesbert, Vice President, Product Management watsonx.data di IBM, lebih lanjut menekankan peran penting data kepemilikan untuk AI:

“Data organisasi Anda adalah tambang emas Anda. Data yang Anda miliki yang tidak dimiliki oleh pesaing Anda. Jadi, ketika organisasi memikirkan cara untuk dapat memiliki AI yang lebih andal dan akurat, semua itu dimulai dengan memiliki data yang siap untuk AI.

Fragmentasi data sering merupakan gejala transformasi digital yang cepat: Organisasi saat ini menyimpan dan membuat data di kawasan TI yang makin tersebar dan kacau. Penyebab spesifik fragmentasi data meliputi:

• Lingkungan multicloud hybrid
• Sistem yang tidak terhubung
• Volume data yang meningkat
• Tata kelola data yang lemah

Organisasi modern cenderung memadukan beberapa platform cloud publik dengan infrastruktur cloud pribadi dan sistem lama. Meskipun format multicloud hybrid menawarkan fleksibilitas, skalabilitas, dan kecepatan, namun format ini dapat sangat membatasi visibilitas data yang komprehensif di seluruh bisnis.

Infrastruktur data terdesentralisasi—termasuk penyimpanan, platform, dan tata kelola—menciptakan lingkungan terfragmentasi yang sulit untuk disatukan dan dikelola secara efektif.

Bukan hal yang aneh bagi unit bisnis individu untuk menggunakan spreadsheet, alat, dasbor, dan platform yang berbeda. Tetapi sistem yang terisolasi tidak dapat dengan mudah berkomunikasi tentang data mereka, terutama ketika ada campuran alat lama dan modern.

Apa yang membuat keterputusan ini menjadi sangat bermasalah adalah bahwa banyak dari sistem ini sering kali bekerja dengan data yang terkait atau tumpang tindih—masing-masing mengelolanya secara terpisah, tanpa menyadari yang lain. Pemisahan ini menciptakan silo data yang mendalam, yang menyebabkan penimbunan data yang tidak disengaja, inkonsistensi, dan redundansi.

Data adalah bahan bakar yang membuat bisnis modern tetap kompetitif. Mengikuti logika ini, organisasi menyimpan setiap titik data yang dihasilkan oleh berbagai alat dan sistem mereka untuk digunakan di kemudian hari, entah itu untuk kecerdasan bisnis (BI) atau machine learning (ML).

Tetapi sebagian besar data ini adalah informasi tidak terstruktur dalam PDF, dokumen, gambar, dan video. Informasi ini hadir dengan kecepatan yang belum pernah dicapai sebelumnya dan dalam volume yang luar biasa. Kemampuan manajemen data tradisional kesulitan untuk mengelola banjir data ini secara terpusat, yang mengarah pada pendekatan terfragmentasi di seluruh organisasi.

Tata kelola data membantu memastikan kualitas, keamanan, dan ketersediaan data organisasi. Fungsi bisnis menderita ketika standar tata kelola, proses, kebijakan dan prosedur tidak jelas atau ditegakkan dengan lemah.

Ambiguitas ini mengarahkan tim untuk membuat standar data dan taksonomi unik untuk sistem individu mereka, menghambat berbagi informasi di masa depan, kolaborasi, dan visibilitas menyeluruh.

Dalam praktiknya, menyatukan data perusahaan tidak berarti organisasi harus sepenuhnya menggabungkan setiap bagian informasi ke dalam satu ruang penyimpanan.

Pendekatan ini tidak realistis karena kompleksitas lingkungan multicloud hybrid, peningkatan volume data, dan kebutuhan untuk mempertimbangkan kepatuhan, keamanan, dan tata kelola. Sebaliknya, tujuan penyatuan harus menghubungkan data yang tepat pada waktu yang tepat dengan orang yang tepat.

Beberapa strategi untuk mengatasi fragmentasi data meliputi:

• Mengubah pola pikir dan budaya
• Memperkuat tata kelola data
• Mengonsolidasikan platform data
• Mengintegrasikan data dan sistem
• Mengadopsi arsitektur data fabric
• Menggunakan alat AI/ML

Dengan strategi data dan alat yang tepat untuk mengurangi fragmentasi data, organisasi dapat mulai merasakan pengalaman luar biasa. Pertama, mereka akan melihat penyebaran AI yang dipercepat dan keputusan yang lebih baik. Kemudian dalam jangka panjang, mereka akan memiliki ekosistem data demokratis yang terus mendukung dan mengubah perusahaan.