Apa itu Master Data Management (MDM)?

MDM melibatkan pembuatan alur kerja untuk merampingkan proses-proses ini dan menjamin penanganan data yang konsisten di seluruh organisasi. Data master ini dibagikan dan digunakan oleh berbagai aplikasi dan sistem di dalam organisasi untuk mengurangi fragmentasi data, data yang terkotak-kotak, duplikasi, dan ketidakakuratan.

Didukung oleh model data yang terdefinisi dengan baik dan pengelolaan data yang solid untuk menentukan bagaimana data master terstruktur dan terkait, MDM sangat penting untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan efisiensi operasional.

Sebagai contoh, dalam sebuah organisasi besar, departemen yang berbeda mungkin menyimpan catatan terpisah dari pelanggan yang sama, yang menyebabkan inkonsistensi dan inefisiensi. MDM membantu menciptakan "golden record," yaitu sumber kebenaran tunggal yang mengintegrasikan data dari berbagai sumber, menegaskan bahwa setiap orang dalam organisasi bekerja dengan informasi yang sama.

API memfasilitasi integrasi data dari berbagai sistem sumber, memungkinkan pertukaran data yang lancar dan menyatakan bahwa data master diperbarui secara konsisten. Tampilan entitas data yang menyeluruh ini mempermudah penanganan data yang lebih baik di seluruh organisasi.

Selama ini bisnis mengandalkan jaringan aplikasi terpisah seperti perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) dan manajemen hubungan pelanggan (CRM), di mana data yang melintasi departemen atau divisi organisasi dapat menjadi terfragmentasi, diduplikasi, dan ketinggalan zaman. Jika ini terjadi, pertanyaan seputar analisis bisnis dan kinerja akan sulit untuk dijawab.

Seiring dengan meningkatnya jumlah data, informasi tepat waktu menjadi lebih sulit namun penting untuk dicapai. Data master harus dikelola secara konsisten untuk menjaga agar definisi tetap relevan sehingga semua bagian bisnis dapat mengakses dan mempercayainya. Data master biasanya tidak terlalu fluktuatif, lebih kompleks dan bernilai, dan dapat mendukung pengambilan keputusan dan operasi sehari-hari.

Ada 6 jenis data yang biasa ditemukan dalam suatu organisasi:

• Data tidak terstruktur: Email, white paper, spesifikasi produk, dan file PDF.
• Data transaksional: Peristiwa dan transaksi bisnis, seperti penjualan, faktur, dan klaim.
• Metadata: Data tentang data lain, seperti definisi laporan dan file log.
• Data hierarkis: Hubungan antar data, seperti struktur organisasi atau lini produk.
• Data referensi: Data yang digunakan untuk mengklasifikasi atau mengkategorikan data lain, seperti kode negara dan mata uang serta klasifikasi industri lainnya.
• Data master: Data inti yang menggambarkan entitas bisnis utama, seperti pelanggan, produk, dan lokasi.

Domain data master dan subdomain terkait meliputi:

• Pelanggan: Pelanggan, karyawan, tenaga penjualan
• Produk: Produk, suku cadang, toko, aset
• Pemasok: Kontak pemasok, jadwal pengiriman, ketentuan kontrak
• Lokasi: Lokasi kantor, divisi geografis
• Lainnya: Kontrak, garansi, lisensi

Menciptakan dan memelihara data master berkualitas tinggi memerlukan pengintegrasian data dari berbagai sistem sumber, mendeduplikasi catatan untuk menghilangkan redundansi, merekonsiliasi perbedaan, dan memperkaya data untuk meningkatkan nilainya.

Master data management yang efektif melindungi dari kualitas dan kegunaan yang tidak konsisten di seluruh domain.

CRM: Mencegah penagihan yang salah dan upaya pemasaran berulang dengan menyimpan satu sumber data pelanggan.

Manajemen produk: Manajemen ini melibatkan pemeliharaan informasi produk yang konsisten di berbagai sistem yang berbeda, dan sangat penting untuk manajemen inventaris, strategi penetapan harga, dan efisiensi rantai pasokan.

Kepatuhan dan manajemen risiko: Memberikan informasi yang akurat dan terkini untuk membantu organisasi memenuhi persyaratan peraturan guna menghindari penalti.

ERP: Mengkonsolidasikan data dari berbagai departemen untuk membantu pengambilan keputusan berbasis data dan efisiensi yang lebih besar di seluruh operasi.

Solusi master data management yang efisien memudahkan proses integrasi, rekonsiliasi, pengayaan, dan tata kelola data. Aspek penting dari strategi master data management adalah mengidentifikasi data apa yang harus dikelola sebagai data master.

Untuk itu, kita perlu mempertimbangkan perilaku, siklus hidup, kompleksitas, nilai, volatilitas, dan penggunaan kembali. Dengan menentukan entitas data mana yang memiliki dampak bisnis paling signifikan, kita dapat memfokuskan sumber daya pada pengelolaan data yang paling penting. Setelah data diidentifikasi, kebijakan tata kelola harus ditetapkan, proses untuk mengelola data di seluruh siklus hidupnya ditetapkan dan alat serta teknologi yang tepat harus dipilih.

Strategi MDM yang terdefinisi dengan baik menghilangkan silo data dan meningkatkan kolaborasi antar departemen. Memusatkan dan mengatur data membuatnya lebih mudah diakses dan tepercaya. Integrasi data menumbuhkan lingkungan kolaboratif di mana berbagai departemen dapat berbagi wawasan, mengurangi redundansi, dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.

Tata kelola data pusat sangat penting. Solusi tangguh yang melindungi data di seluruh siklus hidupnya dan membantu mencegah kesalahan yang dapat menyebar melalui berbagai sistem dan aplikasi. Alamat yang salah dalam data master pelanggan dapat mengakibatkan faktur, produk, dan materi lainnya dikirim ke lokasi yang salah, yang menyebabkan ketidakpuasan pelanggan dan peningkatan biaya operasional.

Data berkualitas tinggi dan konsisten sangat penting untuk analisis tingkat lanjut dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Data master memungkinkan organisasi untuk menghasilkan insight yang berarti untuk mendorong keputusan yang tepat dan interaksi pelanggan yang disesuaikan, seperti melalui segmentasi. Dengan memiliki pandangan yang lengkap tentang kumpulan data pelanggan, bisnis dapat mengidentifikasi tren dan preferensi, sehingga memungkinkan mereka untuk menawarkan produk dan layanan yang dipersonalisasi demi meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Manfaat penting dari solusi MDM adalah penghematan waktu untuk pemeliharaan infrastruktur dan aktivitas lain yang biasanya menguras sumber daya. Dengan sistem manajemen data yang terpusat dan terawat dengan baik, organisasi dapat mengurangi waktu dan upaya yang dihabiskan untuk mengelola sumber data yang berbeda, sehingga tim TI dan manajemen data dapat berfokus pada inisiatif yang lebih strategis.

Tanpa strategi master data management, organisasi berisiko menyimpan beberapa versi data yang sama dan kemungkinan tidak konsisten, sehingga menyebabkan inefisiensi, kesalahan, dan pengambilan keputusan yang keliru. Fragmentasi ini dapat menyebabkan masalah operasional yang signifikan, misalnya pekerjaan berulang-ulang, pelaporan yang tidak akurat, dan pengalaman pelanggan yang buruk.

Selain itu, organisasi menghadapi pengawasan peraturan dalam hal penanganan data. MDM membantu organisasi mematuhi kebijakan tata kelola data, menyediakan jejak audit yang dapat diandalkan, dan mengurangi risiko ketidakpatuhan. Dalam merger dan akuisisi, MDM memfasilitasi integrasi sistem data yang berbeda, mencegah kekacauan proses rekonsiliasi data yang tidak terkoordinasi.

Tantangan utama dalam MDM adalah mempertahankan "satu-satunya versi data yang benar" di antara beberapa duplikat data master. Organisasi sering menyimpan data di berbagai sistem, masing-masing berpotensi menyimpan berbagai versi yang berbeda dari entitas data yang sama. Cukup rumit untuk menyinkronkan sumber data yang berbeda ini dan memastikannya mencerminkan informasi yang akurat. Untuk mencapai satu tampilan data yang terpadu, diperlukan proses integrasi, deduplikasi, dan sinkronisasi data.

Tantangan penting lainnya adalah mengonfirmasi kualitas data. Masalah kualitas data, seperti ketidakakuratan, inkonsistensi, dan ketidaklengkapan, dapat merugikan organisasi. Praktik data quality management, seperti pembersihan, validasi, dan pengayaan data, sering kali memerlukan pemantauan berkelanjutan dan peningkatan metrik kualitas data untuk mempertahankan standar yang tinggi.

Mengelola rekonsiliasi data juga dapat menjadi rintangan. Dalam proses rekonsiliasi, data dari berbagai sumber harus dibandingkan dan diselaraskan. Adanya nilai data yang saling bertentangan, format data yang berbeda, dan frekuensi pembaruan data yang berbeda-beda dapat mempersulit proses ini. Diperlukan algoritma dan alat canggih yang mampu menangani kompleksitas ini demi keberhasilan rekonsiliasi data.

Transformasi data dapat menghadirkan kesulitan baru. Mengonversi data dari satu format atau struktur ke format atau struktur lain untuk memenuhi persyaratan berbagai sistem dan aplikasi dapat menjadi rumit, terutama saat menangani data dalam jumlah besar dan terdapat hubungan data yang kompleks. Organisasi harus merancang dan mengelola proses transformasi data dengan hati-hati untuk memastikan bahwa data tetap konsisten di sepanjang siklus hidupnya.

Menyeimbangkan detail data dan normalisasi menghadirkan serangkaian tantangan sendiri. Normalisasi memerlukan penyusunan data untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data. Namun, normalisasi yang berlebihan dapat menyebabkan struktur data yang terlalu kompleks, sehingga sulit dikelola dan dikueri. Sebaliknya, normalisasi yang tidak memadai dapat mengakibatkan duplikasi data dan inkonsistensi. Keseimbangan yang tepat antara detail data dan normalisasi sangat penting.

Solusi master data management yang komprehensif sangat penting bagi organisasi yang ingin menggunakan aset datanya secara berkelanjutan, namun tetap ingin memverifikasi kepatuhan terhadap peraturan dan mendukung teknologi canggih seperti kecerdasan buatan dan machine learning.

Organisasi menggunakan MDM dalam berbagai cara untuk mendukung fungsi bisnis dan mendorong peningkatan operasional.

Banyak digunakan untuk menyimpan satu sumber informasi pelanggan. Sebagai contoh, manajemen data master pelanggan dapat mencegah masalah seperti pengiriman tagihan ke alamat yang sudah tidak berlaku atau duplikasi catatan pelanggan, yang dapat menyebabkan komunikasi yang tidak perlu dan pengalaman pelanggan yang buruk. Dengan mengintegrasikan data pelanggan dari berbagai sumber, organisasi dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan melalui interaksi yang dipersonalisasi dan relevan.

Konsistensi sangat penting untuk manajemen inventaris, strategi penetapan harga, dan efisiensi rantai pasokan. Perusahaan dapat menjamin bahwa deskripsi produk, harga, dan spesifikasi akan seragam di seluruh platform e-commerce, toko fisik, dan sistem internal. Hal ini mencegah kesalahan seperti penetapan harga yang salah atau kesalahan pelabelan produk, mendukung operasi yang efisien, dan meningkatkan kepercayaan pelanggan.

Data yang lengkap sangat penting untuk memenuhi persyaratan peraturan dan menghindari penalti. Memelihara data pelanggan membantu lembaga keuangan mematuhi peraturan Know Your Customer (KYC), sementara data produk membantu produsen memenuhi standar kepatuhan khusus industri.

Dengan mengambil data dari satu-satunya versi yang benar, semua modul ERP bekerja dengan data yang sama. Data pemasok yang konsisten dapat menyederhanakan proses pengadaan dan data keuangan dapat mendukung pelaporan dan forecasting yang lebih andal.

Selama proses merger dan akuisisi, organisasi sering kali menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan duplikat data master dari entitas yang berbeda-beda. MDM membantu merekonsiliasi sumber data yang berbeda ini, demi menjaga konsistensi dan mengurangi inefisiensi operasional. Dengan mendeduplikasi data master, MDM memfasilitasi proses integrasi yang lebih lancar selama dan setelah merger atau akuisisi.

MDM meningkatkan kualitas dan konsistensi data yang digunakan di berbagai sistem operasional. Data inventaris membantu mengurangi situasi kehabisan dan kelebihan stok, sehingga mengoptimalkan operasi rantai pasokan. Demikian pula, data pelanggan yang konsisten dapat merampingkan proses layanan pelanggan, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah pelanggan.

MDM membantu organisasi untuk merekonsiliasi data dari berbagai sumber yang berbeda, memastikan bahwa nilai data selaras dan konsisten. Harmonisasi ini mengurangi kompleksitas proses rekonsiliasi data. Rekonsiliasi data pelanggan dari berbagai titik kontak seperti toko online, lokasi fisik, dan sistem dukungan pelanggan dapat memberikan pandangan terpadu mengenai pelanggan, mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan layanan yang dipersonalisasi.

MDM mendukung analisis canggih dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dengan menyediakan data berkualitas tinggi dan konsisten. Data master memungkinkan organisasi untuk menghasilkan insight yang bermakna, mengidentifikasi tren, dan membuat keputusan yang tepat. Data pelanggan membantu dalam melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan preferensi dan perilaku mereka, sehingga memungkinkan kampanye pemasaran yang ditargetkan dan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Alat master data management mengotomatiskan integrasi, pembersihan, rekonsiliasi, dan tata kelola data untuk entitas bisnis yang penting seperti pelanggan, produk, pemasok, dan lokasi. Fungsionalitas alat bantu MDM dapat secara signifikan meningkatkan kualitas data, efisiensi operasional, dan pengambilan keputusan strategis.

Fungsi utama alat MDM:

Konsolidasi data dari sumber yang berbeda, baik internal maupun eksternal. Misalnya, data pelanggan dapat dikumpulkan dari sistem penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan, sementara data produk dapat dikumpulkan dari inventaris, manufaktur, dan platform e-commerce. Dengan mengintegrasikan data ini, alat MDM menghilangkan silo dan memberikan pandangan yang lebih holistik.

Data dari berbagai sumber sering mengandung kesalahan, inkonsistensi, dan duplikasi. Alat bantu MDM menggunakan algoritma dan aturan yang canggih untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah ini, serta memverifikasi keandalan data master. Jika informasi pelanggan muncul secara berbeda di sistem yang berbeda karena kesalahan ketik atau perbedaan format, alat bantu MDM dapat menstandarisasi data dan menggabungkan catatan duplikat untuk membuat satu profil.

Alat ini menstandarkan format dan nilai data untuk menjaga konsistensi di berbagai sistem dan unit bisnis. Standardisasi memastikan bahwa data dapat dibandingkan dan digunakan di berbagai aplikasi dan proses bisnis.

Rekonsiliasi memerlukan penyelarasan data dari berbagai sumber untuk meningkatkan konsistensi dan kebenaran. Pengayaan terdiri dari peningkatan data dengan informasi tambahan untuk meningkatkan nilai dan kegunaannya. Alat MDM dapat memperkaya data produk dengan atribut tambahan seperti spesifikasi terperinci, gambar, dan deskripsi pemasaran, sehingga lebih berguna untuk berbagai fungsi bisnis seperti penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan.

Tata kelola adalah komponen utama dari alat MDM, yang menjamin bahwa praktik manajemen data mematuhi kebijakan dan standar yang telah ditetapkan. Alat-alat ini menyediakan kerangka kerja untuk menentukan aturan tata kelola data, memantau kepatuhan dan mengelola kualitas data. Hal ini sangat penting terutama dalam industri yang diatur di mana keakuratan dan konsistensi data sangat penting untuk mematuhi persyaratan hukum dan peraturan.

Alat MDM mendukung manajemen hierarki untuk mempertahankan struktur organisasi dan hubungan. Fungsi ini membantu mengelola hubungan data yang kompleks dan memastikan bahwa data mencerminkan struktur di dunia nyata.

Alat MDM menyediakan kemampuan integrasi yang tangguh, sehingga memungkinkannya bekerja secara lancar dengan sistem perusahaan lain seperti ERP dan CRM. Integrasi ini menjamin bahwa data master secara konsisten digunakan di seluruh aplikasi bisnis penting, sehingga meningkatkan koherensi dan efisiensi operasional.

Alat MDM mencakup fitur audit dan kontrol versi untuk melacak perubahan dan menjaga integritas data dari waktu ke waktu. Fitur-fitur ini membangun transparansi dan akuntabilitas, memungkinkan bisnis untuk memantau perubahan data, memahami silsilah data, dan menjaga kepatuhan terhadap kebijakan tata kelola data.