Apa itu metadata?

Definisi sederhana metadata adalah data " tentang data." Artinya, ia memberikan rincian tentang data yang terpisah dari isi data itu sendiri. Sebagai contoh, tabel pesanan pelanggan terbaru adalah kumpulan data, sedangkan informasi tentang data tersebut—seperti pemiliknya atau jenis file yang digunakan—disebut metadata.

Berbagai jenis metadata memiliki fungsi yang berbeda. Misalnya, metadata deskriptif untuk suatu dokumen mungkin mencakup penulis, tanggal pembuatan, ukuran file, dan kata kunci. Metadata teknis untuk basis data relasional mungkin menggambarkan struktur tabel, tipe data, dan hubungan antar tabel.

Mengingat banyaknya volume data yang ditangani bisnis saat ini, metadata sangat diperlukan. Hal ini meningkatkan aksesibilitas data, memudahkan navigasi dalam kumpulan data besar, dan mengubah informasi mentah menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. Misalnya, bisnis retail dapat menggunakan metadata untuk dengan cepat menemukan data penjualan pada bulan tertentu, kemudian menyaringnya berdasarkan kategori produk dan wilayah, tanpa harus menelusuri seluruh data.

Metadata juga penting dalam tata kelola data dan manajemen data. Menurut Gartner, perusahaan yang tidak menerapkan pendekatan berbasis metadata dalam modernisasi TI berisiko mengeluarkan biaya hingga 40% lebih tinggi untuk pengelolaan data.¹

Sistem seperti basis data, perpustakaan digital, dan platform manajemen konten menggunakan metadata untuk mengorganisir, mengambil, dan mengelola data secara efisien. Dengan pengelolaan data yang lebih terstruktur, organisasi dapat memanfaatkannya secara optimal untuk inisiatif bisnis penting, seperti intelijen bisnis (BI), kecerdasan buatan (AI), dan machine learning (ML).

Metadata juga membantu memastikan kualitas data dan integritas data. Ini mendukung pelacakan silsilah data dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan California Consumer Privacy Act (CCPA).

Metadata terkadang terasa sedikit meta. Untuk membuatnya lebih konkret, pertimbangkan sebuah buku. Metadata di sini adalah penulis, judul, tanggal publikasi, dan daftar isi. Informasi ini tidak menyajikan isi teks buku secara langsung—tetapi memberikan detail penting untuk mengklasifikasikan buku dan memahami asal-usulnya.

Sama seperti pustakawan atau peneliti yang mungkin mengurai ribuan judul dengan menggunakan nama penulis, ilmuwan data atau pengguna lain dapat mencari kumpulan data besar dengan menggunakan metadata.

Tanpa informasi ini, pengguna akan dihadapkan pada sejumlah besar data—bahkan hingga ratusan ribu halaman teks yang tidak terorganisir—tanpa cara untuk menyortir atau mengaturnya. Dengan kata lain, data akan kehilangan konteks dan fungsinya, seperti buku tanpa indeks atau kategori.

Ada beberapa jenis metadata, yang semuanya menggambarkan aspek data yang berbeda. Sebagai contoh, berbagai jenis metadata dapat menggambarkan konten file komputer, strukturnya, atau izinnya.

Beberapa jenis metadata yang paling umum meliputi:

• Metadata deskriptif
• Metadata struktural
• Metadata administratif
• Metadata teknis
• Metadata pelestarian

Metadata deskriptif memberikan informasi dasar tentang data, seperti judul file, penulis, kata kunci, dan ringkasan.

Metadata deskriptif biasanya digunakan di platform media sosial, mesin pencari, dan katalog data karena membantu membuat data dapat dicari. Di LinkedIn, misalnya, metadata deskriptif—seperti jabatan, pendidikan, dan keterampilan pengguna—dapat membantu menyortir dan mengidentifikasi profil.

Metadata semantik, meskipun secara teknis lebih merupakan kerangka kerja daripada jenis metadata, dapat melengkapi metadata deskriptif. Metadata semantik mendefinisikan hubungan antara titik data dan menambahkan makna kontekstual.

Misalnya, jika kumpulan data berisi istilah "car," metadata semantik dapat memberikan kejelasan tentang bagaimana "car" berhubungan dengan istilah lain seperti "vehicle" atau "SUV."

Metadata struktural mendefinisikan bagaimana elemen data diatur dan terkait satu sama lain. Misalnya, di situs web, metadata struktural menetapkan bagaimana halaman beranda ditautkan ke subhalaman lain dan mengkategorikannya ke dalam bagian. 

Metadata struktural juga membantu sistem mengatur data yang kompleks, mirip dengan bagaimana daftar isi membantu memandu pembaca dalam membaca buku.

Taksonomi—sistem terstruktur untuk mengkategorikan data—sering digunakan sebagai panduan dalam metadata struktural. Misalnya, peretail dapat menerapkan taksonomi untuk mengklasifikasikan produk, seperti menempatkan "mobile" di bawah kategori "electronics" dan "t-shirt" di bawah "clothing."

Metadata administratif mencakup informasi tentang kepemilikan data, izin akses, dan kebijakan penyimpanan. Misalnya, metadata ini dapat menunjukkan siapa yang membuat data, siapa yang dapat mengeditnya, dan berapa lama data harus disimpan.

Metadata administratif membantu memastikan kepatuhan terhadap regulasi hukum dan kebijakan organisasi dengan mencatat akses data serta mengelola jadwal retensi. Selain itu, metadata administratif berperan penting dalam pengelolaan metadata pelestarian, memastikan data tetap dapat diakses dan digunakan dalam jangka panjang.

Metadata teknis berisi informasi detail tentang file data, termasuk jenis file, metode pengodean, dan lokasi penyimpanan. Misalnya, metadata teknis untuk sebuah gambar dapat mencakup resolusi, ukuran file, format, dan profil warna.

Metadata teknis berperan penting dalam memastikan data disimpan, diproses, dan ditampilkan dengan benar di berbagai sistem dan platform, seperti sistem manajemen konten dan solusi penyimpanan cloud.

Contohnya, metadata teknis berisi informasi penting yang memungkinkan sistem dan lingkungan berbeda untuk menginterpretasikan serta menyajikan data dengan akurat, seperti menentukan resolusi yang tepat untuk menampilkan gambar.

Pelestarian metadata membantu memastikan kegunaan jangka panjang dan aksesibilitas data. Ini mencakup detail tentang cadangan terbaru kumpulan data serta strategi pelestarian data, seperti migrasi ke format yang lebih baru seiring perkembangan teknologi untuk mencegah keusangan.

Misalnya, organisasi layanan kesehatan dapat menggunakan metadata pelestarian untuk mengonversi catatan pasien dari sistem lama ke format catatan kesehatan elektronik (EHR) modern, memastikan akses berkelanjutan dan kepatuhan terhadap regulasi.

Pelestarian metadata sangat penting dalam industri seperti perawatan kesehatan dan layanan hukum, di mana organisasi wajib menyimpan data dalam jangka panjang untuk mematuhi regulasi.

Karena metadata berperan penting dalam mengorganisir, mencari, dan mengakses data, keberadaannya sangat diperlukan di setiap tahap proses manajemen data, mulai dari pembuatan dan penyimpanan hingga pengambilan dan pengarsipan.

Berikut adalah detail tentang bagaimana metadata cocok dengan setiap langkah siklus hidup manajemen data.

Standar dan skema metadata memastikan konsistensi dalam kumpulan data, sehingga memudahkan sistem dan pengguna dalam memahami serta berbagi data.

Standar metadata mendefinisikan bagaimana metadata harus disusun dan diterapkan di berbagai sistem. Dua standar metadata yang diakui secara luas adalah Dublin Core dan ISO 19115.

• Dublin Core adalah standar sederhana dan banyak digunakan untuk menggambarkan sumber daya digital. Ini mencakup elemen metadata dasar seperti "title", "author", dan "format". Standar ini sering digunakan di Digital Library dan arsip digital untuk membantu mengatur koleksi fisik dan digital.

• ISO 19115 berfokus pada deskripsi data geospasial. Ini memastikan dokumentasi yang konsisten untuk set data geografis, mencakup kualitas data, cakupan wilayah, dan metodologi. Standar ini sangat penting untuk industri yang terlibat dalam pemetaan, survei tanah, dan pemantauan lingkungan.
  

Skema metadata adalah cetak biru untuk menerapkan standar metadata. Solusi ini membantu memastikan elemen metadata diatur, diformat, dan digunakan secara konsisten. Sebagai contoh, skema berbasis Dublin Core menetapkan aturan format untuk elemen seperti 'judul' dan 'subjek' guna memastikan konsistensi di seluruh platform.

Metadata sangat penting untuk sistem dan teknologi yang diandalkan orang setiap hari, dari mesin pencari hingga model AI. Secara khusus, metadata mendukung:

• Aksesibilitas data
• Integrasi data
• Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin
• Arsitektur data

Organisasi saat ini memiliki data dalam jumlah besar, tetapi itu tidak berarti banyak jika orang tidak dapat menggunakan data itu. Faktanya, IBM Data Differentiator melaporkan bahwa sebanyak 68% data perusahaan tidak pernah dianalisis. Seringkali, itu karena orang tidak tahu itu ada di sana atau silo menghalangi mereka untuk mengaksesnya.

Metadata memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menavigasi lingkungan data yang kompleks. Metadata membantu mengatur, memberi label, memfilter, dan mengurutkan kumpulan data sehingga pengguna dan sistem dapat mengambil informasi yang mereka butuhkan dengan cepat. Tanpa manajemen metadata yang tepat, menemukan data yang tepat di berbagai sistem akan seperti mencari jarum di tumpukan jerami. 

Organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk aplikasi, situs web, toko digital dan fisik, serta portal pelanggan. Mengonsolidasikan semua informasi ini dikenal sebagai integrasi data, yang dapat menjadi tantangan besar. 

Metadata membantu menstandardisasikan format data dan memetakan hubungan antara kumpulan data, sehingga data dapat mengalir dengan lancar di antara sistem yang berbeda. Integrasi data sangat penting untuk upaya analitik data dan intelijen bisnis (BI), di mana insight yang akurat bergantung pada data dari berbagai platform yang bekerja secara bersamaan.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan retail dapat memanfaatkan metadata untuk menghubungkan data pembelian pelanggan dari transaksi online dan di toko fisik. Hal ini memungkinkan perusahaan menganalisis data secara terintegrasi untuk membuat prediksi belanja yang lebih akurat dan berbasis informasi. Bahkan dapat membantu mengoptimalkan manajemen inventaris dan mendukung strategi pemasaran baru.

Proyek kecerdasan buatan dan machine learning bergantung pada data yang bersih dan terorganisir dengan baik untuk pelatihan dan hasil yang akurat. Metadata mendukung proses ini dengan memberi label dan mengkategorikan data, yang membantu model belajar dan memberikan konteks yang diperlukan untuk insight.

Juga, persiapan data untuk teknologi ini seringkali merupakan proses yang panjang. Menurut laporan Gartner, klien menghabiskan sekitar 90% waktu mereka untuk menyiapkan data, dengan angka ini meningkat hingga 94% di industri yang lebih kompleks.¹ Manajemen metadata yang efisien dapat menyederhanakan proses ini, memungkinkan organisasi lebih fokus pada analisis daripada sekadar membersihkan data.

Bisnis memiliki sejumlah besar data tentang segala hal mulai dari transaksi pelanggan dan inventaris produk hingga proses internal dan penelitian hak milik. Data ini harus diatur dalam  arsitektur data yang koheren agar pengguna dan aplikasi dapat mengaksesnya saat mereka membutuhkannya.  

Metadata merupakan dasar bagi arsitektur data. Metadata bertindak sebagai cetak biru, memandu bagaimana data diatur, disimpan, dan diakses di seluruh sistem. Metadata memberikan informasi yang membantu jalur data berjalan secara efisien, menstandardisasi cara data mengalir melalui sistem dan meningkatkan skalabilitas.

Metadata juga dapat meminimalkan redundansi dengan memetakan hubungan antara kumpulan data sehingga organisasi tidak perlu menyimpan data yang sama di banyak tempat.

Metadata banyak digunakan di berbagai industri untuk meningkatkan pengelolaan, aksesibilitas, dan tata kelola data. Aplikasi metadata dunia nyata meliputi:

• Manajemen basis data: Metadata memudahkan pengelolaan dan pengaturan basis data dengan memungkinkan pengguna memfilter, menandai, mengurutkan, serta menghubungkan berbagai titik dan kumpulan data. Lapisan metadata yang terintegrasi antar basis data dapat mendukung tugas-tugas canggih, seperti menjalankan kueri pada kumpulan data dari berbagai sistem.

• Tata kelola dan kepatuhan data: Metadata administratif mencatat siapa yang memiliki izin untuk mengakses, memodifikasi, atau menghapus data, yang penting terutama dalam industri yang tunduk pada regulasi. Metadata ini mencatat jejak audit untuk data sensitif, membantu organisasi memenuhi peraturan seperti GDPR dan Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA).

• Pengoptimalan Mesin Pencari (SEO): Mesin pencari memanfaatkan metadata yang disematkan dalam header HTML—seperti tag judul dan deskripsi meta—untuk menentukan peringkat halaman web. Metadata yang akurat memastikan konten web terindeks dengan benar, sehingga muncul di hasil pencarian yang relevan dan meningkatkan visibilitas.

• Keamanan Siber: Dalam forensik digital dan respons insiden, metadata berperan penting dalam melacak asal, perubahan, dan riwayat akses suatu file. Penyelidik dapat memanfaatkan metadata untuk merekonstruksi kronologi serangan siber dan menganalisis aset data sebagai bukti digital.

• Media sosial: Platform seperti Facebook dan X memanfaatkan metadata untuk mengelola postingan dan merekomendasikan konten. Metadata seperti tagar dan geolokasi membantu pengguna menemukan serta membagikan konten yang relevan dengan lebih mudah.

• Insight Konsumen: Pengecer memanfaatkan metadata untuk melacak interaksi pelanggan, memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, dan menargetkan iklan dengan lebih efektif. Misalnya, jika pengecer digital melihat bahwa pengguna sering mengunjungi halaman produk kecantikan, mereka dapat merekomendasikan lebih banyak produk serupa untuk meningkatkan relevansi dan minat pelanggan.

• Manajemen Hak: Metadata administratif mencakup informasi tentang hak penggunaan dan perjanjian lisensi, yang membantu organisasi dalam memantau kepatuhan terhadap undang-undang hak cipta serta mengelola kekayaan intelektual secara lebih efektif. Misalnya, metadata administratif pada sebuah gambar dapat mencantumkan informasi tentang izin penggunaan komersial oleh pihak lain, baik individu maupun organisasi.

Manajemen metadata adalah proses mengorganisasi, mengoptimalkan, dan memanfaatkan metadata untuk meningkatkan aksesibilitas serta kualitas data dalam suatu organisasi. Fokus utama dalam manajemen metadata meliputi standardisasi format, perumusan kebijakan tata kelola data, serta otomatisasi proses pembuatan metadata.

Repositori metadata sering kali sangat penting untuk proses ini. Mereka berperan sebagai sumber utama untuk memastikan metadata tetap akurat dan terbaru di seluruh sistem. 

Manajemen metadata sering memanfaatkan otomatisasi dengan menggunakan templat dan API untuk mengurangi kesalahan manual serta mempercepat pemrosesan metadata. Otomatisasi memungkinkan pemrosesan kumpulan data besar secara lebih efisien dan dengan risiko kesalahan yang lebih rendah. 

Manajemen metadata membantu mengaktifkan dan menyederhanakan upaya pengelolaan data. Terlebih lagi, munculnya AI—dan peran penting metadata dalam machine learning dan sistem AI—hanya menggarisbawahi makin pentingnya manajemen metadata.