Apa itu katalog data?

Katalog data adalah inventaris terperinci aset data dalam suatu organisasi. Solusi ini membantu pengguna dengan mudah menemukan, memahami, mengelola, mengkurasi, dan mengakses data.

Dengan menggunakan metadata dan alat manajemen data, katalog data mengatur aset data sehingga pengguna—seperti analis data, ilmuwan data, dan pengelola data—dapat dengan cepat menemukan data yang tepat untuk contoh penggunaan analitis atau bisnis mereka. Banyak katalog data mendukung pencarian bahasa alami, yang memungkinkan pengguna menemukan data tanpa menulis kode atau kueri SQL.

Katalog data biasanya mencakup berbagai aset data, termasuk:

• Data terstruktur (basis data, file data)
• Data tidak terstruktur (dokumen, email, gambar, dan video)
• Laporan dan hasil kueri
• Visualisasi data (bagan, grafik, infografis, dan dasbor)
• Model machine learning (ML)
• Koneksi antar basis data (hubungan dan silsilah data)

Katalog data yang kuat juga mencakup kemampuan manajemen metadata untuk mengumpulkan dan mengkurasi metadata setiap aset data. Berbagai fitur ini dapat memudahkan untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan menggunakan data secara efektif. Katalog juga harus menyediakan alat tata kelola data untuk membantu menjaga kualitas data, integritas data, dan keamanan data.

Metadata adalah "data tentang data." Ini adalah informasi tentang data yang terpisah dari konten data itu sendiri—seperti penulis, tanggal pembuatan, atau ukuran file. Metadata membuatnya lebih mudah untuk mencari, mengatur, dan menggunakan data.

Contoh klasik metadata adalah katalog kartu atau katalog daring di perpustakaan. Dalam ini, setiap kartu atau daftar berisi informasi tentang sebuah buku: judul, penulis, subjek, tanggal terbit, edisi, lokasi di perpustakaan, atau ringkasan.

Informasi ini memudahkan pembaca untuk menemukan dan mengevaluasi buku: Apakah terkini atau ketinggalan zaman? Apakah buku tersebut memiliki informasi yang saya cari? Apakah penulisnya seseorang yang saya percayai atau karyanya saya sukai? Dengan cara yang sama, metadata memudahkan pengguna data untuk menemukan dan mengevaluasi data organisasi mereka.

Berbagai jenis metadata memiliki fungsi yang berbeda. Katalog data biasanya menangani beberapa kelas metadata, termasuk:

Biasanya, katalog data memiliki alat manajemen metadata untuk mengkurasi dan memperkaya metadata dengan tag, asosiasi, peringkat, dan anotasi.

Organisasi modern saat ini mengelola lingkungan data yang semakin kompleks. Aset dapat berasal dari berbagai lingkungan cloud dan sistem lokal, serta dari tim yang terpisah, wilayah geografis, dan platform yang berbeda. Katalog data memudahkan pengguna untuk menemukan, mengevaluasi, dan menggunakan semua data ini dengan sedikit keahlian teknis atau usaha.

Pertimbangkan analogi berikut: Sistem digital library menghemat waktu dan tenaga pembaca yang biasanya harus berkeliling rak-rak buku untuk mencari buku tertentu. Katalog data memiliki fungsi serupa, membantu pengguna menemukan data yang mereka butuhkan dengan cepat daripada harus menelusuri kumpulan data yang luas dan tidak terorganisir. Akses data yang lebih baik secara signifikan meningkatkan efisiensi inisiatif insight di seluruh organisasi—sama seperti digital library membawa pembaca ke halaman pertama lebih cepat.

Katalog data juga memainkan peran penting dalam tata kelola data, mitigasi risiko, dan kepatuhan terhadap peraturan, terutama dalam menghindari pelanggaran. Kemampuan di bidang ini mencakup klasifikasi data otomatis untuk data sensitif hingga pemberitahuan saat anomali data terdeteksi.

Melalui katalog data, profesional data dapat mengakses data secara mandiri—tanpa bergantung pada tim TI, insinyur data, atau berisiko melanggar kepatuhan dan tata kelola data. Faktor-faktor ini menciptakan lingkungan data yang tangkas dan mandiri yang memberikan manfaat kepada seluruh organisasi.

Katalog data dan data dictionary memiliki tujuan berbeda namun saling melengkapi untuk membuat data lebih berguna.

Katalog data menawarkan gambaran luas dari semua aset data dalam suatu organisasi. Solusi ini menyediakan konteks bisnis untuk membantu pengguna menemukan dan mengevaluasi kumpulan data.

Sebaliknya, kamus data mendefinisikan struktur dan isi kumpulan data individu. Sebaliknya, kamus data mendefinisikan struktur dan isi dari kumpulan data individu. Ini mencakup detail seperti nama bidang, tipe data, nilai yang diizinkan, rentang, dan format.

Katalog data memberikan berbagai manfaat untuk mendukung penemuan, pengelolaan, dan pemanfaatan data di seluruh organisasi, termasuk:

• Analisis data yang dipercepat
• Efisiensi Operasional
• Pengambilan keputusan berbasis datayang ditingkatkan
• Mengurangi risiko regulasi
• Data silos yang ditingkatkan

Katalog data memungkinkan analisis layanan mandiri, memudahkan analis data menemukan, mengakses, menyiapkan, dan memercayai data—mempercepat keseluruhan proses analisis.

Dengan menciptakan pembagian kerja yang optimal antara pengguna dan TI, katalog data membantu mengurangi hambatan. Warga data dapat mengakses dan menganalisis data secara mandiri, memungkinkan tim TI fokus pada tugas strategis dan prioritas tinggi.

Dengan data yang terpusat, kontekstual, dan tepercaya di ujung jari, profesional data dapat merespons lebih cepat dan membuat keputusan lebih tepat—membantu mereka memenuhi metrik intelijen bisnis (BI) dan big data.

Dengan mendorong, menyederhanakan, dan mengotomatiskan tata kelola, katalog data memberi analis keyakinan bahwa mereka bekerja dengan data yang diizinkan untuk digunakan, sesuai dengan peraturan industri dan privasi data.

Katalog data dapat menyatukan sejumlah besar data yang terpisah dari seluruh sumber data organisasi (seperti gudang data, data lake, dan data lakehouse). Memecah silo ini mendorong aksesibilitas dan kolaborasi data yang lebih luas di antara para pemangku kepentingan.

Katalog data modern menyediakan berbagai alat dan kemampuan yang membantu konsumen data menemukan, memahami, dan menggunakan data perusahaan secara bertanggung jawab. Fitur utama meliputi:

• Penemuan data: Katalog data harus memungkinkan semua pengguna data untuk dengan cepat dan mudah menemukan data yang relevan. Pengalaman pencarian harus intuitif dan ramah pengguna, mirip dengan Netflix, Amazon, atau platform konsumen lainnya.
  
  
• Pengelolaan metadata: Pengelolaan metadata yang efektif membantu meningkatkan kemudahan pencarian dan penemuan katalog data. Katalog data yang kuat membuat metadata terstruktur dengan baik, dapat diakses, dan dapat ditindaklanjuti.
  
  
• Silsilah data: Melalui metadata, katalog data harus menampilkan siklus hidup data—memberikan pandangan yang transparan dan menyeluruh tentang asal-usulnya, bagaimana data tersebut berubah, dan tujuannya dalam pipeline data.
  
  
• Tata kelola data: Katalog data yang andal terintegrasi secara mulus dengan kebijakan dan alat tata kelola, termasuk aturan kualitas data, glosarium bisnis, dan alur kerja.
  
  
• Pembuatan profil data: Katalog data modern mencakup alat pembuatan profil yang dapat meninjau data dan kemudian membantu menjaga standar kualitas data melalui proses pembersihan dan validasi.
  
  
• Privasi data: Untuk membantu memastikan keamanan dan privasi data sensitif, katalog harus menerapkan kontrol akses dan izin pengguna, serta mendukung kepatuhan terhadap peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum; atau (GDPR).
  
  
• Integrasi data: Katalog data harus terhubung dengan ekosistem data organisasi—termasuk gudang data, alat BI, dan platform lainnya—melalui crawler, konektor, atau antarmuka pemrograman aplikasi (API).
  
  
• Dukungan untuk kecerdasan buatan (AI): Data adalah kunci keberhasilan model AI. Katalog data perusahaan modern membantu menandai dan menyiapkan kumpulan data untuk kinerja dan transparansi model yang optimal.

Katalog data AI menggunakan teknologi canggih seperti otomatisasi, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk meningkatkan dan mengoptimalkan fungsionalitas katalog data tradisional. Fitur utama katalog data AI dapat mencakup: