Menyatukan Data Silo: Mengintegrasikan Informasi dalam Organisasi hasil Merger dan Akuisisi

Masalah Data Silo

Versi Bahasa Inggris

Merger dan akuisisi dapat menyebabkan terbentuknya data silo karena setiap kali perusahaan baru diakuisisi, data dari perusahaan tersebut harus diintegrasikan dengan data perusahaan yang sudah ada. Hal ini dapat menyebabkan penurunan kualitas data dan masalah yang muncul saat integrasi dilakukan. Perusahaan mungkin tidak memiliki waktu untuk membersihkan data baru yang masuk sebagai bagian dari proses migrasi, kecuali jika itu benar-benar diperlukan untuk memadukan dengan struktur yang sudah ada.

Selain itu, aplikasi perangkat lunak umumnya dikembangkan untuk memecahkan masalah bisnis tertentu dan jarang mempertimbangkan dampaknya terhadap proses bisnis lain atau konsumen data. Hal ini menyebabkan berbagai sistem perangkat lunak dan aplikasi bisnis tersebar yang memiliki aturan yang berbeda. Sistem yang berbeda mungkin mengandung beberapa instansi rekaman pelanggan dengan detail yang berbeda dan transaksi yang terkait. Karena alasan-alasan ini, kebanyakan perusahaan mengalami data yang terfragmentasi dan tidak konsisten yang pada akhirnya menyebabkan terbentuknya data silo.

Contoh-contoh Data Silo

Berikut adalah contoh-contoh umum dari data silo sebagai hasil dari akuisisi dan merger:

1. Solusi Penyimpanan Data yang Beragam: Perusahaan yang diakuisisi mungkin memiliki sistem penyimpanan data yang berbeda, seperti server lokal atau platform cloud. Hal ini dapat menyebabkan fragmentasi data dan kesulitan dalam mengintegrasikan dan menganalisis informasi di seluruh organisasi.
2. Format Data yang Tidak Kompatibel: Akuisisi dan merger sering kali menggabungkan sistem-sistem yang berbeda dengan format dan struktur data yang berbeda. Inkonsistensi ini dapat menciptakan hambatan dalam integrasi data dan menghambat pemahaman dan pelaporan berbasis data.
3. Penyimpanan Data untuk Departemen Tertentu: Setiap departemen dalam organisasi yang merger mungkin memiliki repositori data atau basis data sendiri, yang mengakibatkan terbentuknya sumber data yang terisolasi. Kurangnya integrasi data ini membatasi kemampuan untuk mendapatkan pandangan holistik tentang operasi dan menghambat analisis lintas fungsi.
4. Sistem IT Peninggalan: Perusahaan yang diakuisisi mungkin memiliki sistem IT peninggalan yang sudah usang dan tidak kompatibel dengan infrastruktur teknologi yang sudah ada dalam organisasi. Hal ini dapat menyebabkan tantangan dalam upaya untuk mengintegrasikan dan berbagi data antar sistem.

Integrasi Data

Integrasi data adalah proses menggabungkan data dari berbagai sumber data untuk menciptakan pandangan yang terpadu dari semua data tersebut. Hal ini melibatkan penggabungan, transformasi, pengayaan, dan pembersihan nilai-nilai data untuk memastikan keakuratan, konsistensi, dan kualitas data. Integrasi dapat dilakukan secara fisik dengan menyalin dan menyimpan data di satu lokasi atau secara virtual dengan membuat referensi ke tempat penyimpanan data asli.

Integrasi data adalah dasar yang penting dalam membangun repositori berkualitas tinggi dengan data yang terpercaya dan diatur, yang memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi duplikat, menciptakan hubungan, membangun kecerdasan, meminimalkan biaya pemeliharaan, dan mengendalikan akses. Hal ini melibatkan berbagai detail dan tantangan bisnis dan teknis yang memerlukan disiplin manajemen data yang ketat, seperti data governance, data stewardship, kualitas data, dan manajemen metadata.

Teknologi

Terdapat beberapa alternatif untuk mencapai integrasi data:

1. ETL (Extract Transform Load), yang melibatkan menyalin data dari beberapa sumber penyimpanan data dan menyimpan hasil transformasinya di penyimpanan data terpisah.
2. ELT (Extract Load Transform), yang melibatkan menyalin data dari beberapa sumber penyimpanan data dan memuatnya ke penyimpanan data target untuk dilakukan transformasi.
3. Replikasi, di mana data disalin dari sumber penyimpanan data ke penyimpanan data target secara teratur.
4. Virtualisasi data melibatkan menciptakan pandangan terpadu atas data dari berbagai penyimpanan data tanpa menyalin atau memindahkan data secara fisik.

Kelebihan dan Kekurangan

ETL, ELT, replikasi, dan virtualisasi data adalah pendekatan yang berbeda dalam integrasi dan manajemen data. Berikut adalah kelebihan dan kekurangan dari masing-masing pendekatan:

1. ETL (Extract, Transform, Load) adalah pendekatan yang kuat, dioptimalkan untuk pemrosesan batch dan data warehousing dalam skala besar, menawarkan pembersihan dan validasi data selama fase transformasi. Namun, pendekatan ini membutuhkan perencanaan dan pengembangan yang cukup besar di awal.
2. ELT (Extract, Load, Transform) lebih sederhana daripada proses ETL dengan memuat data terlebih dahulu dan melakukan transformasi di dalam sistem target, tetapi hal ini dapat mengakibatkan kecenderungan untuk melewati langkah-langkah transformasi yang dapat membuat gudang data menjadi tempat sampah.
3. Replikasi lebih cepat daripada ETL atau ELT, tetapi memerlukan persyaratan perangkat keras yang lebih tinggi.
4. Virtualisasi data memberikan kemandirian penyimpanan data, tetapi menambahkan lapisan perangkat lunak tambahan yang memerlukan lebih banyak pemrosesan CPU.

Bagaimana Cara Memilih?

Ketika memilih teknologi integrasi data yang paling tepat, terdapat beberapa faktor kunci yang perlu dipertimbangkan:

1. Sangat penting untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang integrasi data, yang melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber untuk menciptakan pandangan yang terpadu dan komprehensif.
2. Teknologi yang dipilih harus memiliki kemampuan yang diperlukan untuk mendukung fungsi kritis seperti transformasi data, profil data, pembersihan data, dan konformasi data.
3. Strategi manajemen data yang efektif, termasuk manajemen metadata, data governance, stewardship data, dan manajemen kualitas data, harus diperhitungkan untuk memastikan manajemen data master yang akurat, konsisten, dan terkendali di berbagai domain.
4. Mengingat sifat yang terus berkembang dalam manajemen data, teknologi yang dipilih harus sejalan dengan tujuan dan visi organisasi untuk masa depan manajemen dan integrasi data. Hal ini memastikan bahwa solusi yang dipilih tetap relevan dan dapat beradaptasi, mengakomodasi perubahan kebutuhan dan tren yang muncul dalam praktik manajemen data.