Manajemen Data

Saat ini, perusahaan bisnis tidak dapat bertahan maupun sukses tanpa data yang berkualitas mengenai operasi internal maupun lingkungan eksternal mereka.

Organisasi modern menyadari bahwa mengelola data dengan baik seperti halnya mereka mengelola aset berharga lainnya merupakan kunci sukses yang penting dalam pasar saat ini.

Manajemen data adalah aktivitas manajerial yang menggunakan teknologi sistem informasi dalam menjalankan tugas pengelolaan data organisasi untuk memenuhi kebutuhan informasi semua stakeholder bisnis mereka.

Permasalahan dengan pemrosesan data tradisional:

Pengulangan Data – pengulangan data membutuhkan pemutakhiran (update) pada semua file data tersebut yang disimpan.

Kesulitan Integrasi Data – data yang disimpan dalam file yang terpisah yang membutuhkan program output khusus menyebabkan kesulitan dalam sistem pelaporan ad hoc

Ketergantungan Data – suatu program umumnya menginformasikan bagaimana data disimpan sehingga perubahan format penyimpanan membutuhkan perubahan program juga

Pendekatan Database Management System (DBMS) adalah mengkonsolidasikan pencatatan data ke dalam satu database yang dapat diakses dengan berbagai program aplikasi yang berbeda.

Software interface antara users dan databases

Data disimpan satu kali, dan terpisah dari program aplikasi

Database Application Programs

Fungsi:

1. Membuat dan memproses forms
2. Membuat dan mengirimkan queries
3. Membuat dan memproses reports
4. Mengeksekusi logika aplikasi
5. Mengontrol aplikasi
6. Macam-macam Database

Data Warehouse adalah Database  berukuran besar yang menyimpan data yang telah disarikan/disaring (extracted) dari berbagai operational, external, dan database lain dalam organisasi

Data Mart adalah Database yang menyimpan kumpulan data tertentu dari sebuah data warehouse yang fokus pada aspek tertentu dalam perusahaan, misalnya satu departemen atau satu proses bisnis

Data Mining adalah Serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basisdata dengan melakukan penggalian pola-pola dari data dengan tujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi yang lebih berharga yang diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basisdata.

Data mining biasa juga dikenal nama lain seperti : Knowledge discovery (mining) in databases (KDD), ekstraksi pengetahuan (knowledge extraction) Analisa data/pola dan kecerdasan bisnis (business intelligence) dan merupakan alat yang penting untuk memanipulasi data untuk penyajian informasi sesuai kebutuhan user dengan tujuan untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku, secara umum definisi data-mining dapat diartikan sebagai berikut

Proses penemuan pola yang menarik dari data yang tersimpan dalam jumlah besar.

Ekstraksi dari suatu informasi yang berguna atau menarik (non-trivial, implisit, sebefumnya belum diketahui potensial kegunaannya) pola atau pengetahuan dari data yang disimpan dalam jumfah besar.

Ekplorasi dari analisa secara otomatis atau semiotomatis terhadap data-data dalam jumlah besar untuk mencari pola dan aturan yang berarti.

Penggunaan Data Mining

1. Melakukan “market-basket analysis” untuk mengidentifikasi kumpulan produk baru.
2. Menemukan akar permasalahan kualitas atau permasalahan manufaktur lain.
3. Mencegah kekecewaan konsumen dan memperoleh konsumen baru.
4. Mengenali profil konsumen secara lebih akurat.