DATA MESH DALAM PERUSAHAAN KEUANGAN

Perusahaan keuangan, termasuk bank, dihadapkan pada tantangan besar dalam memanfaatkan data secara efektif. Data yang tersebar, struktur organisasi yang terfragmentasi, dan perubahan regulasi yang kompleks menjadi beberapa hambatan yang perlu diatasi untuk membuka potensi besar dari data. Namun, dengan pendekatan inovatif seperti Data Mesh Architecture, perusahaan keuangan dapat mengatasi tantangan ini dan mengambil langkah menuju pengambilan keputusan yang lebih baik serta inovasi yang berkelanjutan.  

Tantangan yang dihadapi oleh perusahaan finansial dalam memanfaatkan data secara efektif dapat mencakup beberapa aspek, seperti berikut:  

1. Fragmentasi Data: Perusahaan finansial sering menghadapi masalah dengan data yang tersebar dan beragam karena sejarah konsolidasi dan akuisisi. Ini menyulitkan penyatuan dan integrasi data dari berbagai sumber.  
2. Silo Organisasi: Struktur silo dalam organisasi finansial membatasi kolaborasi antar departemen, menghambat pertukaran data lintas departemen, dan mencegah analisis holistik.  
3. Kualitas Data yang Rendah: Kualitas data yang buruk atau tidak konsisten mengurangi kepercayaan pada hasil analisis dan keputusan bisnis. Masalah seperti data tidak lengkap atau tidak akurat sering muncul karena kurangnya pemeliharaan data yang terstruktur.  
4. Keterbatasan dalam Pengolahan Data: Pengolahan data yang lambat dan terbatas mengakibatkan keterlambatan dalam pengambilan keputusan dan pengembangan produk baru. Proses manual memakan waktu dalam membersihkan dan mengintegrasikan data.  
5. Ketidakpastian Regulasi: Peraturan yang kompleks dalam industri keuangan dapat membatasi fleksibilitas dalam penggunaan data. Kepatuhan terhadap regulasi seperti GDPR atau KYC memerlukan pemahaman mendalam tentang data yang dikumpulkan.  
6. Kekurangan Keterampilan Analitis: Kurangnya keterampilan analitis di antara personel menghambat kemampuan perusahaan untuk mengelola dan menganalisis data secara efektif. Keterbatasan dalam pemahaman alat analisis data dan metodologi statistik merupakan tantangan yang harus diatasi.  

Dalam menghadapi tantangan ini, konsep Data Mesh Architecture muncul sebagai solusi yang menjanjikan bagi industri keuangan. Data Mesh merupakan pendekatan arsitektur terdistribusi yang memungkinkan perusahaan-perusahaan finansial untuk mengelola dan mengevaluasi data dengan lebih efektif. Pendekatan ini menawarkan sejumlah prinsip utama yang dapat membantu bank-bank mengatasi tantangan dalam pengelolaan data mereka  

1. Desentralisasi Kepemilikan dan Arsitektur Data : Memungkinkan unit bisnis untuk memiliki kontrol otonom atas data mereka sendiri, mempercepat pengambilan keputusan dan memungkinkan inovasi yang lebih besar.  
2. Data Sebagai Produk : Memperlakukan data sebagai produk yang dapat diakses dan dikonsumsi oleh departemen lain, memfasilitasi kolaborasi dan komunikasi antar tim.  
3. Platform Data Mandiri : Setiap domain memiliki infrastruktur data otonom yang disesuaikan, mengoptimalkan pengelolaan kualitas data dan mengurangi ketergantungan pada tim terpusat.  
4. Tata Kelola Terfederasi : Mendorong interoperabilitas antar unit dengan tata kelola terfederasi, menjaga keamanan dan kepatuhan data dalam lingkungan yang terdistribusi.  

Bagi organisasi jasa keuangan, prinsip-prinsip tersebut menjadikan Data Mesh prospek yang menarik. Gagasan tentang pendekatan arsitektur yang dapat mendukung tata kelola data yang lebih kuat sekaligus mempercepat cara tim mengubah data menjadi nilai tentu saja menarik minat banyak pemimpin teknologi di bidangnya.  

Namun untuk mendapatkan manfaat tersebut membutuhkan banyak kerja keras dan komitmen di seluruh organisasi. Data Mesh bukanlah solusi instan untuk tantangan data umum seperti masalah kualitas data, sistem pencatatan, dan silsilah data yang dialami dalam layanan keuangan, namun hal ini memungkinkan perubahan mendasar dalam cara data dikelola dan dioperasionalkan, sehingga/yang dapat membantu memecahkan beberapa masalah industri yang paling penting terkait data.  

Penerapan Data Mesh dalam industri keuangan dapat memberikan sejumlah manfaat yang signifikan bagi bank-bank. Berikut adalah beberapa manfaat utama yang dapat diperoleh dari penggunaan Data Mesh Architecture  

1. Peningkatan Fleksibilitas dan Responsivitas  

Dengan memanfaatkan prinsip desentralisasi kepemilikan dan arsitektur data, bank dapat meningkatkan fleksibilitas dan responsivitas mereka terhadap perubahan bisnis dan pasar. Setiap unit bisnis memiliki kemandirian dalam mengelola data mereka sendiri, memungkinkan mereka untuk merespons perubahan dengan cepat dan inovatif.  

2. Skalabilitas dan Efisiens  

Data Mesh memungkinkan bank untuk meningkatkan skalabilitas dan efisiensi operasional mereka dalam pengelolaan data. Dengan pendekatan yang terdistribusi, bank dapat mengelola volume data yang besar dengan lebih efisien, sambil tetap mempertahankan fleksibilitas untuk mengakomodasi pertumbuhan bisnis yang cepat.  

3. Peningkatan Kualitas Data  

Dengan memperlakukan data sebagai produk dan mempromosikan tata kelola yang terfederasi, bank dapat meningkatkan kualitas dan integritas data mereka. Setiap domain memiliki tanggung jawab atas kualitas data mereka sendiri, sehingga memastikan bahwa data yang digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis adalah akurat dan terpercaya.  

4. Kolaborasi dan Inovasi  

Data Mesh mendorong kolaborasi dan inovasi di seluruh organisasi. Dengan memfasilitasi pertukaran data yang lebih lancar antara berbagai unit bisnis, bank dapat mempromosikan kolaborasi lintas tim dan menghasilkan solusi inovatif yang dapat meningkatkan nilai bagi pelanggan dan pemegang saham.  

5. Efisiensi Biaya dan Pengelolaan Risiko  

Dengan meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan data dan memastikan kualitas data yang lebih tinggi, bank dapat mengurangi biaya operasional dan risiko terkait dengan pengambilan keputusan bisnis yang didasarkan pada data yang tidak akurat atau tidak lengkap.  

Strategi Implementasi Data Mesh dalam Industri Keuangan  

Untuk mengimplementasikan Data Mesh dalam industri keuangan, bank dapat mengikuti sejumlah strategi kunci:  

1. Identifikasi dan Pengembangan Data Domains  

Langkah pertama adalah mengidentifikasi dan mengembangkan data domains berdasarkan fungsi bisnis utama bank. Setiap domain harus memiliki tanggung jawab yang jelas atas data mereka sendiri dan merancang produk data yang sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka.  

2. Investasi dalam Infrastruktur Data dan Alat  

Bank perlu berinvestasi dalam infrastruktur data yang dapat mendukung pendekatan terdistribusi dalam pengelolaan data. Ini termasuk pembangunan pipa data, penyimpanan data yang skalabel, dan alat-alat katalog data yang memfasilitasi kolaborasi antar tim.  

3. Peningkatan Tata Kelola dan Kualitas Data  

Penerapan Data Mesh juga membutuhkan peningkatan dalam tata kelola dan kualitas data. Bank perlu mengembangkan kerangka kerja tata kelola yang terfederasi dan memastikan bahwa setiap domain bertanggung jawab atas kualitas data mereka sendiri.  

4. Pendidikan dan Pelatihan  

Terakhir, bank perlu memberikan pendidikan dan pelatihan kepada karyawan mereka tentang konsep dan prinsip-prinsip Data Mesh. Ini termasuk memberikan pelatihan tentang pengelolaan data, analisis data, dan penggunaan alat-alat data yang diperlukan untuk mendukung pendekatan Data Mesh.  

Dengan mengadopsi Data Mesh Architecture, bank-bank dapat meningkatkan efektivitas mereka dalam mengelola dan memanfaatkan data, sehingga meningkatkan inovasi, responsivitas, dan nilai bagi pelanggan mereka. Meskipun tantangan dalam mengimplementasikan Data Mesh mungkin ada, manfaat jangka panjangnya dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan bagi bank-bank dalam industri keuangan yang terus berubah ini  

Dalam dunia perbankan yang dinamis, pengelolaan data yang efisien menjadi kunci untuk inovasi dan keunggulan bersaing. Tantangan seperti fragmentasi data, struktur organisasi yang terfragmentasi, dan regulasi yang kompleks perlu diatasi. Dengan pendekatan inovatif seperti Data Mesh Architecture, perusahaan keuangan dapat mengatasi tantangan tersebut. Data Mesh menawarkan prinsip desentralisasi kepemilikan dan arsitektur data, perlakuan data sebagai produk, platform data mandiri, dan tata kelola terfederasi.   

Manfaat penerapan Data Mesh dalam industri keuangan meliputi peningkatan fleksibilitas, efisiensi operasional, peningkatan kualitas data, kolaborasi yang ditingkatkan, dan pengelolaan risiko yang lebih baik. Meskipun tantangan dalam mengadopsi Data Mesh ada, langkahlangkah seperti identifikasi domain data, investasi dalam infrastruktur dan alat data, peningkatan tata kelola data, serta pendidikan karyawan dapat membantu bank-bank mengadopsi pendekatan ini dengan sukses.  

Dengan demikian, penggunaan Data Mesh dapat membantu bank-bank meningkatkan efektivitas mereka dalam mengelola dan memanfaatkan data, mempertahankan kompetitivitas dalam industri yang berubah, dan memberikan nilai tambah bagi pelanggan mereka.  

REFERENSI  

Earle, G., & Anandan, S. (2021, October 26). Why a data mesh of data products delivers financial insights faster. Thoughtworks. https://www.thoughtworks.com/insights/articles/why-data-mesh-of-data-productsdelivers-financial-insights-faster   

Goksu, I. (n.d.). Three big reasons to embrace data mesh in financial services. Thoughtworks. https://www.thoughtworks.com/en-gb/clients/financial-servicesinsurance/capital-markets/three-big-reasons-to-embrace-data-mesh-in-financialservices   

Gupta, R. (2023, May 29). Transforming Banks through data mesh architecture:  

Empowering data-driven innovation and collaboration. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/transforming-banks-through-data-mesh-architectureempowering-gupta/   

Lavva.pt. (2022, February 24). 3 reasons why data mesh could solve your bank’s data concerns. Critical Software. https://criticalsoftware.com/en/news/data-mesh-couldsolve-your-banks-data-concerns   

Mohanan, G. (2024, March 5). How to adopt the Data Mesh Approach for financial services. Hexaware. https://hexaware.com/blogs/data-mesh-approach-for-financial-services/   

Team, E. D. (2024, February 15). Data Mesh in banking. Exadel.  

https://exadel.com/news/data-mesh-in-banking/