Apa itu tata kelola data?

Tata kelola data adalah pendekatan berprinsip untuk mengelola data selama siklus prosesnya, mulai dari akuisisi dan penyerapan hingga analisis data AI dan pembuangan yang aman. Seiring transisi bisnis ke arsitektur yang mengutamakan AI, data telah menjadi aset paling berharga untuk mendorong inovasi. Namun, nilai data tersebut hanya dapat direalisasikan jika data tersebut tepercaya, dapat ditemukan, dan dikelola. Tata kelola data modern memastikan bahwa data scientist dan data engineer dapat mengakses data berkualitas tinggi untuk membangun model yang akurat dan agen otonom. Tata kelola yang efektif memungkinkan organisasi beralih dari data mentah ke tindakan berbasis AI dengan lebih cepat, mengotomatiskan siklus proses data sekaligus mempertahankan standar keamanan dan kepatuhan yang ketat.

Pelajari cara mengubah data Anda dari tanggungan menjadi aset dengan tata kelola data terpadu

Dapatkan laporan resmi

Tata kelola data yang ditentukan untuk era AI

Tata kelola data adalah segala hal yang Anda lakukan untuk memastikan bahwa data aman, bersifat pribadi, akurat, tersedia, dan dapat digunakan untuk analisis manusia, machine learning, dan membangun agen.

Tata kelola berarti menetapkan standar internal terhadap cara data dikumpulkan dan diproses, sehingga memastikan data tersebut "siap AI". Hal ini melibatkan penentuan siapa saja yang dapat mengakses informasi sensitif dan memastikan bahwa demokratisasi data tidak menimbulkan risiko keamanan atau pelanggaran kepatuhan.

Mengapa tata kelola data modern sangat penting untuk AI

Peralihan ke analisis data AI telah menjadikan tata kelola terpadu sebagai hal yang penting bagi bisnis. Konten yang menjembatani kesenjangan antara analisis tradisional dan AI generatif. Tanpa tata kelola yang kuat, inisiatif AI menghadapi beberapa risiko:

Data silo: Informasi yang terperangkap dalam sistem terisolasi mencegah pembuatan data lakehouse terpadu
Kualitas data yang buruk: Data yang tidak akurat menyebabkan "halusinasi" pada agen AI dan insight bisnis yang tidak dapat diandalkan
Izin data: Agen mampu mengakses data sensitif yang dapat muncul sebagai output ke persona tanpa kredensial yang tepat
Kesenjangan kepatuhan: Kegagalan menangani data sesuai peraturan seperti GDPR atau CCPA dapat menghambat deployment AI

Apa saja manfaat dari tata kelola data?

Mempercepat insight berbasis AI

Otomatiskan perjalanan dari penyerapan data hingga analisis prediktif, sehingga membantu Anda menjangkau dan melayani pelanggan dengan lebih cepat.

Meningkatkan kontrol biaya

Hilangkan duplikasi data serta kurangi kebutuhan penyimpanan yang mahal dan tidak terkelola dengan memadukan arsitektur data Anda.

Meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan

Antisipasi peraturan baru secara proaktif sekaligus mengelola data sensitif dengan kontrol tingkat kelas.

Mengaktifkan demokratisasi data

Memberikan akses layanan mandiri kepada engineer dan analis data pada data yang diatur melalui katalog yang didukung AI.

Mengelola risiko secara real time

Gunakan pemrosesan data real-time untuk memantau akses tidak sah atau pelanggaran keamanan di seluruh fleet database Anda.

Mengatasi tantangan bisnis Anda dengan Google Cloud

Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk dibelanjakan di Google Cloud.

Hubungi spesialis penjualan Google Cloud untuk membahas tantangan unik Anda secara lebih mendetail.

Tata kelola data di dalam cloud

Seiring dengan semakin pesatnya adopsi cloud dan arsitektur serverless, tata kelola harus mampu memberikan visibilitas dan kontrol tanpa mengorbankan fleksibilitas.

Pembuatan katalog metadata otomatis: Knowledge Catalog adalah contoh utamanya, karena merupakan katalog berteknologi AI yang memusatkan metadata bisnis, teknis, dan operasional untuk semua data serta layanan AI di Google Cloud.
Interoperabilitas untuk format terbuka: Lakehouse Google Cloud dan Knowledge Catalog mendukung tata kelola terintegrasi untuk format tabel terbuka seperti Apache Iceberg, sehingga memungkinkan penggunaan kebijakan yang sama di berbagai mesin seperti BigQuery dan Spark.
Kontrol akses yang skalabel: BigQuery menyediakan keamanan yang skalabel melalui kontrol tingkat kelas data (keamanan tingkat kolom) dan pengelolaan akses otomatis untuk workload perusahaan dengan tuntutan tinggi.

Untuk apa tata kelola data digunakan?

Tata kelola data diperlukan untuk memastikan bahwa data bersifat aman, terlindungi, pribadi, dapat digunakan, dan sesuai dengan kebijakan data internal dan eksternal. Tata kelola data memungkinkan penetapan dan penerapan kontrol yang memungkinkan akses lebih besar ke data, sehingga mendapatkan keamanan dan privasi dari kontrol data. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang umum:

Data stewardship

Tata kelola data sering kali berarti memberikan akuntabilitas dan tanggung jawab atas data itu sendiri, dan proses yang memastikan penggunaannya yang tepat untuk "data steward."

Kualitas data

Tata kelola data juga digunakan untuk memastikan kualitas data, yang mengacu pada setiap aktivitas atau teknik yang dirancang untuk memastikan data sesuai untuk digunakan. Kualitas data pada umumnya dinilai berdasarkan enam dimensi: akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, validitas, dan keunikan.

Pengelolaan data

Ini adalah konsep luas yang mencakup semua aspek pengelolaan data sebagai aset perusahaan, mulai dari pengumpulan dan penyimpanan, hingga penggunaan dan pengawasan, memastikan bahwa data tersebut dimanfaatkan dengan aman, efisien, dan hemat biaya sebelum dibuang.

Produk dan layanan terkait

Google Cloud menyediakan platform terpadu untuk mengaktifkan tata kelola data yang siap AI di seluruh organisasi Anda.