Tugas_BAB_III_TI_PPAk

“ Data, Teks, dan Manajemen Dokumen”
AGUSTINUS RIBO’
MASIAS CHRISTY M.
SRIKANDI MATIPPANNA
PENDIDIKAN PROFESI AKUNTANSI
UNIVERSITAS HASANUDDIN
2013
1.
Data, Teks, Dan Manajemen Dokumen
Aset yang paling strategis dalam suatu organisasi adalah data, teks, dan manajemen
dokumen. Data, teks, dan manajemen dokumen membantu perusahaan meningkatkan
produktivitas dengan memastikan bahwa setiap individu dapat menemukan apa yang mereka
butuhkan tanpa harus melakukan pencarian yang panjang dan sulit.
Pentingnya Manajemen Data. Tujuan dari manajemen data adalah untuk menyediakan
infrastruktur dan alat untuk mengubah data mentah menjadi informasi berguna bagi
perusahaan dengan kualitas terbaik. Data adalah aset informasi organisasi. Aturan dasar
menyatakan bahwa untuk memaksimalkan penghasilan, perusahaan menginvestasikan
manajemen data dengan teknologi guna meningkatkan kedua hal berikut:

Kesempatan untuk memperoleh pendapatan.

Kemampuan untuk pemotongan biaya.
Manajer dan pengambil keputusan lainnya memerlukan akses yang cepat dan benar,
komprehensif, dan konsisten terhadap keseluruhan data perusahaan jika mereka ingin
meningkatkan proses bisnis
dan kinerja perusahaan. Mereka membuat keputusan dan
layanan pelanggan berdasarkan data yang tersedia bagi mereka. Data diterima dari repositori
data, seperti database atau data warehouse. Penyimpanan data usaha di database
memungkinkan perusahaan membuat atau menghasilkan aplikasi bisnis, seperti penjualan,
akuntansi, dan data karyawan. Data warehouse adalah database jenis khusus yang
dikumpulkan dari data sehingga database transaksi dapat dianalisis.
Ketidakpastian : Kendala pada Manajer. Kelangsungan hidup keputusan bisnis tergantung
pada akses ke data yang berkualitas tinggi, dan kualitas data tergantung pada pendekatan
efektif untuk pengelolaan data. Terlalu sering manajer dan informasi karyawan yang
sebenarnya dibatasi oleh data yang tidak dapat dipercaya karena tidak lengkap, di luar
konteks, ketinggalan jaman, tidak akurat, tidak dapat diakses, atau begitu kuat dinyatakan
bahwa perlu beberapa minggu untuk menganalisis. Pengambil keputusan menghadapi terlalu
banyak ketidakpastian untuk membuat keputusan bisnis yang cerdas.
Manajemen Data. Manajemen data adalah pendekatan terstruktur untuk menangkap,
menyimpan,
mengolah,
mengintegrasikan,
mendistribusikan,
mengamankan,
dan
mengarsipkan data secara efektif sepanjang siklus hidupnya. Siklus hidup mengidentifikasi
cara perjalanan data melalui suatu organisasi, mulai dari penangkapan atau penciptaan
penggunaannya dalam mendukung solusi data-driven, seperti manajemen rantai pasokan
(SCM), CRM, dan perdagangan elektronik (EC).
Tiga prinsip umum data yang menggambarkan pentingnya perspektif siklus hidup
data dan memandu keputusan investasi IT:
1. Prinsip mengurangi nilai data. Melihat data dalam hal siklus hidup yang
memfokuskan perhatian pada bagaimana nilai data berkurang sebagai usia data. Ini
adalah sederhana, namun prinsip yang kuat.
2. Prinsip 90/90 penggunaan data. Mampu bertindak atas real time atau mendekati data
operasional real time yang memiliki keuntungan yang signifikan.
3. Prinsip konteks data. Kemampuan untuk memperoleh, memproses, memformat, dan
mendistribusikan data mendekati real time atau lebih cepat membutuhkan investasi
besar dalam infrastruktur pengelolaan data untuk menghubungkan sistem POS remote
untuk penyimpanan data, analisis data sistem, dan aplikasi pelaporan.
Visualisasi Data. Untuk memformat data ke dalam konteks yang berarti bagi pengguna,
bisnis menggunakan visualisasi data dan alat pendukung keputusan. Data atau informasi
visualisasi, seperti namanya, mengacu pada penyajian data dengan cara yang lebih cepat dan
lebih mudah bagi pengguna untuk memahami. Alat visualisasi data dan teknologi menjadi
lebih populer dan banyak digunakan karena mereka menjadi lebih murah dan lebih mudah
untuk dimanipulasi.
Manajemen Data : Masalah dan Tantangan. Mengelola. mencari, dan mengambil data di
seluruh perusahaan merupakan tantangan utama, karena berbagai alasan :
-
Volume data bertambah seiring bertambahnya waktu. Data baru ditambahkan secara
terus-menerus dan cepat. Catatan bisnis harus disimpan untuk waktu yang lama untuk
audit atau alasan yang legal, meskipun organisasi itu sendiri mungkin tidak lagi
mengaksesnya.
-
Data Eksternal perlu dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan organisasi
volumenya terus meningkat
-
Data tersebar di seluruh organisasi dan dikumpulkan dan dibuat oleh banyak orang
menggunakan metode, perangkat, dan saluran yang berbeda.
-
Keamanan data, kualitas, dan integritas adalah penting namun mudah terancam
-
Data sedang dibuat dan digunakan secara offline tanpa melalui pengecekan quality
control : maka, validitas data dipertanyakan
-
Data seluruh organisasi mungkin berlebihan dan out-of -date, menciptakan masalah
besar bagi manajer dalam hal pemeliharaan data.
Manajemen Data Master. Manajemen data Master (MDM) adalah proses dimana
perusahaan mengintegrasikan data dari berbagai sumber atau aplikasi perusahaan untuk
memberikan
pandangan
yang
lebih
terpadu
dari
data.
Secara
realistis,
MDM
mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber data ke master file referensi, yang kemudian
pengembalian data ke aplikasi, sehingga menciptakan data yang akurat dan konsisten di
seluruh perusahaan.
Entitas Master Data. Entitas master data adalah entitas utama perusahaan, seperti
pelanggan, produk, pemasok, karyawan, dan aset. Setiap departemen organisasi memiliki
kebutuhan data master yang berbeda. Pemasaran, misalnya, berkaitan dengan harga produk,
merek, dan kemasan produk, sedangkan produksi berkaitan dengan biaya produk dan jadwal.
Tiga manfaat dari pandangan pelanggan adalah sebagai berikut:
•
Lebih baik, data pelanggan yang lebih akurat untuk mendukung inisiatif pemasaran,
penjualan, dukungan, dan layanan.
•
Respon yang lebih baik untuk memastikan bahwa semua karyawan yang berurusan
dengan pelanggan harus up to date, informasi yang dapat dipercaya pada pelanggan.
•
Pengelolaan pendapatan yang lebih baik dan keputusan bisnis yang lebih responsif.
Transformasi Data ke Pengetahuan. Organisasi mengubah data menjadi pengetahuan
dengan beberapa cara. Secara umum, proses transformasi ini serupa. Data yang diinginkan
diekstrak dari database dan diolah untuk memenuhi format data warehouse atau data mart,
yang dimuat. Sebuah data mart adalah gudang data kecil yang dirancang untuk strategi unit
bisnis atau satu departemen. Rangkaian proses ini disebut sebagai ETL, yang merupakan
singkatan dari ekstrak, transformasi, dan beban. Model transformasi data, yang berkembang,
pasar, dan layanan perangkat lunak memiliki kinerja tinggi untuk pengelolaan data dan
perlindungan data. Proses ETL memindahkan data dari berbagai sumber, memformat dan
membersihkan, dan membebankannya ke gudang data lain atau data mart untuk analisis atau
ke sistem operasi lain untuk mendukung proses bisnis.
Kualitas Data dan Integritas. Data kualitas adalah ukuran dari kegunaan data serta kualitas
keputusan berdasarkan data. Hal ini memiliki lima dimensi berikut: akurasi, aksesibilitas,
relevansi, ketepatan waktu, dan kelengkapan. Persyaratan kualitas data yang tidak konsisten
dari berbagai aplikasi yang berdiri sendiri membuat paket tambahan masalah sebagai
organisasi yang mencoba untuk menggabungkan aplikasi individual ke dalam sistem
perusahaan yang terintegrasi.
Privasi Data dan Etika. Bisnis yang mengumpulkan data tentang karyawan, pelanggan, atau
orang lain memiliki kewajiban untuk melindungi data ini. Data harus dapat diakses hanya
untuk orang yang berwenang. Mengamankan data dari akses yang tidak sah dan dari
penyalahgunaan oleh pihak yang berwenang adalah mahal dan sulit. Untuk memotivasi
perusahaan untuk berinvestasi dalam keamanan data, pemerintah telah memberlakukan denda
besar dan hukuman bagi pelanggaran data.
Mendapatkan Wawasan Dari Teks Dan Dokumen. Manajer yang berkomitmen
pengambilan keputusan berbasis fakta dan data mengenali kekuatan tersembunyi di dalam
teks untuk menghasilkan wawasan pemasaran, pengembangan produk baru, layanan
pelanggan, hubungan masyarakat, dan persaingan. Mendapatkan wawasan bisnis adalah nilai
analisis bisnis yang umum, terlepas dari sumber tekstual data, numerik, atau kategori.
Penggalian dan bantuan menganalisis teks organisasi hingga padapengelolaan informasi yang
berlebihan.
Text Mining dan Analisis. Text mining adalah kategori yang luas yang secara umum
melibatkan penafsiran kata-kata dan konsep-konsep dalam konteks. Kemudian teks diatur,
dieksplorasi, dan dianalisis untuk memberikan wawasan yang ditindaklanjuti oleh manajer.
Dengan analisis teks, informasi yang diambil dari sejumlah jenis informasi besar yang
tekstual. Hal ini dapat digabungkan dengan data terstruktur dalam suatu proses yang
otomatis.
Proses melakukan analisis pada teks untuk menemukan wawasan sama dengan
menganalisis jenis data tradisional.
1. Eksplorasi. Pertama, dokumen diekspolari. Ini berarti melakukan penghitungan kata
sederhana dalam kumpulan dokumen atau manual menciptakan daerah topik untuk
mengkategorikan dokumen dengan membaca sampel dari mereka.
2. Preprocessing, sebelum analisis atau kategorisasi otomatis dari konten, teks mungkin perlu
diolah untuk standarisasi sejauh mungkin. Kata yang salah eja, singkatan, dan gaul
mungkin perlu untuk diubah menjadi ketentuan yang sesuai.
3. Pengkategorian dan Modeling, konten ini kemudian siap untuk dikategorikan.
Pengkategorian pesan atau dokumen dari informasi yang terkandung di dalamnya dapat
dicapai dengan menggunakan model statistik dan aturan bisnis.
Dokumen Manajemen. Semua perusahaan membuat catatan bisnis, yang merupakan
dokumen untuk merekam transaksi bisnis seperti kontrak, penelitian dan pengembangan,
sumber dokumen akuntansi, memo, komunikasi pelanggan/klien, dan pertemuan. Dokumen
manajemen adalah kontrol otomatis dokumen yang tergambar dan secara elektronik, gambar
halaman, spreadsheet, suara dan pesan email, dokumen pengolah kata, dan dokumen lain
melalui suatu siklus hidup dalam suatu organisasi, dari penciptaan sampai dengan akhir
pengarsipan atau perusakan.
Sistem dokumen manajemen (DMS) terdiri dari perangkat keras dan perangkat
lunak yang mengelola dan mengarsip dokumen elektronik dan juga mengkonversi dokumen
kertas ke elektronik dokumen dan kemudian indeks dan menyimpannya sesuai dengan
kebijakan perusahaan. DMS memiliki permintaan dan kemampuan pencarian sehingga
mereka dapat mengidentifikasi dan diakses seperti data dalam database. DMS dapat menjadi
bagian dari sistem yang terintegrasi yang lebih baru yang disebut konten manajemen
perusahaan.
DMS dapat membantu bisnis menjadi lebih efisien dan produktif sebagai berikut:
•
Mengaktifkan perusahaan untuk mengakses dan menggunakan konten yang terdapat
dalam dokumen.
•
Pemotongan biaya tenaga kerja dengan mengotomatisasi proses bisnis.
•
Mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk mencari informasi bisnis yang
dibutuhkan untuk mendukung pengambilan keputusan.
•
Meningkatkan keamanan konten, sehingga mengurangi resiko pencurian kekayaan
intelektual.
•
Meminimalkan biaya yang terkait dengan pencetakan, penyimpanan, dan mencari
konten.
Ketika alur kerja digital, peningkatan produktivitas, penurunan biaya, kewajiban
kepatuhan lebih mudah untuk memverifikasi, dan green computing menjadi mungkin. Green
computing adalah sebuah inisiatif untuk melestarikan sumber daya alam kita yang berharga
dengan mengurangi efek dari penggunaan komputer terhadap lingkungan.
2.
Sistem Manajemen File
Sebuah sistem komputer pada dasarnya mengatur data ke dalam hierarki yang dimulai
dengan bits dan hasil untuk byte, field, record, file, dan database. Bit mewakili unit terkecil
dari data komputer yang dapat memproses, yang bisa berupa 0 atau 1. Sekelompok bits,
disebut byte, mewakili karakter tunggal, yang dapat menjadi huruf, angka, atau simbol.
Karakter yang digabungkan dapat membentuk sebuah kata, kelompok kata, atau nomor
lengkap merupakan field. Cara lain tentang komponen database adalah bahwa rekor
menggambarkan suatu entitas. Setiap karakteristik menggambarkan suatu entitas disebut
atribut. Contoh atribut nama pelanggan, nomor faktur, dan tanggal pesanan. Setiap record
dalam database membutuhkan atribut (field) untuk mengidentifikasi secara unik sehingga
record dapat diambil, diperbarui, dan diurutkan. Bidang identifikasi unik ini disebut kunci
utama. Primer key biasanya numerik karena lebih mudah untuk dibuat. Sekunder key adalah
bidang nonunique yang memiliki beberapa informasi identitas. Foreign key adalah kunci
yang tujuannya adalah untuk menghubungkan dua atau lebih tabel secara bersama-sama.
Mengakses Catatan dari File Komputer. Rekaman dapat diatur dalam beberapa cara pada
media penyimpanan. Pengaturan ini menentukan bagaimana catatan individu dapat diakses
dan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mengaksesnya. Dalam pengorganisasian file
sekuensial, yang merupakan cara dimana file diatur dalam tape, catatan data harus diambil
dalam urutan fisik yang sama di mana mereka disimpan. Operasi ini seperti tape recorder.
Dalam organisasi file langsung atau organisasi file acak, catatan dapat diakses secara
langsung terlepas dari lokasi mereka pada media penyimpanan. penyimpanan seperti DVD
drive.
Keterbatasan Lingkup File, dapat berupa:
 Redundansi data. Karena programmer yang berbeda membuat data berbeda yang
memanipulasi aplikasi selama jangka waktu yang lama, cloud data yang sama
digandakan dalam beberapa file.
 Inkonsistensi data. Inkonsistensi data berarti bahwa nilai-nilai data tidak aktual yang
disinkronkan di berbagai salinan data.
 Isolasi data. Organisasi file menciptakan silo data yang membuatnya sangat sulit
untuk mengakses data dari aplikasi yang berbeda.
 Keamanan data. Mengamankan Data sulit pada lingkup file karena aplikasi baru
ditambahkan ke sistem secara ad hoc. Karena jumlah aplikasi meningkat, demikian
juga jumlah orang yang dapat mengakses data.
3.
Database dan Sistem Manajemen Database
Program manajemen database dapat menyediakan akses ke semua data, mengurangi banyak
masalah yang terkait dengan lingkungan file data. Ada dua tipe dasar database yakni :
1. Terpusat. Database terpusat menyimpan semua file yang terkait dalam satu lokasi fisik.
Selama beberapa dekade platform database utama terdiri dari file database terpusat,
komputer mainframe, terutama karena modal dan biaya operasi yang terkait dengan sistem
alternatif. Database terpusat menawarkan banyak manfaat bagi organisasi. File umumnya
dapat dibuat lebih konsisten satu sama lain ketika mereka secara fisik disimpan di satu
lokasi karena perubahan file dapat dibuat dan diawasi dan tertib. Juga, file tidak dapat
diakses kecuali melalui komputer host terpusat, di mana mereka dapat dilindungi dengan
lebih mudah dari akses yang tidak sah atau modifikasi.
2. Terdistribusi. Sebuah database terdistribusi memiliki salinan lengkap dari database atau
bagian dari database. Ada dua jenis database terdistribusi : direplikasi dan dipartisi.
Sebuah database direplikasi menyimpan salinan lengkap (replika) dari seluruh database di
beberapa lokasi. Sebaliknya. database dipartisi dibagi sehingga setiap lokasi memiliki
sebagian dari seluruh database - biasanya bagian yang memenuhi kebutuhan lokal
pengguna. Database dipartisi memberikan kecepatan respon dari file lokal tanpa perlu
meniru semua perubahan di beberapa lokasi.
Sistem Manajemen Databased (DBMS). Sebuah program yang menyediakan akses ke
database dikenal sebagai sistem manajemen database (DBMS). DBMS memungkinkan
organisasi untuk memusatkan data, mengelolanya secara efisien, dan menyediakan akses ke
data yang disimpan oleh program aplikasi.
Fungsi utama data yang dilakukan oleh DBMS tercantum sebagai berikut:
-
Penyaringan data dan pembuatan profil data : Memeriksa kesalahan data,
inkonsistensi, redudansi, dan informasi yang tidak lengkap.
-
Kualitas data : Mengoreksi, menstandarisasi, dan memverifikasi integritas data.
-
Sinkronisasi data : Mengintegrasikan, mencocokkan. atau menghubungkan data dari
sumber yang berbeda.
-
Pengayaan data : Meningkatkan data menggunakan informasi dari sumber data
internal dan eksternal.
-
Pemeliharaan data: Memeriksa dan mengendalikan integritas data dari waktu ke
waktu.
4.
Data warehouse, Data Mart, dan Data Center
Membandingkan Database Ke Data Warehouse. Data warehouse Dan Database reguler
terdiri Bahasa tabel data (file), tombol utama dan tombol lainnya, dan kemampuan query.
Perbedaan utamanya adalah bahwa database dirancang dan dioptimalkan untuk menyimpan
data, sedangkan data warehouse dirancang dan dioptimalkan untuk menjawab untuk
menganalisis pertanyaan yang sangat penting untuk bisnis tersebut.
Database adalah sistem pemrosesan transaksi online (OLTP) di mana setiap transaksi harus
dicatat dengan cepat misalnya, transaksi keuangan, seperti penarikan dari ATM Bank atau
rekening debit.
Dukungan Real Time dari Data Warehouse. Dunia bisnis yang modern sedang mengalami
tren yang berkembang menuju warehousing dan analisis data real-time. Di masa lalu, data
warehouse terutama didukung aplikasi strategis, yang tidak memerlukan waktu respon instan,
interaksi pelanggan langsung, atau integrasi dengan sistem operasional.
Keuntungan dari Data Warehouse. Dari perspektif bisnis, perusahaan dapat membuat
keputusan yang lebih baik karena mereka memiliki akses ke informasi yang lebih baik.
Beberapa daerah dari suatu organisasi yang menguntungkan dari DW adalah sebagai berikut :

Pemasaran dan penjualan. Gunakan DW untuk pengenalan produk, akses informasi
produk, program pemasaran efektivitas, dan lini produk profitabilitas. Gunakan data
untuk memaksimalkan profitabilitas pelanggan.

Harga dan kontrak. Menggunakan data untuk menghitung biaya secara akurat untuk
mengoptimalkan harga kontrak. Tanpa data biaya yang akurat, harga mungkin di
bawah atau terlalu dekat untuk biaya atau harga mungkin tidak kompetitif karena
mereka terlalu tinggi.

Forecasting. DW membantu dalam visibilitas tepat waktu permintaan pelanggan
akhir.

Kinerja Penjualan. Gunakan data untuk menentukan profitabilitas penjualan dan
produktivitas wilayah dan daerah; dapat memperoleh dan menganalisis hasil menurut
geografi, produk, penjualan kelompok, atau individu.

Keuangan. Gunakan setiap hari, hasil mingguan, atau bulanan untuk manajemen
keuangan yang lebih baik.
Data warehousing terbagi ke dalam sembilan karakteristik utama:
1. Organisasi
2. Konsistensi
3. Varian Waktu
4. Nonvolatile
5. Relasional
6. Client / server
7. Berbasis web
8. Integrasi
9. Real time.
Data Mart, Data Store Operasional, Dan Database Multidimensi
Organisasi sering menerapkan data mart, data store operasional, dan database multidimensi
baik sebagai suplemen atau pengganti untuk data warehouse.
Data Mart.
Tingginya biaya data warehouse dapat membuat terlalu mahal bagi sebuah perusahaan untuk
dilaksanakan. Sebagai alternatif, banyak perusahaan membuat biaya lebih rendah versi skaladown dari sebuah data warehouse yang disebut data mart. Data mart dirancang untuk unit
bisnis strategis (SBU) atau satu departemen.
Data store operasional.
Sebuah data store operasional adalah database untuk sistem pengolahan transaksi yang
menggunakan konsep data warehouse untuk menyediakan data yang bersih. Hal ini
membawa konsep dan manfaat dari data warehouse untuk bagian operasional bisnis dengan
biaya yang lebih rendah.
Data Center.
Data center adalah nama yang diberikan untuk fasilitas yang berisi misi penting dari ISS dan
komponen yang memberikan data dan layanan TI untuk perusahaan. Data center menyimpan
dan mengintegrasikan jaringan, sistem komputer, dan perangkat penyimpanan. Data center
perlu memastikan ketersediaan daya dan menyediakan keamanan fisik dan data.
5. Konten Manajemen Perusahaan
Manajemen Konten Perusahaan (ECM) telah menjadi teknologi manajemen data
yang penting, terutama untuk organisasi besar dan menengah. ECM meliputi manajemen
dokumen elektronik, manajemen konten web, manajemen aset digital, dan manajemen
catatan elektronik (ERM). Infrastruktur ERM membantu mengurangi biaya, berbagi konten
dengan mudah di seluruh perusahaan, meminimalkan risiko, dan mengkonsolidasikan
beberapa situs Web ke satu platform.
Empat kekuatan utama yang mendorong organisasi untuk mengadopsi strategi,
pendekatan tingkat perusahaan untuk merencanakan dan menyebarkan sistem konten :
- Penggabungan pertumbuhan konten yang dihasilkan oleh organisasi
- Kebutuhan untuk mengintegrasikan konten dalam proses bisnis
- Kebutuhan untuk mendukung peningkatan kecanggihan untuk mengakses konten bisnis
pengguna dan interaksi
- Kebutuhan untuk mempertahankan tata kelola dan kontrol atas konten untuk memastikan
kepatuhan terhadap peraturan dan kesiapan untuk penemuan hukum