E-ISSN: 2548-1398
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 9, No. 3, Maret 2024

## RANCANGAN  DATA  GOVERNANCE  MENGGUNAKAN  PANDUAN  DATA MANAGEMENT BODY OF KNOWLEDGE (DMBOK): STUDI KASUS PT XYZ

## Rizal Mochamad Nazar, Achmad Nizar Hidayanto
Universitas Indonesia, Depok, Jawa Barat, Indonesia Email: rizalnazar08@gmail.com, nizar@cs.ui.ac.id

## Abstrak
Pemanfaatan  teknologi  digital  telah  mengubah  lanskap  bisnis,  mendorong  PT.  XYZ,  perusahaan teknologi informasi, untuk melakukan transformasi digital. Namun, tantangan dalam manajemen data  muncul  akibat  kurangnya  tata  kelola  data  yang  terstruktur.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang  tata  kelola  data  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  organisasi.  Metode  yang  digunakan meliputi wawancara, tinjauan dokumen, observasi, dan data governance maturity assessment untuk mengukur  tingkat  kematangan  tata  kelola  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat kematangan  tata  kelola  data  PT.  XYZ  berada  pada  level  1  (performed)  dengan  angka  1,7. Berdasarkan analisis, dirancanglah pemetaan peran dan aktivitas, struktur data governance, strategi, kebijakan,  roadmap,  dan  strategi  implementasi  data  governance  yang  sesuai.  Dari  hasil  analisis tersebut, disarankan delapan inisiatif strategi data governance yang dapat diterapkan oleh PT. XYZ, diharapkan menjadi solusi dalam mengatasi permasalahan data organisasi.
Kata Kunci: data governance, data management, DMBOK

## Abstract
The  utilization  of  digital  technology  has  reshaped  the  business  landscape,  prompting  PT.  XYZ,  a technology  information  company,  to  undergo  digital  transformation.  However,  challenges  in  data management arise due to the lack of structured data governance. This research aims to design data governance suitable for the organization's needs. Methods employed include interviews, document reviews,  observations,  and  data  governance  maturity  assessment  to  measure  the  level  of  data governance maturity. The research findings indicate that PT. XYZ's data governance maturity level is at level 1 (performed) with a score of 1.7. Based on the analysis, mappings of roles and activities, data  governance  structures,  strategies,  policies,  roadmaps,  and  implementation  strategies  are designed  accordingly.  From  the  analysis  results,  eight  data  governance  strategy  initiatives  are suggested  for  implementation  by  PT.  XYZ,  expected  to  serve  as  a  solution  in  addressing  the organization's data issues.
Keywords: data governance, data management, DMBOK

## Pendahuluan
Pemanfaatan  teknologi  digital  telah  membuat  hampir  seluruh  sektor  industri  melakukan transformasi digital (Gökalp & Martinez, 2021). Transformasi ini memberikan tantangan baru untuk dunia bisnis baik secara internal dan eskternal (Magistretti et al., 2021). Disamping itu, transformasi telah menarik perhatian sektor industri dan akademis dikarenakan dapat memberikan peningkatan inovasi dalam hal penjualan, produktivitas hingga kualitas layanan suatu organisasi dengan meningkatkan kualitas serta kecerdasan proses, layanan dan sistem (Gökalp & Martinez, 2021).  Dengan  kemjuan  teknologi  setiap  organisasi  mengalami  peningkatan  volume  data  dan variasi  data  serta  kebutuhan  untuk  selalu  melakukan  ekplorasi  terhadap  data  untuk  kebutuhan komptetitif  organisasi  (Bento  &  Neto,  2022).  Layanan  terkait  data  menjadi  semakin  penting dengan didorong oleh digitalisasi dan teknologi internet of things (IoT) di dalam perusahaan yang menghasilkan  data  dalam  jumlah  yang  besar  (Abraham  et  al.,  2023).    Lebih  dari  80%  CEO
memiliki  program  transformasi  bisnis  digital  dan  diperkiran  pada  tahun  2030  lebih  dari  70% sektor perekonomian akan bergatung pada digital platform (WEF, 2018) .
PT. XYZ merupakan sebuah perusahaan publik yang didirikan tahun 1975 dan bergerak di bidang  teknologi  informasi  yang  berfokus  pada  ruang  lingkup  bisnis Digital  Services dan Document solution. PT. XYZ memiliki beberapa portfolio bisnis yang dipasarkan secara Business to  Business (B2B)  ke  pelanggan  mulai  dari  perangkat  keras  IT,  perangkat  lunak  dan  solusi perdokumenan  untuk  membantu  pelanggan  dalam  sektor inforamation  technology (IT)  dan document solution. Dalam menjalankan bisnisnya, PT XYZ menjadi mitra utama dan distributor eksklusif multifunction printer (MFP) dari sebuah perusahaan teknologi cetak dari Jepang untuk wilayah pemasaran di Indonesia. Sesuai dengan RKAT tahun 2022, PT. XYZ memiliki beberapa tujuan dan strategi bisnis dengan mengoptimalkan keuntungan melalui penguatan core business, meningkatkan  kualitas  layanan  untuk  menjadi  mitra  pilihan  pelanggan  dan  mendorong pertumbuhan insiatif baru melalui layanan printing dan digital yang sesuai dengan permintaan pasar (Astragraphia, 2022). Dengan demikian data akan menjadi aset utama yang dibutuhkan oleh seluruh stakeholder terutama  bagian sales  operation dan support sebagai  ujung  tombak perusahaan  dalam  proses  penjualan  dan  penetrasi  pasar  untuk  menentukan  cara,  strategi  dan pengambilan keputusan yang cepat dan tepat.
Data  akan  menjadi  aset  perusahaan  yang  sangat  diperlukan  untuk  berbagai  kebutuhan strategis,  kebutuhan  operasional  dan  kebutuhan  penunjang  perusahaan.  Data  sebagai  aset perusahaan akan sangat dibutuhkan untuk mendukung berbagai aktivitas strategis, operasional dan dukungan kedepannya (Carroll, 2019). Dalam menjalankan operasional bisnis, perusahaan membagi dua fungsi yaitu fungsi operasional dan fungsi support (Gregory, 2011a). Setiap fungsi terbagai  ke  dalam  beberapa  divisi  dan  departemen.  Dalam  menjalankan  bisnis  inti,  organisasi membagi 2 divisi bisnis operasional yang di bawahnya terdiri dari cabang operasional. Cabang operasional tersebar di seluruh Indonesia dengan tugas sebagai kantor perwakilan untuk proses penjualan, dan purna jual setiap produk dan layanan yang dipasarkan kepada pelanggan di setiap teritori  yang  sudah  ditentukan.  Setiap  cabang  operasional  memiliki  tim  yang  terdiri  dari Department  head , sales , system  analyst dan  didukung  oleh  tim support yang  meliputi  bagian service  planning , administration , service  delivery , finance , marekting dan technical  support . Proses  bisnis  inti  yang  dilakukan  adalah  melakukan  penjualan  dan  penyewaan multifunction printer (MFP) serta solusi IT dan solusi perdokumenan untuk mendukung proses digitalisasi di pelanggan  (Gregory,  2011b).  Dengan  demikian  terdapat  banyak  data  yang  harus  dikelola  dan dikonsumsi bersama antara tim operasional, support dan stakeholder terkait dalam menjalankan setiap  rangakaian  proses  bisnis.  Proses  bisnis  dikelompokan  menjadi  tiga  bagian  besar  yaitu proses pre-sales , implementasi dan post-sales. Setiap bagian proses ini memiliki beberapa bisnis proses  yang  dikerjakan  oleh  lintas  divisi.  Setiap  divisi  akan  berbagi  data  dan  saling  bertukar informasi.  Data  yang  digunakan  dalam  proses pre-sales hingga post-sales akan  saling berkesinambungan  dan  data  pada  proses pre-sales akan  digunakan  pada  proses-proses selanjutnya.  Sehingga  volume  data  dan  kompleksitas  data  yang  dikelola  sangat  banyak  dan variatif, terlebih lagi semakin berkembangnya bisnis organisasi akan semakin banyak pelanggan yang  akan  meningkatkan  volume  data  dalam  jumlah  yang  lebih  besar,  variatif  dan  kompleks (Mosley, 2009).
Dalam  pelaksanaannya,  perusahaan  dihadapkan  dengan  beberapa  kendala  terkait  data dikarenakan  data  tidak  saling  teritegrasi  antar  sistem,  data  tidak  konsisten  antar  sistem  yang memiliki  data  yang  sama,  duplikasi  data  di  setiap platform penyimpanan  data  dan  aplikasi, kualitas data tidak memenuhi kriteria utama seperti completeness, uniqueness, timeliness, validity, accuracy dan consistency , data silos dan data yang ada tidak lengkap. Hal ini menyebabkan data sulit dicari dan digunakan dengan cepat serta setiap stakeholder yang membutuhkan informasi dari  suatu  data  harus  mencari,  meng- complile , cleansing dan  klasifikasikan  data  yang  akan digunakan secara mandiri (Prasetyo, 2015). Berdasarkan penjelasan tersebut, dapat  dilihat bahwa data    operasional  beserta  data  pendukungnya  yang  dihasilkan    masih  tersebar  dan  tidak berkualitas.  Sehingga    aktivitas  operasional  terkadang  terhambat  dan  pengambilan  keputusan terkait strategi tidak optimal dan akurat.
Pada  penelitian  Haryadi  (2016),  mengenalkan  sebuah  diagram  aspek  yang  mendukung kualitas big data (Gambar 1). Pada diagram tersebut, kualitas dari suatu data didukung oleh tiga aspek yaitu, discovery , accesbility , dan operationality .
Gambar Error! No text of specified style in document. . Big Data Quality
Pada penelitian Brous dan Janssen (2020), menjelaskan bahwa data governance diperlukan oleh  suatu  organisasi  untuk  memastikan  bahwa  ilmu  data  yang  dimiliki  organisasi  terpenuhi sehingga apabila terjadi perubahan pada organisasi, data dapat dikelola secara efisien. Organisasi dapat memanfaatkan data sebagai sarana untuk membuat keputusan apabila organisasi tersebut memiliki data  governance ydang  sudah  diterapkan  (Brous  &  Janssen,  2020)  Selain  itu,  pada penelitian  Jang  (2021)  menejelaskan  bahwa data  governance dapat  memberikan  solusi  untuk mengelola data suatu organisasi dengan baik. Dalam penerapannya, kepatuhan dan kualitas data harus dikelola dengan konsep data governance.
Sejalan  dengan  hal  yang  sudah  dipaparkan  sebelumnya,  PT  XYZ  yang  merupakan perusahaan yang bergerak dibidang teknologi infomasi, memiliki beberapa kendala yang dihadapi dalam menjalakan aktivitas bisnisnya. Permasalahan yang dihadapi adalah data operasional yang digunakan  tidak  berkualitas  dan  tidak  adannya  tata  kelola  data  yang  diterapkan  sehingga pencarian data dan penggunaan data sulit dilakukan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang data  governance yang  dapat  memberikan rekomendasi penyelesaian permasalahan data yang seusai dengan dengan kondisi organiasasi di PT. XYZ .

## Metode Penelitian

## Desain Penelitian
Desain riset adalah sebuah rancangan atau rencana untuk pengumpulan, perhitungan dan analisis data yang dibuat untuk menjawab penelitian (Sekaran & Bougie, 2016).  Dalam penelitian ini  membahas  mengenai  rancangan  tata  kelola  data  yang  seusai  dengan  organisasi  PT  XYZ. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  studi  kasus  yang  merupakan  penelitian  secara  mendalam terkait suatu fenomena yang merujuk pada sebuah organisasi.

## Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan framework Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dan berdasarkan penelitian terdahulu. Pada penelitian ini dibutuhkan suatu instrumen penelitian untuk melakukan proses pengumpulan data yang terdiri dari beberapa pertanyaan sebagai pedoman untuk mendapatkan data dari narasumber Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  melakukan wawancara,  studi  dokumen,  dan  penyebaran  kuisioner  kepada  sepuluh  responden  untuk pengukuran tingkat kematangan data governance (Al-ruithe, 2018). Untuk wawancara dilakukan untuk mendapatkan opini individu terkait permasalahan data yang dihadapi dan untuk melakukan konfirmasi terhadap rancangan data governance yang sudah dibuat.

## Hasil dan Pembahasan
Analisis Permasalahan Analisis permasalahan dan kebutuhan data governance akan membahas mengenai analisis terkait hal-hal yang menjadi sebab perlunya data governance di PT XYZ. Selanjutnya dilakukan
pembuatan rancangan struktur data governance yang sesuai dengan kondisi organisasi. Analisis dasar  kebutuhan data  governance berlandaskan  kepada  kebijakan  internal  organisasi  dan identifikasi permasalahan data. Kebijakan internal yang dijadikan acuan usulan kebutuhan data governance bersumber pada dokumen laporan tahunan tahun 2022, dokumen socialization policy tahun 2024.

## Gambar 2. Kebutuhan Data Governance

## Kebijakan Internal
Terdapat  beberapa  inisiatif  untuk  mengembangkan  dan  menitegrasikan  beberapa  sistem agar bisnis proses yang terjadi dapat semakin cepat, ringkas dan memberikan dampak yang positif terhadap kecepatan dan ketepatan proses layanan kepada pelanggan. Beberapa insiatif diatas akan selalu berkaitan dengan data. Dimana data akan menjadi suatu aset yang dikelola dalam proses pengembangan sistem dan integrasi sistem yang dilakukan. Disamping itu, setiap proses bisnis inti maupun proses bisnis pendukung akan selalu membutuhkan data yang berjalan di dalam setiap proses  tersebut.  Data  akan  menjadi  objek  yang  dikelola,  dibagikan  dan  digunakan  untuk kebutuhan  strategis  dan  operasioanl  organisasi.  Berdasarkan socialization  policy tim customer service and s upport merencanakan terkait setiap peran system analyst yang ada di setiap cabang operasional  harus  dapat  membuat  dan  mengelola customer  solution  database yang  akan memetakan sebaran solusi IT & solusi perdokumenan yang sudah diterapkan di pelanggan. Ada juga inisiatif dari tim ITSM terkait dengan kepatuhan terhadap undang-undang perlindungan data pribadi  sesuai  dengan  panduan  induk  organisasi  yang  akan  diterapkan  di  tahun  2024.  Dari kebijakan  internal  yang  meliputi  rencana  dan  inisiatif  IT  yang  sedang  dan  akan  dilakukan semuanya akan berhubungan dengan data sebagai aset yang menjadi objek di dalamnya.

## Identifikasi Permasalahan Data
Berdasarkan hasil observasi dan wawancara yang sudah dilakukan sebelumnya, terdapat beberapa permasalahan data yang dihadapi di dalam organisasi seperti data belum terintegrasi, kualitas  data  belum  memenuhi  standar,  belum  ada  verifikasi  dan  validasi  data,  master  data menggunakan ERP  belum opitimal, dan manajemen pengeloaan data belum terdefinisikan Berdasarkan  permasalahan-permasalahan  tersebut  dan  kebijakan  internal  yang  sudah menunjukan  PT  XYZ  menghadapi  tantangan  dalam  meneglola  data-data  yang  ada  di organisasinya dan belum memiliki aturan mengenai data governance untuk mengatasi tantangan manajemen data yang ada , maka berdasarkan hal tersebut perlu dirancanng data governance di PT XYZ yang sesuai dengan kondisi organisasi
Rancangan Data Governance Pada tahapan perancangan data governance yang dilakukan dalam penelitian ini  mengacu pada  panduan Data  Management  Body  of  Knowledge (DMBOK)  untuk  melakukan  sebuah analisis data governance data dalam suatu organisasi. Kerangka kerja DMBOK digunakan dalam
Kebutuhan Data Governance Kebijakan Internal Identifikasi Permasalahan Data • Annual Report 2022
• Document SosPol ITSM & CSS 2024
rancangan data  governance karena  DMBOK  menjelaskan  secara  komprehensif  terkait pengelolaan data di seluruh data lifecycle . Pada bab sebelumnya dari Gambar 2.1 dapat dilihat bahwa  data  governance  merupakan  bagian/fungsi  utama  dari  11  komponen  manajemen  data lainnya.  Dari  11  komponen  manajemen  data  yang  ada  di  dalam  DMBOK, data  governance merupakan komponen utama yang harus disiapkan terlebih karena peran data governance dapat mengatasi permasalahan data. Oleh sebab itu, perancangan data governance dalam penelitian ini menjadi  fokus  utama  untuk  dilakukan.  Mendefinsikan  Masukan  ( Input ).  Pada  tahap mendefinsikan  masukan  ( input )  merupakan  tahap  dilakukannya  proses  pendefinisian  data-data yang dibutuhkan dalam merancang data governance sesuai dengan panduan DMBOK.

## Strategi Bisnis Organisasi
Data governance yang baik perlu dikembangkan secara bertahap sesuai dengan prinsip- prinsip data  governance. Pimpinan  organisasi  dan  level  staff  perlu  diberikan awareness, pemahaman dan pengetahuan tentang prinsip-prinsip data governance. Memahami strategi bisnis organisasi  merupakan  salah  satu  tahapan  dalam  membangun data  governance di  dalam organisasi. Straegi bisnis ini diperlukan sebagai sumber masukan yang dibutuhkan dalam proses data  governance. Strategis  bisnis  PT  XYZ  sudah  didefinisikan  dan  ditetapkan  pada  dokumen Organization Socialization Policy 2024 yang dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3 Strategi Bisnis PT XYZ PT XYZ mengusung tema strategi Reinforce Businness Fundamental Towards Sustainable Growth dimana organisasi akan fokus dalam memperkuat bisnis inti yang sudah berjalan untuk pertumbuhan  bisnis  yang  berkelanjutan.  Strategi  bisnis  ini  dibuat  untuk  mencapai  tujuan organisasi yaitu menjadi pemimpin pasar dan mitra pelanggan  dalam penjualan solusi Digital Workspace dan Graphic  Communication di  Indonesia.  Strategi  bisnis  organisasi  disusun  atas dasar  analisis  potensi  bisnis  dan  manajemen  resiko  dalam  rangka  mencapai  tujuan  bisnis organisasi.
Berdasarkan  pendefinisian  strategi  bisnis  PT  XYZ,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang diperlukan organisasi untuk menjalankan strategi bisnis yang sudah ditetapkan adalah data-data terkait  sumber  daya  manusia  beserta  kompetensinya,  data  MIF,  data  pelanggan,  data market share, data competitor, data kebutuhan pelanggan, data keuangan, data kontrak kerjasama dengan pelanggan, dan data layanan yang mendukung kegiatan operasional organisasi. Untuk mengetahui sejauh  mana  tingkat  kematangan  pengelolaan  data  di  organisasi  maka  akan  dilakukan data governance maturity assessment pada subbab selanjutnya.

## Data Governance Maturity Assesment
Dalam  penelitian  ini,  konsep  tingkat  kematangan  yang  digunakan  adalah Capability Maturity Model (CMM). CMM merupakan sebuah konsep kematangan yang dikembakan oleh
Software Engineering Instutute (SEI) pada tahun 1984. Model ini menawarkan metodologi dan optimalisasi  proses software  development. CMM  dibagi  dalam  lima  level  tingkat  kematangan yaitu :
1. Performed (Level 1)
Pelaksanaan proses tidak diterapkan di semua area organisasi dan dilakukan seara ad-hoc tanpa ada perencanaan dan standar serta tidak ada pendekatan umum dalam mengelola data.
2. Managed (Level 2)
Pelakasanaan  proses  masih  dilakukan  di  Sebagian  fungsi  organisasi  namun  sudah  ada perencanaan yang terukur dan terkendali serta sudah sesuai dengan kebijakan.
3. Defined (Level 3)
Pelaksanaan  proses  sudah  menerapkan  kerangka  kerja data  governance yang  dilakukan konsisten sesuai dengan pedoman organisasi
4. Measured (Level 4)
Pelaksanaan proses sudah dilakukan di seluruh bagian organisasi dan sudah  mendefinisikan, menggunakan,  dan  mengelola  penerapan  kerangka  kerja data  governance dan  pendekatan kualitas data
5. Optimized (Level 5)
Organisasi fokus pada peningkatan berkelanjutan dengan optimalisasi kinerja proses. Tujuan kuantitatif di dalam perbaikan proses bisnis sudah diterapkan dan direvisi secara berkelanjutan untuk menyesuaikan dengan perubahan tujuan bisnis.
Dalam melakukan pengukuran tingkat kematangan data governance, pada penelitian ini menggunakan Stanford  data  governance  maturity  model  (Standford  DGMM) sebagai dalam melakukan assesment tingkat  kematangan data  governance.  Standford  DGMM dikembangkan pada tahun 2011 oleh Standford University Data Governance Office yang diadaptasi dari model kematangan  lain,  seperti  CMM  dan  IBM  dengan  fokus  pada  aspek  dasar  dan  aspek data governance.
Stanford  data  governance  maturity  model  (Standford  DGMM) memiliki  dua  sspek  inti yaitu  aspek  dasar  ( foundational )  dan  aspek  proyek  ( Project ).  Dalam  penelitian  menggunakan proses assessment tingkat  kematangan data  governance di  organisasi.  Proses  yang  dilakukan dalam assessment ini adalah pengumpulan data dengan melakukan observasi, tinjauan dokumen, wawancara dan penyebaran kuisioner kepada 10 responden. Untuk wawancara yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode semi terstruktur kepada Service Planning Dept. Head dan Enterprise  Document  Solution  Services  Dept.Head. wawancara  dilakukan  dengan menggunakan daftar pertanyaan yang diadopsi dari Standford DGMM (Lampiran x). Untuk hasil assessment  yang  lebih  komprehensif,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  juga  pengumpulan  data dengan  metode  penyebaran  kuisioner  kepada  10  responden    dengan  berbagai  peran  pekerjaan yang berhubungan dengan proses pengelolaan data di organisasi, mulai dari IT System Analyst, Business Consultant, Programmer/Database Engineer hingga Department Head dari beberapa unit bisnis. Berdasarkan dari hasil assessment tingkat kematangan data governance pada aspek dasar ( foundational ) yang terdiri dari awareness, formalization dan metadata maka didapatkan hasil seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Assessment Aspek Foundational Foundational People Policies Capabilities Average Awareness 1,8 1,8 1,8 1,8 Formalization 1,5 1,6 1,4 1,5 Metadata 1,7 1,7 2,3 1,9 Average 1,7 1,7 1,8 1,7
Selanjutnya pada aspek proyek ( project ) yang terdiri dari stewardship, data quality dan master data maka, didapatkan hasil seperti pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil Assessment Aspek Project Project People Policies Capabilities Average Stewardship 2,3 1,7 1,9 2,0 Data Quality 1,7 1,6 1,7 1,7 Master Data 2,1 1,6 1,8 1,8 Average 2,0 1,6 1,8 1,8
Berdasarkan  hasil  assessment  tingkat  kematangan data  governance dapat  dilihat  bahwa nilai terbesar ada pada komponen metadata pada dimensi capabilities dan komponen stewardship pada  dimensi people dengan  nilai  masing-masing  2,3.  Untuk  hasil  nilai  terkecil  ada  pada komponen formalization pada  dimensi capabilities dengan  nilai  1,4.  Untuk  rata-rata  tingkat kematangan data governance berada pada level 1,75 dengan ekspektasi target tingkat kematangan pada level 3.0. Gap antara kondisi saat ini dengan ekspektasi tingkat kematangan data governance dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3. Radar Chart Data Governance Maturity Assessment PT. XYZ
Penilaian Budaya Bisnis
Dalam melakukan penilaian budaya bisnis maka dilakukan analisis bisnis model organisasi menggunakan Business Model Canvas (BMC). BMC digunakan untuk menganilisa binsis model suatu  organisasi  yang  beorientasi  pada  keuntungan.  BMC  teridiri  dari  sembilan  aspek  yaitu partner  network,  value  configuration,  value  proposition,  relationship,  target  customer,  core competency, distribustion channet, cost structure, dan revenue model. Hasil analisis model bisnis PT XYZ menggunakan BMC dapat dilihat pada Gambar
Gambar 4. Business Model Canvas PT XYZ
Penjelasan setiap komponen dalam BMC adalah sebagai berikut :
1) Key  Partner merupakan  jaringan  kerjsama  dengan  instansi  lain  yang  dibutuhkan  untuk mendukung  operasional bisnis inti dan mencapai tujuan serta visi misi organisasi.
2) Key  Activities merupakan  aktivitas  yang  dilakukan  organisasi  untuk  mencapai value proposition.
3) Value Proposition merupakan suatu bisnis inti organisasi berupa produk atau layanan yang diberikan kepada pelanggan sesuai dengan visi misi organisasi.
4) Customer  relationship  merupakan  upaya  yang  dilakukan  organisasi  dalam  menciptakan hubungan komunikasi yang baik dengan pelanggan untuk mencapai value proposition .
5) Customer segment merupakan target pasar yang dibidik oleh PT. XYZ dalam memasarkan produk dan layanannya.
6) Key  resource merupakan    aspek  dari  business  model  canvas  yang  mendukung  aktivitas bisnis  inti  perusahaan  melalui  sumber  daya  yang  dimiliki.  PT  XYZ  memiliki  beberapa sumber daya dalam menajalankan bisnis intinya
7) Channels merupakan ruang media untuk memperkenalkan portofolio bisnis yang meliputi produk dan layanan kepada pelanggan dan pasar.
8) Cost Structure merupakan biaya yang dikeluarkan perusahaan dalam menjalankan aktivitas bisnis inti. Revenue Stream
9) Revenue Stream merupakan pendapatan yang didapatkan oleh perusahaan atas bisnis inti. Berikut revenue model PT XYZ.
BMC diperlukan untuk mengetahui proses bisnis dan bisnis model yang digunakan di PT XYZ dan untuk melakukan penilaian terhadap budaya bisnis.

## Standar dan Kebijakan Organisasi Terkait Data
Saat ini organisasi belum ada kebijakan yang secara rinci dan menyeluruh mengatur terkait data governance . Kebijakan/peraturan pengelolaan data masih diatur secara masing-masing unit bisnis/cabang/departemen  tanpa  adanya  kebijakan  dan  standar  yang  sudah  di  formalkan  serta tidak semua unit bisnis memiliki peraturan terkait pengelolaan data Praktisi Teknologi Informasi
Praktisi  teknologi  informasi  dari  pihak  internal  yang  terlibat  dalam  proses  penyusunan rancangan data governance ini ada dari bagian Service Planning dan Enterprise Solution Service.
Praktisi teknologi informasi di PT XYZ yang dilibatkan terdiri dari Enterprise Solution Service Dept.Head dan Service  Planning  Dept.Head. Kedua  narasumber  tersebut  memiliki  kapabilitas terhadap  pengembangan  teknologi  informasi  di  dalam  organisasi  mulai  dari  pengembangan aplikasi, penggunaan data untuk analisis bisnis hingga penelitian teknologi terbaru yang dapat diadopsi oleh organisasi.

## Peraturan Lainnya
Saat ini belum ada peraturan lainnya yang megatur tentang pengelolaan data di PT XYZ baik secara kelesuruhan organisasi atau di setiap divisi maupun departemen/cabang.
Analisis untuk Merancang Data Governance Beberapa aktivitas yang diadopsi dari diagram konteks data governance pada DMBOK yang dijelaskan pada bab sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 3. Pada tabel tersebut menjelaskan pemetaan  pada decision  area yang  terdiri  dari  proses  perencanaan  dan  operasional  terhadap aktivitas data governance pada DMBOK.
Tabel 3. Decision Area dan Aktivitas Data Governance Decision Area Kode Aktivitas Data Governance Perencanaan A01 Mengembangkan strategi data governance A02 Melakukan readiness assessment A03 Melakukan penemuan dan penyelarasan bisnis A04 Mengembangkan organizational touchpoint A05 Mendefinisikan data governance operating framework A06 Mengembangkan tujuan, prinsip dan kebijakan A07 Menanggung proyek manajemen data A08 Terlibat dalam manajemen perubahan A09 Mengikutsertakan dalam issue management A10 Menilai kepatuhan terhadap peraturan Operasional A11 Mendukung standar dan prosedur data A12 Mengembangkan business glossary A13 Mengkoordinasikan dengan grup arsitektur data A14 Mendukung penilaian asset data
Berdasarkan  aktivitas data  governance yang  ada  pada  Tabel  3,  pada  penelitian  ini dilakukan  aktivitas  membangun  strategi data  governance, melakukan  penemuan  dan penyelarasan bisnis, mengembangkan tujuan, prinsip dan kebijakan serta dan mendefinisikan data governance operating framework .
Membangun Strategi Data Governance Untuk  membangun  strategi data  governance dapat  dilakukan  identifikasi  dari  factor internal  dan  factor  eksternal  organisasi  yang  berpengaruh  terhadap  bisnis.  Pada  penelitian  ini, analisis  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  sumber  daya  internal  dan  eksternal organisasi  adalah  analisis Value  Chain  Analysis dan.  analisis value  chain di  PT  XYZ  dari beberapa proses bisnis inti organisasi. Analisis value chain dapat dilihat pad Gambar 4.
Gambar 5. Value Chain Analysis PT XYZ
Berdasrkan analisis value chain pada Gambar 4, aktivitas binis organisasi dibagi menjadi dua bagian yaitu aktivitas utama dan aktivitas pendukung. Aktivitas utama merupakan aktivitas yang menciptakan nilai dan menghasilkan keuntungan bagi perusahaan. Aktivitas utama PT XYZ dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Aktivitas Utama PT XYZ No  Kegiatan Proses Bisnis 1 Inbound • Proses importasi barang MFP, Software license key dan produk perangkat keras lainnya dari principal
• Proses menyimpan barang di dalam Gudang
• Proses mengelola ketersediaan, penyimpanan dan keamaan barang di dalam gudang
2 Operation • Proses penjualan produk kepada pelanggan
• Proses administrasi dan pengelolaan kontrak kerjasama
• Proses implementasi produk dan layanan kepada pelanggan
• Proses penagihan pembayaran atas barang dan layanan yang diberikan kepada pelanggan
3 Outbound • Proses  pengiriman  barang  kepada  pelanggan  dan  cabang  operasional  dari  gudang  di Jakarta 4 Marketing and Sales • Proses promosi produk dan portofolio
• Proses review penjualan yang dilakukan tim sales
• Proses Analisa bisnis dan market share
5 Service
• Proses memberikan dan menjaga layanan purna jual kepada pelanggan
• Proses memberikan layanan perbaikan dan perawatan produk
• Proses eskalasi insiden atau masalah kepada tim second level support atau principal
Selanjutnya adalah aktivitas pendukung untuk mendukung aktivitas utama yang dapat dilihat pada Tabel
Tabel 5. Aktivitas Pendukung PT XYZ No Kegiatan Proses Bisnis 1 Corporate Infrastructure • Finance • Accounting & Tax • Legal • Business Strategy and Risk Management • Coorporate Communication 2 Human Capital Management • Recruitment • Learning & Quality innovation • Training
No Kegiatan Proses Bisnis • Manage Knowledge Management • Renumeration 3 Technlogy • Develop Information System • Internal IT Service Management 4 Procurement • Identify corporate need • Choose supplier & vendor • Create tender • Request Approval corporate expenditure Lorem Ipsum

## Melakukan Temuan dan Keselarasan Bisnis
Berdasarkan data governance maturity assessment , analisis value chain dan analisis identifikasi permasalahan di PT XYZ, didapatkan hasil temuan keselarasan bisnis sebagai berikut :
1. Belum ada standar dan kebijakan data secara rinci di PT XYZ
2. Belum adanya kesadaran karyawan terhadap permasalahan data dan pengelolaan data di setiap unit binsis
Membuat Tujuan, Prinsip dan Kebijakan Data Governance Pada tahap perencanaan ini organisasi diarahkan untuk membuat tujuan prinsip dan kebijakan data governance yang diterapkan mengacu pada peraturan OJK, Good Coorporate Governance dan peraturan perusahaan induk.
Hasil Rancangan Data Governance Pada tahap ini merupakan penjelasan terkait rancangan data governance yang didapatkan dan sesuai dengan kebutuhan PT XYZ. Beberapa hal yang akan dibahas di dalam tahapan ini adalah deliverables dari  rancangan data  governance yang  terdiri  dari  struktur data  governance , kebijakan data governance , dan data governance roadmap.
Struktur Data Governance Dalam  menerapkan  program data  governance di  dalam  organisasi,  struktur data  governance menjadi  hal yang mempengaruhi berjalannya program data governance. Berdasarkan panduan DMBOK,  rancangan data  governance dimulai  dari  membentuknya  struktur data  governance dimana  mencakup  struktur  organisasi  dan  pembagian  peran  serta  tanggung  jawab    dalam menjalakan peran yang ada.
Tabel 6. Pemetaan Peran dan Tanggung Jawab Organisasi
No Role by DMBOK Role AGDS Deskripsi Tanggung Jawab 1 Data Governance Steering Committee Board of Director • Otoritas  utama  dan  tertinggi  tata  Kelola  data  dalam  suatu organisasi
• Mensponsori program manajemen data
• Menetapkan rencana dan strategi manajemen data di dalam organisasi
• Bertanggungjawab  atas  pengawasan,  dukungan  dan pendanaan kegiatan data governance 2 Data Governance Council (DGC) Chief Finance & Chief ITSM • Mengelola inisiatif/inovasi program data governance seperti pengembangan  kebijakan,prosedur,  aturan  dan  pengukuran metrik.
• Mengelola masalah dan proses eskalasi terkait permasalahan data 3 Data Governance Office (DGO) Dept.Head / Branch Manager • Melalukan  pendefinisian  data  di  tingkat  perusahaan  dan standar  pengelolaan  data  secara  menyeluruh  dan
No Role by DMBOK Role AGDS Deskripsi Tanggung Jawab berkelanjutan  terhadap  seluruh knowledge  area yang  ada pada DAMA-DMBOK. 5 Data Management Service IT Dept. Head • Organisasi  yang  terdiri  dari  beberapa  professional manajemen data
• Bertanggung  jawab  atas  proses  manajemen  data  di  dalam organisasi 6 Data Stewardship Team • Staff Level 4 • Data Management Professional • Merupakan  grup data  steward dan data  management professional
• Membahas pengelolaan data pada tingkatan teknis
Pemetaan  peran  pada  Tabel  4  merupakan  pemetaan  peran  dan  tanggung  jawab  yang  di dasarkan pada peran organisasi berdasarkan panduan DMBOK. Peran berdasarkan organisasi ini dibagi kedalam empat bagian  yaitu Data steering committee, Data Governance Council, Data Management  Service  dan  Data  Stewardship  Team .  Peran Data  Steering  Committee dipetakan dalam fungsi Board of Director yang terdiri dari satu presiden direktur dan 3 direktur. Board of Director berperan sebagai data governance steering commitee dikarenakan tanggung jawab peran ini  sangat  strategis  dan  merupakan  otoritas  tertinggi  dalam  organisasi.  Selanjutnya Data Governance  Council yang  memiliki  tanggung  jawab  atas  pengelolaan  dan  inisiatif data governance dipetakan ke dalam fungsi dari chief atau general manager dari setiap divisi karena fungsi  ini  berada  satu  level  dibawah board  of  director yang  berperan  sebagai data  steering committee dan  berada  dalam  level  manajemen  di  dalam  organisasi,  sehingga  fungsi data governance  council yang  berperan  dalam  dalam  proses  merumuskan  dan  membuat  kebijakan terkait  manajemen  data  akan  sangat  strategis  bila  dilakukan  oleh  jajaran chief atau general manager .  Selanjutnya  peran data  governance  office yang  bertugas  untuk  melakukan pendefinisian  dan  standarisasi  data  di  dalam  level  organisasi  dipetakan  ke  dalam  fungsi department  head atau branch  manager .  Hal  ini  dilakukan  karena  setiap  pimpinan  unit  bisnis memiliki pengetahuan yang spesifik terhadap bisnis proses yang ada dan jenis serta karakteristik data yang digunakan di dalam bisnis proses tersebut, sehigga peran data governance office sangat relevan untuk dipetakan ke dalam fungsi departemen. Untuk peran Data Management Service dipetakan dalam fungsi Information Technology Service Management (ITSM) dikarenakan butuh dukungan peran IT secara teknis untuk mengelola issue ,masalah hingga pengembangan teknologi terkait data. Kemudian peran organisasi selanjutnya adalah data stewardship team yang memiliki peran untuk pengelolaan data pada level teknis. Peran ini merupakan gabungan antara peran tim bisnis yang diwakili oleh business data steward dan tim IT yang diwakili oleh data management professional . Data stewardship team ini masuk kedalam level tactical dan operasional dimana akan  membahas  kebutuhan  hingga  penyelesaian  permasalahan  data.  Proses  penyelesaian permasalahan data berdasarkan DMBOK 80-85% selesai pada level ini. Jika permasalahan tidak terselaikan  maka  akan  dilakukan  eskalasi  ke  tingkatan  yang  lebih  tinggi  sesuai  dengan data governance operating model pada Gambar 3. Selanjutnya  dilakukan juga pemetaan peran dan tanggung jawab individu seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Pemetaan Peran dan Tanggung Jawab Individu No Role by DMBOK Role AGDS Deskripsi dan Tanggung jawab 1 Data Governance Steering Committe President Director, Director • Meninjau, mendukung dan mensponsori kebijakan data governance 2 Data Governance Council / Chief Data Officer Chief Finance, Chief ITSM • Memastikan  tercapainya  tujuan  strategis  organisasi terkait asset data
• Bertanggung jawab atas data life cycle perusahaan
• Bertanggung jawab atas kualitas data perusahaan • Mengelola  aktivitas,  proses,  teknologi,  anggaran  dan sumber  daya  manusia  yang  terlibat  di  dalam  program data governance 3 Data Management Executive IT Dept. Head • Bertanggung  jawab  langsung  atas  manajemen  data  di dalam  organisasi  termasuk  koordinasi  program data governance dengan kegiatan pengelolaan data
• Mengawasi proyek manajemen data • Mengawasi data management professional 4 Business Data Steward Perwakilan setiap Department/Branch (Staff level 4) • Mengidentifikasi  dan  mendefinisikan  kebutuhan informasi organisasi
• Mengusulkan,  Menyusun  konsep  dan  melakukan peninjauan  terkait  definisi  dan  spesifikasi  model  data yang ada pada lingkup departemen • Memberikan  masukan  saran  kebijakan  standar  dan prosedur data • Mebantu menyelesaikan permasalahan data 5 Data Owner Dept. Head / Branch Manager • Pimpinan  tertinggi  di  departemen  atau  cabang operasional yang bertanggung jawab terkait asset data atas kelengkapan, validitas dan keakuratan data 6 Data Management Professional Staff IT Data Management Professional terdiri : 1. Data architect: Bertanggung jawab untuk memodelkan data dan menitegrasikan data 2. Data Analyst  & Scientist: Bertanggung jawab untuk menganalisis  kebutuhan  model  data,  definisi  data, aturan bisnis, kebutuhan data quality 3. Developer/  Database  Engineer:  Bertanggung  jawab untuk mengembangkan perangkat lunak 4. Data Security 5. Data Infrastructure
Pemetaan  peran  dan  tanggung  jawab  individu  disesuaikan  dengan  kondisi  organisasi sehingga, terdapat tujuh peran berdasarkan DMBOK yang dipetakan dengan peran individu di organisasi.  Terdapat enam peran yang dipetakan antara lain data governance steering committee , data governance council , data management executive , data owner , business data steward , dan data management professional . Data governance steering committee dipetakan ke dalam peran presiden direktur dan direktur dikarenakan otoritas tertinggi organisasi yang dapat mengawasi, mendukung dan mendanai program data governance yang berjalan.  yang dipetakan ke dalam peran  presiden  direktur  dan  direktur. Data  governance  council dipetakan  kepada  peran chief/general manager dimana posisi ini berada satu level dibawah board of director
Usulan Struktur Data Governance Berdasarkan hasil analisis dari pemetaan peran ( role ) dan tanggung jawab pada Tabel maka didapatkan usulan struktur data governance operating model berdasarkan peran dan tanggung jawab seperti pada Gambar 5

## Gambar 6. Usulan Data Governance Operating Framework Model
Usulan struktur data governance pada Gambar merupakan hasil analisis yang sesuai dengan kondisi  organisasi.  Mengacu  pada  DMBOK  bahwa  banyak  permasalahan  data  yang membutuhkan komunikasi dan eskalasi. Masalah yang terjadi di level operasional belum tentu semuanya  dapat  diselesaikan  di  level  tersebut.  Ada  waktu  dimana  masalah  tersebut  harus dieskalasikan  ke  tingkatan  yang  lebih  tinggi  untuk  mendapatkan  solusi  pemecahan  masalah. Berdasarkan pengelompokan jalur eskalasi yang dijelaskan pada DMBOK, maka struktur data governance operating model yang diusulkan mengadopsi jenis federated operating model . Dalam model operasi ini, terdapat satu bagian data governance yang mengawasi setiap uni bisnis. Setiap unit  bisnis  yang  terdiri  dari  departemen support dan  cabang  operasional  diwakili  oleh data governance office yang terdiri dari data owner dan business data steward . Data owner diperankan oleh Dept.head atau branch manager sebagai pemilik data yang ada pada department atau cabang. Untuk business data steward merupakan perwakilan dari setiap unit bisnis yang paham terhadap karakteristik data dan juga bisnis proses yang dijalankan. Selanjutnya untuk unit IT terdiri dari data  management  executive yang  diperankan  oleh IT  Dept.Head dan  juga data  management professional yang  diperankan  oleh  staff  IT. Business  data  steward dan data  management professional tergabung  dalam data  stewardship  team dimana  akan  mmelakukan  pembahasan terkait data dari aspek bisnis dan juga IT. Disamping itu data stewardship team akan bertugas untuk menyelesaikan permasalahan data di tingkat teknis. Proses eskalasi permsalahan data juga ditentukan melalui jalur komunikasi bottom up dengan penyelsaian permsalahan teknis dilakukan pada level taktis dan operasional. Apabila permasalahan data tidak dapat diselesaikan pada level ini  makan  akan  diarahkan  ke  level  strategis  dimana  ada  peran data  governance  council yang diperankan oleh jabatan setingkat chief/general manager.
Pada  level  strategis  terdiri  data  peran  data governance  steering  committee dan data governance council. Data governance steering committee diisi oleh jajaran board of director yang akan  mengawasi,  mensponsori  dan  mendanai  program data  governance. Untuk  peran  data governance council, berdasarkan hasil validasi pada Lampiran 4, diisi oleh chief finance dan chief ITSM.  Hal  ini  ditujukan  karena  saat  ini  untuk  seluruh standard  operational  procedure (SOP) perusahaan dibahas dna disetujui oleh chief finance. Dan untuk aturan-aturan dan standar IT yang dirumuskan dan dibuat oleh chief ITSM melalui persetujuan chief finance . Jadi oleh karena itu, peran data governance office diisi oleh chief finance dan chief ITSM akan selaras dengan apa yang sudah diterapkan organisasi sebelumnya dan akan ada perwakilan bisnis dan IT yang terlibat dalam proses penyusunan aturan dan kebijakan manajemen data.
Gambar 7. Struktur Organisasi Peran Data Governance
Strategi Data Governance Dalam menentukan strategi data governance, organisasi harus melakukan analisis keadaan intenral dan eksternal untuk mengukur kekuatan dan kelemahan serta peluang dan ancaman yang dihadapi oleh organisasi untuk mencapai tujuan bisnisnya.
Berdasarkan  analisis value  chain , data  governance  maturity  assessment dan  hasil wawancara, dapat disimpulkan strategi yang dapat dilakukan organisasi untuk mendukung data governance seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Usulan Strategi Data Governance No  Kode Strategi 1 S1 Membuat kebijakan dan peraturan mengenai tata kelola data yang mencakup keseluruhan perusahaan 2 S2
Membuat struktur baru terkait tata kelola data secara virtual
3 S3 Merekrut SDM yang memiliki kapabilitas dan kapasitas untuk melakukan pengelolaan data dan analisis data 4 S4 Menetapkan business data steward di setiap bisnis unti sebagai perwakilan yang mengelola dan merumuskan data 5 S5 Memberikan awareness kepada seluruh karyawan terkait program data governance 6 S6 Membuat arsitektur data sehingga tidak ada lagi data yang redundan dan saling terintegrasi antar sistem sehingga dapat dikelola secara terpusat 7 S7
Menetapkan standarisasi data dan kualitas data
8 S8 Membuat suatu sistem enterprise content management untuk menyimpan, mengolah dan memvisualisasikan data-data inti perusahaan dimana pengelolaan secara teknis dilakukan oleh SDM pada strategi S3

## Kebijakan/Peraturan Data Governance
Kebijakan merupakan penetapan dari apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan. Adapun untuk  menyusun  kebijakan/peraturan  yang  sesuai  dengan  kondisi  organisasi  dapat  dilakukan dengan melakukan forum group discussion ( FGD ), wawancara dan diskusi dengan ahli pembuat kebijakan data governance. Pada penelitain telah dilakukan wawancara dan diskusi dengan dua orang ahli IT yang ada di organisasi, dan kebijakan yang dibuat harus memenuhi beberapa poin berikut :
1. Peraturan/kebijakan data  governance harus  mengacu  kepada  peraturan  perusahaan  induk terkait Good Coorporate Governance (GCG)
2. Peraturan/kebijakan harus memenuhi prinsip-prinsip data governance yaitu :
a. Efektivitas yaitu optimalisasi pemanfaatan sumber daya untuk mendukung berjalannnya program data governance sesuai dengan kebutuhan
b. Keterpaduan, yaitu integrasi sumber daya yang mendukung data governance
c. Kesinambungan, yaitu keberlanjutan program data governance secara terencana bertahap dan dilakukan secara terus menerus sesuai dengan perkembangannya
d. Efisiensi, yaitu optimalisasi pemanfaatan sumber daya yang mendukung data governance
e. Akuntabilitas,  yaitu  adanya  kejelasan  fungsi  dan  pertanggungjawaban  dari data governance
f. Interoperabilitas, yaitu adanya koordinasi dan kolaborasi antar proses bisnis dan dan antar sistem dalam rangka pertukaran data, informasi dan layanan data
g. Keamanan, yaitu menjaga kerahasiaan, keutuhan , ketersediaan, keaslian dari data.
3. Peraturan/Kebijakan yang dibuat harus terdapat proses monitoring dan evaluasi yang meliputi a. Penerapan dan Manajemen Data Governance
b. Fungsionalitas dan Efektivitas penerapan Data Governance
c. Kinerja Data Governance yang sudah dilakukan
Data Governance Roadmap Untuk menentukan roadmap penerapan program data governance dapat dilakukan dengan melakukan data governance maturity assessment pada organisasi untuk mengetahui berada di level  mana  tingkatan  kematanagan data  governance ,  Proses data  governance  maturity assessment sudah  dilakukan  pada  tahap  pendefinisian  masukan  ( input ).  Hasil  dari  penilaian tingkat kematangan dapat digunakan sebagai gamabran awal kondisi organisasi saat ini dan tujuan yang akan dicapai kedepannya.
Berdasarkan hasil dari pengukuran tingkat kematangan yang sudah dilakukan sebelumnya, terdapat gap antara ekspektasi organisasi dengan kondisi saat ini. Maka dari itu ada strategi yang diusulkan untuk mendukung kegiatan program data governance yang dapat dilihat pada Tabel 8 Berdasarkan  Tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  8  strategi  yang  diusulkan  untuk organisasi dalam rangka menerapkan program data governance . Strategi ini diterapkan di dalam organisasi  untuk  mendukung  seluruh  aktivitas  kegiatan data  governance. Selanjutnya, berdasarkan  strategi data  governance yang  diusulkan  maka  terdapat roadmap terkait  aktivitas pendukung data governance seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Data Governance Roadmap PT XYZ No Inisiatif Tahun Pelaksanaan 2024  2025  2026  2027  2028 1 Membuat kebijakan dan peraturan mengenai tata kelola data yang mencakup keseluruhan perusahaan √ √ √ √ √ 2 Membuat struktur baru terkait tata kelola data secara virtual √ 3 Merekrut SDM yang memiliki kapabilitas dan kapasitas untuk melakukan pengelolaan data dan analisis data √ 4 Menetapkan business data steward di setiap bisnis unit sebagai perwakilan yang mengelola dan merumuskan data √ 5 Memberikan awareness kepada seluruh karyawan terkait program data governance √ √ √ √ √ 6 Membuat arsitektur data sehingga tidak ada lagi data yang redundan dan saling terintegrasi antar sistem sehingga dapat dikelola secara terpusat √ √ 7 Menetapkan standarisasi data dan kualitas data √ √
No Inisiatif Tahun Pelaksanaan 2024  2025  2026  2027  2028 8 Membuat suatu sistem enterprise content management untuk menyimpan, mengolah dan memvisualisasikan data-data inti perusahaan dimana pengelolaan secara teknis dilakukan oleh SDM pada strategi S3 √
Penerapan  inisiatif-inisiatif  program data  governance dilakukan  selama  lima  tahun kedepan  berdasarkan  hasil  validasi  dengan  pakar  yang  terdapat  pada  (lampiran  5).  Hal  ini dilakukan karena organisasi perlu melakukan perubahan budaya, perubahan cara mengelola data dan  perubahan  bisnis  proses  Ketika  menerapkan  program data  governance .  Perubahan  yang dilakukan tidak akan mudah di dalam suatu organisasi, perlu adanya leadership yang baik dari pimpinan  tertinggi  organisasi  (Lampiran  6).  Oleh  karena  itu  melakukan  awareness  dan mempromosikan  program data  governance ke  seleuruh  cabang  operasional  dan  departemen terkait menjadi salah satu hal pertama yang dilakukan dalam roadmap penerapan program data governance.
Strategi Implementasi Data Governance Strategi implementasi data governance harus selaras dengan manajemen audit, manajemen insiden, manajemen keberlangsungan organiasasi, manajemen resiko  serta mendukung strategi dan prioritas bisnis organisasi. Berdasarkan strategi bisnis organisasi, kebijakan organisasi dan kebijakan ITSM serta DMBOK sebagai panduan. Maka roadmap dan startegi implementasi data governance yang diusulkan pada penelitian ini sebagai berikut :
1. PT XYZ perlu membuat peraturan/kebijakan yang mengatur mengenai :
a. Hak akses data
b. Standar data
c. Kualitas data
d. Kamus data
e. Metadata
f. Data lifecycle
2. Membuat  struktur data  governance yang  memetakan  peran  dan  tanggung  jawab  setiap karyawan dalam proses pengelolaan data
3. Membuat arsitektur data untuk mendukung proses integrasi seluruh sistem di organisasi
4. Melakukan awareness dan sharing session kepada seluruh karyawan terutama kepada branch manager dan department  head di  organisasi  untuk  memberikan  pemahaman  terhadap pentingnya data sebagai aset organisasi,
5. Melakukan pelatihan mengenai cara pengelolaan data dan teknologi pendukungnya kepada tim bisnis yang ada di dalam bagian data governance office meliputi data owner dan data business steward
6. Melakukan proses audit dan kontrol terhadap peraturan/kebijakan yang telah dibuat

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  mengenai  masalah  pengelolaan  data  di  PT  XYZ,  termasuk disintegrasi  data,  masalah  kualitas  data  seperti  kelengkapan,  validitas,  dan  akurasi,  kurangnya standarisasi data, serta regulasi terkait tata kelola data, jelas bahwa aset data inti organisasi tidak dikelola dengan efektif. Hal ini utamanya disebabkan oleh kurangnya praktik manajemen data yang kuat dan kegagalan dalam menerapkan program tata kelola data, yang menjadi penyebab mendasar  kebutuhan  akan  implementasi  tata  kelola  data  dalam  organisasi.  Hasil  penilaian kematangan tata kelola data menunjukkan bahwa organisasi beroperasi pada level 1,75, di mana kebijakan  dan  regulasi  data  tetap  terlokalisasi  di  setiap  departemen/cabang  tanpa  standarisasi. Akibatnya,  tujuh  strategi  diidentifikasi  untuk  mendukung  aktivitas  tata  kelola  data  di  dalam
organisasi.  Selain  itu,  penelitian  ini  mengusulkan  kerangka  tata  kelola  data  yang  mencakup struktur dan model operasional, kebijakan dan regulasi tata kelola data, strategi tata kelola data, dan roadmap. Dalam merancang struktur dan model operasional tata kelola data yang disesuaikan dengan  konteks  organisasi,  peran  dibagi  menjadi  dua  kategori:  peran  organisasi  dan  peran individu,  yang  menjadi  dasar  bagi  aktivitas  di  berbagai  area  keputusan  perencanaan  dan operasional. Selain itu, organisasi perlu merumuskan dan menyebarluaskan regulasi tata kelola data di seluruh organisasi, menetapkan struktur tata kelola data di mana pengawasan dan otoritas tertinggi  berada  pada  dewan  direksi,  dan  satu  tingkat  di  bawahnya,  chief/general  manager bertanggung jawab atas pembuatan kebijakan terkait regulasi tata kelola data. Selain itu, untuk mengatasi tantangan data yang dihadapi organisasi, implementasi model operasional tata kelola data yang mengatur saluran komunikasi dan jalur eskalasi antara stakeholder yang terlibat sangat penting.

## BIBLIOGRAFI
Abraham, R., Schneider, J., & vom Brocke, J. (2023). A taxonomy of data governance decision domains in data marketplaces. Electronic Markets , 33 (1). https://doi.org/10.1007/s12525- 023-00631-w
Al-ruithe,  M.  (2018). A  systematic  literature  review  of  data  governance  and  cloud  data governance . c . Astragraphia. (2022). Meraih Peluang Bisnis Menuju Pertumbuhan yang Berkelanjutan Reinvent Business Towards Sustainable Growth .
Bento,  P.,  &  Neto,  M.  (2022).  How  data  governance  frameworks  can  leverage  data-driven decision making. 2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) .
Brous, P., & Janssen, M. (2020). Trusted Decision-Making: Data Governance for Creating Trust in  Data  Science  Decision  Outcomes. Administrative  Sciences , 10 (4),  81. https://doi.org/10.3390/admsci10040081
Carroll,  S.  R.,  Rodriguez-Lonebear,  D.,  &  Martinez,  A.  (2019).  Indigenous  data  governance:
Strategies  from  united  states  native  nations. Data  Science  Journal , 18 (1). https://doi.org/10.5334/dsj-2019-031
Earley,  Susan.,  Henderson,  Deborah.,  &  Data  Management  Association.  (2017). DAMA- DMBOK : data management body of knowledge . Gökalp,  E.,  &  Martinez,  V.  (2021). Computers  in  Industry  Digital  transformation  capability maturity  model  enabling  the  assessment  of  industrial  manufacturers . 132 . https://doi.org/10.1016/j.compind.2021.103522
Gregory, A. (2011a). Data governance Protecting and unleashing the value of your customer data assets:  Stage  1:  Understanding  data  governance  and  your  current  data  management capability. Journal  of  Direct,  Data  and  Digital  Marketing  Practice , 12 (3),  230–248. https://doi.org/10.1057/dddmp.2010.41
Gregory, A. (2011b). Data governance Protecting and unleashing the value of your customer data assets:  Stage  1:  Understanding  data  governance  and  your  current  data  management capability. Journal  of  Direct,  Data  and  Digital  Marketing  Practice , 12 (3),  230–248. https://doi.org/10.1057/dddmp.2010.41
Haryadi, A. F., Hulstijn, J., Wahyudi, A., Voort, H. Van Der, & Janssen, M. (2016). Antecedents of Big Data Quality An Empirical Examination in Financial Service Organizations . 116– 121.
Jang, K., & Kim, W. J. (2021). Development of data governance components using DEMATEL and content analysis. Journal of Supercomputing , 77 (4), 3695–3709.
https://doi.org/10.1007/s11227-020-03405-9
Magistretti, S., Tu, C., Pham, A., & Era, C. D. (2021). Enlightening the dynamic capabilities of design  thinking  in  fostering  digital  transformation. Industrial  Marketing  Management ,
97 (June), 59–70. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2021.06.014 Mosley, M., Development, E., Brackett, M., Production, E., Earley, S., Editor, A., Henderson, D.,
& Sponsor, P. (2009). The DAMA Guide to The Data Management Body of Knowledge ( DAMA-DMBOK Guide ) First Edition . Prasetyo, H. N., & Surendro, K. (2015). Designing A Data Governance Model Based On Soft System Methodology ( SSM ) In Organization . 78 (1).
WEF.  (2018).  Digital  transformation  initiative:  Maximizing  the  return  on  digital  investments. World Economic Forum , May , 1–27.
Copyright holder: Rizal Mochamad Nazar, Achmad Nizar Hidayanto (2024)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: