Jangan Kelola Data Sembarangan! Ini Tips Merancang Data Management Plan

Apa Itu Data Management Plan (DMP)?

Data Management Plan (DMP) adalah dokumen terstruktur yang menjelaskan bagaimana data akan dikumpulkan, disimpan, didokumentasikan, dibagikan, dan dilindungi selama dan setelah suatu proyek berlangsung.

Pengertian DMP lainnya, yaitu:

• Menurut NG Data, data management adalah suatu proses administratif yang digunakan untuk memastikan data dapat diandalkan, diakses secara mudah, dan juga tepat waktu.
• Sementara Digital Curation Centre (DCC) menyebutkan kalau Data Management Plan adalah suatu upaya yang bisa membantu Anda memastikan data tetap dapat diakses, digunakan ulang, dan sesuai standar etika serta legalitas yang berlaku.

Manfaat Data Management Plan

Pada prinsipnya, semua pengertian di atas memiliki makna yang sama, bagaimana mana peneliti dan pemilik bisnis mengelola data yang dimiliki dan memastikan data bisa diakses dengan cepat pada saat membutuhkannya untuk pengambilan keputusan.

Karena perannya yang begitu penting, DMP kini menjadi syarat wajib dalam banyak proposal penelitian internasional maupun pengelolaan data perusahaan modern.

Di dalam data management, ada beberapa proses, yang meliputi: perolehan, validasi, penyimpanan dan perlindungan, serta pemrosesan data yang perusahaan butuhkan.

Hampir semua perusahan besar saat ini menggunakan big data untuk bisnis, apalagi kalau data tersebut merupakan data bisnis.

Misalnya, dalam suatu perusahaan, data management menjadi salah satu unsur yang nantinya berguna dalam pengambilan keputusan bisnis, baik untuk pengelolaan dan pengembangan bisnis. 

Jika dirangkum berikut manfaat data management plan dalam bisnis dan riset:

• Mendukung pengambilan keputusan berbasis data (data driven decision making).
• Menjamin kepatuhan terhadap regulasi, seperti GDPR, HIPAA, dan sebagainya.
• Meningkatkan keamanan dan integritas data.
• Mempermudah kolaborasi antar tim atau institusi.
• Meningkatkan peluang pendanaan untuk proyek riset.

Berdasarkan pengalaman Redcomm sebagai digital marketing agency Indonesia, perusahaan yang menerapkan data management plan dengan baik, akan lebih mampu melakukan pengambilan keputusan bisnis yang tepat sasaran, dibandingkan dengan yang tidak mengelola data.

Mengenal Big Data dalam Data Management Plan

Big data menurut SAS adalah istilah terkait data dalam volume yang sangat besar, sehingga akan sangat sulit dimanfaatkan kalau data tersebut tidak diolah terlebih dahulu. Masih menurut SAS, big data ditandai oleh 3V: Volume, Velocity, dan Variety.

Sayangnya, pengolahan data secara konvensional tidak efektif. Anda memerlukan cara baru untuk memanfaatkan jumlah data besar tersebut.

Jika cerdas memanfaatkan big data, perusahaan apa pun yang sedang dalam tahap merintis atau sudah berjalan, bisa memiliki strategi yang tepat sasaran.

Hal ini memungkinkan perusahaan melangkah secara sistematis, akurat, hingga dapat menikmati progress yang jauh lebih baik dibandingkan tanpa menggunakan big data.

Tidak hanya itu, big data juga akan membantu bisnis Anda dalam hal:

• Menganalisis perilaku konsumen secara real time dan memahami customer behavior.
• Meningkatkan dan memaksimalkan customer experience.
• Mengidentifikasi tren pasar dan masih banyak lagi yang bisa Anda peroleh. Dengan catatan, Anda menggunakan data sendiri.
• Bahkan Anda dapat mendeteksi potensi fraud lebih awal

Urusan data management ini merupakan tanggung jawab penuh divisi IT karena dalam membuat data management memerlukan yang namanya sistem aplikasi atau website yang efektif.

Nantinya, informasi yang sekiranya perlu dianalisis bisa Anda akses dengan mudah dan isinya pun bisa Anda andalkan.

Cara Menyusun Data Management Plan (DMP)

Sebelum benar-benar menyusun DMP, Anda perlu membuat rencana pengelolaan data terlebih dahulu secara tertulis. Ini bertujuan untuk meminimalkan terjadinya missing data.

Meski beberapa orang menganggap rancangan pengelolaan data tidak terlalu penting, tetapi data management plan ini dapat membantu Anda mengatur data, mempersiapkan rencana selanjutnya yang akan diambil, hingga memutuskan siapa yang memiliki akses untuk melihat data.

Berikut langkah-langkah dan tips praktis merancang Data Management Plan (DMP) yang bisa Anda terapkan:

1. Tentukan Sumber Data Secara Jelas

Pada tahap pertama ini, Anda harus dapat menjelaskan dari mana saja sumber setiap kumpulan data yang bisa Anda dapatkan.

Apakah dari survei, eksperimen, observasi, atau simulasi, dan sebagainya. Mengetahui sumber data sangat penting karena:

• Menjamin validitas data.
• Memudahkan verifikasi dan replikasi oleh pihak lain.
• Meningkatkan kredibilitas bisnis atau penelitian Anda.

Jika sumber datanya jelas, data Anda bisa dikatakan valid dan dapat berguna untuk pengembangan bisnis.

Contoh sumber data, seperti: survei daring berbentuk Google Forms, hasil observasi langsung di lapangan, atau hasil dari melakukan eksperimen di laboratorium.

2. Kategorikan Jenis Set Data

Setelah menentukan dan mengkategorikan sumber data yang akan Anda peroleh, selanjutnya Anda perlu menjelaskan atau mendeskripsikan bentuk data yang mau dikumpulkan. Misalnya:

• Teks, bisa berbentuk catatan lapangan atau laboratorium, hasil survei, hasil wawancara. 
• Numerik, misalnya, tabel, hitungan, hasil pengukuran, grafik, atau data statistik.
• Audio visual, misalnya, gambar, rekaman suara, wawancara, dan video.
• Model, kode komputer, contohnya FITS dalam astronomi dan CIF dalam kimia.
• Instrumen spesifik lainnya.

Anda juga bisa menentukan pengelompokan berdasarkan sifat datanya, seperti:

• Data bersifat statis dan tidak berubah, yang artinya data tidak akan mengalami perubahan lagi setelah pembuatannya.
• Data dapat ditambahkan (append only). Artinya, Anda bisa menambahkan data baru dengan tidak menghilangkan atau mengubah data lama.
• Jenis data bersifat dinamis yang bisa direvisi atau dihapus sesuai kebutuhan.

3. Penamaan File Data yang Konsisten dan Unik

Untuk meningkatkan aksesibilitas dan memudahkan pemanggilan data ketika Anda membutuhkannya di masa depan, maka Anda harus melakukan penamaan file atau set data yang konsisten, unik, dan deskriptif.

Anda bisa menentukan dulu format tertentu yang nantinya akan berlaku pada proses penamaan file maupun data set, misalnya: [ProjectName]_[DataType]_[Tanggal].ext

Contoh penamaan file menggunakan format tersebut:

MarketResearch_Survey_2025-04.csv

Penamaan file yang buruk bisa membuat tim Anda membuang waktu hanya untuk mencari data yang benar di kemudian hari.

4. Pilih Format File yang Mudah Diakses

Pilih format file yang terbuka (open format), mudah dibuka di berbagai sistem operasi, dan tidak dikompresi. Contohnya:

• Untuk spreadsheet: comma separated values (.csv).
• Untuk teks: teks biasa (.txt). Jika diperlukan, Anda bisa gunakan PDF/A (.pdf).
• Untuk presentasi: PDF/A (.pdf).
• Untuk gambar: TIFF (.tif, .tiff), atau bisa juga PNG (.png).
• Untuk video: MPEG-4 (.mp4).
• Terbuka, dengan standar terdokumentasi. Dalam penggunaan umum oleh komunitas riset, menggunakan pengkodean karakter standar, misal: ASCII, UTF-8.

Pastikan dalam menentukan format file tidak ada kepemilikan khusus dan tidak dikompresi ya. Jadi ketika membutuhkan data di masa mendatang, tidak akan menyulitkan orang yang perlu mengakses data tersebut.

5. Gunakan Standar Metadata dan Standar Data

Gunakan standar disiplin yang ada jika ini memungkinkan. Jika tidak ada standar data, Anda bisa menjelaskan metadata yang akan Anda buat.

Umumnya, metadata menjelaskan isi, konteks, struktur, dan aksesibilitas dari data Anda. Sementara untuk standar metadata tergantung bidang, misalnya:

• Dublin Core untuk humaniora.
• Darwin Core untuk ilmu biologi.
• ISO 19115 untuk geospasial.

Jika tidak ada standar resmi, Anda bisa membuat standar internal.

Nah, itulah beberapa tips merancang Data Management Plan (DMP) yang sekiranya bisa menjadi bahan pertimbangan Anda dalam membuatnya.

Sementara kalau Anda mau melakukan optimasi data, ikuti saja panduannya dalam artikel yang berjudul Cara Optimalisasi Data Management yang Efektif.