Home   »   Data Management

Data Management

Pelatihan Data Management

 

DESKRIPSI

Data merupakan salah satu aset penting dalam mendukung perencanaan, pelaksanaan, monitoring, evaluasi, dan pengambilan keputusan organisasi. Ketersediaan data yang akurat, lengkap, konsisten, aman, dan mudah diakses menjadi faktor penting dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi kerja.

Dalam praktiknya, organisasi sering menghadapi berbagai tantangan dalam pengelolaan data, seperti data yang tersebar di berbagai sumber, duplikasi data, ketidakkonsistenan format, kesalahan input, dokumentasi yang belum memadai, serta belum optimalnya penerapan standar keamanan dan tata kelola data.

Oleh karena itu, diperlukan peningkatan kapasitas sumber daya manusia melalui pelatihan Data Management yang memberikan pemahaman konseptual sekaligus keterampilan praktis dalam mengelola data secara sistematis, mulai dari pengumpulan, pengolahan, penyimpanan, pemeliharaan, pengamanan, hingga pemanfaatan data untuk mendukung kebutuhan organisasi.

 

TUJUAN PELATIHAN

Setelah mengikuti pelatihan, peserta diharapkan mampu:

1. Memahami konsep dasar, jenis, sumber, dan siklus pengelolaan data.
2. Memahami proses pengumpulan, pengolahan, penyimpanan, dan pemeliharaan data.
3. Mampu melakukan pemeriksaan, validasi, dan perbaikan kualitas data.
4. Mampu melakukan pembersihan dan standardisasi data agar lebih konsisten dan siap digunakan.
5. Memahami prinsip dokumentasi, keamanan, dan tata kelola data.
6. Mampu menyiapkan dan memanfaatkan data untuk kebutuhan pelaporan, analisis, dan pengambilan keputusan.

 

MATERI Training Data Management

1. Konsep Dasar Data Management

• Pengertian dan pentingnya data management.
• Jenis dan sumber data.
• Siklus hidup data (data lifecycle).
• Peran dan tanggung jawab dalam pengelolaan data.

2. Pengumpulan dan Pengolahan Data

• Prinsip dan proses pengumpulan data.
• Struktur dan format data.
• Standar input dan pengelolaan data.
• Identifikasi permasalahan dalam pengumpulan dan pengolahan data.

3. Kualitas dan Validasi Data

• Prinsip kualitas data: akurat, lengkap, konsisten, valid, dan tepat waktu.
• Identifikasi kesalahan dan ketidaksesuaian data.
• Teknik dasar validasi data.
• Data quality check.

4. Data Cleaning dan Standardisasi

• Identifikasi data duplikat dan data kosong.
• Perbaikan kesalahan data.
• Standardisasi format, kategori, dan kode.
• Praktik data cleaning menggunakan dataset sederhana.

5. Dokumentasi dan Metadata

• Pengertian dan fungsi metadata.
• Penyusunan data dictionary.
• Dokumentasi sumber, variabel, dan format data.
• Pengelolaan versi dan perubahan data.

6. Penyimpanan dan Keamanan Data

• Prinsip penyimpanan data yang baik.
• Pengelolaan folder/database sederhana.
• Backup dan pemulihan data.
• Pengaturan akses dan keamanan data.
• Prinsip kerahasiaan dan perlindungan data.

7. Tata Kelola Data (Data Governance)

8. Pemanfaatan Data untuk Pelaporan dan Pengambilan Keputusan