Kualitas Data, Policy Engine & Stewardship

Pemantauan kualitas otomatis dengan deteksi anomali ML, kerangka kebijakan tata kelola deklaratif, dan workflow stewardship yang menetapkan akuntabilitas ke setiap aset data

0%
skor kualitas data yang dapat dicapai
0+
template aturan kualitas bawaan
24/7
pemantauan kualitas berkelanjutan

Aturan kualitas otomatis menegakkan standar data di setiap dataset. Quality scorecards memberikan visibilitas tren kesehatan data.

  • 50+ template aturan kualitas bawaan
  • Skor kualitas per dataset, domain, dan pemilik
  • Pelacakan tren dan peningkatan historis
  • Peringatan otomatis saat kualitas menurun

Pemantauan Kualitas Data Otomatis

Definisikan aturan kualitas untuk kelengkapan, akurasi, konsistensi, ketepatan waktu, dan keunikan — lalu biarkan platform menegakkannya secara otomatis. Quality scorecards melacak tren dari waktu ke waktu.

Aturan kualitas dikonfigurasi per tabel, kolom, atau dataset dengan sintaks deklaratif. Platform dilengkapi 50+ template aturan bawaan. Aturan kustom mendukung validasi berbasis SQL.

Skor kualitas dihitung setiap kali data di-refresh dan dilacak secara historis. Dashboard menampilkan tren kualitas per domain, sumber, dan pemilik data.

  • 50+ template aturan kualitas bawaan (null checks, range validation, format verification)
  • Aturan kualitas berbasis SQL untuk logika validasi kompleks
  • Quality scorecards per dataset, domain, dan pemilik data
  • Pelacakan tren historis untuk mengukur peningkatan
  • Peringatan saat skor kualitas turun di bawah ambang batas

Deteksi Anomali Berbasis ML

Model machine learning mempelajari pola data normal dan menandai anomali secara otomatis — volume spikes, distribution shifts, null tak terduga, perubahan format. Tangkap masalah data sebelum berdampak pada laporan hilir.

  • Deteksi anomali statistik pada volume dan distribusi
  • Deteksi schema drift menangkap perubahan kolom tak terduga
  • Pemantauan kesegaran memberi peringatan data basi atau tertunda
  • Analisis root cause menelusuri anomali ke sistem sumber
  • Ambang sensitivitas yang dapat dikonfigurasi untuk mengurangi false positives

Declarative Policy Engine

Definisikan kebijakan tata kelola sebagai aturan deklaratif yang ditegakkan platform secara otomatis. Petakan kebijakan lintas regulasi (PDPA, GDPR, standar internal) sehingga satu kebijakan memenuhi beberapa persyaratan kepatuhan.

Policy engine mendukung kerangka kebijakan hierarkis: kebijakan organisasi mewarisi dari template regulasi, dan penggantian khusus departemen dapat diterapkan.

Analisis dampak menunjukkan aset data dan proses mana yang terpengaruh sebelum perubahan kebijakan diterapkan.

  • Sintaks kebijakan deklaratif untuk aturan tata kelola yang mudah dibaca
  • Pemetaan kebijakan lintas regulasi: satu kebijakan untuk PDPA + GDPR + internal
  • Versioning kebijakan dengan riwayat perubahan lengkap dan rollback
  • Analisis dampak sebelum penerapan kebijakan
  • Penegakan otomatis dengan workflow manajemen pengecualian

Data Stewardship & Akuntabilitas

Tetapkan data owners dan stewards untuk setiap domain dan dataset. Dashboard steward menampilkan metrik akuntabilitas: skor kualitas, masalah terbuka, persetujuan tertunda.

  • Penetapan data owner dan steward per domain, dataset, dan kolom
  • Dashboard steward dengan metrik akuntabilitas dan KPI
  • Pelacakan masalah dan workflow resolusi
  • Workflow persetujuan untuk schema changes, access grants, dan policy exceptions
  • Dukungan governance council dengan template rapat dan pelacakan tindakan

Arsitektur Sistem

Input
Dataset Terhubung
Definisi Kebijakan
Processing
Quality Rule Engine
Anomaly Detection ML
Policy Enforcer
Storage
Quality Score Store
Governance Audit Log
Output
Steward Dashboards
Quality Alerts

Cara Kerja

1

Definisikan Aturan

Konfigurasi aturan kualitas dan kebijakan tata kelola menggunakan template atau SQL kustom. Petakan kebijakan ke persyaratan regulasi.

2

Tetapkan Steward

Tunjuk data owners dan stewards untuk setiap domain. Atur workflow persetujuan dan jalur eskalasi.

3

Pantau Berkelanjutan

Aturan kualitas berjalan setiap kali data di-refresh. ML anomaly detection memantau 24/7. Peringatan memberi tahu stewards tentang masalah.

4

Tegakkan & Tingkatkan

Kebijakan ditegakkan secara otomatis. Tren kualitas dilacak. Dashboard stewardship mendorong akuntabilitas.

Kasus Penggunaan

Kualitas Data Keuangan

Pastikan akurasi laporan keuangan dengan memantau kualitas data dari sistem akuntansi, ERP, dan data warehouses.

Kepatuhan Regulasi

Petakan persyaratan PDPA dan GDPR ke kebijakan yang dapat ditegakkan. Buktikan kepatuhan melalui quality scorecards dan audit trails.

Master Data Management

Pertahankan konsistensi data pelanggan, produk, dan referensi lintas sistem dengan penegakan kualitas otomatis.

Validasi Migrasi Data

Validasi kualitas data selama migrasi sistem. Bandingkan dataset sumber dan target dengan aturan rekonsiliasi otomatis.

Kepercayaan Analytics

Bangun kepercayaan pada analytics dengan memastikan data memenuhi standar kualitas. Quality badges pada dataset menunjukkan kepercayaan.

Tata Kelola Lintas Departemen

Bentuk governance councils dengan perwakilan dari setiap departemen. Lacak kepatuhan kebijakan dan peningkatan kualitas di seluruh organisasi.

Sebelum & Sesudah Conzento

Tanpa Conzento
Dengan Conzento
Pemantauan Kualitas
Deteksi Anomali
Manajemen Kebijakan
Akuntabilitas
Bukti Kepatuhan
Resolusi Masalah

Teknologi Terkait

Data QualityPolicy EngineData StewardshipPDPA CompliantData InventoryImmutable Logs

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Siap untuk tata kelola data enterprise dan kepatuhan PDPA?

Hubungi Kami