Rencana Manajemen Data
1. Pendahuluan
Dokumen ini menjabarkan strategi dan prosedur untuk mengelola data dalam proyek AI Nahdlatul Ulama. Tujuannya adalah memastikan integritas, keamanan, dan ketersediaan data sepanjang siklus hidup proyek, termasuk untuk pengembangan produk turunan.
2. Tipe Data
2.1 Data Struktural
Database kitab kuning digital
Profil pengguna
Log interaksi sistem
Data transaksi produk turunan
2.2 Data Non-struktural
Teks fatwa dan hasil bahtsul masail
Audio ceramah dan kajian
Gambar dan infografis Islam
User-generated content dari produk turunan
2.3 Metadata
Tagging konten
Informasi versi dokumen
Data provenance
Metadata produk turunan
3. Arsitektur Data
3.1 Data Storage
Data Warehouse: Amazon Redshift
Data Lake: AWS S3
Operational Database: PostgreSQL
NoSQL Database: MongoDB
Time-series Database: InfluxDB (untuk analitik produk)
3.2 Data Processing
Batch Processing: Apache Spark
Stream Processing: Apache Kafka
ETL: Apache NiFi
3.3 Data Analytics
Business Intelligence: Tableau
Machine Learning: TensorFlow, PyTorch
Real-time Analytics: Apache Flink
4. Data Lifecycle Management
4.1 Data Collection
API integration dengan sumber eksternal
Web scraping (dengan izin) untuk sumber terbuka
User-generated content dari platform dan produk turunan
IoT data collection (jika aplikabel untuk produk turunan)
4.2 Data Processing
ETL pipelines menggunakan Apache NiFi
Data cleansing dan normalisasi
Data enrichment dengan tagging otomatis
Real-time processing untuk analitik produk
4.3 Data Storage
Implementasi data versioning
Strategi backup dan restore
Data archiving untuk optimasi storage
Cold storage untuk data historis
4.4 Data Access
Role-based access control (RBAC)
API management untuk akses eksternal
Data masking untuk informasi sensitif
Federated access untuk produk turunan
4.5 Data Retention and Disposal
Retention policy sesuai regulasi dan kebutuhan proyek
Secure data deletion procedures
Data anonymization untuk long-term storage
5. Data Quality Management
Definisi metrik kualitas data
Implementasi data validation rules
Regular data quality audits
Proses untuk data cleansing dan enrichment
Automated data profiling
6. Data Security and Privacy
6.1 Data Protection
Encryption at rest dan in transit (AES-256)
Tokenization untuk data sensitif
Regular vulnerability assessments
Data Loss Prevention (DLP) systems
6.2 Access Control
Multi-factor authentication
Principle of least privilege
Audit logging untuk semua akses data
Just-in-Time (JIT) access for sensitive operations
6.3 Compliance
GDPR compliance untuk data global
UU PDP compliance untuk data Indonesia
Syariah compliance untuk konten Islam
Industry-specific compliance for product derivatives (e.g., PCI DSS for financial products)
7. Data Governance
7.1 Roles and Responsibilities
Data Steward
Data Owner
Data Custodian
Data User
Chief Data Officer (CDO)
7.2 Policies and Standards
Data classification policy
Data sharing agreements
Metadata standards
Data quality standards
7.3 Data Catalog
Implementasi enterprise data catalog
Dokumentasi data lineage
Business glossary untuk terminologi Islam
API documentation for data access
8. Data Integration and Interoperability
API design untuk integrasi data
Data exchange formats (JSON, XML, Avro)
Master Data Management (MDM) strategy
Event-driven architecture for real-time data sync
9. Disaster Recovery and Business Continuity
Replikasi data real-time ke site sekunder
Regular disaster recovery drills
RTO dan RPO definitions untuk tiap tipe data
Failover procedures for critical data systems
10. Data Analytics and Reporting
Self-service BI tools untuk tim internal
Automated reporting untuk KPI proyek
AI-driven analytics untuk insight generation
Predictive analytics for product performance
11. Capacity Planning
Proyeksi pertumbuhan data
Strategi scaling infrastruktur
Monitoring penggunaan storage dan processing
Cost optimization for cloud data services
12. Training and Support
Data literacy program untuk tim proyek
Dokumentasi best practices pengelolaan data
Help desk untuk isu terkait data
Regular workshops on new data tools and techniques
13. Ethical Considerations
Transparansi dalam penggunaan data pengguna
Mekanisme consent management
Ethical AI principles dalam analisis data
Bias detection and mitigation in AI models
14. Monitoring and Auditing
Implementasi data observability tools
Regular compliance audits
Performance monitoring untuk data pipelines
Data access and usage analytics
15. Continuous Improvement
Feedback loop dari pengguna data
Regular review of data management practices
Adoption of emerging data technologies
Benchmarking against industry standards
16. Data Management for Product Derivatives
16.1 Product-specific Data Strategies
Langganan Premium
Personalized data collection, Usage analytics
Islamic Education Platform
Learning analytics, Content effectiveness tracking
NU Digital Library
Text mining, Citation network analysis
Halal Product Verification API
Real-time data processing, Blockchain for traceability
Islamic Finance Advisory Tool
Financial data integration, Regulatory reporting
16.2 Cross-product Data Integration
Unified customer view across products
Cross-product analytics for upselling opportunities
Shared data models for consistent reporting
17. Peninjauan dan Pembaruan
Rencana Manajemen Data ini akan ditinjau setiap semester atau ketika ada perubahan signifikan dalam regulasi data, teknologi, atau penambahan produk turunan baru.
Disetujui oleh:
[Tanda tangan]
[Nama]
Data Manager AI Nahdlatul Ulama
Tanggal: [DD/MM/YYYY]
Last updated