Selalu mengandalkan analis data untuk memperoleh informasi dapat menunda proses pengambilan keputusan dan menyebabkan perusahaan kehilangan peluang potensial. Jika Amazon harus bergantung pada analis data untuk memangkas harga produk sebagai respons terhadap persaingan, Amazon mungkin kehilangan peluang-peluang penting.
2. Mitos Bahwa Analisis Data Membutuhkan Keterampilan Khusus
Dengan hadirnya kecerdasan buatan (AI — artificial intelligence) dan pembelajaran mesin (ML — machine learning), ungkapan bahwa analisis data adalah tugas khusus sudah tidak relevan lagi. Kerangka kerja demokratisasi data yang sukses tidak lagi membutuhkan pengkodean ekstensif atau kecanggihan keterampilan matematika. Pekerjaan berat dapat dengan mudah didelegasikan ke perkakas analisis data. Jadi, para pekerja yang berwawasan luas dapat fokus untuk menghasilkan informasi unik yang mungkin terlewatkan seandainya analisis data telah didelegasikan atau dialihdayakan ke entitas eksternal.
3. Kurangnya Keamanan Data dan Kebijakan Privasi
Mulai dari Microsoft sampai Estée Lauder, tidak ada perusahaan yang kebal terhadap ancaman keamanan atau kebocoran data. Pada tahun 2020 lalu saja, 36 miliar rekam catatan yang mengejutkan telah mengalami pelanggaran data. Masalah keamanan ini telah memaksa perusahaan untuk tetap skeptis akan demokratisasi data di antara pekerja mereka.
Keberhasilan penerapan kerangka kerja demokratisasi data melibatkan pembuatan atau pembaruan kebijakan keamanan data dan tata kelola data perusahaan. Dengan Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR — General Data Protection Regulation) dan kerangka kerja privasi serupa lainnya yang diberlakukan di seluruh dunia, inilah saatnya bagi perusahaan untuk meninjau kembali kebijakan tata kelola data mereka, melatih para staf, dan memanfaatkan analitik data.
4. Kekhawatiran akan Kekeliruan Penggambaran dan Duplikasi
Dua kekhawatiran terbesar yang mengganggu pengambil keputusan adalah kesalahan penyajian (pengguna nonteknis membuat asumsi yang salah) dan duplikasi (terlalu banyak pengguna yang membuat berkas duplikat dan dengan cepat memenuhi basis data). Untuk memastikan data tidak diduplikasi atau disalahartikan, perusahaan harus menerapkan kontrol akses terperinci, seperti baca-tulis, hanya-baca, pembuatan laporan, lihat-perincian, dan kontrol ekspor; berdasarkan peran pekerjaan pengguna, hierarki fungsional, dan persyaratan lainnya.
Peran TI dalam Demokratisasi Data
Dengan automasi yang menangani sebagian besar tugas TI yang berlebihan, tim TI akhirnya berada dalam posisi untuk secara aktif berkontribusi pada kelangsungan dan pertumbuhan perusahaan mereka. Kandidat yang paling cocok untuk melayani sebagai penjaga gerbang data dalam perusahaan adalah tim TI. Pasalnya, mereka yang dapat mengelola tugas-tugas untuk memelihara data dan menciptakan proses demokratisasi data yang aman yang selaras dengan kebijakan tata kelola data dan aturan perusahaan.