Data Mesh: Strategi Baru Tata Kelola Data Modern

Selama bertahun-tahun, banyak organisasi besar mengandalkan arsitektur data yang terpusat, seperti data warehouse atau data lake, untuk mengonsolidasikan seluruh sumber data mereka. Pendekatan ini awalnya dianggap ideal karena mampu menegakkan standar, menjaga konsistensi, dan memudahkan pengawasan. Namun, seiring pertumbuhan organisasi dan meningkatnya keragaman use case kecerdasan buatan (AI), model sentralistik ini sering kali menjadi hambatan. Proses integrasi yang panjang, antrian permintaan data yang menumpuk, serta ketergantungan tinggi pada tim pusat membuat inovasi berjalan lambat. Di sinilah konsep data mesh hadir sebagai paradigma baru yang menyeimbangkan kebutuhan antara tata kelola terpusat dan otonomi domain.

Dari Sentralisasi ke Desentralisasi yang Terarah

Data mesh memperkenalkan perubahan fundamental, yaitu menggeser kepemilikan data dari satu entitas pusat ke domain-domain bisnis yang paling memahami konteks data tersebut. Setiap domain, misalnya keuangan, pemasaran, operasional, atau risiko, memperlakukan datanya sebagai product. Artinya, data tidak hanya dikumpulkan untuk kebutuhan internal, tetapi juga disajikan secara terkurasi, terdokumentasi, dan dapat dikonsumsi oleh domain lain dengan mudah.

Pendekatan ini mendorong lahirnya prinsip domain-oriented ownership, di mana tim yang memiliki keahlian dan kedekatan langsung dengan sumber data bertanggung jawab penuh terhadap kualitas, metadata, serta ketersediaan data tersebut. Hasilnya, setiap domain dapat memastikan bahwa data yang disediakan benar-benar relevan, terverifikasi, dan siap digunakan untuk pengembangan model AI yang andal.

Federated Governance: Menyatukan Otonomi dan Kepatuhan

Desentralisasi bukan berarti hilangnya kendali. Data mesh mengandalkan konsep federated computational governance, yaitu tata kelola yang dijalankan melalui kombinasi aturan global dan tanggung jawab lokal. Dalam pendekatan ini, standar seperti keamanan, privasi, lineage, dan kepatuhan tetap ditegakkan secara terpusat melalui platform bersama yang dikelola oleh tim pusat. Sementara itu, domain-domain individu diberi fleksibilitas untuk menentukan bagaimana mereka memenuhi standar tersebut sesuai dengan konteks bisnis masing-masing.

Sebagai contoh, dalam sebuah perusahaan jasa keuangan besar, domain risiko kredit dapat mengelola dan mempublikasikan data product seperti “credit score dataset” yang telah tervalidasi oleh para ahli di bidangnya. Domain pemasaran atau lending kemudian dapat memanfaatkannya dengan keyakinan bahwa data tersebut akurat, terdokumentasi, dan memenuhi kebijakan privasi serta audit trail yang berlaku. Pendekatan ini mencegah kesalahan penggunaan data lintas fungsi yang kerap menimbulkan bias atau interpretasi keliru.

Peran Platform dan Otomatisasi

Agar data mesh berjalan efektif, dibutuhkan peran penting dari tim platform pusat yang menyediakan infrastruktur pendukung seperti data catalog, access control, data quality monitoring, dan interoperability tools. Melalui otomatisasi dan integrasi API, organisasi dapat memastikan bahwa setiap domain tetap mematuhi kebijakan korporat tanpa menghambat kecepatan operasional mereka. Platform inilah yang menjadi tulang punggung computational governance, memastikan bahwa meskipun data tersebar di berbagai domain, seluruh aktivitasnya tetap terukur dan auditable.

Selain itu, mekanisme seperti schema registry, data contract, dan self-service data pipelines mempermudah tim domain untuk mengelola dan membagikan data dengan cara yang konsisten. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi teknis, tetapi juga memperkuat rasa tanggung jawab terhadap kualitas data di tingkat domain.

Dampak terhadap Keandalan dan Kepercayaan AI

Kualitas dan konteks data memiliki pengaruh langsung terhadap performa model AI. Dengan data mesh, setiap domain memastikan data mereka bersih, terdokumentasi, dan diperkaya dengan konteks bisnis yang tepat. Hal ini membuat model AI yang dilatih di atas data tersebut lebih transparan, dapat dijelaskan, dan relevan terhadap realitas operasional organisasi.

Ketika AI digunakan untuk pengambilan keputusan strategis, keandalan data menjadi faktor pembeda antara sistem yang dipercaya dan sistem yang dipertanyakan. Data mesh membantu membangun kepercayaan itu dengan memindahkan tanggung jawab kualitas data ke tangan mereka yang paling memahaminya. Seperti dikatakan oleh salah satu praktisi, tujuan utama data mesh adalah menghadirkan “trusted data, as close to the source as possible” atau data tepercaya, sedekat mungkin dengan sumbernya.

Mendorong Skalabilitas dan Agility

Organisasi yang telah mengadopsi data mesh melaporkan peningkatan signifikan dalam kecepatan akses data dan kolaborasi antar-domain. Beberapa lembaga keuangan dan institusi pertahanan di Amerika Serikat bahkan mencatat perbaikan interoperabilitas serta penurunan waktu tunggu untuk integrasi data lintas unit bisnis. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan data mesh tidak hanya memperkuat tata kelola, tetapi juga meningkatkan ketangkasan organisasi dalam memanfaatkan AI.

Dengan kepemilikan data yang jelas di setiap domain, tim analitik dan AI dapat mengakses sumber data yang telah tervalidasi tanpa harus menunggu proses birokrasi panjang. Akibatnya, waktu pengembangan model berkurang, dan siklus feedback loop antara bisnis dan teknologi menjadi lebih cepat.

Keseimbangan antara Otonomi dan Tanggung Jawab

Data mesh bukan sekadar arsitektur teknologi, tetapi transformasi budaya dalam cara organisasi memandang data. Pendekatan ini menuntut keseimbangan antara kebebasan domain dan disiplin tata kelola. Dengan memindahkan akuntabilitas data ke tingkat domain sambil tetap menjaga payung kebijakan korporat, data mesh memungkinkan tata kelola yang dapat diskalakan, adaptif, dan berkelanjutan.

Dalam era di mana AI semakin menjadi inti pengambilan keputusan bisnis, keberhasilan organisasi tidak hanya ditentukan oleh kemampuan mereka mengumpulkan data, tetapi juga oleh seberapa efektif mereka mengelola kepercayaan terhadap data itu sendiri. Data mesh hadir sebagai jembatan antara skalabilitas dan tanggung jawab dengan membangun fondasi bagi masa depan data-driven enterprise yang benar-benar cerdas.