Jakarta – Proyeksi dari IDC dalam Global DataSphere Forecast menunjukkan bahwa volume data global diperkirakan akan mencapai 393,9 zettabyte pada tahun 2028. Lonjakan ini tidak hanya mengubah cara kita memandang data, tetapi juga memberikan tekanan yang signifikan pada kelangsungan bisnis, perlindungan data, dan tata kelola. Dalam konteks ini, pencadangan data dan keamanan menjadi isu ekonomi yang semakin penting, terutama dengan pertumbuhan pesat dalam teknologi kecerdasan buatan (AI). Setiap dataset tambahan yang disimpan dan dilindungi akan menambah beban biaya, mulai dari penyimpanan dan operasi pencadangan data (backup), hingga kepatuhan dan kualitas AI yang dihasilkan. Menjelang World Backup Day dan World Cloud Security Day, pertanyaan utama yang perlu dijawab adalah apakah investasi dalam pencadangan data dan keamanan benar-benar meningkatkan ketahanan bisnis secara berkelanjutan. Backup tidak bisa dianggap sebagai polis asuransi yang terus diperluas tanpa batas; tanpa kebijakan retensi yang jelas dan tata kelola yang kuat, program ketahanan data bisa menjadi beban finansial yang tidak dapat dipertanggungjawabkan secara bisnis. Prioritas harus bergeser untuk melindungi data yang tepat dengan tingkat perlindungan yang sesuai, guna memastikan keberhasilan pemulihan saat gangguan terjadi.
Tantangan Pencadangan Data di Era Digital
Di tengah pertumbuhan cepat pasar digital seperti Indonesia, tantangan pencadangan data semakin meningkat. Transformasi digital yang pesat mendorong perluasan infrastruktur data yang signifikan. Kapasitas pusat data di Indonesia diperkirakan akan meningkat hingga 66% antara tahun 2024 hingga 2025, mencerminkan pertumbuhan data yang besar di berbagai sektor. Namun, di balik pertumbuhan ini, terdapat risiko serius yang perlu diwaspadai. Laporan dari AwanPintar.id menunjukkan bahwa Indonesia mengalami lebih dari 367 juta serangan siber pada tahun 2025, kebanyakan berasal dari upaya pencurian data sensitif dan kredensial yang memicu serangan malware seperti ransomware. Data pemerintah mengungkapkan bahwa insiden siber yang terjadi antara November 2024 hingga Januari 2025 menyebabkan kerugian finansial hingga Rp476 miliar.
Pentingnya Tata Kelola Data yang Efektif
Untuk mengatasi tantangan ini, pemahaman menyeluruh tentang keseluruhan aset data (data estate) menjadi langkah awal yang krusial. Organisasi perlu jelas mengenai jenis data yang dimiliki, penggunaannya, dan ekspektasi pemulihan saat gangguan terjadi. Tanpa visibilitas yang memadai, semua data akan dianggap sama penting, yang mengakibatkan lingkungan pencadangan yang tidak terkelola dan prioritas pemulihan yang kabur. Tata kelola memberikan kerangka kerja yang memungkinkan organisasi untuk memprioritaskan perlindungan secara tepat. Dengan mengklasifikasikan dataset berdasarkan dampaknya terhadap bisnis, organisasi bisa menyusun tingkat perlindungan yang berlapis sesuai dengan kebutuhan.
- Dataset yang kritis memerlukan perlindungan yang lebih ketat.
- Dataset yang kurang penting dapat dikelola dengan pendekatan yang lebih hemat biaya.
- Kebijakan retensi harus ditetapkan untuk memastikan data tidak disimpan lebih lama dari yang diperlukan.
- Komitmen bisnis terhadap data penting sangat mempengaruhi keputusan perlindungan.
- Regulasi yang berlaku harus diikuti untuk menghindari sanksi.
Menentukan data mana yang benar-benar penting bukan hanya masalah teknis, tetapi juga bergantung pada komitmen bisnis dan risiko yang muncul dari gangguan, seperti sanksi regulasi, kewajiban kontrak, risiko operasional, dan potensi kerusakan reputasi. Konteks ini semakin relevan di Indonesia, di mana regulasi terus berkembang cepat. Dengan diberlakukannya Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi pada Oktober 2024, organisasi yang gagal dalam mengelola dan melindungi data dengan baik berisiko menghadapi konsekuensi hukum dan finansial yang serius.
Strategi Pencadangan Data yang Efektif
Ketika organisasi mengadopsi pendekatan tata kelola dalam pengambilan keputusan terkait ketahanan data, strategi perlindungan dan retensi akan menjadi lebih terencana dan selaras dengan risiko bisnis. Banyak organisasi yang masih memilih pendekatan “menyimpan data untuk berjaga-jaga”, yang justru berujung pada penumpukan data yang tidak bernilai. Penelitian dari IDC 2025 Survey Spotlight mengindikasikan bahwa 64% organisasi belum efektif dalam mengidentifikasi, mengelola, dan menghapus data yang bersifat redundant, obsolete, and trivial (ROT). Data-data ini tetap disimpan dan dilindungi, sehingga memperbesar volume pencadangan dan meningkatkan kompleksitas proses pemulihan.
Menangani Data yang Tidak Dikelola dengan Baik
Lingkungan pencadangan yang membesar berarti lebih banyak data yang harus divalidasi dan dipulihkan sebelum operasional dapat berjalan dengan baik. Biaya infrastruktur bukan satu-satunya dampak yang ditimbulkan. Dalam organisasi yang mulai mengadopsi alur kerja berbasis AI, masalah bisa semakin besar. Data yang tidak dikelola dengan baik sering kali langsung masuk ke dalam pipeline analitik dan model AI, menghasilkan ‘noise’ yang menurunkan kualitas dan keandalan wawasan yang diperoleh. Akibatnya, organisasi harus membayar dua kali: pertama untuk menyimpan data yang minim nilai, dan kedua untuk memperbaiki masalah yang timbul dari data tersebut dalam sistem di hilir.
Pentingnya Pengujian Pemulihan dan Disaster Recovery
Strategi tata kelola yang efektif akan terwujud ketika mampu menghasilkan proses pemulihan yang andal. Oleh karena itu, pengujian pemulihan dan disaster recovery secara berkala sangat penting untuk memastikan bahwa tingkat perlindungan yang ditetapkan sejalan dengan prioritas bisnis. Temuan dari pengujian ini bisa sangat berharga. Misalnya, ada data yang sudah di-backup tetapi tidak memberi kontribusi dalam proses pemulihan, atau sistem yang membutuhkan perlindungan lebih dari yang sebelumnya diperkirakan.
- Pengujian pemulihan harus dilakukan secara rutin.
- Target waktu pemulihan (recovery time objectives) harus didefinisikan dengan jelas.
- Hasil pengujian harus konsisten memenuhi target yang ditetapkan.
- Perbaikan harus diterapkan setelah setiap siklus pengujian.
- Indikator kunci perlu dipantau untuk menjaga fokus.
Seiring waktu, proses ini menciptakan siklus umpan balik yang memperkuat tata kelola. Insight yang diperoleh dari pengujian pemulihan dapat digunakan untuk mendukung pembersihan data, pembaruan kebijakan, dan peningkatan operasional. Hal ini membantu organisasi menjaga lingkungan pencadangan tetap efisien dan sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Mengurangi Data Sprawl untuk Efisiensi Biaya
Di era hybrid dan multi-cloud, replikasi data yang tidak terkendali dapat meningkatkan volume data yang harus diamankan, dikelola, dan dicadangkan. Jika dibiarkan, hal ini akan berdampak langsung pada biaya adopsi AI, karena data tersebar di berbagai sistem, terdapat banyak salinan, dan jalur yang tidak terkelola. Oleh karena itu, pemindahan data ke platform SaaS pihak ketiga atau layanan eksternal seharusnya diperlakukan sebagai keputusan tata kelola yang disengaja, bukan hanya pilihan yang nyaman. Ketika data keluar dari lingkungan yang terkelola, visibilitasnya berkurang, kontrol menjadi lebih sulit, dan proses pemulihan menjadi lebih rumit.
Standarisasi untuk Meningkatkan Interoperabilitas
Konsistensi dalam pengelolaan lintas lingkungan sangat penting. Platform on-premises dan cloud perlu dikelola dengan pendekatan seragam untuk mencegah pengelolaan dan perlindungan data yang terfragmentasi. Standar terbuka seperti protokol Iceberg REST Catalog dapat membantu meningkatkan interoperabilitas antar engine dan katalog data, sehingga mengurangi kebutuhan untuk membuat salinan data tambahan. Hasilnya adalah berkurangnya duplikasi, kepemilikan yang lebih jelas, serta jejak pencadangan yang lebih kecil dan bersih, yang lebih mudah dikelola dan diatur, serta lebih efisien dari sisi biaya.
Pemimpin Harus Fokus pada Keputusan yang Berbasis Tata Kelola
Momentum World Backup Day dan World Cloud Security Day seharusnya menjadi pengingat bahwa ketahanan dalam perusahaan modern tidak hanya soal memperbanyak salinan data atau menambah lapisan kontrol keamanan. Intinya terletak pada pengambilan keputusan yang disengaja dan berbasis tata kelola yang baik. Dengan pendekatan ini, organisasi dapat menghindari biaya yang membengkak akibat data yang redundant, obsolete, atau tidak jelas. Tata kelola berfungsi sebagai mekanisme untuk mengoptimalkan biaya pencadangan, mempercepat proses pemulihan, dan meningkatkan keandalan AI. Dengan demikian, perusahaan dapat berhenti membayar mahal untuk melindungi data yang tidak dipahami atau tidak diperlukan sejak awal.
➡️ Baca Juga: PWI: Kemerdekaan Pers Bagian dari HAM
➡️ Baca Juga: Sabalenka Kalahkan Gauff di Final Miami Open dan Raih Gelar ‘Sunshine Double
