Kajian ini bertujuan untuk mengungkapkan bagaimana berbagai prinsip dan prosedur dalam metodologi DataOps dapat dimanfaatkan untuk mendukung peningkatan kinerja analitika data keuangan negara. Dengan menggunakan strategi studi kasus eksploratif, penelitian ini menemukan bahwa dalam implementasi analitika data (data analytics) keuangan negara yang saat ini berjalan belum terbentuk struktur tata kelola data yang menyeimbangkan antara aspek agility dengan governance sebagai salah satu prinsip DataOps dan juga sekaligus prasyarat tercapainya data-driven organization. Salah satu indikasinya adalah belum adanya fitur dari Sistem Layanan Data Keuangan (SLDK) yang memungkinkan pengguna data melakukan self-service data access sesuai dengan kewenangan akses data yang telah ditetapkan bagi pengguna yang bersangkutan. Untuk itu, tulisan ini mengajukan rekomendasi agar tata kelola data yang ada sebagai panduan implementasi analitika data keuangan negara dilengkapi prosedur dan fitur yang memungkinkan tersedianya kemudahan akses data bagi seluruh pengguna data dan pada akhirnya akan membentuk budaya organisasi yang menekankan penggunaan data pada semua jenis keputusan yang diambil organisasi. This study reveals how the various principles and procedures in the DataOps methodology can improve the performance of Indonesian government financial data analytics. Using an exploratory case study strategy, this paper found that in the current data analytics implementation on government financial management, there has not been a data governance structure that balances agility and governance aspects as one of the DataOps principles and a prerequisite for achieving data-driven organization. One indicator is that there is no feature in the financial data service system ("Sistem Layanan Data Keuangan/SLDK") that enables business users to embrace self-service data access following the data access with his/her authority. For this reason, this paper proposes a recommendation that existing data management as a guide for implementing government financial data analytics be equipped with procedures and features that allow easy access to data for all business users and, in turn, will empower an organizational culture that encourages data utilization in all types of decisions delivered by the organization.
Copyrights © 2023