Collibra, Atlan, dan Lainnya: Menjajaki Alternatif untuk Microsoft Purview

By Mirko Peters · 2026-08-13

Selamat datang kembali, para penggemar data dan pemimpin perusahaan! Jika Anda telah mengikuti perjalanan podcast kami, Anda tahu bahwa kami senang menyelami kompleksitas enterpr…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Selamat datang kembali, para penggemar data dan pemimpin perusahaan! Jika Anda sudah mengikuti perjalanan podcast kami, Anda tahu kami senang menyelami kompleksitas teknologi perusahaan, tata kelola, dan arsitektur cloud. Hari ini, kami membahas lebih lanjut topik yang telah menimbulkan banyak perbincangan sekaligus cukup banyak frustrasi di industri. Jika Microsoft Purview belum memenuhi kebutuhan perusahaan Anda dalam hal otomatisasi, kedalaman kepatuhan, dan integrasi yang mulus, mungkin sudah saatnya melihat solusi alternatif. Kami akan mengulas alat-alat utama seperti Collibra, Atlan, Alation, dan Immuta untuk membantu Anda menemukan solusi yang paling tepat bagi kebutuhan tata kelola data modern Anda.

Untuk benar-benar memahami mengapa begitu banyak organisasi mulai melihat ke luar, kita perlu membahas kenyataan pahit tentang Microsoft Purview. Banyak perusahaan keliru menganggapnya sebagai solusi lengkap siap pakai untuk tata kelola data perusahaan. Sayangnya, kesalahpahaman ini sering berujung pada lingkungan data yang terfragmentasi, risiko keamanan yang tidak terduga, dan banyak sekali beban administrasi. Mari kita bahas kerangka pembahasan ini dan lihat mengapa melampaui ekosistem bawaan mungkin justru bisa menyelamatkan strategi data Anda.

Pendahuluan: Mengapa Microsoft Purview Mungkin Belum Cukup

Ketika organisasi mengadopsi Microsoft 365 dan Azure, kecenderungan alami adalah sepenuhnya mengandalkan alat bawaan untuk kepatuhan dan keamanan. Microsoft Purview menjanjikan peta tata kelola data yang terpadu, pelabelan sensitivitas, dan pencegahan kehilangan data, semuanya dalam satu platform. Namun, kenyataan di lapangan sering kali jauh lebih kompleks. Organisasi dengan cepat menyadari bahwa meskipun Purview adalah titik awal yang baik untuk visibilitas dasar, Purview kerap kali tidak memadai ketika diskalakan di lingkungan multi-cloud, sistem legacy yang kompleks, dan industri yang sangat diatur.

Hanya mengandalkan Purview tanpa strategi organisasi yang menyeluruh sering kali menghasilkan pengelolaan data yang kacau dan kebingungan luas terkait izin. Untuk membangun infrastruktur data yang tangguh, para pemimpin harus melampaui pemasaran dan mengenali batas kemampuan alat bawaan. Baik Anda menghadapi tingkatan lisensi yang kaku, masalah akurasi metadata, maupun kerumitan mengamankan data untuk agen AI dan Copilot, memahami keterbatasan ini adalah langkah pertama menuju kematangan perusahaan yang sesungguhnya.

Celah Kebijakan dan Ilusi Tata Kelola Data yang Lengkap

Salah satu jebakan paling berbahaya dalam teknologi perusahaan adalah ilusi bahwa perangkat lunak dapat menegakkan aturan yang belum didefinisikan dengan jelas oleh manusia. Terlalu banyak perusahaan menerapkan Microsoft Purview dan berasumsi tata kelola mereka sudah beres, sambil melewatkan langkah fondasional berupa menulis dan menetapkan kebijakan internal yang jelas.

Menyusun Kebijakan yang Efektif

Kebijakan tertulis yang jelas adalah tulang punggung utama dari kerangka tata kelola data yang efektif. Kebijakan ini memandu organisasi dalam mengelola aset digital mereka serta memastikan kepatuhan ketat terhadap regulasi yang terus berkembang seperti GDPR, HIPAA, atau CCPA. Tanpa kebijakan tertulis yang terdefinisi dengan baik, tim lintas fungsi kehilangan arah, yang berujung pada praktik yang tidak konsisten dan penanganan data yang berbahaya.

Organisasi sering menghadapi sejumlah celah kebijakan yang umum ketika hanya mengandalkan alat bawaan:

• Tidak Ada Kebijakan Tertulis: Ketiadaan aturan yang terdokumentasi membuat tim menebak-nebak cara menangani aset sensitif.
• Kebijakan Tanpa Wewenang: Kebijakan ada di atas kertas, tetapi tidak memiliki mekanisme penegakan, sehingga ketidakpatuhan meluas.
• Tidak Ada Waktu atau Personel: Pengelolaan administratif yang berkelanjutan sangat penting, tetapi organisasi jarang mengalokasikan personel khusus.
• Otomatisasi Terbatas pada Lisensi Dasar: Tingkatan lisensi yang lebih rendah membatasi kemampuan otomatisasi, sehingga tingkat kesalahan manual meningkat.
• Akurasi Klasifikasi: Klasifikasi otomatis yang tidak akurat dapat sangat merusak kepercayaan terhadap katalog data.
• Otomatisasi Ditempatkan Terakhir: Memperlakukan otomatisasi sebagai renungan belakangan, bukan prinsip desain, menghambat kemajuan jangka panjang.
• Fokus yang Kurang pada Komunikasi dan Pelatihan: Gagal mengedukasi karyawan tentang *mengapa* aturan itu ada akan memastikan adopsi pengguna yang buruk.

Celah-celah ini menciptakan lingkungan yang kacau, di mana tata kelola data menjadi sama sekali tidak efektif, sehingga secara signifikan meningkatkan risiko paparan data dan pelanggaran kepatuhan yang merugikan.

Konsekuensi dari Celah Kebijakan

Struktur tata kelola yang tidak terdefinisi dapat sangat memengaruhi keamanan data dan postur kepatuhan secara keseluruhan. Ketika orang, proses, dan teknologi tidak selaras, dampaknya menjalar ke setiap sudut bisnis.

Untuk memitigasi risiko ini diperlukan lebih dari sekadar menekan satu tombol di portal perangkat lunak; diperlukan keterlibatan pemangku kepentingan yang disengaja dan kepemilikan data yang sangat jelas.

Tantangan Otomatisasi dan Hambatan Manual di Purview

Otomatisasi adalah urat nadi tata kelola data modern. Tanpanya, mengelola petabyte data tidak terstruktur dan terstruktur menjadi beban administratif yang mustahil. Sayangnya, organisasi yang berupaya meningkatkan skala operasi tata kelola melalui Microsoft Purview sering kali terbentur tembok hambatan manual.

Peran Otomatisasi dalam Operasi Data

Otomatisasi yang kokoh menyederhanakan operasi harian, secara drastis mengurangi kesalahan manusia, dan mempercepat pengiriman wawasan yang aman. Manfaat inti dari kerangka tata kelola yang terotomatisasi dengan baik meliputi:

• Peningkatan Kecepatan dan Akurasi: Mempercepat tugas terkait data memastikan pengguna mendapatkan akses tepat waktu dan terotorisasi ke informasi yang mereka butuhkan.
• Kontrol Akses Berbasis Peran (RBAC): Menerapkan otomatisasi berbasis aturan untuk permintaan akses memungkinkan pengguna meminta hak secara aman melalui platform layanan mandiri.
• Pelacakan Silsilah Data (Data Lineage): Otomatisasi memungkinkan organisasi melacak perubahan data, memantau asal-usul, dan memetakan transformasi secara efektif.
• Propagasi dan Penegakan Kebijakan: Skrip otomatis menerapkan kebijakan klasifikasi yang relevan pada aset data serupa secara seragam di seluruh perusahaan.
• Jejak Audit yang Komprehensif: Pencatatan otomatis menciptakan catatan interaksi data yang tidak dapat diubah, yang sangat penting untuk audit dan akuntabilitas.

Terlepas dari keunggulan besar ini, organisasi sering mendapati bahwa fitur native Purview memerlukan beban manual yang signifikan untuk menjembatani kesenjangan antara antarmuka grafis dan lingkungan perusahaan yang kompleks.

Mengatasi Keterbatasan Otomatisasi

Karena fitur native dapat bersifat membatasi, terutama terkait sumber data non-Microsoft, alur kerja metadata kustom, dan pelacakan silsilah yang mendalam, perusahaan semakin berpaling ke luar. Mengandalkan pembaruan manual untuk akurasi metadata atau bergantung berat pada parameter runtime tidak berkelanjutan dalam skala perusahaan.

Untuk lepas dari keterbatasan ini, organisasi beralih ke platform khusus yang dirancang sejak awal untuk tata kelola data multi-cloud yang terotomatisasi.

Bahaya Tersembunyi dari Oversharing Data dan Integrasi AI

Kita tidak dapat membahas tata kelola data modern tanpa membahas gajah di dalam ruangan: Kecerdasan Buatan. Dengan cepatnya penerapan alat seperti Microsoft 365 Copilot, oversharing data telah berubah dari isu kebersihan rumah tangga berprioritas rendah menjadi ancaman keamanan eksistensial bagi perusahaan.

Memahami Oversharing Data di Era AI

Oversharing data terjadi ketika dokumen sensitif, model keuangan, atau kode sumber proprietary dapat diakses oleh audiens yang lebih luas daripada yang dimaksudkan. Dalam ruang kerja tradisional, karyawan mungkin tidak pernah tanpa sengaja menemukan folder HR yang dibatasi dan tersembunyi di drive bersama. Namun, asisten AI mengubah permainan secara total.

Ketika alat AI seperti Copilot memindai penyewa organisasi untuk menjawab perintah pengguna, alat tersebut mengevaluasi izin pada tingkat file. Jika dokumen yang terlalu terbuka tidak memiliki label sensitivitas yang tepat, AI akan dengan mudah menampilkan informasi rahasia kepada siapa pun yang mengajukan pertanyaan yang tepat. Kondisi ini menimbulkan kerentanan serius berikut:

• Perlindungan informasi sensitif yang tidak memadai akibat kesalahan pelabelan di masa lalu atau penerapan label sensitivitas yang tidak konsisten.
• Potensi paparan data perusahaan yang rahasia oleh alat AI generatif yang mengindeks repositori dengan tata kelola yang lemah.
• Tidak adanya visibilitas sama sekali tentang cara model AI memproses data yang diakses, sehingga deteksi kebocoran yang tidak disengaja menjadi sangat sulit.

Bayangkan seorang perwakilan penjualan mengkueri ruang kerja AI dan secara tidak sengaja mengambil spesifikasi peta jalan produk 2025 yang sangat rahasia, strategi harga, atau detail merger, padahal dia sama sekali tidak memiliki kepentingan bisnis untuk melihatnya. Kerentanan-kerentanan ini menunjukkan mengapa kontrol akses statis dan bawaan tidak lagi memadai.

Mengatasi Risiko Berbagi Berlebihan

Melindungi perusahaan Anda membutuhkan strategi yang proaktif dan sadar konteks, yang jauh melampaui izin file dasar:

Dengan menerapkan kontrol keamanan berlapis ini, organisasi dapat secara drastis mengurangi radius dampak dan mencegah paparan data yang tidak disengaja.

Memberdayakan Tim Anda Melalui Komunikasi dan Pelatihan

Teknologi dan kebijakan hanya seefektif orang-orang yang menjalankannya. Anda bisa membeli platform tata kelola termahal di pasaran, tetapi jika karyawan tidak memahami "alasan" di balik aturan, strategi data Anda pasti akan gagal.

Membangun Budaya Tata Kelola

Menciptakan budaya tata kelola yang kuat membutuhkan komunikasi terbuka, rasa aman secara psikologis, dan pendidikan yang berkelanjutan. Organisasi harus memprioritaskan pembangunan lingkungan internal yang suportif, tempat pengelolaan data dipandang sebagai tanggung jawab bersama, bukan sebagai hambatan kepatuhan yang menjengkelkan.

Strategi pelatihan yang efektif dimulai dari skala kecil, dengan berfokus pada domain inti terlebih dahulu, alih-alih membebani seluruh perusahaan sekaligus. Manfaatkan aset perusahaan yang sudah ada, seperti kamus data dan glosarium bisnis, sebagai alat pembelajaran dasar. Yang terpenting, ukur efektivitas program pelatihan Anda melalui umpan balik berkelanjutan, penilaian pengetahuan, dan pemantauan perubahan perilaku nyata dalam cara tim menangani informasi sehari-hari.

Collibra, Atlan, dan Lainnya: Menjelajahi Alternatif Terbaik

Jika organisasi Anda telah melampaui kemampuan Microsoft Purview, atau jika tumpukan teknologi Anda mencakup AWS, Snowflake, Google Cloud, dan basis data on-premises di samping Microsoft 365, sudah saatnya Anda menjajaki alternatif kelas enterprise.

1. Collibra

Collibra secara luas dikenal sebagai juara kelas berat dalam tata kelola data enterprise. Platform ini menawarkan katalogisasi data yang mendalam, manajemen kebijakan yang komprehensif, data lineage, dan kerangka kualitas data yang kokoh. Berbeda dengan alat yang terikat secara ketat pada satu ekosistem produktivitas, Collibra dibangun untuk mengelola data di seluruh lingkungan multi-cloud yang heterogen. Platform ini unggul dalam mendefinisikan kepengurusan data, melacak kewajiban kepatuhan, dan menciptakan marketplace data di seluruh perusahaan.

2. Atlan

Sering digambarkan sebagai "platform metadata aktif" untuk tim data modern, Atlan mengambil pendekatan kolaboratif yang sangat mirip Slack dalam tata kelola data. Platform ini terintegrasi dengan lancar ke tumpukan data modern (seperti Snowflake, dbt, Databricks, dan alat BI) dan sangat berfokus pada pengalaman pengguna, kemudahan pencarian, serta kolaborasi lintas tim. Jika tim Anda kesulitan mengadopsi katalog tradisional karena terasa kaku dan usang, Atlan adalah angin segar.

3. Alation

Alation merintis kategori data catalog dengan menggabungkan machine learning dan kolaborasi manusia untuk mengindeks aset data secara otomatis. Platform ini menggunakan analisis perilaku untuk memunculkan kueri populer, sumber data tepercaya, dan steward ahli. Alation sangat unggul dalam membangun budaya data, membantu analis dan data scientist menemukan, memahami, dan mempercayai data dengan cepat sambil tetap menjaga pagar pengaman tata kelola yang ketat.

4. Immuta

Jika perhatian utama Anda adalah kontrol akses data yang sangat rinci, privasi, dan kepatuhan otomatis, Immuta adalah pilihan yang menonjol. Platform ini berfokus pada kontrol akses berbasis atribut (ABAC) dinamis, masking, dan penegakan kebijakan otomatis pada tingkat kueri. Bagi organisasi yang mengelola data pelanggan sensitif dalam jumlah besar di data warehouse cloud, Immuta mengotomatiskan kepatuhan dengan presisi yang sangat tinggi.

5. BigID

BigID sangat berfokus pada privasi data, perlindungan, dan perspektif data dengan memanfaatkan machine learning dan natural language processing tingkat lanjut. Platform ini membantu perusahaan menemukan, memetakan, dan mengelola data sensitif, data yang diatur regulasi, dan dark data di lingkungan cloud maupun on-premises. Dengan demikian, BigID menjadi sekutu yang andal untuk kepatuhan privasi (CCPA, GDPR) dan manajemen risiko data.

Menjajaki alternatif-alternatif ini memberi organisasi keleluasaan untuk menyesuaikan arsitektur tata kelola data mereka dengan kebutuhan bisnis yang spesifik, alih-alih memaksakan sesuatu yang tidak cocok ke dalam ekosistem Microsoft.

Kesimpulan: Membangun Kerangka Tata Kelola yang Kokoh dan Fleksibel

Organisasi menghadapi tantangan besar saat menerapkan tata kelola data hanya dengan alat bawaan seperti Microsoft Purview. Mulai dari celah kebijakan dan hambatan otomatisasi hingga realita mengkhawatirkan berupa oversharing data yang didorong AI, mengandalkan satu ekosistem default dapat membuat perusahaan Anda rentan. Untuk benar-benar mengamankan aset Anda, organisasi modern harus melampaui batasan Purview, berinvestasi besar dalam manajemen perubahan, merangkul otomatisasi tata kelola yang diperkuat AI, dan mempertimbangkan platform federasi yang terbaik di kelasnya.

Jika Anda ingin mendalami diskusi penting ini, memahami seluk-beluk kepatuhan perusahaan, dan mendengar perdebatan ahli tentang mengapa mengandalkan pengaturan default adalah jebakan berbahaya, pastikan Anda menyimak episode podcast terkait: Microsoft Purview is a Trap: The Hard Truth About Data Governance. Simak, pikirkan ulang strategi data Anda, dan bangun kerangka tata kelola yang benar-benar dapat berkembang seiring bisnis Anda!

Pertanyaan Umum

Apa itu Microsoft Purview?

Microsoft Purview adalah solusi tata kelola dan kepatuhan data terpadu yang dirancang untuk membantu organisasi memetakan, mengelola, dan mengamankan aset data mereka. Solusi ini terintegrasi secara mendalam dengan ekosistem Microsoft 365 dan Azure untuk menyediakan alat klasifikasi, pelabelan, dan pencegahan kehilangan data.

Mengapa organisasi mencari alternatif untuk Microsoft Purview?

Meskipun Purview sangat baik untuk lingkungan yang berpusat pada Microsoft, banyak perusahaan menghadapi hambatan terkait dukungan multi-cloud, alur kerja otomatisasi tingkat lanjut, paket lisensi yang kaku, dan kebutuhan metadata kustom yang kompleks. Alat alternatif menawarkan kustomisasi yang lebih dalam, kolaborasi yang aktif, dan kontrol akses yang lebih spesifik.

Apa saja risiko oversharing data di perusahaan modern?

Oversharing data memaparkan kekayaan intelektual rahasia, catatan keuangan, dan data pribadi kepada karyawan yang tidak berwenang. Di era alat AI generatif seperti Microsoft 365 Copilot, dokumen yang terlalu banyak dibagikan dapat dengan mudah diindeks dan ditampilkan kepada pengguna yang tidak berhak melihatnya, sehingga menimbulkan pelanggaran keamanan yang serius.

Apa perbedaan Collibra dengan Microsoft Purview?

Collibra adalah platform tata kelola data perusahaan yang independen dan dirancang untuk mengelola data di lingkungan multi-cloud, hybrid, dan tumpukan teknologi yang beragam (AWS, Snowflake, Google Cloud, dan lainnya). Platform ini menawarkan alur kerja stewardship data tingkat lanjut, manajemen kualitas data yang komprehensif, dan katalog perusahaan yang lengkap.

Apa yang membuat Atlan unik sebagai alat tata kelola data?

Atlan sangat berfokus pada active metadata, pengalaman pengguna, dan kolaborasi. Dirancang untuk tumpukan data modern, Atlan berfungsi seperti ruang kerja kolaboratif bagi data engineer, analis, dan pengguna bisnis, sehingga penemuan data menjadi intuitif dan menarik.

Bagaimana organisasi dapat meningkatkan budaya tata kelola data mereka?

Meningkatkan budaya tata kelola memerlukan penetapan kebijakan tertulis yang jelas, pendefinisian kepemilikan data, pelibatan pemangku kepentingan lintas fungsi, serta pelatihan praktis yang berkelanjutan yang menekankan nilai bisnis dari pengelolaan data, bukan sekadar mencentang daftar kepatuhan.