Volume data global diproyeksikan melonjak drastis hingga 393,9 zettabyte pada tahun 2028, menurut laporan Global DataSphere Forecast dari IDC, dilansir dari Medcom. Peningkatan masif ini menimbulkan tekanan signifikan pada kelangsungan bisnis, perlindungan data, tata kelola, serta biaya pemeliharaannya.
Kondisi tersebut mengubah konsep ketahanan (resilience) menjadi isu ekonomi dalam ekosistem kecerdasan buatan (AI). Setiap tambahan dataset yang disimpan dan dilindungi secara otomatis meningkatkan berbagai biaya, meliputi penyimpanan, operasi pencadangan data, beban kepatuhan, hingga kualitas AI di hilir, serta kebutuhan remediasi.
Menjelang peringatan World Backup Day dan World Cloud Security Day, pertanyaan krusialnya bukan lagi seberapa banyak data yang dicadangkan atau kontrol keamanan cloud yang ditambahkan. Fokusnya adalah apakah investasi tersebut benar-benar mampu meningkatkan ketahanan bisnis secara berkelanjutan dari segi ekonomi. Cadangan data tidak dapat diperlakukan sebagai polis asuransi yang diperluas tanpa batas.
Tanpa kebijakan retensi yang jelas dan tata kelola yang kuat, program ketahanan data justru berpotensi menjadi beban finansial, memperumit operasional, dan sulit dibenarkan secara bisnis. Prioritas harus bergeser untuk melindungi data yang tepat, dengan tingkat perlindungan yang sesuai, guna memastikan hasil pemulihan yang efektif saat gangguan benar-benar terjadi.
Tantangan ini terasa kian nyata di pasar digital dengan pertumbuhan pesat seperti Indonesia. Transformasi digital yang cepat telah mendorong ekspansi infrastruktur data secara besar-besaran. Kapasitas pusat data di Indonesia tercatat meningkat hingga 66% antara tahun 2024 hingga 2025, merefleksikan skala pertumbuhan data yang masif di berbagai industri.
Namun, di balik lonjakan tersebut, terdapat risiko yang mengkhawatirkan. Laporan dari AwanPintar.id menunjukkan bahwa Indonesia mengalami lebih dari 367 juta serangan siber sepanjang tahun 2025. Sebagian besar insiden ini didorong oleh upaya pencurian data sensitif dan kredensial untuk melancarkan serangan malware seperti ransomware. Data pemerintah juga mengungkapkan insiden siber pada periode November 2024 hingga Januari 2025 saja telah mengakibatkan kerugian finansial mencapai Rp476 miliar.
Peran Penting Tata Kelola Data yang Terarah
Memahami keseluruhan aset data (data estate) adalah titik awal ketahanan data yang efektif. Organisasi perlu memiliki kejelasan tentang data apa yang dimiliki, bagaimana data tersebut digunakan, dan ekspektasi pemulihannya saat terjadi gangguan. Tanpa visibilitas ini, semua data cenderung diperlakukan sama pentingnya, yang berujung pada lingkungan backup yang membengkak dan prioritas pemulihan yang tidak jelas.
Tata kelola menyediakan kerangka kerja yang memungkinkan organisasi memprioritaskan perlindungan secara tepat. Ketika dataset diklasifikasikan berdasarkan dampaknya terhadap bisnis, tingkat perlindungannya dapat disusun berlapis sesuai kebutuhan. Sebaliknya, dataset yang kurang kritis dapat dilindungi dengan pendekatan yang lebih hemat biaya atau disimpan dalam periode retensi yang lebih singkat.
Menentukan data mana yang benar-benar penting bukan sekadar persoalan teknis, melainkan sangat bergantung pada komitmen bisnis dan konsekuensi jika terjadi gangguan. Konsekuensi tersebut meliputi sanksi regulasi, kewajiban kontrak, risiko operasional, hingga potensi kerusakan reputasi. Konteks ini semakin relevan di Indonesia dengan lanskap regulasi yang terus berkembang pesat.
Dengan berlakunya Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi pada Oktober 2024, organisasi yang gagal mengelola dan melindungi data dengan baik akan menghadapi konsekuensi hukum dan finansial yang signifikan. Ketika organisasi memandang keputusan terkait ketahanan data dari perspektif tata kelola, strategi perlindungan dan retensi menjadi keputusan yang disengaja dan selaras dengan risiko bisnis, bukan sekadar pengaturan default dalam IT.
Menghindari Biaya Berulang untuk Data yang Buruk
Ketika prioritas tata kelola tidak jelas, banyak organisasi memilih untuk menyimpan dan mencadangkan data “untuk berjaga-jaga”. Dalam jangka panjang, pendekatan ini justru menumpuk volume data dalam jumlah besar namun memiliki nilai operasional yang rendah.
Riset dari IDC 2025 Survey Spotlight mengungkapkan 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, memperbesar volume backup dan meningkatkan kompleksitas proses pemulihan. Lingkungan backup yang semakin besar berarti lebih banyak data yang harus divalidasi dan dipulihkan sebelum operasional dapat kembali berjalan dengan andal, tidak hanya terbatas pada biaya infrastruktur.
Dalam organisasi yang mulai mengadopsi alur kerja berbasis AI, konsekuensinya bisa lebih besar. Data yang tidak dikelola dengan baik seringkali langsung mengalir ke analytics pipeline dan model AI, membawa ‘noise’ yang pada akhirnya menurunkan kualitas dan keandalan insight yang dihasilkan. Pada akhirnya, organisasi harus menanggung biaya dua kali: pertama untuk menyimpan dan melindungi data yang minim nilai, lalu kedua untuk memperbaiki masalah yang ditimbulkan oleh data tersebut di sistem hilir.
Manfaat Nyata Keputusan Tata Kelola
Strategi tata kelola baru terasa nilainya apabila menghasilkan proses pemulihan yang dapat diandalkan. Pentingnya pengujian pemulihan dan disaster recovery secara berkala adalah untuk memastikan bahwa tingkat perlindungan yang ditetapkan selaras dengan prioritas bisnis. Pengujian ini seringkali mengungkap temuan penting, seperti data yang sudah dicadangkan namun tidak berkontribusi pada proses pemulihan, atau sistem yang membutuhkan perlindungan lebih kuat dari yang diperkirakan.
Pengujian juga dapat menyingkapkan ketergantungan tersembunyi dalam alur data, di mana data lineage (asal-usul data) membantu tim menentukan urutan pemulihan yang tepat tanpa harus memulihkan semuanya sekaligus. Pemimpin organisasi perlu memantau sejumlah indikator kunci untuk tetap fokus, seperti rutinnya pengujian disaster recovery, definisi jelas tujuan waktu pemulihan (RTO), konsistensi hasil pengujian memenuhi target, serta implementasi perbaikan setelah setiap siklus pengujian. Ini akan menciptakan siklus umpan balik yang memperkuat tata kelola.
Wawasan dari pengujian pemulihan dapat digunakan untuk mendukung pembersihan data, pembaruan kebijakan, dan peningkatan operasional, membantu organisasi menjaga lingkungan backup tetap efisien dan selaras dengan kebutuhan bisnis.
Mengurangi Data Sprawl untuk Efisiensi Biaya
Di lingkungan hybrid dan multi-cloud, replikasi data yang tidak terkendali meningkatkan volume data yang harus diamankan, dikelola, dan dicadangkan. Jika dibiarkan, hal ini berdampak langsung pada biaya adopsi AI, sebab data tersebar di terlalu banyak sistem, salinan berlebihan, dan jalur yang tidak terkelola.
Oleh karena itu, perpindahan data ke platform SaaS pihak ketiga atau layanan eksternal harus diperlakukan sebagai keputusan tata kelola yang disengaja, bukan sekadar pilihan kenyamanan. Begitu data keluar dari lingkungan yang terkelola, visibilitasnya menurun, kontrol sulit ditegakkan, dan proses pemulihan menjadi lebih sulit dikoordinasikan. Konsistensi antar lingkungan juga sangat penting. Platform on-premises dan cloud perlu dikelola dengan pendekatan yang seragam agar tidak terjadi pengelolaan dan perlindungan data yang terfragmentasi, yang seringkali memicu duplikasi dataset dan lingkungan backup yang membengkak.
Standar terbuka seperti protokol Iceberg REST Catalog dapat membantu meningkatkan interoperabilitas antar engine dan katalog data, mengurangi kebutuhan untuk membuat salinan data tambahan demi memastikan data dapat digunakan di berbagai platform. Hasilnya adalah berkurangnya duplikasi, kepemilikan dan retensi data yang lebih jelas, serta jejak backup yang lebih kecil, bersih, mudah dikelola, dan efisien secara biaya pemeliharaan.
Momen World Backup Day dan World Cloud Security Day menjadi pengingat bahwa ketahanan dalam perusahaan modern bukanlah tentang memperbanyak salinan data atau menumpuk lapisan kontrol keamanan. Intinya terletak pada pengambilan keputusan yang disengaja dan berbasis tata kelola yang baik, agar organisasi tidak terus menanggung biaya membengkak untuk data yang redundan, usang, sepele, atau bahkan tidak jelas asal-usulnya. Tata kelola merupakan mekanisme vital yang membantu mengoptimalkan biaya backup, mempercepat proses pemulihan, sekaligus meningkatkan keandalan AI.
