Ewoluujący charakter technologii, zwiększona ilość danych, nowe regulacje dotyczące danych i standardy zgodności oraz zmieniające się krajobrazy biznesowe w ostatniej dekadzie powodują chaos i niespójność danych w wielu przedsiębiorstwach, co powoduje, że przedsiębiorstwa dążą do przyjęcia kultury zarządzania danymi. Zarządzanie danymi to zestaw praktyk i zasad, które zapewniają wysoką jakość danych, zarządzanie danymi, ochronę danych i ogólne zarządzanie danymi w organizacji. Obejmuje on definiowanie i wdrażanie procesów, ról, obowiązków i standardów w celu zapewnienia skutecznego zarządzania danymi w całym ich cyklu życia.

Zarządzanie danymi ogólnie obejmuje:

Zarządzanie jakością danych

Obejmuje systematyczną kontrolę, ocenę i poprawę jakości danych w celu spełnienia wymagań organizacji i wspierania skutecznego podejmowania decyzji. Zarządzanie jakością danych wymaga standardów dokładności, kompletności, terminowości i spójności danych.

Aby ustanowić zarządzanie jakością danych organizacje muszą przeprowadzić ocenę jakości danych, aby zrozumieć aktualny stan danych, wykonać profilowanie danych w celu zidentyfikowania anomalii, duplikatów, brakujących wartości i innych kwestii oraz zdefiniować standardy danych dla formatów, konwencji i definicji danych.

Zarządzanie danymi

Zarządzanie danymi, w sferze zarządzania danymi, odnosi się do ustrukturyzowanego i odpowiedzialnego zarządzania zasobami danych organizacyjnych przez wyznaczone osoby lub zespoły znane jako stewardzi danych. Osoby te działają jako opiekunowie określonych zbiorów danych, zapewniając ich jakość, integralność i zgodność z ustalonymi zasadami zarządzania danymi. Do ich obowiązków należy profilowanie, monitorowanie i utrzymywanie danych oraz rozwiązywanie problemów związanych z ich jakością. Skuteczne zarządzanie danymi obejmuje ciągłą współpracę z różnymi interesariuszami, w tym właścicielami danych, użytkownikami danych i specjalistami IT, wspierając kulturę odpowiedzialności i rozliczalności za zasoby danych organizacji.

Bezpieczeństwo i prywatność danych

Bezpieczeństwo danych odnosi się do wdrażania środków i protokołów w celu ochrony danych cyfrowych przed nieautoryzowanym dostępem, ujawnieniem, zmianą, zniszczeniem lub zakłóceniem. Obejmuje ono wykorzystanie technologii, procesów i zasad w celu ochrony integralności, poufności i dostępności danych. Kluczowe elementy bezpieczeństwa danych obejmują szyfrowanie, kontrolę dostępu, mechanizmy uwierzytelniania i praktyki cyberbezpieczeństwa. Celem jest ograniczenie ryzyka i słabych punktów, uniemożliwiając nieupoważnionym osobom lub podmiotom naruszenie bezpieczeństwa danych organizacyjnych.

Prywatność danych odnosi się do ochrony danych osobowych osób fizycznych i zapewnienia, że przetwarzanie danych jest zgodne z przepisami i regulacjami dotyczącymi prywatności. Obejmuje ona ustanowienie zasad i procedur gromadzenia, przetwarzania, przechowywania i udostępniania danych osobowych w sposób, który szanuje prawa i oczekiwania osób fizycznych w odniesieniu do ich informacji. Środki ochrony prywatności danych obejmują uzyskiwanie świadomej zgody, anonimizację lub pseudonimizację danych oraz wdrażanie mechanizmów umożliwiających osobom fizycznym sprawowanie kontroli nad ich danymi. Zgodność z przepisami takimi jak RODO (Ogólne rozporządzenie o ochronie danych) lub CCPA (Kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów) jest kluczowym aspektem skutecznego zarządzania prywatnością danych. Nadrzędnym celem jest zbudowanie zaufania wśród osób, których dane dotyczą, oraz wspieranie odpowiedzialnych i etycznych praktyk w zakresie danych.

Architektura i modelowanie danych

Architektura danych obejmuje projektowanie, strukturę i organizację zasobów danych. Obejmuje ona zdefiniowanie planu sposobu gromadzenia, przechowywania, przetwarzania, uzyskiwania dostępu i zarządzania danymi w całym ich cyklu życia. Architektura danych stanowi podstawę zarządzania danymi poprzez ustanowienie standardów, zasad i wytycznych dotyczących zarządzania danymi. Obejmuje ona takie aspekty jak modele danych, diagramy przepływu danych, projektowanie baz danych i integrację danych w różnych systemach. Skuteczna architektura danych ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia spójności, integralności i dostępności danych, dostosowując zasoby danych do celów organizacji.

Modelowanie danych jest specyficznym aspektem architektury danych, który obejmuje tworzenie wizualnych reprezentacji (modeli) danych i ich relacji w organizacji. Proces ten pomaga w zrozumieniu i udokumentowaniu struktury jednostek danych, atrybutów i ich interakcji. Modelowanie danych odgrywa istotną rolę w zarządzaniu danymi, zapewniając znormalizowany sposób komunikowania i dokumentowania wymagań dotyczących danych, zapewniając zbiorowe zrozumienie wśród zainteresowanych stron. Typowe techniki modelowania danych obejmują diagramy związków encji (ERD), diagramy przepływu danych i diagramy schematów. Modele powstałe w wyniku modelowania danych służą jako cenne narzędzia do podejmowania decyzji, projektowania systemów i zapewniania spójności interpretacji i wykorzystania danych w całej organizacji. W dziedzinie zarządzania danymi, modelowanie danych wspiera ustanowienie standardów danych, konwencji nazewnictwa i zarządzania metadanymi.

Zarządzanie cyklem życia danych

Zarządzanie cyklem życia danych (DLM) w zarządzaniu danymi odnosi się do systematycznego procesu zarządzania całym cyklem życia danych organizacyjnych – od ich utworzenia lub pozyskania do ich usunięcia lub archiwizacji. To kompleksowe podejście zapewnia, że dane są obsługiwane skutecznie, etycznie i zgodnie z polityką organizacyjną i wymogami regulacyjnymi. Ogólne etapy cyklu życia danych obejmują tworzenie lub pozyskiwanie danych, przechowywanie danych, przetwarzanie i wykorzystywanie danych, udostępnianie i dystrybucję danych, archiwizację danych i usuwanie danych. W całym cyklu życia danych, praktyki zarządzania danymi odgrywają kluczową rolę w zapewnieniu zgodności z odpowiednimi przepisami prawa, regulacjami i politykami organizacyjnymi.

Ustanowienie procesów tworzenia, przechowywania, wykorzystywania i usuwania danych w całym ich cyklu życia. Zapewnia to, że dane są istotne, aktualne i odpowiedzialnie zarządzane w czasie. Ciągłe monitorowanie i audyt procesów danych są również istotnymi elementami zarządzania cyklem życia danych.

Katalogowanie danych i zarządzanie metadanymi

Katalogowanie danych odnosi się do zorganizowanego i systematycznego procesu tworzenia, zarządzania i utrzymywania scentralizowanego spisu zasobów danych. Katalog ten służy jako kompleksowe i przeszukiwalne repozytorium, które dostarcza szczegółowych informacji o dostępnych zbiorach danych, bazach danych i innych zasobach danych. Obejmuje metadane, takie jak opisy danych, tagi, pochodzenie danych i informacje o właścicielach danych. Katalogowanie danych ułatwia efektywne wyszukiwanie danych, usprawnia współpracę między zainteresowanymi stronami i promuje przestrzeganie zasad i standardów zarządzania danymi.

Ramy zarządzania danymi

Data Governance Framework to ustrukturyzowane i kompleksowe podejście, które definiuje zasady, procesy, role i obowiązki regulujące zasoby danych organizacji. Zapewnia strategiczny plan zapewniający skuteczne zarządzanie danymi, integralność i zgodność w całym cyklu życia danych. Solidne ramy ustanawiają wytyczne dotyczące jakości danych, bezpieczeństwa, prywatności i zgodności z odpowiednimi przepisami. Zazwyczaj obejmuje mechanizmy zarządzania danymi, zarządzania metadanymi i katalogowania danych, wspierając kulturę odpowiedzialności i przejrzystości w organizacji. Data Governance Framework służy jako mapa drogowa do dostosowania celów biznesowych do praktyk zarządzania danymi, umożliwiając organizacjom maksymalizację wartości ich zasobów danych przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka.

Wnioski

Zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw z kilku powodów, ponieważ odgrywa fundamentalną rolę w zapewnieniu skutecznego i odpowiedzialnego zarządzania danymi. Oto kilka kluczowych powodów, dla których zarządzanie danymi jest wymagane w przedsiębiorstwie: zapewnia jakość i dokładność danych oraz gwarantuje, że decydenci mogą polegać na dokładnych informacjach dotyczących operacji biznesowych, analiz i planowania strategicznego. Pomaga organizacjom zachować zgodność z przepisami, zmniejszając ryzyko problemów prawnych, grzywien i utraty reputacji związanej z nieprzestrzeganiem przepisów. Zarządzanie danymi określa również zasady i praktyki mające na celu ochronę wrażliwych informacji poprzez zdefiniowanie kontroli dostępu, środków szyfrowania i polityki prywatności. Dobrze zorganizowane ramy zarządzania danymi usprawniają procesy zarządzania danymi, zmniejszając nadmiarowość i nieefektywność, a także prowadzą do bardziej wydajnej obsługi danych, lepszej współpracy między zespołami i optymalnego wykorzystania zasobów danych. Przyczynia się do budowania zaufania wśród klientów i interesariuszy. Zaufanie to jest niezbędne do utrzymania pozytywnej reputacji na rynku.