Nutidens virksomheder indsamler enorme mængder data fra forskellige kilder, herunder kundeinteraktioner, webstedsbesøg, sociale medieaktivitet, IoT-enheder og mere. Jo flere data er, jo mere skal disse virksomheder investere i en datastyringsramme.
Ifølge en undersøgelse fra Forbes forudsagde 71 % af virksomhederne, at deres investering i datastyring ville stige drastisk for at forbedre datakvaliteten, konsistensen og pålideligheden. Datastyring sikrer forbedringen af en organisations komplette datalivscyklus. Samtidig definerer datagovernance-rammen de praktiske og brugbare konturer for datagovernance.
Indholdsfortegnelse
Hvad er datastyring?
Datastyring refererer til de politikker, procedurer og standarder, organisationer bruger til at administrere deres dataaktiver. Det omfatter forskellige aktiviteter såsom datakvalitetsstyring, databeskyttelse og datasikkerhed.
Et virkeligt eksempel på datastyring er den generelle databeskyttelsesforordning (GDPR) implementeret af EU. GDPR regulerer, hvordan organisationer indsamler, behandler og opbevarer personoplysninger om enkeltpersoner inden for EU og sætter strenge regler for databeskyttelse og privatliv.
Hvorfor er dataforvaltning vigtig?
Verdens største virksomheder, som Amazon, Microsoft, Facebook og Google, indsamler enorme mængder kundedata. De bruger disse data til at forbedre deres tjenester med en forbedret personlig oplevelse samt forbedre hvert segment af virksomheden med en datadrevet tilgang.
En vellykket håndtering, styring og implementering af big data-aktiver er kun mulig med en ordentlig datastyringsplan. De foranstaltninger, der er inkluderet i datastyring, er så omfattende inden for virksomhedsdatastyring.
Ifølge rapporter håndterer Facebook og Google databaser på mere end hundredvis af petabyte. Storheden bringer kompleksitet til datalivscyklussen, så datastyringsrammer kommer ind i billedet. Alt, der er defineret inden for en organisations datastyringsprogram, vil praktisk talt blive implementeret ved hjælp af en ramme.
En datastyringsramme er en struktureret tilgang til styring af en organisations dataaktiver. Det giver et sæt retningslinjer, politikker, procedurer og bedste praksis, der muliggør effektiv datastyring.
Hvordan fungerer Data Governance Framework?
En datastyringsramme omfatter typisk en styringsstruktur, politikker, kvalitetsstyring, arkitektur og sikkerhed. Det er essentielt at forstå forskellen mellem datagovernance og framework, da data governance er et bredere begreb.
Datastyring involverer flere interessenter, herunder virksomhedsledere, it-professionelle, dataadministratorer og compliance officerer. Ansvaret for at etablere og vedligeholde en ramme påhviler typisk et udpeget datastyringsteam eller udvalg sammensat af repræsentanter fra forskellige områder af organisationen.
I sidste ende har alle i organisationen en rolle at spille i at sikre effektiv datastyring, og det kræver en kultur med delt ansvar, ansvarlighed og samarbejde.
Mål for Data Governance Framework
Datakvalitet: Datastyringsrammen sikrer datakvalitet ved at etablere standarder og processer for at sikre datanøjagtighed, fuldstændighed, konsistens og validitet.
Privatliv og sikkerhed: Datastyring understøtter databeskyttelse og sikkerhed ved at definere politikker og procedurer til at beskytte følsomme data mod uautoriseret adgang, offentliggørelse og misbrug.
Tilgængelighed: Det øger datatilgængeligheden og tilgængeligheden ved at skabe et system, der giver adgang til pålidelige og nøjagtige data til autoriserede brugere og reducerer datasiloer og duplikering.
Optimeret brug: Datastyringsrammer giver organisationer mulighed for at optimere databrug ved at fremme effektiv brug af data i beslutningstagning, forbedre dataanalysekapaciteter og identificere muligheder for dataindtægtsgenerering.
Sikre overholdelse: Rammer sikrer, at dataadministrationspraksisser stemmer overens med juridiske, regulatoriske og kontraktlige forpligtelser i og uden for organisationen.
Samarbejde: Med en ramme bliver kollektivt teamwork lettere ved at fremme kommunikation og samarbejde mellem forskellige forretningsenheder, interessenter og it-teams for at fremme en fælles forståelse af data og deres brug.
Reducerede risici: En ramme reducerer risiciene ved at identificere og afbøde potentielle datarelaterede risici og sikre forretningskontinuitet i tilfælde af et databrud, udfald eller katastrofe.
Trin til at skabe Data Governance Framework
Trin 1: Definer omfanget og målene
Identificer de forretningsenheder, datadomæner og datarelaterede risici, der skal dækkes af rammen, og definer målene og målene for datastyring.
Trin 2: Identificer interessenter
Identificer de vigtigste interessenter, der vil være involveret i datastyring, såsom virksomhedsledere, dataejere, dataadministratorer, it-professionelle og compliance officerer.
Trin 3: Etabler en struktur
Opret et ledelsesteam eller et udvalg, der er ansvarligt for at definere datapolitikker, -procedurer og -standarder og overvåge datakvalitet, sikkerhed og overholdelse.
Trin 4: Opret en dataopgørelse
Identificer alle dataaktiver inden for rammernes omfang, og opret en dataopgørelse, der inkluderer metadata, såsom dataafstamning, ejerskab og brug.
Trin 5: Definer datapolitikker og standarder
Opret politikker og standarder, der definerer, hvordan data skal indsamles, opbevares, behandles og deles, og hvordan datakvalitet, sikkerhed og privatliv sikres.
Trin 6: Implementer datastyringsprocesser
Definer processerne for datakvalitetsstyring, datasikkerhed og databeskyttelse, og fastlæg roller og ansvar for forskellige interessenter.
Trin 7: Implementer datastyringsværktøjer
Implementer datastyringsværktøjer, der kan automatisere og strømline datastyringsprocesser, såsom datakatalog, datalinje, dataprofilering og datasikkerhedsværktøjer.
Trin 8: Overvåg og mål
Overvåg og mål effektiviteten af datastyringsrammen ved at definere metrics og KPI’er, og brug feedbacken til at forbedre rammen over tid.
Hvorfor er Data Governance Framework nødvendigt for din virksomhed?
En datastyringsramme hjælper virksomheder med at nå større mål med enorme data, også med omkostningseffektive metoder. Ifølge et HBR-casestudie implementerede virksomheder som Procter & Gamble (P&G) et datastyringsprogram for at forbedre datakvaliteten og konsistensen.
Dette resulterede i en 30% reduktion i lageromkostninger og en 10% stigning i kundeserviceniveauer. Med en datagovernance-ramme kan en virksomhed træffe bedre beslutninger, mens den oplever databrud og ikke opfylder lovkrav.
Fordele ved Data Governance
Der er så mange fordele, der følger med datastyringssystemer i en organisation. Følgende er nogle af de største fordele, du får:
Datadrevne beslutninger
Ved at etablere en formel datastyringsramme kan organisationer sikre, at data er konsistente, nøjagtige og pålidelige, hvilket fører til mere informeret og sikker beslutningstagning.
Forbedret omkostningskontrol
Datastyring kan hjælpe organisationer med at identificere og eliminere overflødige eller unødvendige data, reducere omkostningerne til datalagring og forbedre driftseffektiviteten, hvilket fører til bedre omkostningskontrol og ressourceudnyttelse.
Optimeret lovoverholdelse
Datastyring sikrer, at en organisations datahåndteringspraksis overholder relevante regler, hvilket kan hjælpe med at undgå dyre bøder og skader på omdømmet.
Gennemsigtigt og troværdigt forhold
Ved at etablere klare politikker og procedurer omkring datahåndtering kan organisationer opbygge tillid og gennemsigtighed med deres interessenter, især kunder, der i stigende grad bekymrer sig om databeskyttelse og sikkerhed.
Kalibrerede risici
Datastyring giver en struktureret tilgang til at identificere, vurdere og mindske risici forbundet med data, som kan hjælpe organisationer med at træffe informerede beslutninger om risikostyring og forbedre den overordnede risikoposition.
Fleksibel adgang
Ved at implementere passende adgangskontroller og databeskyttelsesforanstaltninger kan organisationer give medarbejdere og interessenter fleksibel og sikker adgang til data uden at risikere brud på privatlivets fred eller misbrug af data.
Datastyring vs. Datastyring
De er begge to forskellige begreber, der ofte bruges i flæng. Datastyring giver den strategiske retning for datastyring, mens datastyring implementerer de taktiske aspekter af datastyring.
Sammen sikrer de, at data bruges effektivt og effektivt til at understøtte forretningsmål.
Bøger og kurser om dataforvaltning
Der er stor efterspørgsel efter fagfolk, der besidder ekspertise inden for datastyring, og dem, der ønsker at udvikle deres viden på dette område, kan få adgang til en overflod af ressourcer. Følgende er nogle af de bedste bøger og kurser om datastyring for at hjælpe dig med at holde dig ajour med de seneste branchetrends og bedste praksis.
#1. Data Governance Fundamentals – Udemy
Udemy-kurset “Data Governance Fundamentals” er designet til at lære virksomhedsledere, hvordan man implementerer et datagovernance-program, der sikrer datakonsistens og overholder industriens regler. Dette kursus dækker emner som implementering, charterudvikling, identifikation af roller og måling af investeringsafkastet.
Dette kursus er perfekt til virksomhedsledere, der ønsker at forbedre datakonsistensen eller sikre overholdelse af dataforskrifter såsom GDPR.
#2. Data Governance Training – Udemy
Kurset “Data Governance – The Complete Course for Beginners” på Udemy er designet til at give en omfattende forståelse af data governance og hvordan man implementerer det i en organisation. Desuden dækker dette kursus emner såsom vigtigheden af datastyring, roller og ansvar i et datastyringsprogram, udfordringer, bedste praksis og mere.
Kurset byder på tre timers ajourførte videoforelæsninger i høj kvalitet og giver praktiske, trinvise instruktioner om, hvordan man implementerer datastyring i en organisation.
Dette kursus er ideelt for dataprofessionelle, der ønsker at uddybe deres viden om datastyring, ledere, der ønsker at introducere det til deres team, og fagfolk, der ønsker at forstå det for at føre samtaler omkring det.
#3. Data Governance Framework – Bog
Data Governance Framework: A Complete Guide er ikke en lærebog, men en selvevalueringsvejledning for iværksættere, ledere, konsulenter og ledere, der ønsker at diagnosticere, implementere og integrere bedste praksis inden for datastyring. Vejledningen omfatter diagnostiske standarder og praksis, evidensbaserede strategier og seneste fremskridt inden for datastyring og procesdesign.
Indkøbere vil få adgang til digitale komponenter, der gør dem i stand til at prioritere projekter og lede deres organisationer effektivt.
Denne bog er perfekt til dem, der ønsker at forbedre deres datastyringsinitiativer, organisationer, virksomheder og processer.
#4. Data Governance Guidebook & Playbook – Bog
Data Governance Guidebook & Playbook By a Practitioner for Practitioners er en omfattende ramme for implementering af datastyring baseret på årtiers erfaring og forsøg og fejl.
Bogen giver vejledning om succesfuld styring af dataoprettelse, transformation og brug i forskellige brancher og virksomhedsstørrelser. Du kan forme den fleksible ramme for at sætte gang i dit datastyringsprogram og besvare spørgsmål relateret til datastyring.
Enhver, der er involveret i datastyring, herunder dataejere, stewarder, depotforvaltere, analytikere, udviklere, administratorer, producenter og forbrugere, kan bruge denne referencevejledning.
#4. Effektiv datastyring – bog
“Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program,” er en guidebog for ledere og teamledere, der ønsker at implementere et succesfuldt datastyringsprogram. Bogen diskuterer vigtigheden af datastyring i håndteringen af spørgsmål omkring omkostninger, vækst, administration, ledelse og sikkerhedsproblemer.
Det giver en ramme og casestudier til at hjælpe læsere med at designe, igangsætte og udføre et bæredygtigt dataforvaltningsprogram, der kan spare penge og levere bedre brugertjenester.
Denne bog er perfekt til alle, der har brug for et overblik over datastyring og ønsker at lancere et vellykket program.
#5. Master Data Management og Data Governance – Bog
Master Data Management And Data Governance er en omfattende guidebog til opbygning af et kundefokuseret virksomhedsmiljø. Den dækker opdaterede teknikker til at vedligeholde en master-entitetscentreret virksomhedsdataramme, konstruere en MDM-business case og køreplan og implementere lagdelte sikkerhedspolitikker.
På den anden side dækker denne guidebog også udfordringer på tværs af brancher, overholdelse af lovgivning, ældre systemintegration og SOA- og webtjenester. Bogen er en værdifuld ressource til at forbedre effektiviteten, sikre overholdelse og forsvare mod sikkerhedstrusler.
Enhver, der er involveret i planlægning og implementering af MDM- og Data Governance-løsninger i virksomhedsskala, såsom dataarkitekter, dataanalytikere, it-chefer og systemudviklere, vil finde denne bog passende.
Konklusion
Som konklusion skal organisationer have en robust datastyringsramme for at administrere information effektivt, opretholde kvalitet, sikre overholdelse og muliggøre datadrevne beslutninger. Med den stigende betydning af data i nutidens forretningsmiljø, skal organisationer prioritere datastyring og løbende forbedre deres datastyringsrammer.