Co je správa dat?
Správa dat zahrnuje zásady a postupy, které jsou implementovány s cílem zajistit, aby data organizace byla přesná a začínala – a poté je správně zpracovávána při zadávání, ukládání, manipulaci, přístupu a mazání.
Přehled správy dat
Podle definice zahrnuje správa podnikových dat zásady a postupy, které jsou implementovány, aby se zajistilo, že data organizace jsou přesná, a poté správně zpracována při zadávání, ukládání, manipulaci, přístupu a mazání. Odpovědnost za správu dat zahrnuje vytvoření infrastruktury a technologie, nastavení a údržbu procesů a zásad a identifikaci jednotlivců (nebo pozic) v rámci organizace, které mají jak pravomoc, tak odpovědnost za nakládání s konkrétními typy dat a jejich ochranu.
Správa dat je klíčovou součástí dodržování předpisů. Systémy se postarají o mechaniku skladování, manipulace a zabezpečení. Ale právě lidová strana – správní organizace – zajišťuje, že jsou definovány politiky, postupy jsou řádné, technologie jsou vhodně řízeny a data jsou chráněna. Data musí být řádně zpracována před vložením do systému, během používání a při získávání ze systému pro použití nebo uložení jinde.
Zatímco správa dat stanoví zásady a postupy pro stanovení přesnosti, spolehlivosti, integrity a bezpečnosti dat, správou dat je implementace těchto postupů. Jednotlivci přiřazení s odpovědností za správu dat spravují a dohlížejí na postupy a nástroje používané ke zpracování, uchovávání a ochraně dat.
Přínosy správy dat
V době, kdy organizace stále více závisejí na datech pro každý aspekt svého podnikání, si nemůžete dovolit mít informační herní plán. Data jsou jádrem všech počítačových a technologických funkcí, včetně účetnictví a financí, plánování a řízení, správy zakázek, zákaznického servisu, plánování, řízení procesů, konstrukce a návrhu – pojmenujete je. Pro efektivní provoz těchto systémů a funkcí jsou nezbytná přesná a spolehlivá data.
Vzhledem k tomu, že (dobrá, spolehlivá) data jsou pro podnik nezbytná, musí se organizace starat o vytvoření, kvalitu, zpracování a zabezpečení těchto dat. A když tak učiní, jejich systémy a databáze se mohou spoléhat na to, aby skutečně odrážely realitu a účinně podporovaly rozhodování a obchodní úspěch.
Centrální správa dat poskytuje centralizovaný a důvěryhodný pohled na vaše data.
Mezi výhody správy dat patří:
- Lepší, spolehlivější data: Samozřejmě, že to je celý bod. Uživatelé a osoby s rozhodovací pravomocí budou mít větší důvěru v údaje a následně větší důvěru v rozhodnutí založená na těchto údajích. A ta rozhodnutí budou skutečně lepší, protože jsou založena na přesných informacích.
- Jediná verze pravdy: Výhoda, že všechny části organizace a všichni činitelé s rozhodovací pravomocí pracují ze stejných informací, je nevyčíslitelná. Žádný čas strávený hádáním o tom, jejíž tabulka nebo plán je „lepší“ nebo aktuálnější. Všechny části organizace jsou koordinovány.
- Shoda s předpisy, zákony a odvětvími: Klíčem k dodržování předpisů jsou postupy správy pevných dat. Auditoři a zástupci regulačního dohledu se totiž nebudou na údaje dívat tolik jako na to, jak byla tato data generována, zpracovávána a chráněna.
- Snížení nákladů: Nejenže se audity stanou rychlými a snadnými, ale každodenní provoz bude efektivnější a efektivnější. Můžete omezit plýtvání způsobené rozhodnutími na základě chybných nebo zastaralých informací. A můžete zlepšit služby zákazníkům tím, že znáte přesný stav probíhající činnosti, zásob a dostupnosti pracovní síly.
Organizacím se daří na základě přesných, konzistentních a spolehlivých údajů, kterých lze ze své podstaty dosáhnout pouze při řádné správě dat.
Jaký je rámec pro správu dat?
Rámec správy dat odkazuje na model, který položí základ pro strategii dat a shodu s předpisy. Počínaje datovým modelem, který popisuje datové toky – vstupy, výstupy a parametry úložiště – model řízení pak překrývá pravidla, činnosti, odpovědnosti, postupy a procesy, které definují, jak jsou tyto datové toky spravovány a řízeny.
Model považujte za jakýsi koncept fungování správy dat v konkrétní organizaci. A uvědomte si, že tento rámec řízení bude jedinečný pro každou organizaci, která bude odrážet specifika datových systémů, organizační úkoly a odpovědnosti, zákonné požadavky a odvětvové protokoly.
Váš rámec by měl zahrnovat následující:
Rozsah dat: kmenová, transakční, operativní, analytická, velká data atd.
Organizační struktura: role a odpovědnosti mezi odpovědným vlastníkem, vedoucím dat, IT, obchodním týmem a výkonným sponzorem.
Datové standardy a zásady: vodítka, která popisují, co řídíte a řídíte a jaké výsledky.
Dohled a metriky: parametry pro měření realizace strategie a úspěchu.
Procesy správy dat
Správa dat musí být integrována do procesů vytváření, správy a ochrany dat organizace. Níže jsou uvedeny některé procesní prvky a pokyny:
Postupy a dokumentace: Více než jen požadavek, aby auditoři byli spokojeni – dokumentace musí jasně nastínit všechny procesy. Postupy by také měly být posíleny prostřednictvím odborné přípravy a motivačních pobídek.
Integrita dat: Úvahy o integritě dat musí být začleněny do postupů v souladu s modelem a rámcem správy dat. Očekávejte, že tyto dodatky budou vyžadovat trochu zvláštní pozornosti a procedurální disciplíny ze strany zaměstnanců a mohou mít dobrý vliv na efektivitu (přidání několika sekund k procesu, možná). Trochu automatizace by zde mohla pomoci. Relativně levné, osvědčené technologie, jako jsou skenery čárového kódu a dotykové obrazovky, mohou urychlit a zpřesnit sběr dat, zejména ve spojení se snímači IIoT (Industrial Internet of Things) a spárováním se stávajícími systémy řízení procesů.
Audity a kontrola kvality: Vytvářejte pravidelné kontroly platnosti dat do všech postupů pro ověření procesů a dodržování postupů. Pravidelný rozvrh kontrol kvalitním týmem funguje nejlépe.
Jaké jsou některé z největších výzev v oblasti správy dat?
Největší výzvou mohou být organizační a personální otázky. Každá transformace podniku vyžaduje odpovědné role a odpovědnosti s šampiónem, aby mohla vést tuto změnu. Vyžaduje také kulturní posun od vnímání správy dat jako nudné práce na nízké úrovni k práci mimořádně důležité. Pokud se zaměstnanci dotknou dat – zejména kritických – a pokud je vytvoří, změní, použijí nebo nějakým způsobem posunou, musí pochopit roli, kterou hrají při správném udržování těchto dat, a převzít odpovědnost.
Další velkou výzvou je rychlé šíření dat, které se v průběhu času teprve stává stále rozšířenějším. Velká část těchto nových dat je buď nestrukturovaná, nebo se liší od toho, co jsme viděli nebo s nimiž jsme pracovali v minulosti. To nejen zdaňuje stávající systémy a databáze, ale přináší potřebu nových postupů a dodatečných požadavků na správu.
Nástroje a technologie správy dat
Vytvoření rámce pro správu dat nevyžaduje žádné další nástroje. Technologie však mohou pomoci shromažďovat, spravovat a zabezpečovat data. Mějte na zřeteli:
Aplikace pro správu informací pomáhají při profilování dat a monitorování výkonnosti politiky správy dat podniku. Usnadňuje provádění iniciativ v oblasti správy informací napříč obchodními jednotkami, prosazuje standardy kvality ověřováním dat a měří zlepšování procesů kvality dat.
Řešení pro správu metadat, často označovaná jako EMM (správa podnikových metadat), kategorizují a konzistentně organizují informační aktiva podniku a nabývají na významu v éře velkých dat. Informace o datovém majetku, který je udržován, zahrnují typ, tagy, zdroj a data.
Technologie pro správu obsahu a životního cyklu informací řídí objemy dat a řídí rizika pomocí automatizovaných zásad pro archivaci, uchovávání a zničení informací. Funkce specifické pro správu obsahu mohou také zefektivnit podnikové procesy digitalizací dokumentů a integrací relevantního obsahu s transakcemi a workflow.
Rozšířená správa dat nebo rozšířená integrace dat rozšiřuje stávající podniková data o informace získané pomocí nových technologií, jako je umělá inteligence (umělá inteligence) a strojové učení. Cílem je zlepšit rozhodování a pomoci některým aplikacím, aby se staly sebeladěnými.
5 Osvědčené postupy správy údajů
Mezi odborníky panuje všeobecná shoda, že prvních pět „osvědčených postupů“ pro správu údajů je:
- Zamyslete se nad velkým obrazem, ale začněte malí. Všechny dobré rady. Pokud začínáte od nuly (a nikdy jste nezavedli proces správy dat), ztrácíte nový základ. Je vždy rozumné začínat v malém – otestujte své nápady a porozumění omezeným způsobem, abyste se naučili, rozvíjeli dovednosti a ověřovali přístup, než se odhodláte k celému úsilí. Zároveň je důležité mít na paměti celkový obraz. Je příliš snadné nechat se zabalit v minutách a toulat se od celkového cíle. Takže zdokumentujte cíle vašeho projektu na vysoké úrovni (jak bude proces správy dat vypadat), vytyčte skromný kousek, který může být vaším pilotním testem, a ověřte svůj přístup prostřednictvím tohoto „pilotního“ testu.
- Jmenujte výkonného sponzora. Stejně jako u všech projektů napříč podniky je důležité zajistit si výkonného obchodního sponzora, aby se stal mistrem pro datovou strategii. Budou aktivně prosazovat a informovat o strategii širší organizaci. Sponzor bude také prosazovat odpovědnost, modelovat požadovaný přístup k datům a pomáhat rozhodovat o problémech s daty mezi obchodními jednotkami.
- Vytvořte obchodní případ. Systémy správy dat se neobejdou bez nákladů. I když pro vývoj rámce a vyplnění detailů není vyžadováno žádné speciální vybavení, je třeba ještě vykonat práci – a to bude spotřebovávat zdroje, zejména čas zaměstnanců. Je dobré vytvořit obchodní případ pro takový projekt. Obchodní případ by měl obsahovat popis projektu na vysoké úrovni, prohlášení o cílech a cílech, očekávaných přínosech a harmonogramu s milníky a měřeními (indikátory) pokroku a úspěchu. Tyto indikátory pomáhají sledovat projekt, protože projektový tým posuzuje pokrok podle předem stanovené časové osy a milníků. Obchodní případ také připomíná členům týmu důvody, proč tento projekt děláte a proč je pro organizaci důležité, aby to udělala správně a včas.
- Vyvinout správné metriky. Měření je nezbytné, ale více není vždy lepší. I když je měření automatizované, vyžaduje čas a úsilí; někdo se musí podívat na výsledky, interpretovat je a možná podniknout nápravná opatření. Příliš mnoho měření – nebo měření, která nejsou smysluplná – může být kontraproduktivní. Uživatelé, operátoři a pracovníci rychle zjistí, kdy opatření nejsou důležitá, a mohou tak méně dbát na skutečně smysluplná měření. Stejně jako u klíčových ukazatelů výkonu (KPI) je zvládnutelná hrstka (typicky šest až 10) užitečných a smysluplných měření mnohem lepší než 50 nebo 100, které neposkytují mnoho informací o tom, jak systémy skutečně fungují a zda jsou plněny cíle.
- Komunikace. Většina lidí má vrozenou averzi ke změnám založenou na strachu z neznámého – ale nejlepším lékem jsou informace. Buďte otevření těm, kteří budou novými procesy a postupy ovlivněni, ať už budou aktivními účastníky procesu, nebo ne. Vysvětlete, co děláte a proč. Řekněte jim, jak to změní jejich pracovní život (může to být subtilní změna) a proč je důležité spolupracovat a podporovat změny. Zapojit ty, kteří budou nejvíce ovlivněni při plánování a provádění nových postupů. Nejlépe uvidí, jak změny ovlivní produktivitu, jak by mohly být upraveny tak, aby byly méně rušivé a jak by bylo možné tento proces zlepšit, aby poskytovaly lepší data.
Zvládnutelná hrstka (typicky šest až 10) užitečných a smysluplných měření je mnohem lepší než 50 nebo 100, které neposkytují mnoho poznatků o tom, jak systémy skutečně fungují a zda jsou naplňovány cíle.
Mějte na paměti, že správa dat je průběžný proces, nikoli jednorázový projekt. Ano, při nastavování systému je práce předem, ale tyto procesy se stanou součástí každodenního života ve vaší organizaci. A samotné procesy musí být neustále monitorovány a přehodnocovány s ohledem na měnící se objem, typy a charakter dat, které vaše organizace zpracovává.
Časté dotazy ke správě dat
Seznamte se s řešeními správy kmenových dat
Řídí životní cyklus vašich dat a zvyšuje kvalitu vašich obchodních dat.
Nápady, které jinde nenajdete
Zaregistrujte se pro dávku business intelligence doručenou přímo do vaší schránky.