מה זה ממשל נתונים?
הפיקוח על נתונים כולל את קווי המדיניות וההליכים שמיושמים כדי להבטיח שהנתונים של הארגון מדויקים להתחיל בהם – ולאחר מכן מטופלים כראוי תוך כדי קליטת מידע, אחסון, טיפול, גישה ומחיקה.
סקירת פיקוח על נתונים
בהגדרה, פיקוח על נתונים ארגוניים כולל את קווי המדיניות וההליכים שמיושמים כדי להבטיח שהנתונים של הארגון מדויקים להתחיל עם – ולאחר מכן מטופלים כראוי בזמן שהם מקבלים קלט, מאוחסנים, עוברים מניפולציה, ניגשים ונמחקים. תחומי האחריות של ממשל נתונים כוללים הקמת התשתית והטכנולוגיה, הקמה ותחזוקה של התהליכים והמדיניות, וזיהוי האנשים (או העמדות) בארגון שיש להם את הסמכות והאחריות לטיפול והגנה על סוגים ספציפיים של נתונים.
ממשל נתונים הוא חלק מרכזי בתאימות. מערכות ידאגו למכניקה של אחסון, טיפול ואבטחה. אבל זה הצד של האנשים – ארגון הפיקוח – שמבטיח שפוליסות יוגדרו, הנהלים שקולים, הטכנולוגיות מנוהלות כראוי, והנתונים מוגנים. יש לטפל בנתונים כראוי לפני שהם מוזנים למערכת, בזמן השימוש, וכאשר מאוחזרים מהמערכת לשימוש או לאחסון במקום אחר.
בעוד שפיקוח על נתונים קובע את קווי המדיניות ואת הנהלים לביסוס דיוק הנתונים, אמינות, שלמות ואבטחה, אחריות על נתונים היא יישום ההליכים הללו. יחידים שמוקצים עם אחריות לאחריות על נתונים מנהלים ומפקחים על ההליכים והכלים המשמשים לטיפול, אחסון והגנה על נתונים.
הטבות ממשל נתונים
בתקופה שבה ארגונים תלויים יותר ויותר בנתונים עבור כל היבט של העסק שלהם, אתה לא יכול להרשות לעצמך שלא תהיה לך תוכנית משחקי מידע. הנתונים נמצאים בלב הלב של כל הפונקציות הממוחשבות והטכנולוגיות, כולל חשבונאות וכספים, תכנון ובקרה, ניהול הזמנות, שירות לקוחות, תזמון, בקרת תהליכים, הנדסה ועיצוב – אתם קוראים לזה. מדויק, נתונים אמינים חיוניים לתפעול יעיל של מערכות ופונקציות אלו.
בהינתן שנתונים (טובים, אמינים) חיוניים לעסק, על הארגונים להשתתף ליצירה, איכות, טיפול ואבטחה של אותם נתונים. וכאשר הם עושים זאת, ניתן לסמוך על המערכות שלהם ועל בסיסי הנתונים שלהם כדי לשקף באמת את המציאות ולתמוך ביעילות בקבלת החלטות ובהצלחה עסקית.
פיקוח נתונים מרכזי מספק תצוגה מרכזית ומהימנה של הנתונים שלך.
היתרונות של פיקוח על נתונים כוללים:
- נתונים טובים ומהימנים יותר: כמובן, זאת כל הנקודה. למשתמשים ולמקבלי החלטות יהיה אמון רב יותר בנתונים וכתוצאה מכך יהיה אמון רב יותר בהחלטות המבוססות על נתונים אלה. והחלטות אלו אכן יהיו טובות יותר משום שהן מבוססות על מידע מדויק.
- גרסה אחת של האמת: התועלת שיש לכל חלקי הארגון ולכל מקבלי ההחלטות הפועלים מאותו מידע היא בלתי ניתנת לחישוב. לא הושקע יותר זמן בוויכוח על כך שהגיליון האלקטרוני או התוכנית שלהם "טובים יותר" או יותר מעודכנים. כל חלקי הארגון מתואמים.
- תאימות רגולטורית, משפטית ותעשייתית: הליכי ניהול נתונים מוצקים הם המפתח לתאימות. למעשה, מבקרים ונציגי הפיקוח הרגולטורי לא יסתכלו על הנתונים עד כדי כך שיראו כיצד נוצרו הנתונים הללו, טופלו ומוגנים.
- צמצום עלויות: לא רק שהביקורות יהפכו מהירות וקלות, אלא שפעולות יומיומיות יהפכו יעילות ויעילות יותר. באפשרותך להפחית פסולת שנגרמה על-ידי החלטות שהתקבלו על סמך מידע שגוי או מיושן. ובאפשרותך לשפר את שירות הלקוחות על ידי הכרת המצב המדויק של פעילות מתמשכת, מלאי וזמינות כוח אדם.
ארגונים משגשגים על נתונים מדויקים, עקביים ומהימנים שיכולים, על פי ההגדרה, להשיג רק בעזרת פיקוח נתונים טוב.
מהי המסגרת לפיקוח על נתונים?
מסגרת ממשל נתונים מתייחסת למודל שמטיל את הבסיס לתאימות ואסטרטגיית נתונים. החל ממודל הנתונים המתאר את תזרימי הנתונים - פרמטרי קלט, פלטים ואחסון - מודל הפיקוח מכסה אז את הכללים, הפעילויות, תחומי האחריות, ההליכים והתהליכים שמגדירים כיצד תזרימי הנתונים הללו מנוהלים ומבוקרים.
חשבו על המודל כסוג של blueprint של האופן שבו ממשל נתונים פועל בארגון מסוים. ושים לב שמסגרת פיקוח זו תהיה ייחודית לכל ארגון, המשקפת את פירוט מערכות הנתונים, המשימות הארגוניות ותחומי האחריות, דרישות הרגולציה ופרוטוקולי התעשייה.
המסגרת שלך צריכה לכלול את הדברים הבאים:
טווח נתונים: אב, טרנזקציות, תפעולי, אנליטי, Big Data וכן הלאה.
מבנה ארגוני: תפקידים ותחומי אחריות בין אחראי אחראי, ראש נתונים, IT, צוות עסקי ומממן בכיר.
תקנים וקווי מדיניות של נתונים: פרסומים מנחים המתארים את מה שאתה מנהל ושולט ובאיזו תוצאה.
פיקוח ומדדים: פרמטרים למדידת ביצוע אסטרטגיה והצלחה.
תהליכי ממשל נתונים
פיקוח על נתונים חייב להיות משובץ בתהליכי יצירת נתונים, ניהול והגנה של הארגון. להלן חלק מהאלמנטים וההנחיות הפרוצדורליות:
נהלים ותיעוד: יותר מאשר דרישה רק כדי לשמור על שביעות רצון המבקרים – התיעוד חייב לפרט בבירור את כל התהליכים. ויש לתגבר את הנהלים גם באמצעות הכשרה ועם תמריצים מניעים.
שלמות נתונים: יש לבנות שיקולים עבור שלמות נתונים להליכים בהתאם למודל פיקוח הנתונים ולמסגרת. לצפות שתוספות אלו ידרשו קצת תשומת לב ומשמעת פרוצדורלית מצד העובדים ועשויות להשפיע היטב על היעילות (תוספת של כמה שניות לתהליך, אולי). קצת אוטומציה עשויה לעזור כאן. טכנולוגיות זולות ומוכחות באופן יחסי כמו סורקי ברקוד ומסכי מגע יכולות להפוך את איסוף הנתונים למהיר ומדויק יותר, במיוחד כאשר הם מוצמדים ל-IIoT (האינטרנט התעשייתי של הדברים) חיישנים וזווגים למערכות בקרת תהליכים קיימות.
ביקורות ובקרת איכות: בנה בדיקות תקופתיות של תוקף נתונים לכל ההליכים כדי לאמת תהליכים ותאימות פרוצדורלית. לוח זמנים רגיל של בדיקות על-ידי צוות איכות עובד בצורה הטובה ביותר.
מהם האתגרים הגדולים ביותר של ממשל נתונים?
האתגר הגדול ביותר יכול להיות סוגיות ארגוניות וכוח אדם. כל טרנספורמציה עסקית דורשת אחריות ותפקידים אחראים עם אחראי כדי להוביל את השינוי. היא דורשת גם שינוי תרבות מצפייה בניהול נתונים כעבודה משעממת, ברמה נמוכה, לאחת מישיבות קיצוניות. אם העובדים נוגעים בנתונים - במיוחד בנתונים קריטיים - ואם הם יוצרים אותם, משנים אותם, משתמשים בהם או מעבירים אותם בצורה כלשהי, הם צריכים להבין את התפקיד שהם ממלאים בתחזוקה נכונה של אותם נתונים ולנקוט באחריות.
אתגר גדול נוסף הוא התפשטות מהירה של נתונים שרק הופכים לשכיחים יותר לאורך זמן. חלק גדול מהנתונים החדשים האלה הוא לא מובנה או שונה ממה שראינו או עבדנו איתו בעבר. זה לא רק מיימס מערכות ובסיסי נתונים קיימים אלא מביא את הצורך בהליכים חדשים ובדרישות נוספות לממשל תאגידי.
כלים וטכנולוגיה של ממשל נתונים
יצירה של מסגרת פיקוח על נתונים לא דורשת כלים נוספים. עם זאת, טכנולוגיות יכולות לסייע באיסוף, ניהול ואבטחת הנתונים. הבא בחשבון את הבאים:
יישומי מנהל מידע מסייעים ביצירת פרופיל נתונים ומעקב אחר הביצועים של מדיניות הפיקוח על נתונים של הארגון. הוא מאפשר ביצוע יוזמות של פיקוח על מידע בכל היחידות העסקיות, מאלץ תקני איכות באימות נתונים ומדידת השיפור בתהליכי איכות נתונים.
פתרונות לניהול מטה-נתונים, המכונים לעיתים קרובות EMM (ניהול מטה נתונים ארגוני), מסווגים ומארגנים באופן עקבי נכסי מידע בארגון וחשובים מאוד בעידן של Big Data. מידע על נכס הנתונים שמתוחזק כולל סוג, תגים, מקור ותאריכים.
טכנולוגיות מחזור חיים של מידע וניהול תוכן שולטות בנפחי הנתונים ומנהלות סיכונים באמצעות מדיניויות אוטומטיות של תיוק מידע, החזקה והרס. יכולות ייחודיות לניהול תוכן יכולות גם לייעל תהליכים עסקיים על-ידי דיגיטציה של מסמכים ושילוב תוכן רלוונטי עם טרנזקציות ותהליכי עבודה.
ניהול נתונים מורחב, או שילוב נתונים מורחב, משפר את הנתונים הארגוניים הקיימים עם מידע שהושג באמצעות טכנולוגיות חדשות כגון בינה מלאכותית (בינה מלאכותית) ולמידת מכונה. המטרה היא לשפר את קבלת ההחלטות ולסייע לחלק מהיישומים בהפיכתם למכוונים עצמיים יותר.
5 שיטות עבודה מומלצות לפיקוח על נתונים
קיימת הסכמה כללית בקרב מומחים כי חמשת "שיטות העבודה המומלצות" הראשונות עבור ממשל נתונים הן:
- תחשוב עם התמונה הגדולה בראש, אבל תתחילו קטן. עצה טובה הכל טוב. אם אתה מתחיל מאפס (ולעולם לא ביצעת תהליך של פיקוח על נתונים), אתה פורץ מקום חדש. זה תמיד שקול להתחיל קטן - לבחון את הרעיונות וההבנה שלך באופן מוגבל ללמוד, לפתח מיומנויות ולאמת את הגישה לפני התחייבות למאמץ כולו. במקביל, שמירה על התמונה הגדולה במוחו היא חשובה. קל מדי להתעטף במינוטיה ולהשתנק מהמטרה הכוללת. לכן, תעד את היעדים ברמה גבוהה של הפרויקט שלך (איך ייראה תהליך הפיקוח על הנתונים שלך), קבל יחידה צנועה שיכולה להיות אזור הניסויים בפיילוט שלך, ואמת את הגישה שלך באמצעות מבחן "פיילוט" זה.
- הקצה מממן בכיר. בדומה לכל הפרויקטים הבין ארגוניים, חשוב לאבטח מממן עסקי בכיר שיהיה האלוף באסטרטגיית הנתונים. הם יתמכו באופן פעיל וימסרו את האסטרטגיה לארגון הרחב. המממן יאכוף אחריות, יעצב את סט החשיבה הרצוי של הנתונים ויסייע לסוגיות של נתוני ארביטראט בין יחידות עסקיות.
- בנה מקרה עסקי. מערכות ממשל נתונים אינן מגיעות ללא עלות. למרות שלא נדרש ציוד מיוחד כדי לפתח את המסגרת ולמלא את הפרטים, עדיין יש עבודה שצריך לעשות - וזה יצרוך משאבים, במיוחד זמן עובד. זה רעיון טוב לבנות מקרה עסקי עבור פרויקט כזה. המקרה העסקי צריך להכיל תיאור ברמה גבוהה של הפרויקט, הצהרה של היעדים והמטרות, הטבות צפויות ולוח זמנים עם אבני דרך ומדידות (סמנים) של התקדמות והצלחה. סמנים אלה מסייעים לעקוב אחר הפרויקט שכן צוות הפרויקט מעריך התקדמות כנגד ציר הזמן ואבני הדרך שנקבעו מראש. המקרה העסקי מזכיר גם לחברי הצוות את הסיבות שאתה עושה בפרויקט הזה ומדוע חשוב לארגון לבצע אותו נכון ובזמן.
- פתח את המדדים הנכונים. מדידה היא חיונית אבל יותר לא תמיד טובה יותר. גם כאשר אוטומטי, המדידות אכן אורכות זמן ומאמץ; מישהו צריך להסתכל על התוצאות, לפרש אותן ואולי לנקוט בפעולה מתקנת. יותר מדי מדידות - או מדידות שאינן משמעותיות - יכולות להיות מנוגדות. המשתמשים, המפעילים והעובדים יתבררו במהירות כשהמדדים אינם חשובים ועשויים לשים לב פחות למדידות המשמעותיות באמת כתוצאה מכך. בדומה לסמני KPI (סמני מפתח לביצועים), קומץ הניתן לניהול (בדרך כלל שישה עד 10) של מדידות שימושיות ומשמעותיות הוא טוב בהרבה מ-50 או 100 שלא מספק הרבה תובנות לגבי האופן שבו מערכות מתפקדות בפועל והאם יש עמידה ביעדים.
- תקשר. לרוב האנשים יש אסדת היולדת לשינוי על בסיס הפחד מהלא ידוע – אבל התיקון הטוב ביותר הוא מידע. להיות פתוחים עם אלו שיושפעו מהתהליכים וההליכים החדשים, בין אם יהיו משתתפים פעילים בתהליך ובין אם לא. להסביר מה אתה עושה ולמה. תגיד להם איך זה ישנה את חיי העבודה שלהם (זה אולי שינוי עדין) ולמה חשוב לשתף פעולה ולתמוך בשינויים. כלול את אלה שיושפעו ביותר בתכנון וביישום של ההליכים החדשים. הם ממוקמים בצורה הטובה ביותר כדי לראות כיצד השינויים ישפיעו על הפרודוקטיביות, כיצד ניתן לשנות אותם כך שיהיו פחות פולשניים וכיצד ניתן לשפר את התהליך כדי לספק נתונים טובים יותר.
קומץ בר ניהול (בדרך כלל שישה עד 10) של מדידות שימושיות ומשמעותיות הוא הרבה יותר טוב מ-50 או 100 שלא מספק תובנות רבות לגבי האופן שבו מערכות מתפקדות בפועל והאם יש עמידה ביעדים.
זכור שפיקוח על נתונים הוא תהליך מתמשך, לא פרויקט חד-פעמי. כן, יש עבודה קדימה בהקמת המערכת - אבל התהליכים האלה יהפכו לחלק מחיי היום יום בארגון שלכם. והתהליכים עצמם חייבים להיות מנוטרים באופן שוטף ומוערכים מחדש לאור הנפח המשתנה, הסוגים ואופי הנתונים שהארגון שלך מטפל בהם.
שאלות נפוצות בנושא ממשל נתונים
גלה פתרונות Master Data Governance
פקח על מחזור החיים של הנתונים שלך והגדל את איכות הנתונים העסקיים שלך.
רעיונות שלא תמצא בשום מקום אחר
הירשם למנה של בינה עסקית ישירות לתיבת הדואר הנכנס שלך.