Czym jest nadzór nad danymi?
Nadzór nad danymi obejmuje zasady i procedury, które są wdrażane w celu zapewnienia, że dane organizacji są dokładne, a następnie obsługiwane prawidłowo, podczas wprowadzania, przechowywania, manipulowania, uzyskiwania do nich dostępu i usuwania.
Przegląd nadzoru nad danymi
Z definicji, nadzór nad danymi przedsiębiorstwa obejmuje zasady i procedury, które są wdrażane w celu zapewnienia, że dane organizacji są dokładne — a następnie obsługiwane prawidłowo podczas wprowadzania, przechowywania, manipulowania, uzyskiwania do nich dostępu i usuwania. Obowiązki związane z nadzorem nad danymi obejmują tworzenie infrastruktury i technologii, konfigurowanie i utrzymywanie procesów i zasad oraz identyfikowanie osób (lub stanowisk) w organizacji, która posiada zarówno uprawnienia, jak i odpowiedzialność za przetwarzanie i zabezpieczanie określonych rodzajów danych.
Nadzór nad danymi jest kluczowym elementem zgodności. Systemy zajmą się mechaniką przechowywania, obsługi i bezpieczeństwa. Ale to strona ludzka – organizacja zarządzająca – zapewnia, że zasady są określane, procedury są prawidłowe, technologie są odpowiednio zarządzane, a dane są chronione. Dane muszą być prawidłowo przetwarzane przed wprowadzeniem do systemu, podczas ich używania, a także po pobraniu z systemu w celu użycia lub przechowywania w innym miejscu.
Podczas gdy nadzór nad danymi określa zasady i procedury ustalania dokładności, wiarygodności, integralności i bezpieczeństwa danych, zarządzanie danymi polega na wdrożeniu tych procedur. Osoby przypisane z obowiązkami w zakresie zarządzania danymi zarządzają procedurami i narzędziami używanymi do obsługi, przechowywania i ochrony danych oraz nadzoru nad nimi.
Korzyści z nadzoru nad danymi
W czasach, gdy organizacje w coraz większym stopniu polegają na danych dla każdego aspektu swojej działalności, nie stać Cię na to, aby nie mieć planu gry informacyjnej. Dane są centralnym elementem wszystkich funkcji komputerowych i technologicznych, w tym księgowości i finansów, planowania i kontroli, zarządzania zamówieniami, obsługi klienta, harmonogramowania, sterowania procesami, inżynierii i projektowania. Dokładne, wiarygodne dane są niezbędne do efektywnego działania tych systemów i funkcji.
Biorąc pod uwagę, że (dobre, wiarygodne) dane są niezbędne dla firmy, organizacje muszą dbać o tworzenie, jakość, obsługę i bezpieczeństwo tych danych. A kiedy to robią, ich systemy i bazy danych mogą być oparte na prawdziwym odzwierciedleniu rzeczywistości i skutecznym wspieraniu procesu decyzyjnego i sukcesu biznesowego.
Centralny nadzór nad danymi zapewnia scentralizowany, wiarygodny wgląd w dane.
Korzyści płynące z nadzoru nad danymi obejmują:
- Lepsze, bardziej wiarygodne dane: oczywiście to cała sprawa. Użytkownicy i decydenci będą mieli większe zaufanie do danych, a co za tym idzie, większą pewność co do decyzji na ich podstawie. A te decyzje będą rzeczywiście lepsze, ponieważ opierają się na dokładnych informacjach.
- Pojedyncza wersja prawdy: Korzyści z posiadania wszystkich części organizacji i wszystkich decydentów pracujących na podstawie tych samych informacji są nieobliczalne. Nie więcej czasu poświęcano na argumentację, której arkusz kalkulacyjny lub plan jest „lepszy” lub bardziej aktualny. Wszystkie części organizacji są skoordynowane.
- Zgodność z przepisami, przepisami i branżą: Kluczem do zapewnienia zgodności z przepisami są solidne procedury zarządzania danymi. W rzeczywistości audytorzy i przedstawiciele nadzoru regulacyjnego nie będą przyglądać się danym w takim stopniu, w jaki sposób dane te były generowane, przetwarzane i chronione.
- Redukcja kosztów: Nie tylko audyty staną się szybkie i łatwe, ale codzienne operacje staną się bardziej wydajne i skuteczne. Możesz ograniczyć ilość odpadów spowodowanych decyzjami podejmowanymi na podstawie nieprawidłowych lub nieaktualnych informacji. Możesz również poprawić obsługę klienta, znając dokładny status bieżącej działalności, zapasów i dostępności siły roboczej.
Organizacje rozwijają się na podstawie dokładnych, spójnych i wiarygodnych danych, które z definicji można osiągnąć jedynie dzięki właściwemu nadzorowi nad danymi.
Jakie są ramy zarządzania danymi?
Struktura nadzoru nad danymi odnosi się do modelu, który stanowi podstawę strategii i zgodności danych. Począwszy od modelu danych, który opisuje przepływy danych – dane wejściowe, dane wyjściowe i parametry przechowywania – model nadzoru nakłada się na reguły, działania, obowiązki, procedury i procesy, które definiują sposób zarządzania i kontroli tych przepływów danych.
Pomyśl o modelu jako swoistej koncepcji działania nadzoru nad danymi w konkretnej organizacji. Zauważ, że struktura nadzoru będzie unikalna dla każdej organizacji, odzwierciedlając specyfikę systemów danych, zadania i obowiązki organizacyjne, wymagania regulacyjne i protokoły branżowe.
Struktura powinna zawierać następujące elementy:
Zakres danych: główny, transakcyjny, operacyjny, analityczny, Big Data itd.
Struktura organizacyjna: role i obowiązki pomiędzy odpowiedzialnym właścicielem, kierownikiem danych, działem IT, zespołem biznesowym i sponsorem wykonawczym.
Standardy i zasady dotyczące danych: wytyczne, które określają, czym zarządzasz i w jakim celu zarządzasz.
Nadzór i metryki: parametry pomiaru realizacji strategii i sukcesu.
Procesy nadzoru nad danymi
Nadzór nad danymi musi być wbudowany w procesy tworzenia, zarządzania i ochrony danych w organizacji. Poniżej przedstawiono niektóre elementy proceduralne i wytyczne:
Procedury i dokumentacja: Nie tylko wymóg zachowania zadowolenia audytorów – dokumentacja musi jasno określać wszystkie procesy. Należy również wzmocnić procedury poprzez szkolenia i zachęty motywacyjne.
Integralność danych: Rozważania dotyczące integralności danych muszą być wbudowane w procedury zgodne z modelem i strukturą nadzoru nad danymi. Spodziewaj się, że te uzupełnienia będą wymagały nieco dodatkowej uwagi i dyscypliny proceduralnej ze strony pracowników i mogą mieć duży wpływ na wydajność (może dodać kilka sekund do procesu). Może tu pomóc odrobina automatyzacji. Stosunkowo niedrogie, sprawdzone technologie, takie jak skanery kodów kreskowych i ekrany dotykowe, mogą sprawić, że gromadzenie danych będzie szybsze i dokładniejsze, zwłaszcza w połączeniu z czujnikami IIoT (Industrial Internet of Things) i w połączeniu z istniejącymi systemami sterowania procesami.
Audyty i kontrola jakości: Zbuduj okresowe kontrole ważności danych we wszystkich procedurach w celu weryfikacji procesów i zgodności z procedurami. Regularny harmonogram kontroli przez zespół ds. jakości działa najlepiej.
Jakie są jedne z największych wyzwań związanych z zarządzaniem danymi?
Największym wyzwaniem mogą być kwestie organizacyjne i personalne. Każda transformacja biznesowa wymaga odpowiedzialnych ról i obowiązków z orędownikiem do kierowania zmianami. Wymaga to również przejścia od postrzegania zarządzania danymi jako nudnego, niskiego poziomu pracy do pracy o skrajnym znaczeniu. Jeśli pracownicy dotykają danych – szczególnie krytycznych – i jeśli je tworzą, zmieniają, wykorzystują lub przenoszą je w jakiś sposób, muszą zrozumieć rolę, jaką odgrywają w prawidłowym opracowywaniu tych danych i ponosić odpowiedzialność.
Kolejnym dużym wyzwaniem jest szybkie rozprzestrzenianie się danych, które z czasem staje się coraz bardziej rozpowszechnione. Wiele z tych nowych danych jest albo nieustrukturyzowanych, albo różniących się od tego, co widzieliśmy lub z którymi współpracowaliśmy w przeszłości. To nie tylko opodatkowuje istniejące systemy i bazy danych, ale wiąże się z potrzebą nowych procedur i dodatkowych wymogów w zakresie zarządzania.
Narzędzia i technologia nadzoru nad danymi
Utworzenie struktury nadzoru nad danymi nie wymaga żadnych dodatkowych narzędzi. Jednak technologie mogą pomóc w gromadzeniu, zarządzaniu i zabezpieczaniu danych. Rozważ następujące kwestie:
Aplikacje do zarządzania informacjami pomagają w profilowaniu danych i monitorowaniu skuteczności polityki nadzoru nad danymi w przedsiębiorstwie. Ułatwia realizację inicjatyw w zakresie nadzoru nad informacjami we wszystkich jednostkach biznesowych, egzekwowanie standardów jakości za pomocą walidacji danych i mierzenie poprawy procesów związanych z jakością danych.
Rozwiązania do zarządzania metadanymi, często określane jako EMM (zarządzanie metadanymi przedsiębiorstwa), kategoryzują i konsekwentnie organizują zasoby informacyjne przedsiębiorstwa i stają się coraz ważniejsze w erze Big Data. Informacje o opracowywanym zasobie danych obejmują rodzaj, znaczniki, źródło i daty.
Technologie zarządzania cyklem życia i zawartością informacji kontrolują wolumeny danych i zarządzają ryzykiem dzięki zautomatyzowanej polityce archiwizacji, przechowywania i niszczenia informacji. Funkcje zarządzania treścią mogą również usprawnić procesy biznesowe poprzez digitalizację dokumentów i integrację odpowiednich treści z transakcjami i przepływami pracy.
Rozszerzone zarządzanie danymi lub rozszerzona integracja danych usprawnia istniejące dane przedsiębiorstwa dzięki informacjom uzyskanym za pomocą nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja) i uczenie maszynowe. Celem jest usprawnienie procesu podejmowania decyzji i pomoc niektórym aplikacjom w lepszym dostrojeniu się.
5 najlepszych praktyk w zakresie nadzoru nad danymi
Eksperci zgadzają się co do tego, że pierwsze pięć „najlepszych praktyk” w zakresie zarządzania danymi to:
- Pomyśl z myślą o dużym obrazie, ale zacznij mały. Wszystkie dobre rady. Jeśli zaczynasz od zera (i nigdy nie wdrożyłeś procesu nadzoru nad danymi), przełamujesz nowe możliwości. Zawsze roztropnie jest zacząć od małych – przetestuj swoje pomysły i zrozumienie w ograniczony sposób, aby nauczyć się, rozwijać umiejętności i zatwierdzić podejście przed zaangażowaniem się w cały wysiłek. Jednocześnie ważne jest, aby mieć na uwadze ogólny obraz sytuacji. Zbyt łatwo jest zawrzeć się w minutii i oderwać się od ogólnego celu. Tak więc udokumentuj ogólne cele projektu (jak będzie wyglądał Twój proces nadzoru nad danymi), wybierz skromny element, który może być Twoim pilotażowym obszarem testowym, i zatwierdź swoje podejście za pomocą tego „pilotażowego” testu.
- Wyznaczenie sponsora wykonawczego. Podobnie jak w przypadku wszystkich projektów obejmujących wiele przedsiębiorstw, ważne jest, aby zapewnić sponsora biznesowego kadry kierowniczej, który będzie mistrzem strategii zarządzania danymi. Będą aktywnie wspierać i przekazywać strategię szerszej organizacji. Sponsor będzie również wymuszać odpowiedzialność, modelować pożądane nastawienie na dane i pomagać w rozstrzyganiu problemów dotyczących danych między jednostkami biznesowymi.
- Utwórz uzasadnienie biznesowe. Systemy nadzoru nad danymi nie są dostępne bez kosztów. Mimo, że nie ma specjalnego sprzętu wymaganego do opracowania struktury i wypełnienia szczegółów, nadal pozostaje do zrobienia praca – a to zużywa zasoby, zwłaszcza czas pracowników. Dobrym pomysłem jest zbudowanie uzasadnienia biznesowego dla takiego projektu. Uzasadnienie biznesowe powinno zawierać ogólny opis projektu, zestawienie celów i założeń, oczekiwane korzyści oraz harmonogram z kamieniami milowymi i pomiarami (wskaźnikami) postępu i sukcesu. Wskaźniki te pomagają utrzymać projekt zgodnie z planem, ponieważ zespół projektowy ocenia postępy w odniesieniu do z góry określonego harmonogramu i kamieni milowych. Uzasadnienie biznesowe przypomina również członkom zespołu o powodach, dla których wykonujesz ten projekt i dlaczego ważne jest, aby organizacja wykonała go właściwie i na czas.
- Opracowywanie właściwych metryk. Pomiar jest niezbędny, ale więcej nie zawsze jest lepsze. Nawet zautomatyzowane pomiary wymagają czasu i wysiłku; ktoś musi przyjrzeć się wynikom, zinterpretować je i być może podjąć działania naprawcze. Zbyt wiele pomiarów – lub pomiarów, które nie mają znaczenia – może przynieść efekt odwrotny od zamierzonego. Użytkownicy, operatorzy i pracownicy szybko dowiedzą się, kiedy środki nie są ważne i mogą w rezultacie poświęcić mniej uwagi prawdziwie znaczącym pomiarom. Podobnie jak w przypadku kluczowych wskaźników efektywności (kluczowych wskaźników efektywności), możliwa do zarządzania garstka (zazwyczaj sześć do 10) przydatnych i znaczących pomiarów jest znacznie lepsza niż 50 lub 100, które nie zapewniają dużego wglądu w to, jak systemy funkcjonują i czy cele są osiągane.
- Komunikacja. Większość ludzi ma wrodzoną niechęć do zmian w oparciu o lęk przed nieznanym – ale najlepszym lekarstwem są informacje. Bądź otwarty na tych, którzy zostaną dotknięci nowymi procesami i procedurami, niezależnie od tego, czy będą aktywnymi uczestnikami procesu, czy też nie. Wyjaśnij, co robisz i dlaczego. Powiedz im, jak to zmieni ich życie zawodowe (może to być subtelna zmiana) i dlaczego ważna jest współpraca i wspieranie zmian. Zaangażowanie osób, które będą miały największy wpływ na planowanie i wdrażanie nowych procedur. Są one najlepiej przygotowane, aby zobaczyć, w jaki sposób zmiany wpłyną na produktywność, w jaki sposób mogą być modyfikowane tak, aby były mniej inwazyjne i jak można usprawnić proces, aby zapewnić lepsze dane.
Łatwa do zarządzania garstka (zwykle sześć do 10) przydatnych i znaczących pomiarów jest znacznie lepsza niż 50 lub 100, które nie zapewniają dużego wglądu w to, jak systemy faktycznie funkcjonują i czy cele są osiągane.
Należy pamiętać, że nadzór nad danymi jest procesem ciągłym, a nie jednorazowym. Tak, istnieje praca z góry w zakresie konfiguracji systemu – ale procesy te staną się częścią codziennego życia w Twojej organizacji. Same procesy muszą być stale monitorowane i ponownie oceniane w świetle zmieniającego się wolumenu, typów i charakteru danych, którymi zajmuje się Twoja organizacja.
Często zadawane pytania dotyczące nadzoru nad danymi
Poznaj rozwiązania z zakresu nadzoru nad danymi podstawowymi
Nadzorowanie cyklu życia danych i podnoszenie jakości danych biznesowych.
Pomysłów nie znajdziesz nigdzie indziej
Zarejestruj się, aby otrzymać dawkę rozwiązań Business Intelligence dostarczanych bezpośrednio na Twoją skrzynkę odbiorczą.