Na czym polega zarządzanie danymi?

Definicja zarządzania danymi

Zarządzanie danymi to praktyka gromadzenia, organizowania, przechowywania, zabezpieczania i wykorzystywania danych przez cały ich cykl życia — od tworzenia i pozyskiwania po archiwizację lub usuwanie. W większości organizacji oznacza to zarządzanie danymi w wielu zespołach, systemach i przypadkach użycia jednocześnie. Od momentu utworzenia lub przechwycenia danych należy je przetwarzać w sposób zapewniający ich dokładność, dostępność i ochronę, przy jednoczesnym zapewnieniu ich przydatności w czasie.

Na przykład sprzedawca detaliczny może gromadzić dane klientów z zamówień online, organizować je przy użyciu jednego identyfikatora klienta, przechowywać je w wielu systemach, zabezpieczać je dla prywatności i wykorzystywać do raportowania, personalizacji i prognozowania. Zarządzanie danymi umożliwia ten całościowy przepływ.

Na poziomie praktycznym skuteczne zarządzanie danymi pomaga organizacjom przekształcić dane surowe w wiarygodne informacje, na których mogą działać. Jest to szczególnie ważne, ponieważ wolumeny danych rosną, a coraz więcej zespołów opiera się na udostępnionych danych. Zamiast koncentrować się na poszczególnych narzędziach lub technologiach, zapewnia ustrukturyzowane podejście do zarządzania danymi, aby wspierać codzienne operacje, analizy i inicjatywy AI.

Ten oparty na cyklu życia widok pomaga wyjaśnić, jak działa zarządzanie danymi w rzeczywistych organizacjach: dane nie są zarządzane jeden raz, ale są stale opracowywane w miarę przesuwania się między zespołami, systemami i przypadkami użycia.

Proces zarządzania danymi

Większość organizacji stosuje podobny proces zarządzania danymi, mimo że systemy i platformy, z których korzystają, mogą się różnić. Szczegóły mogą się różnić, ale podstawowy przepływ jest znany większości liderów IT i danych. Ten proces odzwierciedla sposób, w jaki dane naturalnie przechodzą przez organizację, od tworzenia po przejście na emeryturę, i pomaga zespołom w spójnym zarządzaniu danymi na dużą skalę.

Proces ten, choć często niewidoczny dla użytkowników biznesowych, umożliwia spójne raportowanie, wiarygodne analizy i odpowiedzialne udostępnianie danych w całej organizacji.

Cykl życia danych zazwyczaj obejmuje następujące etapy:

1. Gromadzenie i pozyskiwanie danych: Dane są gromadzone z aplikacji biznesowych, urządzeń, systemów i źródeł zewnętrznych.
2. Integracja i organizacja: dane z różnych źródeł są łączone, ustandaryzowane i ustrukturyzowane.
3. Przechowywanie: Dane są przechowywane w systemach zaprojektowanych z myślą o wydajności, efektywności kosztowej i dostępie.
4. Zarządzanie jakością, nadzór i bezpieczeństwo: dane są weryfikowane, zabezpieczone i zarządzane zgodnie z zasadami.
5. Wykorzystanie i analityka: Dane obsługują raportowanie, procesy operacyjne i sztuczną inteligencję.
6. Przechowywanie i usuwanie: Dane są archiwizowane lub usuwane zgodnie z wymogami biznesowymi i regulacyjnymi.

Na przykład zespoły finansowe mogą polegać na zarządzanych danych na etapie wykorzystania na potrzeby raportowania, podczas gdy zespoły ds. zgodności koncentrują się na zatrzymywaniu i usuwaniu, aby spełnić wymogi regulacyjne.

Zarządzanie danymi w tych krokach pomaga zmniejszyć silosy, zwiększyć zaufanie i zapewnić, że dane będą nadal użyteczne wraz z rozwojem potrzeb biznesowych. Ułatwia również skalowanie analiz i inicjatyw AI bez ciągłego ulepszania podstaw danych.

Przykłady zarządzania danymi i przypadki użycia

Wspólne przykłady zarządzania danymi obejmują:

• Zarządzanie spójnymi danymi klientów w obszarze sprzedaży, usług i marketingu.
• Obsługa sprawozdawczości finansowej z danymi podlegającymi nadzorowi, podlegającymi audytowi.
• Poprawa widoczności łańcucha dostaw dzięki zintegrowanym danym operacyjnym.
• Przygotowanie wysokiej jakości zbiorów danych na potrzeby analiz i sztucznej inteligencji.

W wielu organizacjach te przypadki użycia nakładają się. Jeden zbiór danych może jednocześnie obsługiwać procesy operacyjne, raportowanie zarządcze i modele AI, dlatego niezbędne są spójne praktyki zarządzania danymi.

Kluczowe elementy zarządzania danymi

Podczas gdy cykl życia danych opisuje sposób przenoszenia danych, kluczowe elementy zarządzania danymi opisują, co musi zostać wdrożone, aby skutecznie zarządzać tymi danymi. Elementy te pomagają przekształcić teorię w powtarzalną, codzienną praktykę.

Elementy te razem opisują podstawowe funkcje programu zarządzania danymi — co musi istnieć, aby dane były wiarygodne, zarządzane i ponownie wykorzystywane na dużą skalę.

Skuteczne programy zarządzania danymi opierają się na niewielkim zestawie podstawowych funkcji, które współpracują ze sobą we wszystkich zespołach i systemach:

• Nadzór nad danymi: Definiuje własność, standardy i reguły dotyczące sposobu wykorzystywania danych.
• Zarządzanie jakością danych: zapewnia dokładność, spójność i kompletność danych.
• Integracja danych: łączy dane we wszystkich aplikacjach i środowiskach.
• Zarządzanie metadanymi i katalogi danych: pomoc ludziom w odkrywaniu i analizowaniu dostępnych danych.
• Bezpieczeństwo i zgodność danych: Chroń wrażliwe dane i wspieraj wymogi dotyczące prywatności.

Na przykład katalog danych pomaga analitykom znaleźć zatwierdzone zbiory danych, podczas gdy zasady nadzoru określają, w jaki sposób dane mogą być używane i udostępniane. Kontrole bezpieczeństwa zapewniają wówczas, że dostęp do poufnych informacji mają tylko uprawnieni użytkownicy.

Te elementy nie są odizolowanymi działaniami. Wspólnie stanowią one podstawę wiarygodnego, skalowalnego wykorzystania danych w całej organizacji. Gdy jeden element jest słaby, wpływ jest często odczuwalny w całym środowisku danych.

Dlaczego zarządzanie danymi jest ważne?

Zarządzanie danymi jest ważne, ponieważ określa, czy dane stają się wartościowym zasobem biznesowym, czy stałym źródłem ryzyka. W wielu organizacjach różnica ta szybko pokazuje dokładność raportowania, ekspozycję na zgodność z przepisami i szybkość podejmowania decyzji. Bez jasnych praktyk w zakresie zarządzania danymi organizacje często borykają się z niespójnymi raportami, ograniczoną widocznością i rosnącymi problemami związanymi ze zgodnością z przepisami.

W praktyce słabe zarządzanie danymi często pokazuje się jako sprzeczne raporty, duplikaty rekordów lub niepewność co do tego, którym danym można zaufać.

Organizacje o silnym zarządzaniu danymi czerpią z następujących korzyści:

• Lepsze podejmowanie decyzji dzięki dokładnym, spójnym danym.
• Szybsze raportowanie i analizy dzięki ograniczeniu silosów danych i pracy ręcznej.
• Zwiększona wydajność operacyjna przy mniejszej liczbie poprawek i mniejszej liczbie błędów.
• Większa zgodność z przepisami i zarządzanie ryzykiem we wszystkich przepisach dotyczących prywatności danych.
• Gotowość sztucznej inteligencji i analiz dzięki nadzorowanym, wysokiej jakości danym.

W rezultacie zarządzanie danymi odgrywa bezpośrednią rolę w tym, jak szybko organizacje mogą reagować na zmiany, skalować analizy i pewnie wdrażać sztuczną inteligencję.

Ułatwiając wyszukiwanie danych, zaufanie do nich i ich ponowne wykorzystanie, zarządzanie danymi pomaga organizacjom szybciej reagować na zmiany i lepiej wykorzystywać informacje. Z czasem zmienia to dane z kosztów prowadzenia działalności na źródło przewagi konkurencyjnej. Dobre zarządzanie danymi przekształca dane w wiarygodny zasób biznesowy, a nie zobowiązanie.

Przekształcanie danych w wysokowartościowy zasób biznesowy

Dane stają się cenne, gdy mogą być wykorzystywane spójnie we wszystkich zespołach i procesach. Zarządzanie danymi umożliwia to poprzez ograniczenie duplikatów, zwiększenie dokładności i ustanowienie wspólnych definicji.

W rezultacie organizacje mogą polegać na danych na potrzeby podejmowania decyzji, wydajności operacyjnej i innowacji, zamiast poświęcać czas na pogodzenie sprzecznych informacji.

Tworzenie podstawy danych na potrzeby transformacji cyfrowej

Nowoczesne analizy i sztuczna inteligencja zależą od dobrze zarządzanych danych od samego początku. Bez tego fundamentu nawet zaawansowane narzędzia mają trudności z zapewnieniem wartości. Niska jakość danych, niejasna odpowiedzialność lub ograniczona widoczność mogą spowolnić lub wykoleić te inicjatywy.

Zarządzanie danymi zapewnia strukturę niezbędną do przygotowania danych do analiz i sztucznej inteligencji poprzez zapewnienie, że są zarządzane, możliwe do wyszukania i dostosowane do celów. Ta podstawa umożliwia organizacjom skalowanie zaawansowanych analiz i przypadków użycia sztucznej inteligencji z większą pewnością.

Zapewnienie zgodności z przepisami o ochronie danych osobowych

Zarządzanie danymi odgrywa kluczową rolę w spełnianiu wymogów dotyczących prywatności i ochrony danych. Wraz z rozwojem przepisów rola ta staje się jeszcze bardziej krytyczna. Definiując sposób uzyskiwania dostępu do danych, ich przechowywania i usuwania, organizacje mogą zmniejszyć ryzyko regulacyjne przy jednoczesnym zachowaniu zaufania.

Efektywne zarządzanie danymi obsługuje kontrole dostępu, gotowość do audytu, zasady przechowywania i bezpieczne usuwanie danych. Włączenie tych praktyk do codziennych operacji związanych z danymi pomaga organizacjom wywiązać się ze zobowiązań w zakresie zgodności bez ograniczania odpowiedzialnego wykorzystania danych.

Podejścia i architektury zarządzania danymi

Organizacje strukturyzują zarządzanie danymi na różne sposoby w zależności od ich wielkości, złożoności i celów biznesowych. Nie ma jednego „właściwego” podejścia. Wspólne podejścia koncentrują się na sposobie organizacji odpowiedzialności za dane i sposobie łączenia danych w różnych systemach.

Podejścia te opisują, w jaki sposób organizowane jest zarządzanie danymi — kto jest właścicielem danych, w jaki sposób są one udostępniane i jak zachowywana jest spójność — a nie konkretne produkty lub narzędzia.

Siatka danych

Podejście oparte na siatce danych rozdziela odpowiedzialność za dane do domen biznesowych, traktując dane jako produkt należący do najbliższych zespołów. Gdy domeny mają wyraźną własność, może przyspieszyć realizację. Model ten kładzie nacisk na decentralizację, opierając się jednocześnie na standardach wspólnego zarządzania.

Na przykład zespół ds. marketingu może być właścicielem i opracowywać dane kampanii, podczas gdy finanse są właścicielami danych o przychodach – ze wspólnymi standardami zapewniającymi możliwość ich wspólnego wykorzystania.

Siatka danych jest często dostosowana do dużych organizacji z wieloma domenami, które potrzebują elastyczności, ale wymaga silnej koordynacji w celu zachowania spójności.

Struktura danych

Struktura danych wykorzystuje scentralizowaną technologię i metadane do łączenia danych we wszystkich systemach i środowiskach. Celem jest uproszczenie dostępu bez wymuszania dostępu do danych na jednej platformie. Zamiast przenosić wszystkie dane do jednego miejsca, koncentruje się na zapewnieniu jednolitego dostępu i automatyzacji.

W praktyce struktura danych może umożliwiać użytkownikom dostęp do danych w systemach chmurowych i lokalnych za pośrednictwem wspólnego interfejsu, bez konieczności sprawdzania, gdzie dane są fizycznie przechowywane.

Podejście to sprawdza się dobrze w środowiskach hybrydowych i wielochmurowych, w których dane są wysoce rozproszone, choć wymaga dojrzałej architektury danych.

Zarządzanie danymi podstawowymi (MDM)

MDM koncentruje się na opracowaniu spójnych definicji podstawowych danych biznesowych, takich jak klienci, produkty i dostawcy. Tworząc pojedynczy, wiarygodny wgląd w te dane, MDM zmniejsza duplikację i niespójność w systemach.

Na przykład MDM może zapewnić spójność nazwy i identyfikatora klienta w systemach rozliczeniowych, CRM i systemach wsparcia.

Główne możliwości programu zarządzania danymi

Niezależnie od architektury większość programów zarządzania danymi opiera się na współdzielonym zestawie możliwości, które wspierają spójność i skalę. Te możliwości zazwyczaj dojrzewają z czasem, a nie są wdrażane na raz. Traktowanie ich jako podstawowych funkcji, a nie odizolowanych narzędzi, pomaga organizacjom efektywniej zarządzać danymi w czasie.

Funkcje te reprezentują sposób, w jaki zarządzanie danymi jest zazwyczaj wdrażane w praktyce – jako zbiór bieżących, wzajemnie powiązanych działań, a nie jednorazowy projekt.

Te funkcje zazwyczaj obejmują:

• Integracja danych, która łączy dane z różnych systemów, dzięki czemu mogą być używane spójnie w całej organizacji.
• Nadzór nad danymi, który określa reguły, role i procesy, które zapewniają odpowiedzialne i spójne zarządzanie danymi.
• Bezpieczeństwo i prywatność danych, które chronią dane przed nieautoryzowanym dostępem i zapewniają ich obsługę zgodnie z przepisami.
• Zarządzanie metadanymi i wykrywanie metadanych, które pomagają ludziom zrozumieć, jakie dane istnieją, co to znaczy i jak je znaleźć i wykorzystać.
• Monitorowanie i kontrole jakości, które śledzą stan systemu i dokładność danych, dzięki czemu problemy można wykryć i szybko rozwiązać.

Co to jest strategia zarządzania danymi przedsiębiorstwa i dlaczego warto ją mieć?

Strategia zarządzania danymi przedsiębiorstwa definiuje sposób, w jaki organizacja zarządza danymi, zarządza nimi i wykorzystuje je do realizacji celów biznesowych. Pomaga dostosować codzienne decyzje dotyczące danych do długoterminowych priorytetów i zapewnia kierunek, w którym inicjatywy związane z danymi mogą być skalowane poza poszczególne projekty.

Jasna strategia zarządzania danymi obejmuje zazwyczaj:

• Role i odpowiedzialność w całej organizacji.
• Współdzielone procesy i standardy.
• Technologia i wybory architektoniczne.
• Zarządzanie i odpowiedzialność.
• Mapa wdrożenia dla wykonania.

Bez takiego dostosowania działania związane z zarządzaniem danymi często pozostają fragmentaryczne i trudne do utrzymania, co stanowi wspólne wyzwanie w rozwijających się lub wysoce zdecentralizowanych organizacjach.

Trendy w zarządzaniu danymi

Zarządzanie danymi nadal ewoluuje, aby wspierać środowiska hybrydowe, dane w czasie rzeczywistym i przypadki użycia oparte na sztucznej inteligencji. Znaczna część tej ewolucji wynika z potrzeby szybkości, elastyczności i zaufania. Obecnie skupiamy się mniej na zwykłym przechowywaniu danych, a więcej na tym, aby były one stale dostępne – zwłaszcza poprzez samoobsługę – zarządzane i gotowe do analizy.

Ponieważ samoobsługowe analizy i sztuczna inteligencja stają się coraz powszechniejsze, organizacje kładą większy nacisk na jakość danych, nadzór i wykrywalność na wcześniejszym etapie cyklu życia danych.

Organizacje coraz częściej traktują zarządzanie danymi jako wspólną funkcjonalność biznesową, a nie funkcję czysto techniczną.

Podsumowanie

Zarządzanie danymi stanowi podstawę wiarygodnych analiz, sztucznej inteligencji i operacji cyfrowych. Zarówno dla biznesu, jak i liderów IT, kształtuje, jak szybko dane mogą zostać przekształcone w działanie. Zarządzając danymi w całym cyklu życia i dostosowując ludzi, procesy i nadzór, organizacje mogą wykorzystywać dane w sposób bardziej efektywny, bezpieczny i na dużą skalę.

Najczęstsze pytania