Čo je správa údajov?
Správa údajov zahŕňa smernice a postupy, ktoré sú implementované na zabezpečenie toho, aby údaje organizácie boli presné na začiatku, a potom správne spracované pri zadávaní, ukladaní, manipulácii, prístupe a odstraňovaní.
Prehľad správy údajov
Podľa definície správa podnikových údajov zahŕňa politiky a postupy, ktoré sú implementované, aby sa zabezpečilo, že údaje organizácie sú presné na začiatku – a potom sa s nimi správne zaobchádza pri zadávaní, ukladaní, manipulácii, prístupe a odstraňovaní. Zodpovednosti za správu údajov zahŕňajú vytvorenie infraštruktúry a technológie, nastavenie a udržiavanie procesov a politík a identifikáciu jednotlivcov (alebo pozícií) v rámci organizácie, ktorí majú oprávnenie a zodpovednosť za spracovanie a ochranu konkrétnych typov údajov.
Správa údajov je kľúčovou súčasťou dodržiavania predpisov. Systémy sa postarajú o mechaniku skladovania, manipulácie a bezpečnosti. Je to však strana ľudí – riadiaca organizácia –, ktorá zabezpečuje, aby boli politiky definované, aby postupy boli správne, aby boli technológie vhodne spravované a údaje chránené. Pred zadaním do systému, počas používania a pri získavaní zo systému na použitie alebo uloženie inde sa musí s údajmi zaobchádzať správne.
Zatiaľ čo riadenie údajov stanovuje politiky a postupy na stanovenie presnosti, spoľahlivosti, integrity a bezpečnosti údajov, správa údajov je vykonávaním týchto postupov. Jednotlivci poverení zodpovednosťou za správu údajov riadia a dohliadajú na postupy a nástroje používané na spracovanie, ukladanie a ochranu údajov.
Výhody správy údajov
V čase, keď organizácie čoraz viac závisia od dát pre každý aspekt svojho podnikania, si nemôžete dovoliť mať informačný herný plán. Dáta sú stredobodom všetkých počítačových a technologických funkcií, vrátane účtovníctva a financií, plánovania a kontroly, riadenia objednávok, zákazníckeho servisu, plánovania, riadenia procesov, inžinierstva a dizajnu – pomenujete ich. Presné a spoľahlivé údaje sú nevyhnutné pre efektívnu prevádzku týchto systémov a funkcií.
Vzhľadom na to, že (dobré, spoľahlivé) údaje sú pre podnik nevyhnutné, organizácie sa musia venovať vytváraniu, kvalite, manipulácii a bezpečnosti týchto údajov. A keď to urobia, ich systémy a databázy sa môžu spoľahnúť, aby skutočne odrážali realitu a účinne podporovali rozhodovací a obchodný úspech.
Centrálna správa údajov poskytuje centralizovaný a dôveryhodný pohľad na vaše údaje.
Výhody správy údajov zahŕňajú:
- Lepšie, spoľahlivejšie údaje: Samozrejme, to je celý bod. Používatelia a subjekty s rozhodovacou právomocou budú mať väčšiu dôveru v údaje a následne väčšiu dôveru v rozhodnutia založené na týchto údajoch. A tie rozhodnutia budú naozaj lepšie, pretože sú založené na presných informáciách.
- Jediná verzia pravdy: Výhoda, že všetky časti organizácie a všetci rozhodujúci činitelia pracujú z rovnakých informácií, je nevypočítateľná. Už žiadny čas strávený hádaním o tom, ktorého tabuľkový hárok alebo plán je „lepší“ alebo aktuálnejší. Všetky časti organizácie sú koordinované.
- Dodržiavanie právnych predpisov, právnych predpisov a odvetvia: Kľúčom k dodržiavaniu predpisov sú solídne postupy správy údajov. Audítori a zástupcovia regulačného dohľadu sa v skutočnosti nebudú pozerať na údaje natoľko, aby sa pozreli na to, ako sa tieto údaje vytvorili, spracovávali a chránili.
- Zníženie nákladov: Nielenže sa audity stanú rýchlymi a jednoduchými, ale každodenná prevádzka bude efektívnejšia a efektívnejšia. Môžete znížiť odpad spôsobený rozhodnutiami prijatými na základe chybných alebo zastaraných informácií. A môžete zlepšiť služby zákazníkom tým, že poznáte presný stav prebiehajúcej činnosti, zásob a dostupnosti pracovnej sily.
Organizáciám sa darí v oblasti presných, konzistentných a spoľahlivých údajov, ktoré je možné podľa definície dosiahnuť len s dobrou správou údajov.
Aký je rámec pre správu údajov?
Rámec správy údajov odkazuje na model, ktorý vytvára základ pre stratégiu údajov a súlad. Od dátového modelu, ktorý popisuje toky údajov – vstupy, výstupy a parametre ukladania – model riadenia potom prekrýva pravidlá, aktivity, zodpovednosti, postupy a procesy, ktoré definujú, ako sa tieto toky údajov spravujú a riadia.
Myslite na model ako na určitý koncept fungovania dozoru nad údajmi v konkrétnej organizácii. A uvedomte si, že tento rámec dozoru bude jedinečný pre každú organizáciu, ktorý bude odrážať špecifiká dátových systémov, organizačných úloh a zodpovedností, regulačných požiadaviek a odvetvových protokolov.
Váš rámec by mal obsahovať:
Rozsah dát: kmeňové, transakčné, prevádzkové, analytické, veľké dáta atď.
Organizačná štruktúra: roly a zodpovednosti medzi zodpovedným vlastníkom, vedúcim pre dáta, IT, podnikovým tímom a garantom vedenia.
Dátové štandardy a zásady: usmernenia, ktoré načrtávajú, čo spravujete a riadite, a aký výsledok.
Dohľad a metriky: parametre na meranie realizácie stratégie a úspešnosti.
Procesy správy údajov
Dozor nad údajmi musí byť začlenený do procesov vytvárania, správy a ochrany údajov organizácie. Ďalej sú uvedené niektoré procedurálne prvky a usmernenia:
Postupy a dokumentácia: viac než len požiadavka na udržanie spokojnosti audítorov – dokumentácia musí jasne načrtnúť všetky procesy. A postupy by sa mali posilniť aj prostredníctvom odbornej prípravy a motivačných stimulov.
Integrita údajov: Zohľadnenia integrity údajov sa musia začleniť do postupov podľa modelu a rámca správy údajov. Očakáva sa, že tieto doplnenia si budú vyžadovať trochu mimoriadnej pozornosti a procedurálnej disciplíny zo strany zamestnancov a môžu ovplyvniť efektívnosť (možno pridať niekoľko sekúnd do procesu). Tu môže pomôcť trochu automatizácie. Relatívne lacné osvedčené technológie, ako sú skenery čiarových kódov a dotykové obrazovky, môžu urýchliť a spresniť zber údajov, najmä ak sú spojené so snímačmi IIoT (Priemyselný internet vecí) a spárované s existujúcimi systémami riadenia procesov.
Audity a kontrola kvality: Vytváranie pravidelných kontrol platnosti údajov do všetkých postupov na overenie procesov a dodržiavanie procedúr. Pravidelný plán kontrol kvalitným tímom funguje najlepšie.
Aké sú niektoré z najväčších problémov v oblasti správy údajov?
Najväčšou výzvou môžu byť organizačné a personálne otázky. Každá transformácia podniku vyžaduje zodpovedné roly a zodpovednosti u šampióna na vedenie zmeny. Vyžaduje si to aj kultúrny posun od vnímania správy údajov ako nudného, nízkoúrovňového pracovného miesta na prácu s mimoriadnym významom. Ak sa zamestnanci dotýkajú údajov – najmä kritických údajov – a ak ich vytvoria, zmenia, použijú alebo nejakým spôsobom presúvajú, musia pochopiť úlohu, ktorú zohrávajú pri správnom udržiavaní týchto údajov a prevziať zodpovednosť.
Ďalšou veľkou výzvou je rýchle šírenie údajov, ktoré sa časom stáva čoraz rozšírenejším. Mnohé z týchto nových údajov sú buď neštruktúrované alebo odlišné od toho, čo sme videli alebo s ktorými sme pracovali v minulosti. To nielenže zdaňuje existujúce systémy a databázy, ale prináša aj potrebu nových postupov a dodatočných požiadaviek na správu.
Nástroje a technológia správy údajov
Vytvorenie rámca správy údajov si nevyžaduje žiadne ďalšie nástroje. Technológie však môžu pomôcť pri zbere, správe a zabezpečení údajov. Zvážte tieto:
Aplikácie na správu informácií pomáhajú pri profilovaní údajov a monitorujú výkonnosť politiky správy údajov podniku. Uľahčuje vykonávanie iniciatív v oblasti dozoru nad informáciami v rámci obchodných jednotiek, presadzovanie štandardov kvality s overovaním údajov a meranie zlepšovania procesov kvality údajov.
Riešenia na správu metaúdajov, často označované ako EMM (správa podnikových metaúdajov), kategorizujú a dôsledne organizujú informačné aktíva podniku a stávajú sa čoraz dôležitejšími v ére veľkých dát. Informácie o dátovom assete, ktorý sa udržiava, zahŕňajú typ, značky, zdroj a dátumy.
Životný cyklus informácií a technológie na správu obsahu riadia objemy údajov a riadia riziká pomocou automatizovaných pravidiel archivácie, uchovávania a zničenia informácií. Funkcie špecifické pre správu obsahu môžu tiež zefektívniť podnikové procesy digitalizáciou dokumentov a integráciou relevantného obsahu s transakciami a workflow.
Rozšírená správa údajov alebo rozšírená integrácia údajov rozširuje existujúce podnikové dáta o informácie získané pomocou nových technológií, ako sú AI (umelá inteligencia) a strojové učenie. Cieľom je zlepšiť rozhodovanie a pomôcť niektorým aplikáciám, aby sa viac prispôsobili.
5 najlepších postupov v oblasti správy údajov
Odborníci sa vo všeobecnosti zhodujú na tom, že prvých päť „najlepších postupov“ pre správu údajov je:
- Myslite na veľký obraz v mysli, ale začnite malý. Všetky dobré rady. Ak začínate od nuly (a nikdy ste nemali zavedený proces dozoru nad údajmi), lámete novú pôdu. Je vždy rozumné začať malé – otestujte svoje nápady a porozumenie obmedzeným spôsobom, aby ste sa naučili, rozvíjali zručnosti a overovali prístup predtým, ako sa zaviažete k celému úsiliu. Zároveň je dôležité mať na pamäti celkový obraz. Je príliš ľahké sa zabaliť do minutia a odpútať sa od celkového cieľa. Zdokumentujte teda ciele vášho projektu na vysokej úrovni (ako bude vyzerať proces riadenia údajov), vymyslite skromný kus, ktorý môže byť vaším pilotným testovacím priestorom, a overte svoj prístup prostredníctvom tohto „pilotného“ testu.
- Vymenovať výkonného sponzora. Rovnako ako pri všetkých projektoch naprieč podnikmi je dôležité zabezpečiť výkonného obchodného sponzora, ktorý by bol lídrom v oblasti dátovej stratégie. Budú aktívne obhajovať stratégiu a informovať o nej širšiu organizáciu. Zadávateľ bude tiež presadzovať zodpovednosť, modelovať želanú mentalitu údajov a pomáhať pri rozhodovaní o problémoch s údajmi medzi obchodnými jednotkami.
- Vytvorte obchodný prípad. Systémy správy údajov neprichádzajú bez nákladov. Aj keď na vypracovanie rámca a vyplnenie detailov nie je potrebné žiadne špeciálne vybavenie, stále je potrebné vykonať prácu – a to bude spotrebúvať zdroje, najmä čas zamestnancov. Je dobré vytvoriť obchodný prípad pre takýto projekt. Obchodný prípad by mal obsahovať popis projektu na vysokej úrovni, výkaz cieľov, očakávaných prínosov a harmonogram s míľnikmi a meradlami (ukazovateľmi) pokroku a úspechu. Tieto indikátory pomáhajú udržať projekt v poriadku, pretože projektový tím posudzuje pokrok vzhľadom na vopred stanovený časový plán a míľniky. Obchodný prípad tiež pripomína členom tímu dôvody, pre ktoré robíte tento projekt, a prečo je dôležité, aby to organizácia urobila správne a včas.
- Vyvíja správnu metriku. Meranie je nevyhnutné, ale nie vždy je lepšie viac. Aj keď sú automatizované, merania si vyžadujú čas a úsilie; niekto sa musí pozrieť na výsledky, interpretovať ich a možno prijať nápravné opatrenia. Príliš veľa meraní – alebo meraní, ktoré nie sú zmysluplné – môže byť kontraproduktívne. Používatelia, operátori a pracovníci rýchlo zistia, kedy opatrenia nie sú dôležité, a v dôsledku toho môžu venovať menej pozornosti skutočne zmysluplným meraniam. Rovnako ako pri ukazovateľoch výkonnosti (kľúčové ukazovatele výkonnosti) je spravovateľná hŕstka (zvyčajne šesť až 10) užitočných a zmysluplných meraní oveľa lepšia ako 50 alebo 100, ktoré neposkytujú veľký prehľad o tom, ako systémy skutočne fungujú a či sa dosahujú ciele.
- Komunikácia. Väčšina ľudí má vrodenú averziu k zmene založenú na strachu z neznámeho – ale najlepšou nápravou sú informácie. Buďte otvorení s tými, ktorí budú ovplyvnení novými procesmi a postupmi, bez ohľadu na to, či budú aktívnymi účastníkmi procesu alebo nie. Vysvetlite, čo robíte a prečo. Povedzte im, ako to zmení ich pracovný život (môže to byť jemná zmena) a prečo je dôležité spolupracovať a podporovať zmeny. Zapojiť tých, ktorí budú najviac postihnutí pri plánovaní a vykonávaní nových postupov. Sú najlepšie umiestnení tak, aby videli, ako zmeny ovplyvnia produktivitu, ako by mohli byť upravené tak, aby boli menej rušivé a ako by sa mohol proces zlepšiť, aby poskytoval lepšie údaje.
Riaditeľná hŕstka (zvyčajne šesť až 10) užitočných a zmysluplných meraní je oveľa lepšia ako 50 alebo 100, ktoré neposkytujú veľký prehľad o tom, ako systémy skutočne fungujú a či sa plnia ciele.
Majte na pamäti, že riadenie údajov je prebiehajúci proces, nie jednorazový projekt. Áno, pri nastavovaní systému sa pracuje dopredu – ale tieto procesy sa stanú súčasťou každodenného života vo vašej organizácii. A samotné procesy musia byť neustále monitorované a prehodnocované vzhľadom na meniaci sa objem, typy a charakter údajov, ktoré vaša organizácia spracováva.
Často kladené otázky týkajúce sa správy údajov
Preskúmať riešenia správy kmeňových dát
Spravujte svoj životný cyklus údajov a zvýšte kvalitu podnikových údajov.
Nápady nenájdete nikde inde
Zaregistrujte sa na dávku business intelligence doručenú priamo do vašej schránky.