I dagens forretningslandskap akkumulerer selskaper kolossale mengder data fra en rekke kilder. Dette omfatter kundeinteraksjoner, besøk på nettsider, sosiale medieplattformer og IoT-enheter, blant annet. Med en slik dataflom øker behovet for å investere i et robust rammeverk for datastyring betydelig.
En undersøkelse utført av Forbes avslører at 71 % av selskapene forventer en markant økning i investeringene sine i datastyring. Dette skyldes et ønske om å forbedre datakvaliteten, ensartetheten og påliteligheten. Datastyring er nøkkelen til å forbedre en organisasjons komplette datalivssyklus, samtidig som et datastyringsrammeverk gir de nødvendige praktiske og handlingsrettede retningslinjer for datastyring.
Hva innebærer datastyring?
Datastyring defineres som de retningslinjene, prosedyrene og standardene som en organisasjon benytter for å administrere sine dataressurser. Dette omfatter flere aktiviteter, slik som håndtering av datakvalitet, personvern og datasikkerhet.
Et konkret eksempel på datastyring i praksis er EUs personvernforordning (GDPR). Denne reguleringen setter standarden for hvordan organisasjoner samler inn, bearbeider og lagrer personopplysninger fra individer innenfor EU, og legger strenge krav til databeskyttelse og personvern.
Hvorfor er datastyring så viktig?
Globalt ledende selskaper som Amazon, Microsoft, Facebook og Google samler inn enorme mengder kundedata. Disse dataene anvendes for å forbedre deres tjenester og tilpasse brukeropplevelsen, samt for å drive fremgang innenfor alle aspekter av virksomheten gjennom en datadrevet tilnærming.
For å lykkes med håndtering, styring og implementering av store datamengder, er det avgjørende å ha en solid plan for datastyring. Tiltakene som inngår i datastyring er fundamentale i bedriftens dataadministrasjon.
Rapporter indikerer at selskaper som Facebook og Google administrerer databaser som overstiger hundrevis av petabyte. Denne størrelsen fører til kompleksitet i datalivssyklusen, noe som understreker viktigheten av datastyringsrammeverk. Alt som defineres innenfor en organisasjons datastyringsprogram vil i praksis implementeres ved hjelp av et slikt rammeverk.
Et rammeverk for datastyring er en strukturert metode for å administrere en organisasjons dataressurser. Det sørger for et sett av retningslinjer, regler, prosedyrer og beste praksiser som muliggjør effektiv datastyring.
Hvordan fungerer et datastyringsrammeverk?
Et rammeverk for datastyring inneholder vanligvis en styringsstruktur, retningslinjer, kvalitetskontroll, arkitektur og sikkerhetsprotokoller. Det er viktig å forstå skillet mellom datastyring som et bredere begrep og rammeverket som en konkret implementering.
Datastyring involverer en rekke interessenter, inkludert ledere, IT-spesialister, dataforvaltere og de som er ansvarlige for overholdelse av regler. Ansvaret for å etablere og vedlikeholde rammeverket ligger typisk hos et dedikert datastyringsteam eller -komité, bestående av representanter fra ulike deler av organisasjonen.
I bunn og grunn spiller alle i organisasjonen en rolle for å sikre effektiv datastyring, og det krever en kultur preget av delt ansvar, åpenhet og samarbeid.
Mål for et datastyringsrammeverk
Datakvalitet: Rammeverket for datastyring sikrer datakvalitet ved å fastsette standarder og prosedyrer som sørger for at dataene er nøyaktige, fullstendige, konsistente og gyldige.
Personvern og sikkerhet: Rammeverket understøtter personvern og datasikkerhet gjennom å definere retningslinjer og prosedyrer som beskytter sensitive data fra uautorisert tilgang, avsløring og misbruk.
Tilgjengelighet: Det øker datatilgjengeligheten og bruken ved å etablere et system som gir autoriserte brukere tilgang til pålitelige og nøyaktige data, og reduserer datasiloer og duplisering.
Optimalisert bruk: Rammeverkene tillater organisasjoner å optimalisere databruken ved å oppfordre til effektiv bruk av data i beslutningsprosesser, forbedre dataanalysekapasiteten og identifisere muligheter for datainntektsgenerering.
Sikre overholdelse: Rammeverkene sørger for at databehandlingspraksis er i tråd med juridiske, regulatoriske og kontraktsmessige forpliktelser, både internt og eksternt.
Samarbeid: Et slikt rammeverk forenkler teamarbeid gjennom å fremme kommunikasjon og samarbeid mellom ulike forretningsenheter, interessenter og IT-team. Dette skaper en felles forståelse for data og hvordan de brukes.
Reduserte risikoer: Rammeverket identifiserer og reduserer potensielle datarelaterte risikoer, og sikrer forretningskontinuitet i tilfelle datainnbrudd, driftsstans eller andre katastrofer.
Steg for å skape et datastyringsrammeverk
Steg 1: Definer omfanget og målene
Identifiser de forretningsenhetene, datadomenene og de datarelaterte risikoene som rammeverket skal dekke. Definer deretter de spesifikke målene og hensikten med datastyringen.
Steg 2: Identifiser interessenter
Identifiser de sentrale interessentene som skal involveres i datastyringsprosessen. Dette kan inkludere ledere, dataeiere, dataforvaltere, IT-spesialister og complianceansvarlige.
Steg 3: Etabler en struktur
Opprett et styringsteam eller komité som er ansvarlig for å definere datapolitikk, prosedyrer og standarder. De skal også overvåke datakvalitet, sikkerhet og overholdelse av regelverk.
Steg 4: Lag en datakartlegging
Identifiser alle dataelementene som faller inn under rammeverkets omfang, og lag en datakartlegging som inkluderer metadata. Dette kan være datalinje, eierskap og bruksområder.
Steg 5: Definer datapolitikk og standarder
Utarbeid retningslinjer og standarder som beskriver hvordan data skal samles inn, lagres, behandles og deles. Legg også til rette for hvordan datakvalitet, sikkerhet og personvern skal sikres.
Steg 6: Implementer datastyringsprosesser
Definer prosesser for håndtering av datakvalitet, datasikkerhet og personvern. Etabler tydelige roller og ansvar for de ulike interessentene.
Steg 7: Implementer datastyringsverktøy
Ta i bruk datastyringsverktøy som kan automatisere og strømlinjeforme datastyringsprosessene. Dette kan inkludere datakataloger, datalinjer, data profiling og verktøy for datasikkerhet.
Steg 8: Overvåk og evaluer
Overvåk og evaluer effektiviteten av datastyringsrammeverket ved å definere beregninger og KPIer. Bruk tilbakemeldinger for å kontinuerlig forbedre rammeverket.
Hvorfor er et datastyringsrammeverk nødvendig for din virksomhet?
Et datastyringsrammeverk hjelper bedrifter med å nå sine mål ved hjelp av store datamengder, på en kostnadseffektiv måte. En case-studie fra Harvard Business Review viser at selskaper som Procter & Gamble (P&G) implementerte et datastyringsprogram for å forbedre datakvaliteten og konsistensen.
Dette resulterte i en 30% reduksjon i lagerkostnader og en 10% økning i kundeservicenivå. Med et datastyringsrammeverk kan en virksomhet ta bedre beslutninger, samtidig som den reduserer risikoen for datainnbrudd og manglende overholdelse av juridiske krav.
Fordeler med datastyring
Det er mange fordeler knyttet til datastyringssystemer i en organisasjon. Her er noen av de viktigste fordelene:
Datadrevne beslutninger
Ved å etablere et formelt datastyringsrammeverk kan organisasjoner sikre at data er konsistente, nøyaktige og pålitelige. Dette muliggjør mer informert og trygg beslutningstaking.
Forbedret kostnadskontroll
Datastyring kan bistå organisasjoner med å identifisere og eliminere overflødig eller unødvendig data, noe som reduserer datalagringskostnader og forbedrer driftseffektiviteten. Dette gir bedre kostnadskontroll og ressursutnyttelse.
Optimalisert forskriftsoverholdelse
Datastyring sikrer at en organisasjons databehandlingspraksis er i samsvar med gjeldende forskrifter. Dette kan bidra til å unngå kostbare bøter og skade på omdømmet.
Gjennomsiktig og pålitelig forhold
Ved å etablere klare retningslinjer og prosedyrer rundt dataadministrasjon, kan organisasjoner bygge tillit og åpenhet med sine interessenter, spesielt kunder som i økende grad er bekymret for personvern og sikkerhet.
Kalibrerte risikoer
Datastyring gir en strukturert tilnærming til å identifisere, vurdere og redusere risiko knyttet til data. Dette hjelper organisasjoner med å ta informerte beslutninger om risikostyring og forbedre den generelle risikoposisjonen.
Fleksibel tilgang
Ved å implementere passende tilgangskontroller og databeskyttelsestiltak kan organisasjoner gi ansatte og interessenter fleksibel og sikker tilgang til data, uten å risikere brudd på personvern eller datamisbruk.
Datastyring vs. Data Management
Disse to begrepene brukes ofte om hverandre, men de er distinkte konsepter. Datastyring gir den strategiske retningen for håndtering av data, mens data management implementerer de taktiske aspektene ved datastyring.
Sammen sikrer de at data brukes effektivt for å støtte forretningsmål.
Bøker og kurs om datastyring
Det er stor etterspørsel etter fagfolk med ekspertise innen datastyring. De som ønsker å utvikle sin kunnskap innen dette feltet har tilgang til en rekke ressurser. Her er noen av de beste bøkene og kursene om datastyring for å hjelpe deg med å holde deg oppdatert på de nyeste trendene og beste praksisene:
#1. Grunnleggende om datastyring – Udemy
Udemy-kurset «Data Governance Fundamentals» er laget for å lære bedriftsledere hvordan de implementerer et datastyringsprogram som sikrer datakonsistens og samsvar med bransjeforskrifter. Kurset dekker emner som implementering, charterutvikling, identifikasjon av roller og måling av investeringsavkastning.
Dette kurset er ideelt for bedriftsledere som ønsker å forbedre datakonsistensen eller sikre overholdelse av dataforskrifter som GDPR.
#2. Data Governance Training – Udemy
Kurset «Data Governance – The Complete Course for Beginners» på Udemy er designet for å gi en grundig forståelse av datastyring og hvordan man implementerer det i en organisasjon. Det dekker emner som viktigheten av datastyring, roller og ansvar i et datastyringsprogram, utfordringer, beste praksis og mer.
Kurset tilbyr tre timer med høykvalitets, oppdaterte videoforelesninger og gir praktiske, trinnvise instruksjoner om hvordan man implementerer datastyring i en organisasjon.
Dette kurset er egnet for datafagfolk som ønsker å utdype sin kunnskap om datastyring, ledere som ønsker å introdusere det i sine team, og fagfolk som ønsker å forstå det for å kunne delta i diskusjoner rundt emnet.
#3. Data Governance Framework – Bok
«Data Governance Framework: A Complete Guide» er ikke en tradisjonell lærebok, men en selvevalueringsguide for gründere, ledere, konsulenter og andre beslutningstakere som ønsker å diagnostisere, implementere og integrere beste praksis innen datastyring. Guiden inkluderer diagnostiske standarder og praksis, evidensbaserte strategier og nyere fremskritt innen datastyring og prosessdesign.
Lesere får tilgang til digitale verktøy som hjelper dem med å prioritere prosjekter og lede organisasjonene sine effektivt.
Denne boken er perfekt for de som ønsker å forbedre sine datastyringsinitiativer, organisasjoner, virksomheter og prosesser.
#4. Data Governance Guidebook & Playbook – Bok
«Data Governance Guidebook & Playbook By a Practitioner for Practitioners» er et omfattende rammeverk for implementering av datastyring, basert på mange tiår med erfaring. Boken gir veiledning om vellykket håndtering av dataskaping, transformasjon og bruk i ulike bransjer og bedriftsstørrelser.
Du kan tilpasse det fleksible rammeverket til å sette i gang ditt eget datastyringsprogram og få svar på spørsmål knyttet til datastyring.
Alle som er involvert i datastyring, inkludert dataeiere, forvaltere, analytikere, utviklere, administratorer, produsenter og brukere, vil ha nytte av denne veiledningen.
#5. Effektiv datastyring – bok
«Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program» er en guidebok for ledere og teamledere som ønsker å implementere et vellykket datastyringsprogram. Boken drøfter viktigheten av datastyring i håndtering av spørsmål rundt kostnader, vekst, administrasjon, ledelse og sikkerhetsproblemer.
Den tilbyr et rammeverk og casestudier for å hjelpe lesere med å designe, initiere og gjennomføre et bærekraftig datastyringsprogram som kan spare penger og gi bedre brukertjenester.
Denne boken er egnet for alle som trenger en oversikt over datastyring og ønsker å lansere et vellykket program.
#6. Master Data Management og Data Governance – Bok
«Master Data Management and Data Governance» er en omfattende guide for å bygge et kundefokusert bedriftsmiljø. Den dekker oppdaterte teknikker for å opprettholde et hovedenhetsentrisk datarammeverk for bedrifter, utarbeide en business case for MDM og definere en veikart, samt implementere lagdelte sikkerhetspolicyer.
Guidingen omfatter også utfordringer på tvers av bransjer, overholdelse av regelverk, integrasjon av eldre systemer samt SOA- og webtjenester. Boken er en verdifull ressurs for å forbedre effektiviteten, sikre overholdelse og beskytte mot sikkerhetstrusler.
Alle som er involvert i planlegging og implementering av MDM- og Data Governance-løsninger i bedriftsskala, som dataarkitekter, dataanalytikere, IT-ledere og systemutviklere, vil finne denne boken relevant.
Konklusjon
Som en konklusjon, er det essensielt for organisasjoner å ha et robust datastyringsrammeverk for effektivt å administrere informasjon, opprettholde kvalitet, sikre samsvar og muliggjøre datadrevne beslutninger. Med den økende betydningen av data i dagens forretningsmiljø, må organisasjoner prioritere datastyring og kontinuerlig forbedre sine datastyringsrammeverk.