Dagens virksomheter samler inn enorme mengder data fra ulike kilder, inkludert kundeinteraksjoner, besøk på nettstedet, sosiale medier, IoT-enheter og mer. Jo mer dataene er, desto mer må disse selskapene investere i et rammeverk for datastyring.
I følge en Forbes-undersøkelse spådde 71 % av selskapene at investeringene deres i datastyring ville øke drastisk for å forbedre datakvaliteten, konsistensen og påliteligheten. Datastyring sikrer forbedring av en organisasjons komplette datalivssyklus. Samtidig definerer rammeverket for datastyring de praktiske og handlingsrettede skissene for datastyring.
Innholdsfortegnelse
Hva er datastyring?
Datastyring refererer til retningslinjene, prosedyrene og standardene organisasjoner bruker for å administrere datamidlene sine. Den omfatter ulike aktiviteter som datakvalitetsstyring, personvern og datasikkerhet.
Et virkelig eksempel på datastyring er General Data Protection Regulation (GDPR) implementert av EU. GDPR regulerer hvordan organisasjoner samler inn, behandler og lagrer personopplysninger til enkeltpersoner innenfor EU og setter strenge regler for databeskyttelse og personvern.
Hvorfor er datastyring viktig?
Verdens største selskaper, som Amazon, Microsoft, Facebook og Google, samler inn enorme mengder kundedata. De bruker disse dataene til å forbedre tjenestene sine med en forbedret personlig opplevelse, samt forbedre hvert segment av virksomheten med en datadrevet tilnærming.
Vellykket håndtering, styring og implementering av store dataressurser er bare mulig med en riktig datastyringsplan. Tiltakene som er inkludert i datastyring er så omfattende i bedriftsdataadministrasjon.
Ifølge rapporter håndterer Facebook og Google databaser på mer enn hundrevis av petabyte. Storheten bringer kompleksitet til datalivssyklusen, så datastyringsrammer kommer inn i bildet. Alt definert innenfor datastyringsprogrammet til en organisasjon vil praktisk talt bli implementert ved hjelp av et rammeverk.
Et rammeverk for datastyring er en strukturert tilnærming til å administrere en organisasjons dataressurser. Den gir et sett med retningslinjer, retningslinjer, prosedyrer og beste praksis som muliggjør effektiv datastyring.
Hvordan fungerer rammeverket for datastyring?
Et datastyringsrammeverk inkluderer vanligvis en styringsstruktur, retningslinjer, kvalitetsstyring, arkitektur og sikkerhet. Det er viktig å forstå forskjellen mellom datastyring og rammeverk, da datastyring er et bredere begrep.
Datastyring involverer flere interessenter, inkludert bedriftsledere, IT-fagfolk, dataforvaltere og overholdelsesansvarlige. Ansvaret for å etablere og vedlikeholde et rammeverk hviler typisk på et utpekt datastyringsteam eller -utvalg sammensatt av representanter fra forskjellige områder av organisasjonen.
Til syvende og sist har alle i organisasjonen en rolle å spille for å sikre effektiv datastyring, og det krever en kultur med delt ansvar, ansvarlighet og samarbeid.
Mål for rammeverket for datastyring
Datakvalitet: Rammeverket for datastyring sikrer datakvalitet ved å etablere standarder og prosesser for å sikre datanøyaktighet, fullstendighet, konsistens og validitet.
Personvern og sikkerhet: Datastyring støtter datavern og sikkerhet ved å definere retningslinjer og prosedyrer for å beskytte sensitive data mot uautorisert tilgang, avsløring og misbruk.
Tilgjengelighet: Det øker datatilgjengelighet og tilgjengelighet ved å lage et system som gir tilgang til pålitelige og nøyaktige data til autoriserte brukere og reduserer datasiloer og duplisering.
Optimalisert bruk: Datastyringsrammer lar organisasjoner optimalisere databruken ved å fremme effektiv bruk av data i beslutningsprosesser, forbedre dataanalysefunksjonene og identifisere muligheter for datainntektsgenerering.
Sikre overholdelse: Rammer sikrer at databehandlingspraksis er på linje med juridiske, regulatoriske og kontraktsmessige forpliktelser i og utenfor organisasjonen.
Samarbeid: Med et rammeverk blir kollektivt teamarbeid enklere ved å fremme kommunikasjon og samarbeid mellom ulike forretningsenheter, interessenter og IT-team for å fremme en felles forståelse av data og bruken av dem.
Reduserte risikoer: Et rammeverk reduserer risikoen ved å identifisere og redusere potensielle datarelaterte risikoer og sikre forretningskontinuitet i tilfelle datainnbrudd, driftsstans eller katastrofe.
Trinn for å lage et rammeverk for datastyring
Trinn 1: Definer omfanget og målene
Identifiser forretningsenhetene, datadomenene og datarelaterte risikoer som må dekkes av rammeverket, og definer målene og målene for datastyring.
Trinn 2: Identifiser interessenter
Identifiser de viktigste interessentene som vil være involvert i datastyring, for eksempel bedriftsledere, dataeiere, dataforvaltere, IT-fagfolk og overholdelsesansvarlige.
Trinn 3: Etabler en struktur
Opprett et styringsteam eller en komité som er ansvarlig for å definere datapolicyer, prosedyrer og standarder og overvåke datakvalitet, sikkerhet og samsvar.
Trinn 4: Lag en databeholdning
Identifiser alle dataelementene innenfor rammeverkets omfang og lag en databeholdning som inkluderer metadata, for eksempel datalinje, eierskap og bruk.
Trinn 5: Definer datapolicyer og standarder
Lag retningslinjer og standarder som definerer hvordan data skal samles inn, lagres, behandles og deles og hvordan datakvalitet, sikkerhet og personvern skal sikres.
Trinn 6: Implementer datastyringsprosesser
Definer prosessene for datakvalitetsstyring, datasikkerhet og personvern, og etablere roller og ansvar for ulike interessenter.
Trinn 7: Implementer datastyringsverktøy
Implementer datastyringsverktøy som kan automatisere og strømlinjeforme datastyringsprosesser, for eksempel datakatalog, datalinje, dataprofilering og datasikkerhetsverktøy.
Trinn 8: Overvåk og mål
Overvåk og mål effektiviteten til rammeverket for datastyring ved å definere beregninger og KPIer, og bruk tilbakemeldingene til å forbedre rammeverket over tid.
Hvorfor er datastyringsrammeverket nødvendig for bedriften din?
Et rammeverk for datastyring hjelper bedrifter med å oppnå større mål med enorme data, også med kostnadseffektive metoder. I henhold til en HBR-casestudie implementerte selskaper som Procter & Gamble (P&G) 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 mens de opplever datainnbrudd og ikke oppfyller juridiske krav.
Fordeler med datastyring
Det er så mange fordeler som følger med datastyringssystemer i en organisasjon. Følgende er noen av de viktigste fordelene du får:
Datadrevne beslutninger
Ved å etablere et formelt datastyringsrammeverk kan organisasjoner sikre at data er konsistente, nøyaktige og pålitelige, noe som fører til mer informert og trygg beslutningstaking.
Forbedret kostnadskontroll
Datastyring kan hjelpe organisasjoner med å identifisere og eliminere overflødige eller unødvendige data, redusere datalagringskostnader og forbedre driftseffektiviteten, noe som fører til bedre kostnadskontroll og ressursutnyttelse.
Optimalisert forskriftsoverholdelse
Datastyring sikrer at en organisasjons databehandlingspraksis er i samsvar med relevante forskrifter, noe som 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, noe som kan hjelpe 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 personvernet eller datamisbruk.
Datastyring vs. Dataledelse
De er begge to distinkte konsepter som ofte brukes om hverandre. Datastyring gir den strategiske retningen for datastyring, mens datastyring implementerer de taktiske aspektene ved datastyring.
Sammen sikrer de at data brukes effektivt og effektivt for å støtte forretningsmål.
Bøker og kurs om datastyring
Det er stor etterspørsel etter fagfolk som har ekspertise innen datastyring, og de som ønsker å utvikle sin kunnskap på dette feltet kan få tilgang til en overflod av ressurser. Følgende er noen av de beste bøkene og kursene om datastyring for å hjelpe deg med å holde deg oppdatert med de siste bransjetrendene og beste praksis.
#1. Grunnleggende om datastyring – Udemy
Udemy-kurset «Data Governance Fundamentals» er designet for å lære bedriftsledere hvordan de implementerer et datastyringsprogram som sikrer datakonsistens og samsvarer med bransjeforskrifter. Dette kurset dekker emner som implementering, charterutvikling, identifisering av roller og måling av avkastningen på investeringen.
Dette kurset er perfekt for bedriftsledere som ønsker å forbedre datakonsistensen eller sikre overholdelse av dataforskrifter som GDPR.
#2. Data Governance Training – Udemy
«Data Governance – The Complete Course for Beginners»-kurset på Udemy er designet for å gi en omfattende forståelse av datastyring og hvordan man implementerer det i en organisasjon. Dessuten dekker dette kurset 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 ideelt for datafagfolk som ønsker å utdype sin kunnskap om datastyring, ledere som ønsker å introdusere det til teamet sitt, og fagfolk som ønsker å forstå det for å lede samtaler rundt det.
#3. Data Governance Framework – Bok
Data Governance Framework: A Complete Guide er ikke en lærebok, men en selvevalueringsveiledning for gründere, ledere, konsulenter og ledere som ønsker å diagnostisere, implementere og integrere beste praksis innen datastyring. Veiledningen inkluderer diagnostiske standarder og praksis, evidensbaserte strategier og nyere fremskritt innen datastyring og prosessdesign.
Innkjøpere vil få tilgang til digitale komponenter som gjør dem i stand til 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 flere tiår med erfaring og prøving og feiling.
Boken gir veiledning om vellykket håndtering av dataskaping, transformasjon og bruk i ulike bransjer og bedriftsstørrelser. Du kan forme det fleksible rammeverket for å sette i gang datastyringsprogrammet ditt og svare på spørsmål knyttet til datastyring.
Alle som er involvert i datastyring, inkludert dataeiere, forvaltere, forvaltere, analytikere, utviklere, administratorer, produsenter og forbrukere, kan bruke denne referanseveiledningen.
#4. 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 diskuterer viktigheten av datastyring i håndtering av spørsmål rundt kostnader, vekst, administrasjon, ledelse og sikkerhetsproblemer.
Det gir et rammeverk og casestudier for å hjelpe lesere med å designe, initiere og utføre et bærekraftig datastyringsprogram som kan spare penger og gi bedre brukertjenester.
Denne boken er perfekt for alle som trenger en oversikt over datastyring og ønsker å lansere et vellykket program.
#5. Master Data Management og Data Governance – Bok
Master Data Management and Data Governance er en omfattende guidebok for å bygge et kundefokusert bedriftsmiljø. Den dekker oppdaterte teknikker for å opprettholde et hovedenhetsentrisk datarammeverk for bedrifter, konstruere en MDM-business case og veikart, og implementere lagdelte sikkerhetspolicyer.
På den annen side dekker denne veiledningen også utfordringer på tvers av bransje, overholdelse av regelverk, eldre systemintegrasjon og SOA- og webtjenester. Boken er en verdifull ressurs for å forbedre effektiviteten, sikre overholdelse og forsvare 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 egnet.
Konklusjon
Avslutningsvis må organisasjoner ha et robust rammeverk for datastyring for å administrere informasjon effektivt, 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.