Dagens företag samlar in stora mängder data från olika källor, inklusive kundinteraktioner, webbplatsbesök, sociala medier, IoT-enheter och mer. Ju mer data är, desto mer måste dessa företag investera i ett ramverk för datastyrning.
Enligt en Forbes-undersökning förutspådde 71 % av företagen att deras investering i datastyrning skulle öka drastiskt för att förbättra datakvalitet, konsekvens och tillförlitlighet. Datastyrning säkerställer förbättringen av en organisations fullständiga datalivscykel. Samtidigt definierar ramverket för datastyrning de praktiska och genomförbara riktlinjerna för datastyrning.
Innehållsförteckning
Vad är datastyrning?
Datastyrning avser de policyer, procedurer och standarder som organisationer använder för att hantera sina datatillgångar. Den omfattar olika aktiviteter som datakvalitetshantering, datasekretess och datasäkerhet.
Ett verkligt exempel på datastyrning är den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) implementerad av Europeiska unionen. GDPR reglerar hur organisationer samlar in, behandlar och lagrar personuppgifter för individer inom EU och ställer upp strikta regler för dataskydd och integritet.
Varför är datastyrning viktigt?
Världens största företag, som Amazon, Microsoft, Facebook och Google, samlar in enorma mängder kunddata. De använder denna data för att förbättra sina tjänster med en förbättrad personlig upplevelse samt förbättra varje segment av verksamheten med ett datadrivet tillvägagångssätt.
Framgångsrik hantering, hantering och implementering av stora datatillgångar är endast möjlig med en korrekt datastyrningsplan. Åtgärderna som ingår i datastyrning är så omfattande inom företagsdatahantering.
Enligt rapporter hanterar Facebook och Google databaser på mer än hundratals petabyte. Storheten gör datalivscykeln komplex, så ramverk för datastyrning kommer in i bilden. Allt som definieras inom en organisations datastyrningsprogram kommer praktiskt taget att implementeras med hjälp av ett ramverk.
Ett ramverk för datastyrning är ett strukturerat tillvägagångssätt för att hantera en organisations datatillgångar. Den tillhandahåller en uppsättning riktlinjer, policyer, procedurer och bästa praxis som möjliggör effektiv datastyrning.
Hur fungerar Data Governance Framework?
Ett ramverk för datastyrning inkluderar vanligtvis en styrningsstruktur, policyer, kvalitetsledning, arkitektur och säkerhet. Det är viktigt att förstå skillnaden mellan datastyrning och ramverk, eftersom datastyrning är ett bredare begrepp.
Datastyrning involverar flera intressenter, inklusive företagsledare, IT-proffs, dataförvaltare och efterlevnadsansvariga. Ansvaret för att upprätta och underhålla ett ramverk vilar vanligtvis på en utsedd datastyrningsgrupp eller kommitté bestående av representanter från olika delar av organisationen.
I slutändan har alla i organisationen en roll att spela för att säkerställa effektiv datastyrning, och det kräver en kultur av delat ansvar, ansvarighet och samarbete.
Mål för datastyrningsramverket
Datakvalitet: Ramverket för datastyrning säkerställer datakvalitet genom att upprätta standarder och processer för att säkerställa data noggrannhet, fullständighet, konsekvens och giltighet.
Sekretess och säkerhet: Datastyrning stöder datasekretess och säkerhet genom att definiera policyer och procedurer för att skydda känslig data från obehörig åtkomst, avslöjande och missbruk.
Tillgänglighet: Det ökar datatillgängligheten och tillgängligheten genom att skapa ett system som ger åtkomst till tillförlitlig och korrekt data till auktoriserade användare och minskar datasilos och dubbelarbete.
Optimerad användning: Ramverk för datastyrning gör det möjligt för organisationer att optimera dataanvändningen genom att främja en effektiv användning av data i beslutsfattande, förbättra dataanalysfunktionerna och identifiera möjligheter för intäktsgenerering av data.
Säkerställ efterlevnad: Ramar säkerställer att datahanteringsmetoderna överensstämmer med juridiska, regulatoriska och avtalsenliga skyldigheter inom och utanför organisationen.
Samarbete: Med ett ramverk blir kollektivt lagarbete lättare genom att främja kommunikation och samarbete mellan olika affärsenheter, intressenter och IT-team för att främja en delad förståelse av data och dess användning.
Minskade risker: Ett ramverk minskar riskerna genom att identifiera och minska potentiella datarelaterade risker och säkerställa affärskontinuitet i händelse av dataintrång, avbrott eller katastrof.
Steg för att skapa ramverk för datastyrning
Steg 1: Definiera omfattningen och målen
Identifiera affärsenheter, datadomäner och datarelaterade risker som måste täckas av ramverket, och definiera målen och målen för datastyrning.
Steg 2: Identifiera intressenter
Identifiera nyckelintressenter som kommer att vara involverade i datastyrning, såsom företagsledare, dataägare, dataförvaltare, IT-proffs och efterlevnadsansvariga.
Steg 3: Etablera en struktur
Skapa ett ledningsteam eller en kommitté som ansvarar för att definiera datapolicyer, procedurer och standarder och övervaka datakvalitet, säkerhet och efterlevnad.
Steg 4: Skapa en datainventering
Identifiera alla datatillgångar inom ramverkets räckvidd och skapa en datainventering som inkluderar metadata, såsom datalinje, ägande och användning.
Steg 5: Definiera datapolicyer och standarder
Skapa policyer och standarder som definierar hur data ska samlas in, lagras, bearbetas och delas och hur datakvalitet, säkerhet och integritet ska säkerställas.
Steg 6: Implementera datastyrningsprocesser
Definiera processerna för datakvalitetshantering, datasäkerhet och datasekretess, och fastställa roller och ansvar för olika intressenter.
Steg 7: Implementera verktyg för datastyrning
Implementera datastyrningsverktyg som kan automatisera och effektivisera datastyrningsprocesser, såsom datakatalog, datalinje, dataprofilering och datasäkerhetsverktyg.
Steg 8: Övervaka och mäta
Övervaka och mät effektiviteten av ramverket för datastyrning genom att definiera mätvärden och nyckeltal, och använd feedbacken för att förbättra ramverket över tid.
Varför är datastyrningsramverket nödvändigt för ditt företag?
Ett ramverk för datastyrning hjälper företag att uppnå större mål med enorma data, det också med kostnadseffektiva metoder. Enligt en HBR-fallstudie implementerade företag som Procter & Gamble (P&G) ett datastyrningsprogram för att förbättra datakvaliteten och konsistensen.
Detta resulterade i en minskning av lagerkostnaderna med 30 % och en ökning av kundservicenivån med 10 %. Med ett ramverk för datastyrning kan ett företag fatta bättre beslut samtidigt som det upplever dataintrång och inte uppfyller juridiska krav.
Fördelar med datastyrning
Det finns så många fördelar med datastyrningssystem i en organisation. Följande är några av de stora fördelarna som du får:
Datadrivna beslut
Genom att upprätta ett formellt ramverk för datastyrning kan organisationer säkerställa att data är konsekventa, korrekta och tillförlitliga, vilket leder till mer informerat och säkert beslutsfattande.
Förbättrad kostnadskontroll
Datastyrning kan hjälpa organisationer att identifiera och eliminera överflödig eller onödig data, minska kostnaderna för datalagring och förbättra operativ effektivitet, vilket leder till bättre kostnadskontroll och resursutnyttjande.
Optimerad regelefterlevnad
Datastyrning säkerställer att en organisations datahanteringsmetoder följer relevanta bestämmelser, vilket kan hjälpa till att undvika kostsamma böter och skada på ryktet.
Transparent och pålitlig relation
Genom att upprätta tydliga policyer och procedurer kring datahantering kan organisationer bygga förtroende och transparens med sina intressenter, särskilt kunder som är allt mer oroade över datasekretess och säkerhet.
Kalibrerade risker
Datastyrning tillhandahåller ett strukturerat tillvägagångssätt för att identifiera, bedöma och minska risker förknippade med data, vilket kan hjälpa organisationer att fatta välgrundade beslut om riskhantering och förbättra den övergripande riskställningen.
Flexibel åtkomst
Genom att implementera lämpliga åtkomstkontroller och dataskyddsåtgärder kan organisationer ge anställda och intressenter flexibel och säker åtkomst till data utan att riskera integritetsintrång eller datamissbruk.
Datastyrning vs. Datahantering
De båda är två distinkta begrepp som ofta används omväxlande. Datastyrning ger den strategiska riktningen för datahantering, medan datahantering implementerar de taktiska aspekterna av datastyrning.
Tillsammans säkerställer de att data används effektivt och effektivt för att stödja affärsmål.
Böcker och kurser om datastyrning
Det finns en stor efterfrågan på yrkesverksamma som besitter expertis inom datastyrning, och de som vill utveckla sina kunskaper inom detta område kan få tillgång till ett överflöd av resurser. Nedan följer några av de bästa böckerna och kurserna om datastyrning som hjälper dig att hålla dig uppdaterad med de senaste branschtrenderna och bästa praxis.
#1. Data Governance Fundamentals – Udemy
Udemy-kursen ”Data Governance Fundamentals” är utformad för att lära företagsledare hur man implementerar ett datastyrningsprogram som säkerställer datakonsistens och följer branschföreskrifter. Den här kursen täcker ämnen som implementering, utveckling av charter, identifiering av roller och mätning av avkastningen på investeringen.
Den här kursen är perfekt för företagsledare som vill förbättra datakonsistensen eller säkerställa efterlevnad av dataregler som GDPR.
#2. Datastyrningsutbildning – Udemy
Kursen ”Datastyrning – den kompletta kursen för nybörjare” på Udemy är utformad för att ge en omfattande förståelse för datastyrning och hur man implementerar den i en organisation. Dessutom täcker den här kursen ämnen som vikten av datastyrning, roller och ansvar i ett datastyrningsprogram, utmaningar, bästa praxis och mer.
Kursen erbjuder tre timmars högkvalitativa, uppdaterade videoföreläsningar och ger praktiska, steg-för-steg-instruktioner om hur man implementerar datastyrning i en organisation.
Den här kursen är idealisk för dataproffs som vill fördjupa sina kunskaper om datastyrning, chefer som vill introducera det för sitt team och proffs som vill förstå det för att leda samtal kring det.
#3. Data Governance Framework – Bok
Data Governance Framework: A Complete Guide är inte en lärobok utan en självutvärderingsguide för entreprenörer, chefer, konsulter och chefer som vill diagnostisera, implementera och integrera bästa praxis inom datastyrning. Guiden inkluderar diagnostiska standarder och praxis, evidensbaserade strategier och nya framsteg inom datastyrning och processdesign.
Köpare kommer att få tillgång till digitala komponenter som gör det möjligt för dem att prioritera projekt och leda sina organisationer effektivt.
Den här boken är perfekt för dig som vill förbättra sina initiativ för datastyrning, organisationer, företag och processer.
#4. Data Governance Guidebook & Playbook – Bok
The Data Governance Guidebook & Playbook By a Practitioner for Practitioners är ett omfattande ramverk för att implementera datastyrning baserat på årtionden av erfarenhet och försök och misstag.
Boken ger vägledning för att framgångsrikt hantera dataskapande, transformation och användning i olika branscher och företagsstorlekar. Du kan forma det flexibla ramverket för att komma igång med ditt datastyrningsprogram och svara på frågor relaterade till datastyrning.
Alla som är involverade i datastyrning, inklusive dataägare, förvaltare, förvaltare, analytiker, utvecklare, administratörer, producenter och konsumenter, kan använda denna referensguide.
#4. Effektiv datastyrning – Bok
”Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program,” är en guidebok för chefer och teamledare som vill implementera ett framgångsrikt datastyrningsprogram. Boken diskuterar vikten av datastyrning för att hantera frågor kring kostnader, tillväxt, administration, förvaltning och säkerhetsproblem.
Den tillhandahåller ett ramverk och fallstudier för att hjälpa läsare att designa, initiera och genomföra ett hållbart datastyrningsprogram som kan spara pengar och ge bättre användartjänster.
Den här boken är perfekt för alla som behöver en överblick över datastyrning och vill lansera ett framgångsrikt program.
#5. Master Data Management and Data Governance – Bok
Master Data Management and Data Governance är en omfattande guidebok för att bygga en kundfokuserad företagsmiljö. Den täcker uppdaterade tekniker för att underhålla ett huvudenhetscentrerat företagsdataramverk, konstruera ett MDM-affärsfall och färdplan och implementera säkerhetspolicyer i lager.
Å andra sidan täcker den här guideboken även branschöverskridande utmaningar, regelefterlevnad, äldre systemintegration och SOA- och webbtjänster. Boken är en värdefull resurs för att förbättra effektiviteten, säkerställa efterlevnad och försvara sig mot säkerhetshot.
Alla som är involverade i planering och implementering av MDM- och Data Governance-lösningar i företagsskala, såsom dataarkitekter, dataanalytiker, IT-chefer och systemutvecklare, kommer att finna den här boken lämplig.
Slutsats
Sammanfattningsvis måste organisationer ha ett robust ramverk för datastyrning för att hantera information effektivt, upprätthålla kvalitet, säkerställa efterlevnad och möjliggöra datadrivna beslut. Med den ökande betydelsen av data i dagens affärsmiljö måste organisationer prioritera datastyrning och kontinuerligt förbättra sina ramverk för datastyrning.