Управління даними – це процес спостереження за тим, як дані збираються, зберігаються, використовуються та надаються в компанії. Це важливий компонент будь-якого бізнесу, який працює з великою кількістю даних, оскільки він гарантує доступність, безпеку та надійність даних. Це також гарантує, що компанія дотримується всіх законодавчих і нормативних правил.
Зберігаючи відповідність правовим і регулятивним стандартам, добре продумана структура керування даними може допомогти організаціям підвищити якість і захист їхніх даних.
Організації будь-якого розміру та сектору покладаються на дані для прийняття стратегічних рішень і ведення свого бізнесу в сучасному цифровому світі.
Використання фреймворку є важливим через зростаючий обсяг і складність даних. Це допомагає забезпечити точність, послідовність і повноту даних, а також захищає їх від несанкціонованого доступу та порушень.
Яка роль управління даними?
Роль управління даними включає загальне управління доступністю, зручністю використання, цілісністю та безпекою даних, які використовуються в організації.
Основна мета полягає в тому, щоб дані були точними, узгодженими та надійними, а також використовувалися відповідно до юридичних, нормативних та організаційних правил.
Це може допомогти організаціям приймати кращі рішення, підвищити ефективність роботи та зменшити ризики.
Що таке типи управління даними?
Існує кілька типів управління даними, кожен з яких має свою спрямованість і цілі. Ось кілька прикладів:
#1. технічний
Основна увага цього типу включає технічні аспекти управління даними, такі як архітектура даних, моделювання даних, інтеграція даних і якість даних.
№2. Відповідність
Цей тип пов’язаний із забезпеченням дотримання зобов’язань щодо керування даними відповідно до законів і нормативних актів, наприклад тих, що регулюють конфіденційність даних.
#3. Оперативний
За своєю суттю він включає щоденне керування та операції з даними в організації, такі як введення даних, перевірка даних, контроль якості даних, резервне копіювання та відновлення даних, а також захист даних.
#4. підприємство
Цей тип зосереджений на загальному управлінні даними в усій організації.
#5. Конкретні домени даних
У деяких організаціях може бути спеціальне керування даними для певних доменів даних, наприклад керування даними клієнтів, фінансів або ланцюга поставок.
Цей тип управління зосереджується на певній області даних і забезпечує якість і безпеку даних у цій області, а також забезпечує відповідність відповідним нормам.
Що таке 3 стовпи управління даними?
3 стовпи управління даними також відомі як його структура. Вони являють собою набір вказівок, політик і процедур, які застосовуються для керування та нагляду за збором, зберіганням, використанням і розповсюдженням даних всередині організації.
Структура управління даними включає:
#1. Структура та організація управління
Це стосується ролей, обов’язків і процесів прийняття рішень, які існують для управління та нагляду за збором, зберіганням, використанням і розповсюдженням даних всередині організації.
Вони включають розробку політик і процедур управління даними, а також створення ради або комітету для нагляду за впровадженням цих політик і процедур.
#2. Управління даними та керівництво
Це охоплює процеси та процедури, які застосовуються для забезпечення точності, повноти та узгодженості даних, а також для захисту їх від несанкціонованого доступу та порушень.
Він включає введення даних, перевірку даних, контроль якості даних, резервне копіювання та відновлення даних, а також захист даних.
#3. Відповідність і нормативні вимоги
Це стосується дотримання законодавчих, нормативних і галузевих вимог щодо збору, зберігання, використання та розповсюдження даних.
Це включає дотримання законів і норм щодо конфіденційності даних, таких як Загальний регламент захисту даних (GDPR) і Закон Каліфорнії про конфіденційність споживачів (CCPA).
Це також включає дотримання галузевих правил, таких як HIPAA для організацій охорони здоров’я та FINRA для фінансових установ.
Що таке навички управління даними?
Навички керування даними – це вміння та знання, необхідні для ефективного керування та нагляду за активами даних організації. До них належать:
- Розуміння та впровадження політик і процедур щодо якості, безпеки, доступності та відповідності даних.
- Знання найкращих практик керування даними, таких як моделювання даних, сховище даних та інтеграція даних.
- Сильні комунікативні та лідерські навички для координації та співпраці з кількома командами та зацікавленими сторонами.
- Розуміння рамок і методологій.
- Знання інструментів і технологій.
- Знайомство з правилами конфіденційності та захисту даних.
- Розуміння походження даних і аудит даних.
- Можливість створювати політики та процедури.
- Знання бізнес-процесів і потоків даних в організації.
- Можливість вимірювання та моніторингу продуктивності.
Приклади управління даними на практиці
Ось кілька прикладів управління даними на практиці:
#1. Конфіденційність даних
Організація може впроваджувати політику та процедури керування даними, щоб забезпечити відповідність законам і нормам щодо конфіденційності даних.
Прикладами є Загальний регламент захисту даних (GDPR) або Каліфорнійський закон про конфіденційність споживачів (CCPA).
#2. Управління фінансовими даними:
Фінансова установа використовує політику та процедури для забезпечення відповідності нормам фінансової галузі. Прикладом є Орган регулювання фінансової індустрії (FINRA).
#3. Управління даними охорони здоров'я
Організація охорони здоров’я може впроваджувати політику та процедури для забезпечення дотримання правил охорони здоров’я.
Це стосується Закону про перенесення та підзвітність медичного страхування (HIPAA).
#4. Управління даними ланцюга поставок
Виробнича організація впроваджує політику та процедури. Це дає змогу організації керувати даними від постачальників, забезпечувати якість і безпеку даних, що надходять від постачальників, і відповідати певним галузевим нормам.
#5. Управління публічними даними
Організації, які працюють на уряд, використовують політику та процедури для відстеження інформації, яка надається громадськості.
Це робиться для того, щоб дані були точними та надійними, а також відповідали певним нормам щодо управління публічними даними.
9 процесів управління даними
Процес керування даними зазвичай включає такі кроки:
№1. Визначте сферу застосування
Цей крок передбачає визначення обсягу ініціативи управління даними, включаючи конкретні набори даних і системи, які будуть охоплені процесом.
#2. Створити структуру управління
Цей крок передбачає створення структури управління та організації.
Це також включає створення керівної ради або комітету та розробку політик і процедур управління даними, які окреслюють ролі та обов’язки різних осіб і груп в організації.
#3. Розробити стандарти якості даних
Цей крок передбачає розробку стандартів якості даних, які використовуються для забезпечення точності, повноти та узгодженості даних.
#4. Запровадити контроль якості даних
Цей крок передбачає впровадження засобів контролю якості даних, таких як перевірка та очищення даних, щоб гарантувати, що дані відповідають встановленим стандартам якості.
#5. Відстежуйте та повідомляйте про проблеми з якістю даних
Цей крок передбачає моніторинг і звітування про проблеми з якістю даних, такі як помилки та невідповідності даних, щоб гарантувати їх своєчасне виявлення та вирішення.
#6. Розробити та впровадити політику та процедури безпеки даних
Цей крок передбачає розробку та впровадження політик і процедур безпеки даних. Вони включають вказівки щодо керування паролями, шифрування даних і реагування на інциденти, щоб забезпечити захист даних від несанкціонованого доступу та порушень.
#7. Відповідність і нормативні вимоги
Цей крок передбачає дотримання юридичних, регулятивних і галузевих вимог, пов’язаних зі збором, зберіганням, використанням і розповсюдженням даних, наприклад законів і правил щодо конфіденційності даних.
#8. Програма управління даними
Цей крок передбачає розробку програми управління даними, набору процесів, процедур і стандартів, які організації використовують для керування доступністю, зручністю використання, цілісністю та безпекою даних, які вони використовують у бізнесі.
#9. Постійний моніторинг і вдосконалення
Цей крок передбачає постійний моніторинг та оцінку процесу управління даними, щоб визначити сфери, які потрібно вдосконалити, і переконатися, що процес залишається ефективним і оновленим.
Що таке управління даними в ETL?
Управління даними в ETL (Extract, Transform, Load) — це набір процесів і процедур, які організації використовують для забезпечення якості, безпеки та відповідності даних під час їх вилучення з різних джерел, перетворення відповідно до потреб організації та завантаження в цільова система, така як сховище даних або озеро даних.
Основна мета полягає в тому, щоб дані були точними, повними та узгодженими, а також були захищені від несанкціонованого доступу та порушень, а також відповідали вимогам законодавства та нормативним вимогам.
Що таке Інструменти керування даними?
Інструменти керування даними — це програмні додатки, які допомагають організаціям керувати збором, зберіганням, використанням і розповсюдженням даних усередині організації та контролювати їх.
Ці інструменти можна використовувати для автоматизації та оптимізації різних аспектів процесу, таких як контроль якості даних, безпека даних і дотримання правових і нормативних вимог. Ось кілька прикладів:
#1. Інструменти якості даних
Ці інструменти допомагають організаціям ідентифікувати, вимірювати та покращувати якість своїх даних, наприклад профілювання даних, очищення даних, стандартизацію даних, перевірку даних і узгодження даних.
#2. Інструменти керування метаданими
Ці інструменти допомагають організаціям керувати та впорядковувати метадані, пов’язані з їхніми даними, наприклад словники даних, походження даних, каталоги даних і відображення даних.
#3. Платформи управління даними
Ці платформи надають централізований веб-інтерфейс для керування та керування даними в усій організації, наприклад робочим столом керування даними, порталом і інформаційною панеллю.
#4. Інструменти автоматизації
Ці інструменти автоматизують такі процеси, як відстеження походження даних, моніторинг якості даних, каталогізація даних і класифікація даних.
#5. Інструменти відповідності
Ці інструменти допомагають організаціям забезпечити відповідність законодавчим і нормативним вимогам, пов’язаним із керуванням даними, наприклад законам і нормам про конфіденційність даних.
№6. Інструменти аналітики
Ці інструменти надають аналітичні можливості, щоб допомогти командам із керування даними відстежувати якість даних, визначати закономірності та тенденції даних, а також відстежувати родовід даних і походження.
Управління даними проти управління даними
Управління даними та управління даними є пов’язаними, але різними поняттями.
Концепція управління даними стосується загального управління доступністю, зручністю використання, цілісністю та безпекою даних, які використовуються в організації.
Він включає процеси, ролі, стандарти та показники, які забезпечують належне та узгоджене використання даних.
Управління даними, з іншого боку, відноситься до конкретних практик і систем, які використовуються для отримання, зберігання, захисту, збереження та доставки даних. Це включає такі завдання, як моделювання даних, зберігання даних, якість даних і керування основними даними.
Підводячи підсумок, можна сказати, що керування даними забезпечує основу для прийняття рішень щодо даних, тоді як керування даними займається повсякденними завданнями роботи з даними.
Висновок
Підсумовуючи, управління даними є ключовим аспектом управління та використання даних у будь-якій організації. Він забезпечує доступність, зручність використання, цілісність і безпеку даних, а також підтримує узгодження даних з бізнес-цілями.
Ефективне керування даними передбачає створення процесів, ролей, стандартів і показників для керування даними. Це також передбачає співпрацю між різними відділами та зацікавленими сторонами.
СТАТТІ ПО ТЕМІ
- ФОП VS ТОВ: Що краще? (Що ви повинні знати)
- АВТОМАТИЗАЦІЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ: визначення та найкращі програмні засоби
- Автоматизація маркетингу: найкраще програмне забезпечення та інструменти для автоматизації маркетингу
- СТРАТЕГІЯ ДАНИХ: 7 компонентів стратегії даних, яких потребує кожна сполука
Посилання
