7 важнейших передовых методов управления данными, которые необходимо внедрить

Надежная стратегия данных требует эффективного управления данными, чтобы гарантировать точность, безопасность и доступность данных для нужных людей в нужное время. Организации не просто управляют данными; они используют их для внедрения инноваций, оптимизации операций и сохранения конкурентоспособности. Однако без структурированной структуры для надзора за политиками, процессами и подотчетностью в отношении данных даже самые передовые инициативы в области данных могут потерпеть неудачу. В этом блоге рассматриваются передовые практики управления данными, которые помогают компаниям четко определить права собственности и соответствовать нормативным требованиям.

Но сначала давайте разберемся с некоторыми основами.

Что такое управление данными?

Управление данными охватывает процессы, роли, политики, стандарты и показатели, которые помогают организации достичь своих целей, обеспечивая эффективное и действенное использование информации. Он устанавливает процессы и обязанности, необходимые для поддержания качества и безопасности данных во всем бизнесе.

Управление данными управляет формальными информационными активами организации. Ключевые элементы управления данными включают следующее:

• Категоризация данных
• Четко определенные роли и обязанности
• Этика данных

Структура управления данными

A структура управления данными определяет, кто какие действия с данными может выполнять, при каких обстоятельствах и какими методами. Это обеспечивает применение согласованных политик и правил в отношении данных, обеспечивая надежность данных.

Создание надежной структуры управления данными включает в себя несколько ключевых столпов. Эти столпы включают в себя;

• налаживание Качество данных стандарты,
• интеграция данных из различных источников,
• приоритет конфиденциальности и безопасности данных, а также
• определение четкой архитектуры данных.

Проблемы управления данными 

Управление данными, хотя оно и имеет решающее значение для управления информационными активами организации, сталкивается с рядом препятствий, которые могут снизить его эффективность:

• Несогласованное управление данными: Один экземпляр плохо управляемых данных может привести к нарушениям безопасности или проблемам с соблюдением требований. Организации должны стремиться к комплексному управлению данными, охватывающему все источники данных и подразделения.
• Определения фрагментированных данных: Несогласованная терминология в различных системах данных может привести к неправильному толкованию и препятствовать сотрудничеству. Организации должны уделять первоочередное внимание созданию и поддержанию единого словаря данных, чтобы обеспечить единообразное понимание определений данных всеми.
• Неопределенное управление данными: Отсутствие назначенного распорядителя данных или наличие нескольких распорядителей может привести к вакууму руководства или противоречивым толкованиям политики управления данными.
• Небезопасный доступ к данным между системами: Даже при наличии строгого контроля доступа в отдельных системах могут возникнуть риски для безопасности данных, если все системы не будут соблюдать единообразные методы управления данными. Организации должны гарантировать, что все системы, имеющие доступ к управляемым данным, реализуют меры безопасности.
• Операционные ограничения: Операционные ограничения могут препятствовать усилиям по управлению данными. Например, трудности с согласованием данных в разных системах могут привести к обходным путям, ставящим под угрозу целостность данных. Организациям необходимо оптимизировать операции и устранить разрозненные хранилища данных для обеспечения единообразных методов управления данными во всех подразделениях.
• Слияние и поглощение: Частые приобретения или слияния могут создать проблемы с управлением данными. Интеграция данных разных компаний может оказаться сложной задачей, приводящей к несогласованности и проблемам с качеством данных. Организации должны иметь план интеграции полученных данных, соблюдая при этом принципы управления данными.

7 незаменимых рекомендаций по управлению данными

Успех системы управления данными зависит от подхода «снизу вверх», при котором создатели данных и пользователи разделяют ответственность за управление. Организации могут создать эффективную стратегию, которая позволит им эффективно управлять своими информационными активами, внедрив следующие передовые методы управления данными:

1. Настройка показателей для измерения успеха программы

Отслеживайте ключевые показатели, такие как количество обученных пользователей и управляемые источники данных. Это отслеживание демонстрирует влияние программы на улучшение осведомленности о данных, подотчетности и общего качества.

2. Согласуйте четкие роли и обязанности с организационными целями

Эффективное управление данными опирается на четко определенную структуру, которая распределяет ответственность и подотчетность по всей организации. Вот разбивка ключевых ролей, важных для успешной программы управления данными:

• Совет по управлению данными: Этот орган высокого уровня обеспечивает стратегическое направление программы. Совет директоров обеспечивает внедрение процессов управления данными в повседневные операции, способствуя последовательному управлению данными департаментов.
• Владельцы данных: Владение данными устанавливает четкую ответственность за конкретные активы данных. Владельцы данных несут ответственность за определение того, как используются их активы данных, создание чувства управления и продвижение ответственных методов работы с данными.
• Распорядители данных: Распорядители данных реализуют процессы управления данными и тесно сотрудничают с пользователями данных для выявления и устранения проблем с качеством данных, что в конечном итоге повышает надежность аналитических данных, основанных на данных.
• Менеджеры данных: Менеджеры данных контролируют техническую инфраструктуру, которая хранит активы данных и управляет ими. Они проектируют и внедряют системы баз данных, которые отвечают конкретным потребностям организации в данных и обеспечивают соблюдение протоколов безопасности данных.
• Пользователи данных: В эту категорию попадают люди, которые используют данные для анализа и отчетности. Пользователи данных имеют право доступа к соответствующей информации в рамках определенных параметров. Понимая политику управления данными, они могут ответственно использовать данные и способствовать принятию решений на основе данных в организации.

3. Обеспечьте соблюдение политик безопасности данных как можно ближе к источнику данных

Это сводит к минимуму несанкционированный доступ и упрощает управление данными на протяжении всего их жизненного цикла за счет ограничения количества точек доступа. Например, внедрите контроль доступа к данным клиентов в транзакционной системе, в которой они созданы. Политики безопасности минимизируют риск несанкционированного доступа и упрощают управление данными на протяжении всего их жизненного цикла.

Другой способ повысить безопасность — использовать большие данные в маркетинге которые могут помочь обнаружить и устранить потенциальные уязвимости. Знания, полученные с помощью этого подхода, могут быть использованы для укрепления практик управления данными, гарантируя безопасную обработку всей конфиденциальной информации.

4. Будьте прозрачны в отношении политики конфиденциальности ваших данных

Прозрачность ставит во главу угла конфиденциальность данных и дает клиентам возможность контролировать свою информацию. Этот шаг может включать получение согласия пользователя на конкретное использование данных и внедрение технических мер безопасности для предотвращения несанкционированного доступа. Укрепление доверия с помощью надежных методов обеспечения конфиденциальности данных повышает лояльность клиентов и снижает потенциальные юридические риски.

5. Усильте свою стратегию управления данными с помощью автоматизации

Вот как автоматизация позволяет организациям эффективно управлять своей стратегией управления данными:

• Автоматизированный контроль доступа: Автоматизированные средства управления доступом используют программное обеспечение для обеспечения детальных разрешений на основе ролей и групп пользователей. Это упрощает управление доступом и снижает риск несанкционированного раскрытия данных.
• Автоматизированное обнаружение данных: Инструменты автоматического обнаружения данных могут сканировать хранилища данных, что позволяет пользователям легко находить нужную им информацию. Автоматизация исключает затраты времени на поиск данных по всей организации.
• Автоматическое отслеживание происхождения данных: Инструменты автоматизации могут устранить необходимость ручного происхождение данных картографирование путем автоматического отслеживания перемещения данных в различных системах. Это повышает прозрачность данных и упрощает оценку воздействия, когда требуются изменения данных.
• Обогащение данных метаданными: Автоматизация может упростить процесс присоединения богатых метаданных к активам данных. Эти инструменты обеспечивают общее понимание значения данных между командами, автоматически собирая подробную информацию о происхождении, использовании и определениях данных, способствуя единообразию. управление даннымии сведение к минимуму неправильных интерпретаций, которые могут привести к ошибкам в анализе.
• Автоматическое создание бизнес-словаря: Автоматизация может облегчить создание и поддержание централизованного деловой глоссарий. Эти инструменты обеспечивают стандартизированный язык данных за счет автоматического сбора и интеграции определений ключевых терминов данных во всей организации. Ясность сводит к минимуму путаницу и способствует более надежному анализу данных во всех отделах.
• Автоматическое распространение политики: Политики управления данными должны последовательно применяться ко всем активам данных. Автоматизация может упростить этот процесс, распространяя политики защиты данных на все зависимые элементы данных. Например, автоматическое маскирование конфиденциальных данных в производных отчетах обеспечивает постоянное соблюдение конфиденциальности.
• Автоматическое ведение журнала аудита: Ведение учета имеет важное значение для управления данными. Автоматизированные инструменты могут фиксировать каждое взаимодействие с данными, предоставляя подробный журнал аудита. Эти инструменты облегчают расследования безопасности и помогают организациям понять, как используются данные. Организации могут оптимизировать усилия по соблюдению требований за счет автоматизации журналов аудита и получения ценной информации о закономерностях использования данных.

6. Опубликуйте цели, процессы и показатели успеха программы.

Интегрируйте осведомленность об управлении данными в программы адаптации сотрудников и технические тренинги, развивайте культуру подотчетности данных и расширяйте их возможности.

7. Запланируйте регулярные проверки вашей политики управления данными

Регулярный пересмотр, по крайней мере, ежегодно, гарантирует, что политики остаются актуальными, несмотря на меняющиеся правила, технологии и потребности бизнеса. Последовательный процесс проверки позволяет постоянно совершенствовать и адаптировать вашу систему управления данными.

Заключительные Мысли  

Управление данными поддерживает принятие стратегических решений посредством высококачественных и хорошо управляемых данных. Таким образом, организации должны использовать передовые методы эффективного управления данными при внедрении структуры для обеспечения максимальной безопасности, ценности и соответствия стандартам данных.

Использование правильного инструмента — один из наиболее эффективных способов улучшить управление данными. Astera предлагает комплексный пакет управления данными, который упрощает процесс управления данными. Благодаря таким функциям, как автоматическое профилирование данных, создание бизнес-глоссария и управление доступом на основе ролей, Astera дает организациям возможность внедрять эффективные методы управления данными.

Упростите управление данными с помощью Astera. Скачать а 14-дневная бесплатная пробная версия or напишите нам чтобы начать работу.

Расширьте возможности своей стратегии управления данными с помощью Astera

Оптимизируйте свои усилия по управлению данными и максимизируйте ценность данных. Загрузите бесплатную 14-дневную пробную версию Asteraпакет управления данными и ощутите возможности автоматического обнаружения данных, отслеживания происхождения и соблюдения политик. Возьмите под контроль свои данные сегодня!

Начать бесплатную пробную версию