Структура управления данными: что это такое? Важность, основные принципы и передовой опыт

Что такое система управления данными? 

A управления данными Framework — это структурированный способ управления и контроля использования данных в организации. Он помогает устанавливать политику, распределять роли и обязанности, а также поддерживать Качество данных и безопасность в соответствии с соответствующими нормативными стандартами. Таким образом, структура предоставляет подробную документацию об архитектуре данных организации, которая необходима для управления ее информационными активами.

Более того, платформа поддерживает инструменты самообслуживания, которые помогают техническим и нетехническим пользователям находить и использовать данные, необходимые им для управления и аналитики. С помощью этих инструментов организации могут управлять, изменять и обмениваться данными во всех своих системах, будь то в облаке или на месте.

Зачем нужна система управления данными? 

Структура управления данными важна для применения согласованных политик и правил ко всем организационным данным, обеспечивая надежность данных для различных ролей, таких как бизнес-лидеры, управляющие данными и разработчики.

Неточность данных

Система управления данными устанавливает стандарты и процессы для обеспечения точности и последовательности данных. Многие организации сталкиваются с проблемами, связанными с неточными, противоречивыми или устаревшими данными, которые влияют на понимание и процессы принятия решений. Структура управления данными повышает качество и надежность данных организации.

Безопасность данных

Он устанавливает руководящие принципы и средства контроля для защиты конфиденциальной информации, включая шифрование, контроль доступа и меры соответствия для снижения рисков безопасности и соблюдения правил.

Хранилища данных

Структура управления данными упрощает Интеграция данных и стандартизация, устраняет разрозненность путем установления контроля и обеспечивает беспрепятственный обмен данными и сотрудничество во всей организации.

Отсутствие подотчетности и ответственности

Он подчеркивает подотчетность, определяя роли и обязанности и назначая распорядителей данных, владельцев и хранителей данных для надзора за практикой управления данными и эффективного обеспечения соблюдения политик управления.

Неэффективное управление данными

Эта структура устанавливает структурированные процессы и рабочие процессы для управление данными. Оно автоматизирует повторяющиеся задачи, оптимизирует рабочие процессы и повышает эффективность работы.

Преимущества структуры управления данными  

Он обеспечивает структурированный способ обеспечения точности и безопасности данных во всех бизнес-операциях, обеспечивая при этом их ответственное использование.

Устанавливает стандарты и подотчетность

Начальный этап управления данными — это установление четких стандартов, норм, ответственности, ответственности и ролей. Этот процесс гарантирует, что все члены организации, от новых сотрудников до высшего руководства, знают свои обязанности по управлению данными. Организация может избежать неправильного управления данными, установив определенные обязанности и обеспечивая качество и безопасность данных.

Устанавливает ключевые индикаторы и показатели

Индикаторы и показатели дают подробное представление о состоянии и безопасности данных, помогая принимать стратегические решения.

• Ключевые показатели качества (KQI) оценивать качество данных, помогая предприятиям гарантировать, что их данные соответствуют требуемым стандартам.
• Ключевые элементы данных (KDE) определять наиболее важные данные внутри организации, определяя приоритеты управления данными.
• Ключевые показатели эффективности (KPI) отслеживать эффективность данных в соответствии с бизнес-целями, обеспечивая соответствие данных целям компании.
  • Показатели риска данных и конфиденциальности измерить подверженность организации утечкам данных и соблюдение законов о конфиденциальности, что важно для нормативно-правовой базы.

Создает единый язык данных

Общий деловой язык и правила качества данных помогают всем в организации одинаково понимать термины и стандарты данных. Такой подход позволяет избежать путаницы и ошибок в управлении и использовании данных, делая общение внутри компании более простым.

Улучшает обнаружение и управление данными

Фреймворк устанавливает методы для поиска и понимания всех данных компании. Этот процесс включает в себя выяснение того, как данные связаны и их историю, обработку различных видов информации и проведение профилирования и классификации данных. Эти шаги упрощают эффективное управление данными, обеспечивая их правильность и надежность для принятия решений.

Надежная система управления данными помогает:

• Улучшение качества данных и управление им для обеспечения их точности и полезности.
• Своевременное решение проблем с данными для поддержания целостность данных.
• Определение владельцев данных для установления ответственности за активы данных.
• Строительство каталог данных организовывать и классифицировать данные, делая их легко доступными.
• Создание справочных и основных данных для обеспечения согласованности данных во всей организации.
• Повышение грамотности в отношении данных во всей организации для улучшения понимания и использования данных.
• Эффективное предоставление и доставка данных гарантирует их доступность, когда и где это необходимо.

 

Столпы a Структура управления данными 

Комплексная система управления данными опирается на фундаментальные принципы, которые обеспечивают эффективное и безопасное использование организацией активов данных. Они сочетают в себе основополагающие элементы с важными стратегическими подходами, создавая комплексную структуру для управления данными на всех уровнях предприятия.

Качество данных

Качество данных имеет важное значение для структуры управления данными, поскольку оно реализует правила и процессы проверки, очистки и организации данных. Это гарантирует лицам, принимающим решения, доступ к точной и последовательной информации, улучшая процесс принятия решений.

Data Integration

Интеграция данных упрощает управление данными за счет агрегирования и гармонизации данных из различных источников в организации в единое представление. Этот подход способствует улучшению анализа, отчетности и принятия решений, предоставляя заинтересованным сторонам полную картину бизнеса. Следовательно, это гарантирует, что все организационные данные соответствуют установленным политикам и стандартам соответствия, уменьшая несогласованность и ошибки.

Интеграция данных также улучшает управление данными, обеспечивая централизованное управление, что упрощает контроль качества, безопасности и доступа к данным. Он стандартизирует методы обработки данных во всей организации, обеспечивая последовательное внедрение и мониторинг политик управления.

Интегрированные системы данных очищают и корректируют данные во время консолидации, повышая качество данных и надежность для принятия решений. Этот оптимизированный подход помогает соблюдать нормативные требования и повышает эффективность отчетности, поскольку все данные единообразны и легко доступны.

Конфиденциальность и безопасность данных

Этот столп важен для обеспечения конфиденциальности и доступности активов данных в рамках системы управления. Это относится к управлению и защите данных таким образом, чтобы это соответствовало политике управления данными организации. Конфиденциальность означает обеспечение того, что данные защищены от несанкционированного доступа и легко доступны авторизованным пользователям, и все это под контролем и правилами, установленными структурой управления. Организации могут защитить данные, используя надежное шифрование, устанавливая контроль доступа и следуя механизмам соответствия.

Это укрепляет доверие среди клиентов, партнеров и заинтересованных сторон, защищает репутацию организации и снижает риск юридических и финансовых последствий утечки данных.

Архитектура данных

Роль архитектура данных Целью является предоставление структурированной структуры для проектирования, организации и управления ресурсами данных. Архитектура данных обеспечивает единообразное хранение, доступ и использование данных путем определения моделей, схем и механизмов хранения данных.

Четкая архитектура данных помогает управлять данными, устанавливая простые рекомендации по управлению данными и обеспечивая их соответствие политикам и стандартам организации.

Управление активами данных

Это подчеркивает необходимость рассматривать все элементы данных, включая информационные панели, код и модели науки о данных, как важные активы в рамках системы управления на протяжении всего их жизненного цикла.

Он предлагает принять комплексный подход к управлению, охватывающий данные и аналитику, чтобы обеспечить тщательное управление и надзор за всеми активами данных.

Подход «снизу вверх

По мере роста использования данных компании должны разделить роль управления данными между создателями и пользователями данных. Этот децентрализованный подход возлагает на каждого ответственность за управление данными, согласовывая их с более инклюзивными и совместными моделями управления данными, такими как сетка данных.

Это означает, что управление распространяется на различные сферы бизнеса, при этом каждый владелец домена заботится о своих данных, следуя при этом более широким организационным принципам.

Управление рутинным рабочим процессом

Управление данными не должно ограничиваться соблюдением требований или рассматриваться как дополнительная задача. Вместо этого командам следует интегрировать его в повседневные рабочие процессы, чтобы быть уверенными, что они принимают решения на основе точных данных. Тогда это становится важным элементом принятия стратегических решений внутри организации.

Система управления данными будет неполной без ее основных элементов: людей, процессов и технологий. Каждый из них играет решающую роль в обеспечении эффективности системы.

Люди: основа управления

Успешное управление данными зависит от сотрудничества и тщательного планирования со стороны сотрудников организации.

Ключевые соображения по внедрению и налаживанию управления данными включают в себя:

• Обязательство: Оценка того, привержены ли люди принципам управления данными.
• Роли и обязанности: Четкое определение и формальное документирование ролей и обязанностей всех, кто участвует в управлении данными.
• Навыки и информационная грамотность: Обеспечение членов команды необходимыми навыками и пониманием данных для эффективной реализации стратегий управления.
• Управление изменениями: Разработка плана со спонсорами для поддержки согласованности и поощрения участия всей организации.
• Идентификация заинтересованных сторон: Признание заинтересованных сторон по управлению данными во всей организации.
• Поддержание экспертизы: Понимание того, где в организации находится экспертный потенциал, чтобы использовать его для инициатив управления.

Процессы

Такие процессы, как сбор, хранение, интеграция и обеспечение качества данных, жизненно важны для проверки единообразия методов управления данными на предприятии.

Важными аспектами, которые следует учитывать при выполнении этих процессов, являются:

• Реалистичные определения и цели: Установление практических и достижимых определений данных, правил и целей.
• Модернизация бизнес-процессов: Обновление бизнес-процессов для интеграции управления данными, повышения способности достигать значимых результатов.
• Интеграция управления: Анализ и корректировка бизнес-правил для беспрепятственного управления данными.

В число участников входят эксперты в области бизнеса и ИТ, которые обеспечивают необходимый контекст для усилий по управлению данными.

Они необходимы для:

• Технологии: обеспечение эффективного управления

Технологии предоставляют инструменты и платформы для реализации надежных процессов управления данными, таких как инструменты профилирования данных, происхождения и метаданных, а также использования технологий для автоматизации, масштабирования и ускорения процессов управления данными.

Как работают системы управления данными? 

Структуры управления данными различаются от одного бизнеса к другому, но обычно они включают в себя несколько основных компонентов, описанных выше, которые определяют, как данные управляются и используются в организации.

Давайте обсудим далее, как обычно работают эти структуры.

Понимание права собственности

Право собственности означает определение того, кто устанавливает правила, политику, определения и стандарты управления данными. Например, компания может создать Управление управления данными (DGO), чтобы возглавить инициативу по управлению данными. Инициатива может включать выделенную команду, группу заинтересованных сторон или даже одного человека, например архитектора данных, в зависимости от размера и потребностей организации.

В различных отделах назначаются распорядители данных, которые следят за тем, чтобы все соблюдали эти стандарты, и дают рекомендации. В более крупных компаниях несколько советов могут сосредоточиться на различных аспектах управления данными, таких как хранение данных, качество и защита.

Ставить цели

Определение четких целей и показателей является ключом к измерению успеха инициативы по управлению данными. Институт управления данными предлагает сосредоточить внимание на влиянии инициатив по управлению данными на:

• Насколько они соответствуют целям организации.
• Эффективность улучшения качества данных и соблюдения требований в проектах.
• Интеграция принципов управления в профессиональные дисциплины.
• Внедрение практики управления данными среди отдельных лиц внутри организации.

Например, поставщик медицинских услуг может поставить цель сократить количество ошибок в данных о пациентах на 20 % в первый год, чтобы улучшить качество обслуживания пациентов и сократить ошибки при выставлении счетов.

Мониторинг производительности

Отслеживание того, насколько хорошо работает система управления данными, включает в себя определение ответственности за задачи, необходимые для обеспечения соответствия, например назначение распорядителя данных или назначение сотрудника по безопасности данных. Эти задачи должны быть хорошо документированы, повторяемы и охватывать различные аспекты управления данными, такие как назначение прав принятия решений, управление изменениями, решение проблем и обеспечение качества данных.

Например, финансовое учреждение может внедрить систему регулярной проверки и обновления прав доступа к конфиденциальным финансовым данным, гарантируя, что только уполномоченный персонал сможет просматривать или изменять эту информацию.

Утверждение технологии

Выбор и утверждение технологии — еще один важный аспект, в котором заинтересованные стороны принимают решение об инструментах и ​​системах, используемых для обработки, хранения и защиты данных. Это также гарантирует, что эти технологии имеют необходимые средства контроля для предотвращения утечки данных.

Например, соответствующий персонал компании, занимающейся электронной коммерцией, может решить одобрить использование решения облачного хранилища, которое предлагает шифрование и многофакторную аутентификацию для защиты данных клиентов.

Установление стандартов сотрудничества

Принятие решения о том, как заинтересованные стороны в области данных будут создавать, использовать или регулировать данные внутри организации, будет сотрудничать, включая определение того, кто должен участвовать в процессах принятия решений и кого необходимо информировать о решениях.

Например, производственная фирма может привлечь инженеров, руководителей производства и специалистов по контролю качества к обсуждению сбора и использования данных производственной линии для повышения эффективности и качества продукции.

Примеры структуры управления данными  

Существуют различные проверенные и проверенные системы управления данными. Каждая платформа отвечает потребностям и требованиям эффективного управления данными.

Международный свод знаний по управлению данными DAMA (DMBOK)

DAMA-DMBOK — это комплексная структура, описывающая стандартные отраслевые практики управления данными. Он охватывает множество тем, включая управление данными, архитектуру и моделирование, обеспечивая целостный подход к управлению активами данных.

Структура Института управления данными (DGI)

Институт управления данными (DGI) предлагает структуру, ориентированную на практику управления. В нем особое внимание уделяется установлению ролей, обязанностей и процессов для обеспечения управления данными как активом. Эта структура особенно полезна для организаций, стремящихся внедрить управление данными с четким упором на подотчетность и управление.

Модель зрелости управления данными (DMM) CMMI

Модель зрелости управления данными (DMM) обеспечивает комплексный подход к совершенствованию методов управления данными в организации. В нем описываются основные компоненты управления данными, включая качество данных, операции и платформы, предлагая путь к достижению более высокого уровня зрелости управления данными.

Модель оценки возможностей управления данными Совета EDM (DCAM)

DCAM Совета EDM — это стандартная отраслевая структура для оценки и улучшения методов управления и управления данными. DCAM обеспечивает структурированный подход с определенными принципами и возможностями по различным аспектам управления данными, включая архитектуру данных, управление качеством и безопасность.

ISO/IEC 38500 Структура управления ИТ

Хотя ISO/IEC 38500 в первую очередь представляет собой структуру управления ИТ, он имеет значительные последствия для управления данными. Он помогает организациям использовать ИТ (включая активы данных) для достижения бизнес-целей, обеспечения соблюдения нормативных требований и управления рисками.

Как создать структуру управления данными?  

Создание и внедрение структуры управления данными включает в себя стратегический процесс, в котором приоритет отдается правильному управлению информационными активами организации. Эта структура необходима для улучшения управления данными в рамках бизнеса. Следующее пошаговое руководство упрощает этот подход:

1. Понимание управления данными

а. Определите объем и цели инициативы по управлению данными.

б. Согласуйте заинтересованные стороны с целями управления данными, такими как улучшение процесса принятия решений, обеспечение соблюдения нормативных требований и повышение операционной эффективности.

2. Определение областей данных

а. Классифицируйте данные по доменам в зависимости от их значимости для бизнеса, например данные о клиентах, данные о продуктах, финансовые данные и т. д.

б. Понимайте ландшафт данных, чтобы эффективно управлять данными во всей организации.

3. Идентификация собственности и потребления

а. Определите владельцев данных, ответственных за точность, конфиденциальность и безопасность каждого домена данных. 

б. Определите потребителей данных, которым необходим доступ к данным для их работы. 

в. Обеспечьте подотчетность и ясность в отношении ролей и обязанностей. 

4. Проверка и документирование данных

a. Документируйте жизненный цикл данных, включая его происхождение, внутренний поток, взаимодействие с пользователем и назначение приложения.

б. Проверять точность данных и последовательность.

в. Запишите политику, стандарты и процедуры управления для справки и ясности в управлении данными.

5. Оценка безопасности данных

а. Проводить оценку безопасности и рисков для различных типов данных для выявления уязвимостей и угроз. 

б. Расставьте приоритеты рисков и примите меры защиты конфиденциальной информации. 

в. Обеспечьте соблюдение требований законодательства и завоевывайте доверие клиентов и партнеров, демонстрируя приверженность безопасности данных.  

Передовая практика в сфере управления даннымиs 

Предприятиям следует использовать определенные передовые методы для создания практической структуры управления данными, обеспечивающей долгосрочный успех. Эти практики направлены на удовлетворение текущих потребностей, а также на адаптацию к будущим вызовам.

Привлекайте заинтересованные стороны на ранних стадиях процесса 

Привлекайте ключевых заинтересованных сторон из различных отделов к определению объема и задач управления данными, чтобы согласовать все действия с целями и приоритетами организации.

Используйте каталоги данных 

Внедряйте каталоги данных для категоризации и документирования активов данных. Этот подход заключается в эффективной организации данных, делая их легкодоступными и понятными для пользователей внутри организации. Это облегчает идентификацию областей данных и ответственности владельцев, обеспечивая видимость активов данных и связанных с ними метаданных.

Назначьте распорядителей данных 

Назначьте специальных распорядителей данных для каждой области данных, чтобы контролировать качество данных и выступать в качестве контактных лиц для всех запросов, связанных с данными. Эти управляющие обеспечивают соблюдение политики управления данными, поддерживая качество и безопасность данных в своих соответствующих доменах.

Автоматизируйте процессы документирования 

Кредитное плечо автоматизация инструменты для оптимизации документирования жизненных циклов данных, политик и процедур управления. Эти инструменты повышают эффективность и точность ведения актуальных записей о деятельности по управлению данными.

Проводите регулярное обучение

Проводить постоянные учебные занятия для ознакомления заинтересованных сторон с принципами управления данными, передовыми практиками и требованиями соответствия. Это обучение гарантирует, что все участники понимают и эффективно реализуют политику управления данными организации.

Внедрить меры безопасности данных 

Используйте механизмы безопасности, такие как шифрование, контроль доступа и системы мониторинга, чтобы защитить конфиденциальные данные от несанкционированного доступа, взломов и нарушений соответствия. 

Заключение  

Надежная система управления данными позволяет организациям активно управлять своими информационными активами и получать максимальную отдачу от них. Компании могут внедрить структуру, тщательно привлекая заинтересованные стороны, определяя роли и тщательно планируя. Внедрение системы управления данными требует приверженности постоянному совершенствованию и гибкости в ответ на новые изменения в бизнесе и технологиях.

Для успешной реализации крайне важно использовать инструменты управления данными или инструменты управления данными с функциями управления. AsteraПлатформа упрощает управление данными для бизнеса, предлагая инструменты для комплексного управления данными. Это позволяет четко распределять роли и обязанности, гарантируя, что распорядители данных и владельцы могут легко контролировать свои данные. Такая прозрачность помогает реализовать политику управления и обеспечить целостность данных в масштабах всей организации.

Astera позволяет вам более эффективно использовать ваши данные и достигать лучших бизнес-результатов, сводя при этом к минимуму сложность данных.

Начать бесплатную пробную версию or заказать демоверсию сегодня, чтобы исследовать AsteraПакет решений по управлению и управлению данными.