Należymy do Grupy Orange Polska

3 min czytania

Data Governance, czyli o czym dokładnie mówimy?

Autor artykułu:

Data Governance, czyli o czym dokładnie mówimy?

Świadomość wartości danych gromadzonych przez firmy rośnie z roku na rok. Pożądanym skutkiem ubocznym tego trendu jest coraz większa uwaga jaką poświęca się procesom Data Governance. Niestety, organizacje często napotykają trudności podczas wdrażania Data Governance. Jedną z przyczyn tego stanu rzeczy są częste problemy w rozumieniu tych procesów. Niektóre z nich wynikają z faktu, że istnieje wiele definicji terminu Data Governance. Zobaczmy, czy uda nam się znaleźć w nich wspólną płaszczyznę.

Data Governance – definicja

Oto kilka reprezentatywnych definicji terminu „Data Governance”:

  • „Sprawowanie nadzoru i kontroli (planowanie, monitorowanie i egzekwowanie) nad zarządzaniem zasobami danych”. (DAMA International)
  • „System praw decyzyjnych i odpowiedzialności za procesy związane z informacjami, realizowanych zgodnie z uzgodnionymi modelami opisującymi, kto może podjąć określone działania, z jakimi informacjami, kiedy, w jakich okolicznościach, przy użyciu jakich metod”. (Data Governance Institute)
  • „Określenie ram praw decyzyjnych i odpowiedzialności w celu zapewnienia odpowiedniego zachowania w zakresie wyceny, tworzenia, wykorzystywania i kontroli danych oraz analiz”. (Gartner Glossary)

Możemy zidentyfikować pewne wspólne elementy spotykanych definicji Data Governance:

  • opracowanie procesów, polityk i standardów określających sposób zarządzania danymi w całym ich cyklu życia (tworzenie, przechowywanie, użytkowanie, archiwizacja, usuwanie) – PROCESY
  • ustalenie ról i odpowiedzialności za zarządzanie danymi – LUDZIE
  • zapewnienie dostępności, jakości, integralności i bezpieczeństwa danych – TECHNOLOGIA

Te trzy aspekty są kluczem podejścia do Data Governance w BlueSoft.

Data Governance integruje więc ludzi, procesy i technologię. Wszystkie te aspekty są niezbędne do pomyślnego wdrożenia Data Governance.

Wśród obszarów zdefiniowanych wokół DG i jej filarów można wymienić:

  • Wiedzę – gromadzenie, ulepszanie i dzielenie się wiedzą o danych, dzięki czemu dane są bardziej przejrzyste i łatwe do interpretacji;
  • Własność — określenie odpowiedzialności za zarządzanie danymi w celu zapewnienia, że odpowiednie osoby definiują standardy użytkowania i jakości oraz konsekwentnie rozwiązują problemy z danymi;
  • Dostępność — zapewnienie, że dane są dostępne i łatwe do wykorzystania przez zespoły biznesowe, które ich potrzebują;
  • Bezpieczeństwo — klasyfikacja i ochrona danych zgodnie z przyjętymi zasadami;
  • Jakość — wdrożenie standardów i procedur dotyczących jakości danych, w tym zasad monitoringu i ewidencji.

Data Governance to nie to samo co Data Management

Jednym z powodów wyznaczania niewłaściwych celów w procesach Data Governance jest brak jasnego zrozumienia różnicy między Data Governance a Data Management. Jak więc możemy zrozumieć tę różnicę?

Zacznijmy od tego, że Data Governance jest częścią ogólnej dyscypliny jaką jest Data Management. Data Management to nadrzędne ramy, w których wdrażane i wykonywane są procedury i zasady Data Governance. Data Governance skupia się na strategii i planowaniu, podczas gdy Data Management koncentruje się bardziej na technologii i narzędziach.

Data Governance – Cele

Chociaż wdrażanie Data Governance może przebiegać inaczej w każdej organizacji, istnieją pewne uniwersalne cele programów Data Governance:

  • Zapewnienie wiedzy i zaufania do danych, co z kolei pozwala na podejmowanie optymalnych decyzji biznesowych;
  • Stworzenie środowiska do rozwoju raportowania Business Intelligence oraz inicjatyw Data Science;
  • Wspieranie kultury pracy opartej na danych;
  • Optymalizacja wydajności eliminuje konieczność wielokrotnego czyszczenia i przygotowywania tych samych danych;
  • Zwiększenie możliwości monetyzacji danych;
  • Zwiększenie bezpieczeństwa danych i zgodności z przepisami.

Data Governance – Korzyści

Wybrane korzyści biznesowe związane z wdrożeniem Data Governance to:

  • Standaryzacja definicji dla danych w całej organizacji;
  • Zwiększona jakość analiz;
  • Wydajne, efektywne i rzetelne raportowanie biznesowe;
  • Zwiększenie wartości przechowywanych danych;
  • Ustanowienie ról i obowiązków w zakresie zarządzania danymi oraz zasad korzystania z danych;
  • Bardziej efektywne dzielenie się wiedzą w organizacji;
  • Wzmocnienie procesów demokratyzacji danych;
  • Przejrzysta struktura własności danych;
  • Możliwość analizowania pochodzenia danych (data lineage) i przeprowadzania analizy wpływu (impact analysis).

Podejście BlueSoft: Data Governance szyte na miarę

Statystyki i doświadczenie pokazują, że wiele programów Data Governance kończy się niepowodzeniem. Oczywiście jedną z przyczyn takiego stanu rzeczy są problemy z ustaleniem definicji oraz celów wdrożenia Data Governance. Jest jednak także inny powód – organizacje często przyjmują podejście do wdrożenia, które jest niedopasowane do ich potrzeb i możliwości. Zwykle uruchamiane są duże inicjatywy, które są zbyt trudne do zrealizowania w całej organizacji. Wynika to często z nieodpowiedniego wsparcia i braku doświadczenia w uruchamianiu oraz prowadzeniu takich inicjatyw.

Odpowiedzią BlueSoft na ten problem jest oddolne podejście do transformacji opartej na danych zwane „Tailored Data Governance”, inaczej “Data Governance szyte na miarę”. Jest to praktyczne podejście do znanego, ale także ogólnego stwierdzenia „Think Big, Start Small”. Obejmuje ono ocenę dojrzałości oparcia organizacji na danych, analizę obecnego stanu Data Governance, badanie potrzeb i wyzwań klienta oraz opracowanie rozwiązania, które odpowiada na nie w jak najprostszy sposób. Takie podejście sprawia, że wdrożenie Data Governance staje się skuteczniejsze, a korzyści łatwiej osiągalne.

Co możemy zrobić Dla Twojego biznesu?

Skontaktuj się z nami!