Data Governance: Jak skutecznie zarządzać danymi i zabezpieczyć swoją firmę

Zacznijmy od tego, czym właściwie jest zarządzanie danymi? Najprościej mówiąc jest to ich zbieranie, przechowywanie i wykorzystywanie w sposób bezpieczny, efektywny i ekonomicznie opłacalny. Najczęściej dane mają umożliwić organizacjom podejmowanie świadomych decyzji i działań, które będą maksymalizować korzyści biznesowe.

W miarę jak organizacje coraz bardziej polegają na niematerialnych aktywach, solidna strategia zarządzania danymi, staje się niezbędna w praktycznie każdej firmie.

Platformy zarządzania danymi są fundamentem ze względu na ich rosnącą ilość. Dziś zarządzanie danymi ("data management") przeobraża się w strategiczny priorytet, czego dowodem jest pojawienie się terminu "data governance", podkreślającego zarządzanie danymi w przedsiębiorstwie w celu zapewnienia odpowiedniej dostępności, integralności i bezpieczeństwa przetwarzanych informacji.

Celem tego artykułu jest dostarczenie CI kompleksowego spojrzenia w efektywne zarządzanie danymi i zabezpieczenie informacji w Twojej firmie. Poznasz kluczowe komponenty skutecznego zarządzania danymi, zrozumiesz różnicę między zarządzaniem danymi a bazami danych, a także wyzwania stojące przed zarządzaniem danymi. Przyjrzymy się narzędziom i technologiom, które wspierają proces zarządzania danymi, w tym także data governance framework.

Naszym celem jest zapewnienie wyraźnych i zrozumiałych koncepcji, które pozwolą Tobie na szybkie podejmowanie decyzji i dostosowanie się do nowych przepisów, minimalizując potencjalne kary regulacyjne. Artykuł wprowadzi Cię również w świat narzędzi zarządzania danymi (data governance tools) i wyjaśni, jakim zmianom podlegają firmy w związku z wprowadzeniem Aktau o Zarządzaniu Danymi, które stanowi kluczową regulację unijną.

Podstawowe pojęcia zarządzania danymi

Zarządzanie danymi to nie tylko praktyka zbierania i przechowywania informacji, ale przede wszystkim umiejętność ich efektywnego wykorzystania w celu podejmowania lepszych decyzji biznesowych. Skuteczne systemy zarządzania danymi są kluczowe dla firm każdej wielkości i obejmują bazy danych, magazyny danych oraz narzędzia do zarządzania dużymi zbiorami danych.

Systemy zarządzania danymi

• Bazy danych: Tradycyjne repozytoria informacji, które są podstawą operacji na danych.
• Data Lake: Pozwalają na przechowywanie dużych ilości surowych danych w różnych formatach.
• Data Werehouse: Zintegrowane zbiory danych, które są przetwarzane i strukturyzowane dla łatwiejszego dostępu i analizy.
• Narzędzia do zarządzania Big Data: Specjalistyczne systemy, które skupiają się na integracji, zarządzaniu i zaawansowanej analizie dużych zbiorów danych.

Autonomiczne bazy danych wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe do automatyzacji zadań zarządzania, co redukuje złożoność i koszty, jednocześnie zwiększając niezawodność i wydajność. W kontekście Big Data zarządzanie wymaga specjalistycznych systemów zdolnych do obsługi dużych zbiorów danych, koncentrując się na integracji danych, zarządzaniu nimi oraz zaawansowanej analizie.

Zarządzanie danymi w przedsiębiorstwie, czyli data governance, ma na celu kontrolę dostępności, integralności i bezpieczeństwa przetwarzanych informacji. Jest to kluczowe dla szybkiego podejmowania decyzji oraz przestrzegania regulacji prawnych.

Cele data governance

• Budowanie zaufania do danych.
• Umożliwienie pracownikom dostępu do odpowiednich insightów.
• Zapewnienie jakości informacji.

Wprowadzenie zarządzania danymi obejmuje identyfikację grup danych, ujednolicenie koncepcji biznesowych oraz monitorowanie jakości danych, aby zapewnić ich spójność i dokładność. Dane są niezbędne do podejmowania decyzji organizacyjnych, wymagają dokładnego, bezpiecznego i dostępnego zarządzania, aby wydobyć wartość i wspierać decyzje.

Role w zarządzaniu danymi

Roli w ramach data governance nie brakuje, w tym zespoły zarządzające danymi, komitety zarządzania danymi oraz stewardzi danych i biznesu, każdy z określonymi obowiązkami w zakresie zarządzania danymi i ich jakości.

• Właściciele danych (Data Owners): Odpowiadają za określenie polityki dotyczącej danych i zarządzanie nimi.
• Stewardzi danych (Data Stewards): Zapewniają jakość i zgodność danych z polityką.
• Architekci danych (Data Architects): Projektują struktury danych i zarządzają ich integracją.
• Analitycy danych (Data Analysts): Analizują dane, aby dostarczać wglądy i wspierać procesy decyzyjne.

Zarządzanie danymi to praktyka ciągła, wymagająca regularnego monitorowania jakości danych i kontroli w całej firmie, aby utrzymać wysokie standardy danych. Informacja przestrzenna dodaje komponent geograficzny do danych, poprawiając wizualizację i zrozumienie poprzez lokalizowanie informacji w przestrzeni 2D lub 3D. Właściwe zarządzanie informacjami i danymi jest kluczowe dla dokonywania dokładnych prognoz i podejmowania świadomych decyzji w zarządzaniu biznesem.

Różnica między zarządzaniem danymi a zarządzaniem bazami danych

Zarządzanie danymi a zarządzanie bazami danych – choć oba terminy mogą wydawać się podobne, istnieją jednak między nimi kluczowe różnice.

Zarządzanie danymi (Data Management)

• Cele i zakres: Obejmuje szeroki zakres działań, od tworzenia i dostępu do danych, przez ich aktualizację, po zapewnienie wysokiej dostępności i odzyskiwanie danych po awarii. W ramach data management istotne jest również zastosowanie polityk archiwizacji i niszczenia danych, a także dbałość o prywatność i bezpieczeństwo danych.
• Zastosowanie w biznesie: Data management ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia integralności danych, ich bezpieczeństwa oraz dostępności, co umożliwia podejmowanie świadomych decyzji biznesowych. Włącza w to również data integration, czyli integrację danych z różnych źródeł, co jest niezbędne w obszarach takich jak analiza dużych zbiorów danych (Big Data).
• Narzędzia: W zakres data management wchodzą narzędzia i technologie, które wspierają proces zarządzania danymi, w tym systemy przetwarzania dużych ilości danych, narzędzia do analizy grafowej baz danych oraz możliwości uczenia maszynowego.

Zarządzanie bazami danych (Database Management)

• Koncentracja na bazach danych: Database management jest podzbiorem zarządzania danymi i koncentruje się na organizacji, przechowywaniu oraz odzyskiwaniu danych w bazie danych.
• Zadania operacyjne: Do zadań związanych z zarządzaniem bazami danych należą identyfikacja i rozwiązywanie problemów z infrastrukturą, przydzielanie zasobów pamięci i przechowywania dla baz danych, przeprowadzanie zmian projektowych oraz optymalizacja odpowiedzi zapytań do bazy danych.
• Systemy zarządzania bazami danych (DBMS): Są to specjalistyczne systemy, takie jak Oracle, MySQL czy PostgreSQL, które wspierają integralność danych i zapewniają bezpieczeństwo poprzez zarządzanie użytkownikami, kontrolę dostępu i szyfrowanie. DBMS umożliwia skalowanie poziome i pionowe w celu obsługi rosnących wolumenów danych i zapotrzebowania użytkowników, oferując wbudowane mechanizmy kopii zapasowych i odzyskiwania danych, a także języki zapytań, takie jak SQL.

Porównanie

Pamiętaj, że zarówno zarządzanie danymi, jak i zarządzanie bazami danych są kluczowe dla data governance.  

Kluczowe komponenty skutecznego zarządzania danymi

Efektywne zarządzanie danymi składa się z kilku kluczowych komponentów, które są niezbędne do zapewnienia bezpieczeństwa i efektywności operacji:

Zarządzanie danymi (Data Governance)

• Ustanawianie polityk, praktyk i procedur efektywnego zarządzania i wykorzystania danych.
• Definiowanie jasnych i zrozumiałych definicji dla pojęć biznesowych.
• Ograniczanie potencjalnych kar regulacyjnych poprzez tworzenie dokładnych analiz.

Architektura danych (Data Architecture)

• Projektowanie solidnej struktury danych, w tym modelowanie danych, zarządzanie bazami danych i przechowywanie danych.

Integracja danych (Data Integration)

• Łączenie danych z różnych źródeł i zapewnianie jednolitego widoku.
• Umożliwienie bezpiecznego backupu, transferu, wyszukiwania i dostępu do danych w różnych infrastrukturach.

Bezpieczeństwo danych (Data Security)

• Ochrona danych przed nieautoryzowanym dostępem, uszkodzeniem lub kradzieżą.
• Wymaganie uwierzytelniania, zarządzania uprawnieniami, szyfrowania i ochrony hasłem.

Jakość danych (Data Quality)

• Zapewnienie, że dane są dokładne, spójne i aktualne.
• Kluczowe dla budowania zaufania do danych i podejmowania świadomych decyzji.

Analiza danych (Data Analytics) i zarządzanie cyklem życia danych (Data Lifecycle Management)

• Wydobywanie wartościowych informacji z danych dla wsparcia procesu decyzyjnego.

• Zarządzanie danymi od ich powstania po usunięcie.

Prywatność danych (Data Privacy)

• Postępowanie z danymi zgodnie z wymogami prawnymi i etycznymi.
• Ochrona wrażliwych informacji.

Umiejętności obsługi danych (Data Literacy)

• Promowanie zrozumienia i kompetencji w zakresie obsługi i interpretacji danych w całej organizacji.

Data Mesh

• Innowacyjne podejście do zarządzania danymi w dużych organizacjach, podkreślające decentralizację zarządzania danymi i dystrybucję własności danych.
• Oferuje skalowalność, elastyczność, odpowiedzialność i ulepszoną analizę danych, ale wymaga starannego rozważenia strategii danych organizacji i inwestycji w odpowiednie narzędzia i technologie.

Umiejętności zarządzania danymi:

• Obejmują przechowywanie i organizację danych, poprawę jakości danych, integrację danych, bezpieczeństwo i prywatność danych, analizę i wizualizację danych oraz wykorzystanie platform bez kodowania.
• Opanowanie tych umiejętności ułatwiają platformy takie jak AppMaster, które oferują wizualne modelowanie danych, automatyzację procesów biznesowych, zarządzanie API, kompatybilność z PostgreSQL i generowanie skalowalnych aplikacji backendowych.

Implementowanie dynamicznego i skalowalnego systemu indeksowania pomaga gromadzić, modyfikować i organizować wszystkie generowane informacje, zapewniając, że zasoby danych są zrozumiałe pod względem lokalizacji, bezpieczeństwa i dostępności.  

Integralność danych jest niezbędna do bezproblemowego backupu, odzyskiwania, transferu, wyszukiwania i dostępu do danych w różnych infrastrukturach bez potrzeby migracji danych.

Kompleksowa strategia danych powinna obejmować fizyczne środowiska IT, platformy wirtualizowane i chmurowe oraz urządzenia mobilne, aby zwiększyć dostępność i mobilność danych.

Centralizacja informacji o danych na jednolitej platformie dostarcza cennych insightów biznesowych, prowadząc do namacalnych korzyści biznesowych. Implementacja warstwy wykrywania danych firmy, tworzenie środowiska analitycznego i wykorzystanie autonomicznej technologii do wysokowydajnego przetwarzania danych może poprawić zarządzanie danymi.

Wybór narzędzi znanych i akceptowanych przez zespoły deweloperskie może zwiększyć adopcję i efektywność zarządzania danymi.

Wyzwania stojące przed zarządzaniem danymi

Wyzwania w zarządzaniu danymi są wielowymiarowe i dotyczą każdego aspektu ich cyklu życia. Oto niektóre z nich:

• Wzrost objętości, różnorodności i prędkości danych: Firmy muszą radzić sobie z coraz większą ilością danych, które przybierają różne formy i są generowane z coraz większą prędkością. Wymaga to zastosowania zaawansowanych technologii, takich jak autonomiczne systemy zarządzania danymi, które mogą pomóc w efektywnym przetwarzaniu i analizie danych.

• Zgodność z regulacjami: Przestrzeganie przepisów dotyczących danych, takich jak RODO, jest kluczowe dla uniknięcia kar i utrzymania zaufania konsumentów. Narzędzia do odkrywania danych (data discovery tools) mogą wspierać organizacje w zapewnieniu zgodności z przepisami poprzez identyfikację i ochronę wrażliwych informacji.
• Integracja i interoperacyjność danych: Dane często są przechowywane w różnych systemach i formatach, co utrudnia ich integrację. Efektywne strategie zarządzania danymi muszą umożliwić integrację danych (data integration) z różnych źródeł w celu zapewnienia spójnego widoku na informacje.
  
• Jakość danych (Data Quality): Nieprecyzyjne lub nieaktualne dane mogą prowadzić do błędnych decyzji. Wyzwaniem jest zapewnienie, że dane są dokładne, spójne i aktualizowane na bieżąco.
• Bezpieczeństwo danych: Ochrona danych przed nieautoryzowanym dostępem i cyberatakami jest kluczowa. Firmy muszą stosować metody autentykacji użytkowników, zarządzania uprawnieniami i szyfrowania danych, aby zapewnić ich bezpieczeństwo.  

Ponadto, inne wyzwania obejmują:

• Niespójność danych między działami: Może prowadzić do nieprawidłowych decyzji i spowolnienia wzrostu.
• Potrzeba szybkiego wprowadzania produktów na rynek: Wymaga skutecznej strategii zarządzania danymi, aby uniknąć opóźnień.
• Błędy w ręcznym wprowadzaniu danych: Mogą być kosztowne i wpływać na analizę ryzyka.

Według badań:

• 87% liderów w dziedzinie analityki i IT uważa zarządzanie danymi za priorytet ze względu na rozwój sztucznej inteligencji.
• 92% zgadza się, że istnieje zwiększone zapotrzebowanie na niezawodne dane.
• 70% firm zwiększa budżety na narzędzia do analizy danych i szkolenia.
• Drugie największe wyzwanie: Brak harmonizacji danych, przytłaczające ilości danych, brak jednolitego źródła prawdy, niewystarczające szkolenia i nieskuteczne metody ekstrakcji informacji.
  

Aby sprostać tym wyzwaniom, firmy powinny:

1. Wprowadzić warstwę zarządzania danymi (data management layer), aby uporządkować i standaryzować procesy.

2. Wykorzystać autonomiczne technologie dla zwiększenia wydajności i redukcji błędów.

3. Zapewnić narzędzia do odkrywania danych w celu przestrzegania regulacji prawnych.

Kultura danych w organizacji jest niezbędna, a rola CDO (Chief Data Officer) w kształtowaniu tej kultury podkreśla znaczenie zasad pracy z danymi. Budowanie zaufania konsumentów poprzez skuteczne praktyki ochrony danych jest kluczowe dla biznesu i wymaga odpowiednich środków bezpieczeństwa, zaawansowanych technologii, regularnego szkolenia pracowników i przestrzegania standardów ochrony danych.

Firmy muszą zabezpieczyć dane przed hakerami, wirusami, złośliwym oprogramowaniem oraz zagrożeniami wewnętrznymi i zewnętrznymi. Wyzwania w zarządzaniu danymi obejmują również brak przydatnych informacji, utrzymanie poziomów wydajności, dostosowywanie się do zmieniających się regulacji dotyczących danych, efektywne przetwarzanie i konwersję danych do analizy, utrzymanie dostępności danych, skalowalności i wydajności oraz zarządzanie wieloma formami przechowywania danych.

Narzędzia i technologie wspierające zarządzanie danymi

W dzisiejszym świecie danych, narzędzia i technologie pozwalają na efektywne zarządzanie danymi. Oto niektóre z nich, które mogą znacząco wspierać Twoje działania w obszarze data governance:

Systemy zarządzania danymi

• Bazy danych, magazyny danych, narzędzia do zarządzania Big Data oraz platformy analityczne tworzą solidną podstawę dla nowoczesnych rozwiązań, takich jak autonomiczne bazy danych, które automatyzują wiele zadań związanych z zarządzaniem danymi.
• Specjalizacja w Big Data obejmuje integrację, zarządzanie i analizę danych, oferując zaawansowane możliwości, takie jak grafowe bazy danych, Internet Rzeczy (IoT), blockchain i uczenie maszynowe.

Integracja danych

• Narzędzia takie jak Talend, Informatica i IBM App Connect pomagają łączyć dane z różnych źródeł w jednolity widok, zapewniając spójność i dokładność danych.

Jakość danych

• Technologie takie jak SAP Data Quality Management, Informatica MDM i IBM InfoSphere QualityStage monitorują i poprawiają jakość danych, gwarantując, że są one dokładne, kompletne i aktualne.

Zarządzanie danymi (Data Governance)

• Ramy i narzędzia takie jak Collibra, Informatica MDM i Alation zarządzają i nadzorują wykorzystanie danych, zapewniając zgodność z regulacjami i najlepszymi praktykami.

Magazyny danych

• Systemy takie jak Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse Analytics i Google BigQuery przechowują i zarządzają dużymi wolumenami danych, dostarczając scentralizowane repozytorium do analizy danych i raportowania.

Analiza Big Data

• Narzędzia takie jak Apache Hive, Apache Pig i Apache Spark umożliwiają analizę dużych i złożonych zbiorów danych, często wykorzystując rozproszone ramy obliczeniowe takie jak Hadoop czy Spark.

Uczenie maszynowe i AI

• Technologie takie jak TensorFlow, PyTorch i Scikit-learn umożliwiają automatyzację analizy danych i procesów decyzyjnych, często wykorzystując algorytmy uczące się na podstawie danych.

Wizualizacja danych

• Narzędzia takie jak Tableau, Power BI i Looker pomagają prezentować dane w formacie wizualnym, ułatwiając ich zrozumienie i analizę.

Dodatkowo, warto zwrócić uwagę na rozwiązania, które oferują wszechstronne wsparcie dla różnorodnych typów i modeli danych, takie jak Oracle Data Management. W jego skład wchodzi m.in. Autonomous Database, baza danych, która jest samosterująca, samoasekurująca i samonaprawiająca się. Oracle Exadata to z kolei wydajna i skalowalna maszyna bazodanowa, idealna do obsługi obciążeń pracy Oracle Database, a Oracle Autonomous Data Warehouse to w pełni zarządzany i skonfigurowany serwis magazynu danych, który automatyzuje zadania zarządzania bazą danych.

Poniżej przedstawiam tabelę z kluczowymi funkcjami oprogramowania do zarządzania danymi, które mogą być szczególnie przydatne w kontekście data governance:

Pamiętaj, że wybór odpowiednich narzędzi i technologii jest kluczowy dla skutecznego zarządzania danymi, które są fundamentem bezpieczeństwa i efektywności operacji w Twojej firmie.

Najlepsze praktyki i strategie

Centralizacja zarządzania danymi przynosi liczne korzyści, w tym:

• Poprawa spójności i jakości danych: Ułatwia dostęp do informacji i ich integrację, co przekłada się na lepsze zarządzanie zmianami.
• Optymalizacja kosztów: Zmniejsza wydatki związane z utrzymaniem wielu systemów i procesów.
• Wsparcie dla strategicznego podejmowania decyzji: Zapewnia solidne podstawy do analizy danych i formułowania długoterminowych planów rozwoju firmy.

Efektywne zarządzanie danymi uwzględnia:

• Bezpieczeństwo danych: Implementacja zaawansowanych metod weryfikacji, takich jak uwierzytelnianie wieloskładnikowe, zmniejsza ryzyko nieautoryzowanego dostępu.
• Strategie dostosowane do działalności i zasobów organizacji: Tworzenie spersonalizowanych planów zarządzania, które odpowiadają specyfice firmy.
• Dostępność i mobilność danych: Zapewnienie łatwego dostępu do danych niezależnie od miejsca i czasu.
• Operacyjna efektywność przez automatyzację: Zastosowanie autonomicznych technologii do zwiększenia wydajności i redukcji błędów manualnych.

Stewardzi danych odgrywają kluczową rolę w:

• Dzieleniu się cennymi informacjami w organizacji: Aktywują praktyki zarządzania danymi i wspierają komunikację między działami.
• Zachęcaniu pracowników do zaangażowania w jakość danych: Komunikowanie pytań lub użytecznych opinii jest mile widziane w ramach kompleksowego zarządzania danymi.

Ponad 60% organizacji posiada pewną formę zarządzania danymi na wczesnym etapie, stosując różne ramy, od podejść typu command-and-control do adaptacyjnych i nieinwazyjnych stylów.
W celu efektywnej obsługi relacji z klientami, zaleca się:

• Regularne aktualizacje danych klientów: Zapewnia aktualne i dokładne informacje, co jest kluczowe dla skutecznego zarządzania relacjami z klientami.
• Integracja systemów CRM z innymi aplikacjami i platformami: Umożliwia automatyczną wymianę danych, monitorowanie ich jakości i eliminowanie redundancji.
• Odpowiednia kontrola praw dostępu i bezpieczeństwa danych w systemach CRM: Jest niezbędna do ochrony wrażliwych informacji klienta i przestrzegania przepisów o ochronie danych.

W kontekście systemów CIAM (Customer Identity and Access Management) najlepsze praktyki obejmują:

• Priorytet dla prywatności: Wdrażanie zasad privacy-by-design, zapewnienie użytkownikom kontroli nad ich danymi i gwarancja transparentnych praktyk przetwarzania danych.

• Uproszczenie procesów rejestracji i logowania: Oferowanie opcji logowania społecznościowego i wdrażanie pojedynczego logowania (single sign-on) poprawiają doświadczenie użytkownika, jednocześnie zachowując bezpieczeństwo i prywatność.

Najlepsze praktyki w zarządzaniu danymi to także:

• Implementacja warstwy odkrywania danych: Tworzenie środowiska analitycznego i wykorzystanie autonomicznej technologii.
• Wykorzystanie narzędzi do odkrywania danych dla zgodności: Zapewnienie konwergencji danych, gwarantowanie wydajności, skalowalności i dostępności bazy danych.
• Użycie jednolitej warstwy zapytań dla zarządzania różnymi typami przechowywania danych: Umożliwia efektywne zarządzanie i analizę danych, prowadząc do namacalnych korzyści biznesowych.

Data Governance w Twojej firmie

Prawidłowe zarządzanie danymi stanowi podstawę dla bezpieczeństwa, efektywności i zdolności predykcyjnych firmy w szybko zmieniającym się cyfrowym środowisku. Solidne fundamenty w postaci data governance, architektury danych, czy umiejętność ich integracji i analizy pomagają organizacjom w pełni wykorzystać potencjał zgromadzonych informacji, minimalizując jednocześnie ryzyko i koszty.
Kluczowe dla sukcesu jest nie tylko gromadzenie, ale i właściwe wykorzystanie danych, które przekuwają się na mądre decyzje i innowacje prowadzące do wzrostu konkurencyjności. Zadbane zarządzanie danymi umożliwia również skuteczną adaptację do zmieniających się przepisów oraz zapewnia bezpieczeństwo informacji w organizacji. Aby kontynuować rozwój swoich umiejętności w zarządzaniu zasobami danych i pozostać na bieżąco z najlepszymi praktykami, zachęcamy do dalszego zgłębiania wiedzy i zasobów dostępnych na naszej platformie.