Vad är datastyrning?
Det är viktigt att alltid veta vem som har kontroll över din data, läs mer om datastyrning och hur dina team kan hantera och skydda dataresurser i din dataegendom.
Definition av datastyrning
Definitionen av datastyrning omfattar insamling av processer, principer, roller, mått och standarder som säkerställer en effektiv och effektiv användning av information. Detta hjälper också till att upprätta datahanteringsprocesser som håller dina data skyddade, privata, korrekta och användbara under hela datalivscykeln.
En robust strategi för datastyrning är avgörande för alla organisationer som använder data för att driva affärstillväxt, fatta bättre beslut och säkerställa lyckade resultat på en konkurrenskraftig marknad. När du samlar in stora mängder interna och externa data måste du ha en strategi som hanterar risker, minskar kostnaderna och utför affärsmål effektivt.
Fördelarna med datastyrning
En stor del av datastyrningen är att skapa ett program som delar upp datasilos genom en samarbetsprocess med intressenter från frånkopplade affärsenheter. Ditt datastyrningsprogram måste utföra grovjobbet för att säkerställa att organiserade data används på rätt sätt och anges korrekt i systemen. Genom att implementera en robust datastyrningsstrategi ser du till att din information är:
- Granskas korrekt
- Utvärderad
- Dokumenterade
- Hanterad
- Skyddat
- Trovärdigt
Men först måste IT-teamet se till att du kan tillhandahålla tillförlitliga data. Fördelarna med att ha tillgängliga och korrekta data är:
Att ha en enda sanningskälla. Alla beslutsfattare arbetar utifrån samma datauppsättningar, terminologi och vy, vilket ger fler möjligheter till intern flexibilitet.
Förbättrad datakvalitet. Ditt team kan vara säker på att alla tillgängliga data är säkra att använda, fullständiga och konsekventa.
Förbättrad datahantering. Hjälper till att upprätta en regler för uppförande och bästa praxis för att säkerställa att ditt team hanterar organisationens behov och problem omedelbart och konsekvent.
snabbare och konsekvent efterlevnad. Att ha ren datahantering under hela styrningsprocessen innebär att procedurer genererar, hanterar och skyddar dina data korrekt för att hålla dem i kompatibilitet.
Minskade kostnader och en bättre vinstmarginal. Om du eliminerar beslut baserat på inaktuell information resulterar det i effektiva dagliga åtgärder, enklare granskningar och minskat slöseri.
Ett fantastiskt organisationsrykte. När ditt företag är stabilt och tillförlitligt placerar du din verksamhet som ledande på din marknadsplats.
Även om det finns många fördelar med att lägga till en strategi för datastyrning i din organisation kan det uppstå några utmaningar om ditt team inte är förberett för organisationens implementering.
Utmaningar med datastyrning
Även om belöningarna är bra kan det kännas svårt att skapa en datastyrningslösning. Några av dessa utmaningar är:
Godkännande för hela företaget. Eftersom data sträcker sig över flera avdelningar måste det finnas ett tydligt ledarskap uppifrån och ned samt korsfunktionellt samarbete.
Dålig datahantering. Om din datahantering är strukturerad från ett ofullständigt datastyrningsprogram, kommer data att vara osäkra och siloade samt ha ostrukturerade processer som kan leda till enorma dataintrång och bristande efterlevnad.
standardisering. Organisationer måste hitta rätt balans mellan styrningsstandarder och flexibilitet.
Justera intressenter. Du måste arbeta hårt för att övertyga intressenter om värdet av dina data som ger insyn till intressenterna så att de kan investera i organisationens styrnings- och värdepappersbudgetar.
Tilldelning av ansvar. Det kan vara svårt att avgöra vem och vem som inte ska ha åtkomst till vissa datasegment. Att skapa ett system för vem som ser vad och när hjälper dig och ditt team att eliminera potentiella problem.
Din datastyrningsstrategi både teknik- och affärsaspekterna måste godkännas av alla i företaget. Och för att säkerställa att du har en lyckad strategi måste du implementera metodtips och principer i ditt datastyrningsprogram.
Principer och metodtips för datastyrning
När du skapar det ramverk som behövs för datastyrningen måste du skapa ett som passar organisationens mål. Några saker du behöver tänka på är hur du använder dina data på rätt sätt, förbättrar datasäkerheten, skapar och tillämpar principer för datadistribution och följer alla regelkrav.
För att garantera en lyckad implementering fokuserar du på dessa fem principer för datastyrning:
Ansvar
I hela organisationen behöver du teammedlemmar för att ta kontroll över dina data om ingen tar det ansvaret, då finns det ingen datastyrning. Du och it-teamet måste implementera ägarskap och ansvar. Upprätta ett datastyrningsteam med representanter från andra avdelningar för att säkerställa ansvar mellan organisationer.
Lagar och regler
Du behöver standardiserade regler och regler för att alla ska kunna följa den nivå som ditt datastyrningsteam har gått igenom för att implementera och skapa kriterier för all dataanvändning.
Dataadministration
Att välja en dedikerad dataadministratör, även kallad dataförvaltare, är nyckeln till att införa och säkerställa rätt skydd av datastyrningen. Som dataförvaltare är den här personens ansvar att rapportera till datastyrningsteamet och tillämpa dataregler och regler, så att de följs regelbundet.
Datakvalitet
Du behöver högkvalitativa, rena och tillförlitliga data för att fatta välgrundade affärsbeslut. För att göra detta skapar din dataförvaltare en delad uppsättning standarder för att förbättra datakvaliteten.
Transparens
Alla datastyrningsprocesser måste vara transparenta som möjligt. Att upprätthålla permanenta poster för alla funktioner och steg säkerställer att framtida granskningar kan fastställa dataanvändning, vilka data som användes, hur du hanterade data och varför ditt team använde dem.
Definition av datastyrning
När din verksamhet expanderar och följer dessa fem principer för datastyrning måste du’ också anpassa dig till de senaste datastyrningsmetoderna och se till att du håller dig uppdaterad om den senaste tekniken.
De första fem bästa metoderna för datastyrning är:
1. Tänk stort men börja i liten skala
Dokumentera dina övergripande mål men tänk på dina projektmål och milstolpar.
2. Utse en chefssponsor
Den här personen kommer att tala om din datastyrningsstrategi för dina chefer på hög nivå samt den bredare organisationen.
3. Skapa ditt ärende
Skapa det affärsfall du behöver för att motivera varför du behöver implementera en lyckad datastyrningsplan så snart som möjligt.
4. Utveckla rätt mått
För många eller för få mått gör det svårt att förstå om du når dina mål. Användarna, operatörerna och teamen måste snabbt avgöra vilka mått som är och inte behövs när du uppfyller deras mål.
5. Fortsätt kommunicera med alla nivåer
Håll dig öppen för den här nya processen, särskilt genom att uppmuntra dem som är negativa till förändringar. Du måste ge kontext och transparens till många som kanske inte förstår din process och dess betydelse.
Ramverk för molndatastyrning
Flytta dina data till molnlagring kommer att vara avgörande för din tillväxt. Ditt ramverk för molndatastyrning fungerar som en skiss och lägger grunden för hur din datastrategi lagras i molnet. Produkter som Microsoft Purview hjälper ditt team att utforska in- och utdataflöden medan styrningen integrerar dina regler, ansvarsområden, procedurer och processer om hur dessa dataflöden hanteras och kontrolleras på ett säkert sätt i molnlagringen.
Ett globalt branschråd, EDM-råd, skapade Cloud Datahantering Capabilities (CDMC) som förser ett ramverk för vad datastyrning ska kapsla in. Detta omfattar:
Datakatalogisering och identifieringAutomatisk identifiering och fysisk registrering av datatillgångar på ett enhetligt sätt för att möjliggöra logisk sökning, beskrivning och identifiering av en organisations data.
DataklassificeringTaggning av data med lämplig information, sekretess eller andra känslighetsklassificeringar för att skydda vidare användning och skydd.
DataägarskapSäkerställa att data ägs för skydd, beskrivning, åtkomst och kvalitet av ansvariga och behöriga agenter inom organisationen.
DatasäkerhetSäkerställa att data krypteras, döljs, tokeniseras eller har andra lämpliga säkerhetsåtgärder som tillämpas i enlighet med dess klassificering. Inkluderar insamling av bevis på säkerhetsprogram och hantering av dataförlustskydd.
Datasuveränitet och delning av data över gränsernaSäkerställa att data lagras, används och bearbetas enligt jurisdiktionsregler och restriktioner.
DatakvalitetSäkerställa att data är lämpliga för ändamålet enligt de viktigaste måtten för noggrannhet, fullständighet, konsekvens, giltighet, relevans och aktualitet.
DatalivscykelhanteringSäkerställa att data hämtas, lagras, bearbetas, används och tas bort i enlighet med dess livscykelkrav för juridiska, regelmässiga och sekretessmässiga, som ofta definieras i ett kvarhållningsschema.
Datarättigheter och åtkomstspårningData får endast vara tillgängliga för dem som har för avsikt att komma åt dem. Att granska den här åtkomsten är en viktig del av att identifiera och säkerställa kontroll.
Data härkomstAtt se till att det är möjligt att identifiera var data har sitt ursprung, vilka steg de har utfört och var de används med en kornighet och frekvens som är relevant.
DatasekretessDefiniera ett ramverk för skydd av integriteten för registrerade som återspeglar de lagar och sekretesslagar som reglerar din organisation. Se till att processer och teknik används för att säkerställa att sekretessramverket tillämpas aktivt.
kontrakt för hantering av betrodda källor och dataStora organisationer kan ha liknande data som kommer från eller bearbetas via ett antal källor. Att identifiera och hantera betrodda källor och definiera förbrukningsdatakontrakt är viktigt för att säkerställa att data hämtas från en godkänd sanningskälla och att den övergripande dataarkitekturen hanteras effektivt.
Etisk användning och användning av syfteI allt högre grad efterfrågas den etiska användningen av data utöver sekretesslagar och registrerades rättigheter. När användning av AI och maskininlärning ökar är det viktigt att se till att data bearbetas på ett sätt som kunderna förväntar sig enligt företagets etiska kod.
HuvuddatahanteringHuvuddata är de vanligaste och duplicerade data i en organisation. Det är ofta de data som beskriver de viktigaste operativa aspekterna av ett företag (till exempel produkt, kund, anställda och företagsstruktur). Att se till att det finns en enhetlig vy över dessa data är grundläggande för korrekt och tillförlitlig dataanvändning.
Definition av datastyrning
Det är viktigt att inse att datastyrning inte enbart uppfylls av tekniklösningar, utan i en ökande hybrid- och i flera moln värld blir en integrerad datastyrningsarkitektur en viktigare del av alla lösningar.
Datastyrningsverktyg, programvara och resurser
Det finns ingen enskild strategi för datastyrning som fungerar för alla företag, men en molnbaserad, skalbar lösning, till exempel Azure, hjälper organisationer att anpassa sig till framtida behov samtidigt som den är mer kostnadseffektiv. Och oavsett vilket datastyrningsverktyg du väljer ser du till att det hjälper:
- Förbättra datakvaliteten med validering, rensning och berikande.
- Samla in och förstå data via identifiering, profilering och benchmarking.
- Hantera dina data för att spåra dataintegrering med ursprung från slutpunkt till slutpunkt.
- Dokumentera data för att öka relevans, sökbarhet, tillgänglighet med mera.
- Granska och övervaka data aktivt hela tiden.
- Gör det möjligt för dina medarbetare att veta dessa data bäst.
Leta dessutom efter programvarufunktioner som omfattar AI, maskininlärning, informationslivscykel och innehållshantering samt hantering av företagsmetadata (EMM).
Azure-styrning och hanteringAzure-styrning och hantering är ett perfekt exempel på en molnlösning för hantering och styrning med avancerade funktioner som hjälper dig att hantera dina data under hela IT-livscykeln. Med denna datastyrning kan du spåra dataflöden från slutpunkt till slutpunkt i din organisation, så att rätt personer har tillgång till tillförlitliga och korrekta data när de behöver dem.
Ytterligare resurser
Vanliga frågor och svar
-
En samling processer, principer, roller, mått och standarder för att uppnå organisationens mål.
-
För att skapa en enda sanningskälla, förbättrad datahantering, minskade kostnader och efterlevnad för alla team.
-
Vissa organisationsutmaningar är godkännande, standardisering och tilldelning av databehörigheter.
-
De fem främsta principerna för datastyrning är ansvar, föreskrifter, dataadministratör, datakvalitet och transparens.
-
En uppsättning förutbestämda regler för att hantera dataflöden och hjälpa dig att uppnå dina affärsmål.
-
Microsoft Azure erbjuder flera molnbaserade, skalbara verktyg och tjänster som kan anpassas för framtida tillstånd.
Kom igång med ett kostnadsfritt Azure-konto
Få populära tjänster kostnadsfritt i 12 månader, mer än 55 tjänster kostnadsfritt alltid och kredit på 200 USD att använda under dina första 30 dagar.
Kontakta en Azure-säljspecialist
Få råd som hjälper dig igång med analys i Azure. Ställ frågor, lär dig mer om priser och regelverk samt få hjälp med att utforma en lösning som uppfyller dina behov.