Hoppa över navigering

Vad är datastyrning?

Det är viktigt att alltid veta vem som har kontroll över dina data—läs mer om datastyrning och hur dina team kan hantera och skydda dataresurser i din dataegendom.

Definition av datastyrning

Datastyrning är en samling 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 framgångsrika 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 datasilor 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
  • Skyddad
  • Pålitlig

Men först måste ditt IT-team se till att du kan tillhandahålla tillförlitlig data. Fördelarna med att ha tillgänglig och korrekt data är:

Har 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 säkra på att alla tillgängliga data är säkra att använda, fullständiga och konsekventa.

Förbättrad datahantering. Hjälper till att upprätta 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 efterlevnad.

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 kan du positionera 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 omfattar 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 lokallagrade samt ha ostrukturerade processer, vilket kan leda till omfattande dataintrång och bristande efterlevnad.

Standardisering. Organisationer måste hitta rätt balans mellan styrningsstandarder och flexibilitet.

Justerar intressenter. Du måste arbeta hårt för att övertyga intressenterna om värdet av dina data. Genom att tillhandahålla transparens för intressenter kommer de att ge dem möjlighet att samarbeta i organisationens styrnings- och säkerhetsbudgetar.

Tilldelning av ansvarsområden. Det kan vara svårt att avgöra vem som ska 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 tekniska aspekter och affärsaspekter—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, fokusera på dessa fem principer för datastyrning:

Ansvar

I hela organisationen behöver du teammedlemmar för att ta kontroll över dina data. Om ingen tar det ansvar så 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.

Regler och föreskrifter

Du behöver standardiserade regler och föreskrifter för att alla ska kunna följa—som utvecklats av ditt datastyrningsteam 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, felfria och pålitliga 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 så transparenta som möjligt. Genom att upprätthålla permanenta poster för alla funktioner och steg säkerställer du att framtida granskningar kan fastställa dataanvändning, vilka data som användes, hur du hanterade data och varför ditt team använde dem.

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 smått.

    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 till en bredare organisationen.

  3. Skapa ditt ärende.

    Skapa det företagsärende 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 fastställa 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

Att flytta data till molnlagring är avgörande för ett företags tillväxt. Ditt ramverk för molndatastyrning fungerar som en skiss och lägger grunden för hur din datastrategi ska lagras i molnet. Produkter som Microsoft Purview hjälper ditt team att utforska dataflöden, in och ut, medan din styrning integrerar regler, ansvarsområden och procedurer för hur dessa dataflöden ska 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 identifiering— Automatisk identifiering och fysisk registrering av datatillgångar på ett enhetligt sätt för att möjliggöra logisk sökning, beskrivning och identifiering av en organisations data.

Dataklassificering— Tagga data med lämplig information, sekretess eller andra känslighetsklassificeringar för att skydda vidare användning och skydd.

Dataägarskap— Ser till att data ägs för skydd, beskrivning, åtkomst och kvalitet av ansvariga och behöriga agenter inom organisationen.

Datasäkerhet: säkerställer att data är krypterade, dolda, tokeniserade eller har andra lämpliga säkerhetsåtgärder som tillämpas i enlighet med klassificeringen. Inkluderar insamling av bevis på säkerhetsprogram och hantering av dataförlustskydd.

Datasuveränitet och datadelning över gränserna— Se till att data lagras, används och bearbetas enligt jurisdiktionsregler och jurisdiktionsregler.

Datakvalitet— Säkerställa att data är lämpliga för ändamålet enligt kärnmåtten för datakvalitet—noggrannhet, fullständighet, konsekvens, giltighet, relevans och aktualitet.

Datalivscykelhantering— Se till att data hämtas, lagras, bearbetas, används och tas bort i enlighet med dess juridiska, regelmässiga och sekretessmässiga livscykelkrav, som ofta definieras i ett kvarhållningsschema.

Datarättigheter och åtkomstspårning—Data får endast vara tillgängliga för dem som tänker komma åt dem. Att granska den här åtkomsten är en viktig del av att identifiera och säkerställa kontroll.

ata härkomst – Säkerställer att det är möjligt att identifiera var data har sitt ursprung, de steg det har och var de används med en kornighet och frekvens som är relevant.

Datasekretess – Definiera ett ramverk för att skydda integriteten för registrerade personer som återspeglar den regel- och sekretesslagar som styr din organisation. Se till att processer och teknik används för att säkerställa att sekretessramverket tillämpas aktivt.

Hantering av betrodda källor och datakontrakt— Stora organisationer kan ha liknande data som kommer från eller bearbetas via ett antal källor. Att identifiera och hantera betrodda källor och definiera kontrakt för förbrukningsdata är viktigt för att säkerställa att data hämtas från en godkänd sanningskälla och att den övergripande dataarkitekturen hanteras effektivt.

Etisk användning och syfte—Den etiska användningen av data efterfrågas i allt högre grad utöver sekretesslagar och registrerades rättigheter. I takt med att användningen 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.

Master-datahantering—Master-data 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.

Det är viktigt att inse att datastyrning inte enbart uppfylls av tekniklösningar, men i en växande hybrid- och flermolnsvärld blir en integrerad arkitekturen för datastyrning en allt viktigare del av alla lösningar.

Datastyrningsverktyg, programvara och resurser

Det finns ingen enskild strategi för datastyrning som fungerar för varje 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 verktyg 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 hantering är ett perfekt exempel på en molnlösning för hantering och styrning som har avancerade funktioner för 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, korrekta data som de behöver, när de behöver det.

Vanliga frågor och svar

  • En samling processer, principer, roller, mått och standarder för att uppnå organisationens mål.

    Läs mer om datastyrning

  • För att skapa en enda sanningskälla, förbättrad datahantering, minska kostnader och efterlevnad för alla team.

    Läs mer om hur du kan dra nytta av datastyrning

  • Vissa organisatoriska utmaningar är godkännande, standardisering och tilldelning av databehörigheter.

    Läs mer om utmaningarna med datastyrning

  • De fem främsta principerna är ansvar, föreskrifter, dataadministratör, datakvalitet och transparens.

    Läs mer om metoder och principer

  • En uppsättning förutbestämda regler för att hantera dataflöden och hjälpa dig att uppnå dina affärsmål.

    Läs mer om

  • Microsoft Azure erbjuder flera molnbaserade, skalbara verktyg och tjänster som kan anpassas för framtida tillstånd.

    Läs mer om verktyg och programvara för Datastyrning i Azure

Kom igång med ett kostnadsfritt Azure-konto

Få populära analystjänster kostnadsfritt i 12 månader, mer än 25 tjänster alltid kostnadsfria  och $200 kredit att använda under dina första 30 dagar.

Kontakta en Azure-säljspecialist

Få råd om hur du kommer igång med analyser i Azure. Ställ frågor, lär dig mer om priser och metodtips och få hjälp med att utforma en lösning som uppfyller dina behov.

Kan vi hjälpa dig?