Data Governance i Data Quality / Rosnący wpływ na biznes

Najważniejsze są solidne fundamenty – to przesłanie sprawdza się zarówno jeśli chodzi o działalność budowlaną, jak i tworzenie procesów biznesowych. W tym drugim przypadku najczęściej opieramy się o dane, dlatego tak ważna jest ich jakość.

Wraz z rozwojem zaawansowanych narzędzi do zarządzania danymi, takimi jak Business Intelligence, Big Data, a nawet AI, przedsiębiorstwa zwracają coraz większą uwagę na kwestie Data Quality, które stają się najwyższym priorytetem.

Dlatego też, aby poprawić jakość danych i minimalizować błędy w procesach biznesowych, zarówno mniejsze, jak i większe firmy szukają sposobów na wprowadzenie praktyk Data Governance w swojej organizacji. I chociaż może wydawać się to przytłaczające, warto podjąć ten krok, aby wyeliminować problem niekompletnych danych słabej jakości i usprawnić proces podejmowania strategicznych decyzji w oparciu o dane.

W przewodniku, który przygotowaliśmy, chcemy przedstawić najważniejsze kwestie związane z Data Governance, a także korzyści, które przynosi ta koncepcja zarządzania danymi. Zastanowimy się także, jak wprowadzić najlepsze praktyki zarządzania danymi w przedsiębiorstwie oraz jaka jest korelacja pomiędzy Data Governance i Data Quality.

Czym jest Data Governance?

Data Governance to zbiór praktyk, procesów i zasad, które organizacje mogą wdrożyć, aby bezpiecznie zarządzać swoimi zasobami danych. Wspólnie te aspekty określają właścicieli danych, zapewniają ochronę danych zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie, oraz pomagają w zapewnieniu jakości danych w całej firmie.

Data-driven approach in digital transformation

Jak definiujemy Data Quality?

Termin Data Quality skupia się na metrykach i wartościach danych samych w sobie. Firmy dbają o jakość danych, aby zapewnić ich użyteczność jako podstawy do wyciągania wniosków.

Data Quality vs. Data Governance vs. Data Management

Firmy, które dopiero rozpoczynają swoje inicjatywy z zakresu zarządzania danymi, mogą napotkać wiele niejasności dotyczących różnic między pojęciami takimi jak Data Quality, Data Governance czy Data Management. Sprawdźmy, czym się charakteryzują.

  • Data Quality skupia się tylko na aspektach samych danych, aby zapewnić, że są one sformatowane, kompatybilne i niezawodne.
  • Data Management obejmuje wewnętrzną politykę dotyczącą danych, obejmującą aspekty techniczne i operacyjne, mające na celu efektywne zarządzanie, przechowywanie i zabezpieczanie danych na przestrzeni całego ich cyklu życia.
  • Data Governance, z drugiej strony, jest szerszym terminem, który obejmuje zarówno kwestie Data Quality, jak i Data Management.

Skuteczne działania Data Governance skupiają się na różnorodnych aspektach zarówno jakości, jak i kwestii zarządzania danymi, takimi jak:

  • Dokładność: ocena, jak precyzyjnie dane odzwierciedlają rzeczywistość.
  • Kompletność: sprawdzenie, czy dane zawierają wszystkie niezbędne informacje.
  • Wiarygodność: zapewnienie spójności i rzetelności danych przy różnych pomiarach i zastosowaniach.
  • Adekwatność: określenie, czy dane są stosowne do zamierzonych celów i potrzeb.
  • Bezpieczeństwo: ocena, jak bezpieczne są dane w całym cyklu ich życia.
  • Dostęp: określenie, kto ma dostęp do danych i jakie posiada uprawnienia.
  • Przechowywanie: zarządzanie lokalizacją i duplikacją danych w celu zapobiegania błędom.
  • Opiekunowie danych: określenie, kto jest odpowiedzialny za dane w organizacji i jak zapewniają skuteczne zarządzanie nimi.

Innymi słowy, Data Quality i Data Governance są ściśle się ze sobą powiązane, ale to drugie pojęcie obejmuje swoim zakresem także kwestie związane z Data Management.

Unity Group _ ViaCon _ Case Study

Dlaczego praktyki Data Governance mają coraz większe znaczenie?

Istnieje wiele powodów, dla których zarządzanie danymi ma obecnie większe znaczenie niż kiedykolwiek wcześniej. Nie można lekceważyć rosnącej roli danych we wszystkich organizacjach. Z tego wynika potrzeba większej uwagi. Wielu procesów i decyzji opiera się na wysokiej jakości danych, co stawia pytanie: kto ponosi odpowiedzialność za utrzymanie tych standardów jakości danych?

Jednakże, to jeszcze nie wszystko, ponieważ musimy również wziąć pod uwagę szereg kwestii organizacyjnych, operacyjnych i regulacyjnych.

RODO i szersze przepisy dotyczące prywatności danych

Wszystkie firmy muszą przestrzegać RODO, ale sektory, takie jak opieka zdrowotna, mają również swoje specyficzne przepisy dotyczące ochrony danych, takie jak HIPAA. W związku z tym potrzeba nadzoru nad danymi jest większa: ktoś musi ponosić odpowiedzialność nie tylko za bezpieczeństwo danych, ale także za zapewnienie, że są one używane zgodnie z przepisami i tylko w niezbędnych obszarach.

W miarę wzrostu potrzeb pojedynczy pracownik odpowiedzialny za te kwestie może okazać się niewystarczający. Wówczas odpowiedni Data Governance framework stanowi strukturę wspierającą takie osoby w spełnianiu tych wymogów.

Efektywność operacyjna

Od oszczędności pieniędzy po identyfikację nowych możliwości, analityka danych może przynieść wiele ulepszeń operacyjnych. Aby to osiągnąć, firmy muszą zadbać o precyzyjne wykorzystanie danych.

Praktyki Data Governance odgrywają tu kluczową rolę dzięki obecności opiekunów danych – osób, które zapewniają dokładność zebranych danych. To nie tylko poprawia jakość danych, ale także zapewnia, że są one aktualne i używane w adekwatny sposób we wszystkich obszarach biznesowych.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i zaawansowane narzędzia danych

Narzędzia oparte o sztuczną inteligencję mogą znacząco usprawnić wiele operacji biznesowych, ale każdy inteligentny system opiera się na danych wejściowych. Jeśli te dane nie są precyzyjne, procesy biznesowe cierpią. Podobnie, korzystając z przestarzałych danych, narzędzia te tracą synchronizację z dynamicznym rygorem biznesowym oraz tempem operacji.

Rosnące potrzeby w zakresie umiejętności w zakresie danych

Dzisiejsze firmy korzystają z różnych narzędzi analizy danych, od pulpitu analitycznego w bazach danych po dynamiczne ceny, silniki rekomendacji i inteligentne chatboty. Coraz wyraźniej staje się, że własność i użytkowanie danych nie jest już ograniczone do przypadków brzegowych.

Strategie zarządzania danymi osiągają to poprzez różnorodne role, obejmujące nie tylko dedykowanych opiekunów danych, lecz również inne funkcje zarządzania danymi w zależności od potrzeb. W połączeniu z wdrożeniem słownika biznesowego i odpowiednimi szkoleniami, przyczynia się to znacznie do poprawy ogólnego zarządzania danymi w całej organizacji.

Konsekwencje słabej jakości danych

Kiedy firmy polegają na danych różnego pochodzenia, spadek jakości tych danych może szybko się rozprzestrzeniać w całej organizacji. A to może prowadzić do następujących konsekwencji:

  • Nieskuteczne podejmowanie decyzji: decyzje oparte na danych niskiej jakości mogą sprawiać, że trudniej będzie osiągnąć zakładane rezultaty. Problemy z jakością danych mogą się pogłębiać w przyszłości.
  • Zmniejszone zaufanie klientów: dane klientów dotykają wielu obszarów biznesowych, począwszy od początkowych kontaktów, przez zamówienia, aż po utrzymanie relacji. Ich słaba jakość może przekładać się na pogorszenie relacji z konsumentami.
  • Ryzyko związane ze zgodnością: procesy Data Governance i Data Quality opierają się na scentralizowanych zasobach. Brak kontroli nad nimi może prowadzić do problemów ze zgodnością.
  • Naruszenie reputacji marki: firmy, które nie kontrolują jakości danych, mogą zyskać złe opinie po wyciekach lub naruszeniach danych. Brak skutecznego zarządzania danymi może wpłynąć na reputację marki.

W skrócie, wszystko to prowadzi do wzrostu kosztów i obniżenia wyników. Dzięki skutecznemu zarządzaniu danymi masz jednak wsparcie – konkretne role, procesy i struktury, które pozwalają uniknąć opisanych problemów z jakością danych.

Jak zacząć działania Data Governance?

Jeśli po poprawie jakości danych rozważamy zarządzanie nimi jako kolejny krok, to jakie powinniśmy podjąć pierwsze działania? Pomimo że wiele poradników sugeruje inwestowanie w kosztowne narzędzia do zarządzania danymi, uważamy, że pierwsze kroki powinny skupić się bardziej na praktycznych działaniach niż na wydatkach na zaawansowane oprogramowanie. Zarządzanie danymi opiera się na połączeniu procesów i narzędzi, dlatego na początku warto skoncentrować się na metodologii.


Pierwszym etapem powinno być ustanowienie spójnych standardów jakości danych we wszystkich obszarach organizacji. Korzystając z istniejących polityk prywatności danych, te normy powinny być łatwo dostępne dla wszystkich pracowników, co przyczyni się do efektywnego zarządzania danymi oraz poprawy jakości danych poprzez edukację i wzrost świadomości.

A mówiąc o odpowiedzialności za dane – można to poprawić poprzez mianowanie opiekunów danych. Gdy to się stanie, opiekunowie mogą przyjrzeć się dwóm kluczowym działaniom:

  • Aktualizacja i doskonalenie polityk zarządzania danymi, przypisywanie kluczowych ról organizacyjnych do wszystkich aspektów.
  • Oczyszczanie danych i zapewnienie, że firma korzysta z danych wysokiej jakości.

Powód, dla którego umieszczamy to jako drugi krok, jest prosty: aby ci opiekunowie danych mogli działać optymalnie, najpierw musisz poznać zakres swoich operacji zarządzania danymi. W pierwszym kroku możesz ocenić kryteria poprawy jakości danych, zanim mianujesz opiekunów, którzy najlepiej określą, ile pracy jest potrzebne do wprowadzenia skutecznego zarządzania danymi.

Jesteś gotowy na Data Governance?

Nie daj się zwieść nazwie – chociaż Data Governance brzmi nieco formalnie, można to traktować jako bardziej wyrafinowane podejście do wdrażania strategii danych. Choć dostępnych jest wiele narzędzi do zarządzania danymi, solidną strukturę można osiągnąć jedynie poprzez zapewnienie dokładności i jakości danych.

Nasi eksperci
/ Dzielą się wiedzą

Phygital Illustration
08.05.2024

Phygital / Nowa era handlu

E-Commerce

Wraz z postępującą globalizacją technologia staje się coraz bardziej wszechobecna, a świat cyfrowy i świat fizyczny coraz bardziej się przenikają. Zacieranie granic pomiędzy tymi wymiarami zaowocowało powstaniem trendu zwanego „phygital”. Opisuje on synergiczną integrację tych dwóch światów w celu stworzenia nowych, innowacyjnych...

PIM Data Syndication Illustration
30.04.2024

Syndykacja danych / Skuteczne zarządzanie informacjami

Product Information Management

Adekwatne, sprawdzone informacje są prawdziwą siłą. Dla firm działających w różnych branżach stanowią często znaczący czynnik sukcesu w komunikacji z klientami i partnerami. Do optymalnego zarządzania informacjami służą systemy PIM (Product Information Management). Umożliwiają organizacjom skuteczne gromadzenie, zarządzanie i dystrybucję...

23.04.2024

AI w marketingu / Przegląd możliwości

AI

„W dynamicznie rozwijającym się świecie biznesu, optymalizacja marketingu odgrywa coraz ważniejszą rolę”. Tak zapewne zaczynałby się kolejny artykuł wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Bez obaw! Choć jesteśmy fanami AI, to poniższy tekst został napisany przez człowieka. Przygotowaliśmy dla Ciebie przegląd najważniejszych...

Ekspercka wiedza
dla Twojego biznesu

Jak widać, przez lata zdobyliśmy ogromną wiedzę - i uwielbiamy się nią dzielić! Porozmawiajmy o tym, jak możemy Ci pomóc.

Napisz do nas

<dialogue.opened>