Sammanfatta detta blogginlägg med:
I årtionden har många företag lagt ner avsevärd tid, pengar och andra resurser på att hantera och styra data avsedd för affärsändamål. Data är ett av de mest kraftfulla elementen som moderna företag har till sitt förfogande. Oavsett om data skapas av sina kunder, organisationen eller en tredje part, kan de leda till meningsfulla insikter som effektivt informerar och förändrar affärsbeslut när de utnyttjas på ett lämpligt sätt.
Men när data utnyttjas felaktigt kan det utsätta en organisation för betydande skyldigheter. Mängden genererad data har mångdubblats avsevärt under det senaste decenniet, vilket ökar överlappningar och flera hanteringspunkter. Vi har gjort betydande framsteg inom områden som självbetjäningsanalys, molntjänster och datavisualisering , men vi är inte där än när det gäller datastyrningsprocessen.
I den rådande situationen fortsätter många organisationer att tillämpa datastyrning genom manuella, föråldrade och ad hoc-verktyg. Datateam spenderar dagar med att manuellt granska rapporter, ställa in anpassade regler och jämföra siffror sida vid sida. I takt med att mängden datakällor ökar och teknikstackar blir mer komplexa, inser chefer i alla branscher vikten av data.
Utan den är det svårt för digital transformation att driva organisationen förbi konkurrenterna. Det finns ingen analys som driver nya intäktskällor. Inte ens den grundläggande verksamheten är möjlig. Men för att data ska kunna driva dessa initiativ måste de vara lättillgängliga, relevanta och av hög kvalitet. En lämplig styrning av masterdata säkerställer att data har robusta egenskaper, vilket gör att de kan skapa rent värde.
Problemet är att de flesta styrningsprogram idag är ineffektiva. Problemet börjar ofta i toppen, med en ledningsgrupp som inte inser den värdeskapande potentialen inom företagsdatastyrning. I sådana scenarier blir det en uppsättning policyer och riktlinjer som förpassas till en supportfunktion som utförs av IT och inte följs i stor utsträckning – vilket gör de initiativ som data driver lika ineffektiva.
I andra fall försöker organisationer använda teknik för att lösa problemet. Även om tekniska lösningar som datastyrning och datasjöplattformar kan hjälpa till, är de inte ett universalmedel.
Utan kvalitetssäkring av styrning går organisationer inte bara miste om värdefulla datadrivna möjligheter; de slösar också resurser. Rensning och databearbetning kan konsumera mer än hälften av ett analysteams tid, inklusive högavlönade data scientists, vilket frustrerar anställda och begränsar skalbarheten. Faktum är att produktiviteten hos anställda i hela företaget kan bli lidande. Enligt en undersökning spenderades i genomsnitt 30 procent av deras totala företagstid på icke-värdeskapande uppgifter på grund av dålig datakvalitet och tillgänglighet.
Källa: McKinsey
Även om det är svårt att direkt tillskriva värde till datastyrning, finns det många exempel på dess avgörande indirekta värde. Ledande organisationer har eliminerat miljontals dollar i kostnader från sina dataekosystem och möjliggjort analyser och digitala användningsområden värda miljoner eller till och med miljarder dollar.
Datastyrning är en av de största skillnaderna mellan organisationer som fångar detta värde och företag som inte gör det. Dessutom har företag som har underinvesterat i styrning exponerat sina organisationer för verkliga regulatoriska risker, vilket kan bli kostsamt.
Därför är ett robust ramverk för datastyrning lösningen på denna utbredda oorganisation. I takt med att volymen, variationen och hastigheten för stordata fortsätter att öka, måste företag inse att lämpliga principer för datastyrning är en värdefull och nödvändig del av deras framgångssaga inom affärsinformation.
Vill du implementera rätt datastyrning?
Hantera företagsdata med förtroende, säkerhet och enkel åtkomst med våra datastyrningstjänster.
Bristande datastyrning har ofta lett till att organisationer inte kunnat dra några konkreta fördelar från data, trots stora investeringar kring datavärdekedjor. Ett ramverk för datastyrning hänvisar till processen att bygga en modell för att hantera företagsdata. Ett välformulerat ramverk för datastyrning ger en organisation möjlighet att definiera riktlinjer och regler för datahantering.
Företag kan fatta välgrundade beslut om hur de ska hantera sina datatillgångar och säkerställa effektiv användning av betrodd och korrekt styrd data över hela värdekedjan. Införandet av ett standardiserat ramverk för datastyrning minimerar också datahanteringskostnader som datalagring, databehandling och driftskostnader.
Till exempel kan en av en vårdgivares affärsdrivande mål vara att säkerställa sekretessen för patientrelaterade data, vilket kräver att data kan hanteras säkert när de flödar genom verksamheten för att säkerställa efterlevnad av relevanta myndighets- och branschregler. Dessa krav ligger till grund för vårdgivarens datastyrningsstrategi, som blir grunden för dess ramverk för datastyrning.
I en hårt reglerad affärsmiljö är det utmanande för organisationer, särskilt inom sektorer som finansiella tjänster, bank och hälso- och sjukvård, att hantera sina datarelaterade risker och efterlevnadshinder. Att definiera ett ramverk för datastyrning hjälper därför till med riskhanteringen och säkerställer att organisationen uppfyller den växande efterfrågan på efterlevnad av lagar och regulatoriska krav på datahantering.
Ett ramverk för datastyrning omfattar alla delar av en organisations datahanteringsprocess, ner till enskilda teknologier, databaser och datamodeller. Nu när vi förstår vikten av ramverket för datastyrning.
I takt med att fler företag påbörjar sin resa mot molnet behöver de planera hur de ska tillämpa de bästa metoderna för datahantering för att säkerställa att de molnbaserade, datadrivna användningsfallen är framgångsrika för slutanvändare och följer datastandarder och företagsstyrning. Det goda är att befintliga bästa metoder fungerar bra i molnmiljöer, även om justeringar vanligtvis krävs. Här är flera exempel på bästa metoder för datahantering för molntjänster.
1. Hantera data över plattformar, inklusive molnet
Detta gäller oavsett om data finns lokalt, i molnet eller båda (vilket är vanligt i dagens hybriddataarkitekturer med flera plattformar). Det gäller också oavsett om data migrerar till ett moln, kommer därifrån, migrerar från ett moln eller i någon kombination av dessa. Applikationsarkitekturer och data på företagsnivå som involverar moln kan vara komplexa. Men faktum är att organisationer vinner med molndatastyrning genom att utöka eller förstärka kompetenser, befintliga team, styrningspolicyer, affärssponsring, datahanteringspraxis och dataintegrationsinfrastruktur.
2. Implementera en omfattande infrastruktur för datahantering innan du påbörjar molnresan
I komplexa situationer som de som just förklarats ovan behöver du kraftfull arkitektur och verktyg för dataintegration och ibland även applikationsintegration. Denna infrastruktur behövs för att regelbundet migrera och flytta data mellan plattformar. Att ha denna infrastruktur på plats innan du påbörjar din resa mot molnbaserad datastyrning, eftersom det är riskabelt och störande att installera den senare. Om organisationer har den befintliga infrastrukturen för dataintegration kan de helt enkelt utöka den till molnbaserade datastyrningsplattformar.
Organisationer bör också vara öppna för ytterligare verktyg som är byggda och optimerade specifikt för den typ av moln och användningsfall de behöver. Precis som med bästa praxis för datastyrning lokalt krävs det bästa praxis och verktyg för molnet för att hantera metadata, datakvalitet, masterdata och varierande datahastigheter. Se till att dessa är integrerade i er infrastruktur och teamets färdigheter.
3. Styr data holistiskt, oavsett plats eller dataplattform Företag med ett befintligt masterdatastyrningsprogram kan troligtvis revidera befintliga policyer som är utformade för lokal dataanvändning och därigenom säkerställa efterlevnad för data som flyttas in och ut ur molnen. Företag utan ett sådant program bör utnyttja sin resa till molnet som en drivkraft för att initiera styrning.
Den huvudsakliga uppfattningen är att styrning av masterdata är en betydande framgångsfaktor för de flesta datainitiativ eftersom den undviker icke-kompatibel användning av data och anpassar datahanteringsarbetet till föredragna affärsmål. När styrning sträcker sig bortom efterlevnadsproblem till datastandarder, höjer den också datas användbarhet, kvalitet och förtroende. För att få kontinuitet och företagskontroll över dessa önskvärda fördelar bör datastyrning gälla för alla datamängder, oavsett om de är lokala, i molnet eller utspridda över hybridarkitekturer.
Implementera datastyrning i molnet
Förenkla datastyrning och realisera värdet av dina företagsdata med våra multimolnplattformar.
I det nuvarande scenariot driver data transformationskraven för varje CIO och CDO, men för att kunna använda data, kontrollera dem, skydda dem och göra dem förstådda måste ett datastyrningsprogram implementeras för att möjliggöra dessa insatser. Datastyrningsworkshopen visar organisationer hur man upprättar ett datastyrningsprogram för att hantera sina data som en organisatorisk tillgång. De har förmågan att utöva auktoritet och beslutsfattande över datatillgångarna genom att förbättra organisationens datavärde och stödja en övergripande datastrategi. Den största effekten av att genomföra workshopen är att organisationen förbättrar alla delar av verksamheten och anpassar databehoven mellan avdelningar.
Workshopens huvudmål är att skapa en färdplan för att definiera rätt personer, processer och teknik för att bygga ett Data Governance Center of Excellence. Detta engagemang kommer att utnyttja bästa praxis i branschen och lärdomar från att hjälpa våra kunder att nå sina mål.
Workshopens mål Att skapa ett datastyrningsprogram är inte något man kan göra över en natt. Det innebär att etablera metoder, processer och roller. Titta på målen.
- Identifiera och anpassa till era nuvarande initiativ för datastyrning
- Definiera värdet och visionen för datastyrning
- Etablera en datastyrningsstrategi som passar era databehov och kultur
- Definiera sponsring av ledningen och viktigt tekniskt och affärsmässigt ledarskap för programmet
- Utveckla och leverera en kortsiktig färdplan för datastrategi som gör det möjligt för organisationer att påbörja sin datastyrningsresa
Förväntade resultat Efter att ha fått en tydlig bild av era mål, utmaningar och nuvarande miljö kan en detaljerad färdplan utvecklas som ger rekommendationer baserade på era krav och organisationens miljö.
- En kundcentrerad, leverantörsoberoende strategi
- Utveckling av tydliga medlemmar i teamet för sponsring och datastyrning
- Förtydligande och dokumentation av en "rätt anpassad" strategi för datastyrning
- Kortsiktig färdplan definierad för implementering av datastyrning
- Tydliga steg för att påbörja den klientspecifika datastyrningsresan
- Etablerat partnerskap för att driva långsiktig framgång
Vi definierar en workshop om datastyrning som ett program med beslutsrätt och ansvar för att på lämpligt sätt behandla data som en tillgång, inklusive att hantera, utnyttja och skydda den därefter. Så om du kämpar med datastyrning, kom ihåg att du inte är ensam.
Samtidigt finns det gott om utrymme för förbättringar. På Polestar Analytics ser vi fram emot att se vilka nya metoder som kan möta denna utmaning. Som konsultföretag är det vårt ansvar att betona vikten av detta ämne, både hos företag och i samhället i stort. Kontakta oss idag .