Data Governance – kompendium wiedzy

W dzisiejszych czasach dane stanowią jeden z najcenniejszych zasobów – napędzają rozwój i innowacje w wielu kluczowych sektorach gospodarki. Firmy z różnych branż wykorzystują je do podejmowania świadomych decyzji biznesowych, optymalizacji procesów oraz tworzenia spersonalizowanych ofert dla klientów. Efektywne zarządzanie danymi, znane jako Data Governance, jest niezbędne, aby zapewnić wysoką jakość, integralność i bezpieczeństwo danych. W tym artykule przybliżone zostanie pojęcie Data Governance, wraz z jego najważniejszymi aspektami.

Data Governance – skąd się wzięło?

Data Governance, czyli koncepcja zarządzania ładem danych, wywodzi się z rosnącej potrzeby uporządkowania i kontrolowania danych, które stały się fundamentalnym zasobem organizacji.

W latach 60. i 70. XX wieku, wraz z rozwojem komputerów i baz danych, firmy zaczęły gromadzić coraz większe ilości informacji – jednak brak zasad i odpowiedzialności za zarządzanie tymi danymi prowadził do chaosu – problemów z jakością, niespójności i błędów w procesach decyzyjnych. W latach 80. i 90. wzrost ilości danych oraz wdrażanie hurtowni danych i systemów ETL (Extract, Transform, Load) zainicjowały potrzebę tworzenia bardziej spójnych zasad ich przetwarzania. Firmy zaczęły rozumieć, że nie tylko dostęp do danych, ale także ich jakość i użyteczność są niezwykle wartościowe.

Przełomowym momentem było wprowadzenie regulacji prawnych – dyrektywy o ochronie danych osobowych czy unijnego RODO w 2018 roku. Przepisy te wymuszały większą odpowiedzialność za dane, ich ochronę oraz przejrzystość procesów zarządzania. Stało się jasne, że dane nie mogą być traktowane wyłącznie jako zasób operacyjny – muszą być strategicznie zarządzane, by minimalizować ryzyko i spełniać wymogi prawne.

Jednocześnie transformacja cyfrowa pokazała, że dane mogą być źródłem przewagi konkurencyjnej. Firmy takie jak Google czy Amazon zaczęły wykorzystywać dane w analizach, uczeniu maszynowym i personalizacji usług. W połowie lat 2000. organizacje takie jak DAMA zaczęły formalizować ramy zarządzania danymi, publikując standardy, które definiują współczesne Data Governance. Dziś zarządzanie danymi łączy aspekty prawne, technologiczne i strategiczne, umożliwiając organizacjom skuteczne wykorzystywanie danych przy jednoczesnym zapewnieniu ich jakości, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami.

Data Governance – co to jest?

Data Governance to dokładniej zestaw zasad, polityk, procesów i standardów, które mają na celu porządkowanie danych w sposób zapewniający ich wysoką jakość, bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami prawnymi. Data Governance obejmuje całościowe podejście do zarządzania danymi, uwzględniające aspekty takie jak dokładność, unikalność, spójność, kompletność i aktualność danych. Wprowadza struktury odpowiedzialności, które określają, kto w organizacji jest odpowiedzialny za różne aspekty zarządzania danymi.

Celem Data Governance jest maksymalizacja wartości danych poprzez poprawę ich użyteczności, jednocześnie minimalizując ryzyka związane z ich przechowywaniem i przetwarzaniem. Dzięki skutecznemu zarządzaniu organizacje mogą lepiej wykorzystywać informacje do podejmowania decyzji, zwiększać efektywność operacyjną oraz zapewniać zgodność z obowiązującymi regulacjami prawnymi, takimi jak GDPR (The General Data Protection Regulation) – RODO (Ogólne rozporządzenie o ochronie danych).

Data Governance – najważniejsze procesy

Procesy Data Governance to zestaw działań i procedur, które mają na celu zapewnienie, że dane w organizacji są zarządzane w sposób efektywny, zgodny z przepisami oraz wspierający cele biznesowe – poszczególne z nich przedstawiono poniżej.

• Zarządzanie jakością danych (Data Quality) – zapewnienie, że dane są dokładne (wolne od błędów, precyzyjne i zgodne z rzeczywistością), spójne, kompletne i aktualne. Obejmuje to również monitorowanie ich jakości oraz rozwiązywanie problemów
• Zarządzanie bezpieczeństwem danych (Data Security) – czyli zgodność z triadą CIA (confidentiality, integrity, availability): zapewnienie poufności, integralności i dostępności danych, tak aby były chronione przed nieautoryzowanym dostępem, modyfikacją lub utratą.
• Zarządzanie zgodnością (Data Compliance) – zapewnienie zgodności z regulacjami prawnymi i standardami branżowymi dotyczącymi zarządzania danymi.
• Zarządzanie architekturą danych (Data Architecture) – obejmuje między innymi identyfikację grup danych w organizacji, projektowanie i utrzymanie struktury danych, która wspiera potrzeby biznesowe i technologiczne organizacji.

Odpowiednie narzędzia w Data Governance – dlaczego są ważne?

Narzędzia w Data Governance są kluczowe dla efektywnego zarządzania danymi w organizacji. Poniżej przedstawimy kilka powodów, dlaczego ich właściwy dobór i wykorzystanie są tak istotne.

Zwiększenie jakości danych

Narzędzia do zarządzania jakością danych pomagają w identyfikacji i naprawie błędów w danych, takich jak duplikaty, brakujące wartości czy niespójności. Dzięki nim można:

• monitorować jakość danych – automatyczne systemy monitorowania mogą stale oceniać jakość danych, identyfikując problemy na bieżąco,
• korygować dane – narzędzia do czyszczenia danych umożliwiają automatyczne poprawianie błędów, co zwiększa wiarygodność i dokładność danych.

Zapewnienie zgodności z regulacjami

Wiele branż podlega surowym regulacjom dotyczącym przechowywania i przetwarzania danych. Odpowiednie narzędzia Data Governance pomagają:

• automatyzować zgodność – narzędzia te mogą automatycznie sprawdzać, czy dane i procesy spełniają wymagania prawne, co minimalizuje ryzyko naruszeń,
• dokumentować procesy – oprogramowanie do zarządzania zgodnością umożliwia łatwe dokumentowanie i audytowanie procesów, co jest kluczowe podczas kontroli regulacyjnych.

Usprawnienie procesów zarządzania danymi

Narzędzia Data Governance usprawniają wiele procesów związanych z zarządzaniem danymi, co prowadzi do większej efektywności i oszczędności czasu. Dzięki nim zachodzi:

• automatyzacja procesów – narzędzia mogą automatyzować powtarzalne zadania, takie jak integracja danych, co redukuje czas i zasoby potrzebne do ich wykonania,
• centralizacja zarządzania – platformy do zarządzania danymi umożliwiają centralne zarządzanie politykami, standardami i praktykami, co ułatwia koordynację i spójność działań.

Poprawa dostępności i bezpieczeństwa danych

Odpowiednie narzędzia pomagają w zapewnieniu, że dane są dostępne dla uprawnionych użytkowników, a jednocześnie chronione przed nieautoryzowanym dostępem. Osiąga się to poprzez:

• kontrolę dostępu – narzędzia do zarządzania dostępem umożliwiają precyzyjne określenie, kto może przeglądać, edytować i udostępniać dane,
• szyfrowanie i zabezpieczenia – oprogramowanie do ochrony danych oferuje zaawansowane mechanizmy szyfrowania i inne zabezpieczenia, które chronią dane przed cyberzagrożeniami.

Wspieranie decyzji biznesowych

Narzędzia i zasady Data Governance dostarczają ram zarządzania, które wspierają procesy podejmowania decyzji w organizacji. Dzięki nim możliwe jest:

• porządkowanie procesów analitycznych – Data Governance zapewnia struktury i standardy, które umożliwiają lepsze wykorzystanie danych w procesach analitycznych,
• raportowanie i wizualizacje – narzędzia do raportowania umożliwiają tworzenie łatwych do interpretacji raportów i wizualizacji, które ułatwiają zrozumienie danych przez decydentów.

Narzędzia w Data Governance – przykłady

Collibra Data Intelligence Platform to jedno z popularniejszych rozwiązań – oferuje kompleksowe funkcje katalogowania danych, zarządzania ich jakością oraz zapewnienia zgodności z procedurami i regulacjami. Microsoft Purview integruje zarządzanie danymi w chmurze i on-premises, umożliwiając m.in. śledzenie ich przepływu oraz zabezpieczenie danych wrażliwych. Na czele narzędzi Data Governance znajduje się jednak Atlan Catalog, platforma do zarządzania danymi, która wyróżnia się również wsparciem dla zespołów danych. Służy do integracji różnych narzędzi i procesów związanych z danymi w jednej, scentralizowanej przestrzeni.

Data Governance – praca w zespole

Praca zespołowa jest kluczowa dla skutecznego zarządzania danymi w organizacji. W zespole można spotkać się z wieloma rolami, najczęściej są to między innymi:

• Data Steward – odpowiada za znaczenie danych i ich poprawne wykorzystanie. Dba o jakość, spójność i standardy danych, ale zazwyczaj nie kontroluje dostępu do nich.
• Data Owner – skupia się na ryzyku i zarządzaniu dostępem do danych. Odpowiada za to, kto może używać danych i w jakim celu, zazwyczaj przyjmując bardziej restrykcyjne podejście.
• Data Custodian – zarządza fizycznym przechowywaniem danych i ich techniczną infrastrukturą, taką jak serwery, kopie zapasowe i sieci. Realizuje polityki dostępu ustalone przez Data Ownera.
• Data Trustee – nadzoruje polityki zarządzania danymi i pilnuje, aby organizacja przestrzegała zasad oraz regulacji prawnych związanych z danymi.
• Chief Data Officer (CDO) – lider strategiczny odpowiedzialny za całokształt zarządzania danymi w organizacji, w tym za strategię, jakość i zgodność danych z regulacjami.
• Data Manager – zarządza codziennymi operacjami związanymi z danymi, koordynując działania zespołów technicznych i biznesowych, aby zapewnić skuteczne wykorzystanie danych w organizacji.

Data Governance w biznesie – dlaczego warto?

Zarządzanie ładem danych w firmie odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu wysokiej jakości informacji. Pracownicy i zarząd zyskują pewność, że dane, na których opierają swoje decyzje, są wiarygodne i zgodne ze standardami jakości. Unikają błędów, redundancji i niespójności, co często przekłada się na oszczędność czasu i trafniejsze decyzje biznesowe. To skutkuje jeszcze wydajniejszym wykorzystywaniem zasobów ludzkich i technologicznych.

Uporządkowane dane, o wysokiej jakości, podnoszą skuteczność zaawansowanych analiz, takich jak analizy predykcyjne, które pomagają przewidywać przyszłe trendy i zdarzenia. Data Governance pośrednio pomaga zatem nadążać za zmianą i nowościami, jednocześnie wspierając spełnianie wymogów prawnych i regulacyjnych oraz chroniąc firmę przed karami i sankcjami. Dobrze uporządkowane dane umożliwiają także łatwiejsze audyty i kontrole, a to kolejny sposób na automatyzację i zwiększoną przejrzystość działań biznesowych.

Data Governance – bezpieczeństwo danych i integracja

Skuteczne zarządzanie ładem danych w firmie obejmuje strategie zabezpieczające przed nieautoryzowanym dostępem i naruszeniami danych. Dodatkowo pomaga identyfikować i minimalizować ryzyka związane z przechowywaniem i przetwarzaniem.

Wspiera również integrację różnych systemów informacyjnych w organizacji, co jest kluczowe dla cyfrowej transformacji. Data Governance ułatwia także zachowanie elastyczności i transparentności w przeprowadzanych operacji biznesowych. Jest to niezbędne w dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym, w dodatku buduje również zaufanie wśród klientów, partnerów i inwestorów.

Dobre praktyki zarządzania ładem danych przyczyniają się do budowy wiarygodności firmy – a to kluczowe w długoterminowych relacjach biznesowych.

Data Governance i wyzwania, z jakimi się wiąże

Mimo że Data Governance przynosi liczne korzyści, warto w tym zakresie korzystać jedynie z usług specjalistów. Istnieją bowiem pewne wyzwania, na które należy zwrócić szczególną uwagę.

• Zapewnienie wysokiej jakości danych – jest ważnym aspektem Data Governance. Problem polega na utrzymaniu spójności, dokładności, kompletności i aktualności danych w całej organizacji. Wyzwanie stanowi implementacja skutecznych procesów i narzędzi do monitorowania i poprawy jakości danych.
• Zarządzanie bezpieczeństwem danych – wiąże się z ochroną ich przed nieautoryzowanym dostępem, naruszeniami i kradzieżą. Trudność polega na zapewnieniu skutecznych mechanizmów bezpieczeństwa oraz regularnych audytach i aktualizacjach polityk bezpieczeństwa.
• Zgodność z regulacjami – to kolejny istotny obszar. Problemem jest przestrzeganie coraz bardziej skomplikowanych regulacji prawnych dotyczących ochrony danych. Zadaniem będzie więc utrzymanie zgodności w dynamicznie zmieniającym się środowisku prawnym oraz zarządzanie ryzykiem regulacyjnym.
• Integracja danych z różnych źródeł – to kolejna kwestia, gdzie problemem bywa łączenie danych pochodzących z różnych systemów, formatów i źródeł. Wyzwanie polega na stworzeniu zintegrowanego widoku danych, który jest spójny i użyteczny.
• Zarządzanie metadanymi – to proces utrzymania aktualnych i dokładnych metadanych, które opisują dane i ułatwiają ich zrozumienie oraz wykorzystanie. Konieczne będzie wdrożenie systemów i procesów do efektywnego zarządzania metadanymi w całej organizacji.
• Zmiana kultury organizacyjnej – bywa konieczna, gdyż niska świadomość i słabe zaangażowanie pracowników w procesy zarządzania danymi stanowi problem. Ważna jest więc edukacja i motywowanie pracowników do przestrzegania zasad Data Governance oraz promowanie kultury opartej na danych.
• Skuteczna komunikacja i koordynacja – między działami i jednostkami organizacyjnymi stanowi to wyzwanie ze względu na trudności w koordynacji działań i komunikacji. Rozwiązaniem jest stworzenie jasnych kanałów komunikacji i struktur odpowiedzialności, które wspierają współpracę i wymianę informacji.
• Zarządzanie cyklem życia danych – wymaga utrzymania kontroli nad danymi na każdym etapie ich cyklu życia, od stworzenia po usunięcie. Należy pamiętać o zapewnieniu procesów i narzędzi do skutecznego zarządzania danymi przez cały ich cykl życia.
• Skala i szybkość wzrostu danych – stanowi problem ze względu na rosnącą ilość danych i szybkość ich generowania. Wyzwaniem może być skalowanie systemów i procesów zarządzania danymi, aby sprostać rosnącym wymaganiom.
  Utrzymanie zgodności z architekturą danych – ważne jest, aby zapewnić, że wszystkie systemy i rozwiązania są zgodne z ustaloną architekturą danych. Konieczne są więc regularne przeglądy i aktualizacje, aby była zgodna z potrzebami biznesowymi i technologicznymi.

FAQ: