Nyckelmetoder för datastyrning
Hem NyheterUndersökningar Nyckelmetoder för datastyrning

Nyckelmetoder för datastyrning

Publicerat av: Redaktionen

En nyligen publicerad rapport (State of Data Governance Report) visar att 98% av de tillfrågade organisationerna anser att datastyrning är viktig, och ca 50% har redan börjat sin implementation.

Nyckelmetoder för datastyrningDe gjorde det antingen med hjälp av sina anställda, eller via ett externt företag som tillhandahöll konsulttjänster för datastyrning.

Effektiv datastyrning spänner vanligtvis över hela organisationen, inklusive HR, processer och IT-system. När det gäller datastyrning av företag backar ofta små företag och nystartade företag, skrämda av projektets storlek: ”På min nivå skulle fördelarna knappast uppväga de investeringar som behövs”.

I verkligheten är detta en falsk stereotyp. Datastyrning handlar mer om ett sätt att behandla och tänka kring din data, snarare än en lång och tidskrävande strävan att slutföras på en gång. Det krävs inte lika mycket arbete i mindre skala, samtidigt som det ger konkreta fördelar. Låt oss titta närmare på några viktiga metoder och deras inverkan på ditt IT-ekosystem.

Vilka är nyckelmetoderna för datastyrning?

Sett ur ett IT-perspektiv antyder datastyrning att du behöver utforma, dokumentera och genomföra följande strategier och modeller i hela ditt IT-ekosystem:

Ryggraden

Datamodell

Detta är en integrerad modell som definierar vilka typer av data din organisation producerar och konsumerar. Denna modell täcker vanligtvis hela organisationen och är systemoberoende. Den kartlägger dessutom till ditt IT-landskap för att definiera vilka av systemen som hanterar vilken typ av data. Att ha en sådan modell på plats, kan hjälpa dig minimera dataredundans och skydda överensstämmelse och kvalitet på data.

Datahanteringsmetoder

Dessa utgör det viktigaste reglerna för hur data hanteras. De inkluderar strategier för datalagring, organisation, säkerhetskopiering och bevarande. Det är viktigt att de tillvägagångssätt du tillämpar också inkluderar metoder för efterbearbetning, modifiering/mutation, härstamning och bibehållande, eftersom de är väsentliga för att bevara datakvalitet och hjälper till att uppnå alla fördelarna som nämnts i föregående avsnitt.

Viktiga metoder och strategier

Strategi för dataåtkomst

Denna strategi definierar vilka typer av information din organisation arbetar med och hur den samlas in, lagras och sparas över tid. Den fokuserar även på hur datakonsumenter (både användare och mjukvarusystem) får åtkomst till varje typ av data (antingen via API eller direkt databasåtkomst). Detta är avgörande för efterlevnad av regler eftersom det centraliserar varje användares data och säkerställer systemets driftskompatibilitet och möjlighet att underhållas.

Dataimport- och exportmodell

Praxis inom datastyrning kräver att varje integrationspunkt dokumenteras grundligt inklusive dess datamodell och karaktär, oavsett om det är ”push” eller ”pull”, vilket protokoll och schema den använder och vilket gränssnitt den har.

Denna modell minskar underhållsarbetet och hjälper till att skydda dataintegritet, systeminteroperabilitet och hållbarhet.

Identitets- och behörighetshantering (Identity Access Management (IAM))

När det gäller säkerhet och åtkomsthantering, sköter IAM jobbet. Den definierar roller för olika användare (inklusive utvecklings- och underhållsteam, datakontrollanter och slutanvändare) inom ett nätverk och under vilka omständigheter de kan ges ytterligare behörigheter för hantering av konfidentiella data. Denna modell innehåller också information om hur journaler för åtkomstgranskning och åtkomst av historik data hanteras.

Att implementera denna strategi är avgörande för att regelverket ska följas. Dessutom har den en avgörande betydelse på möjligheten att underhålla systemet.

Datasäkerhets- och integritetsmodell

Denna viktiga modell används för att separera klassificerad och icke-klassificerad data – både aktuell och historisk – tvärs över alla dina IT-system. Den arbetar tillsammans med IAM för att säkerställa efterlevnad av GDPR och liknande dataskyddsföreskrifter.

Strategi för hantering av metadata

Metadatahantering ger kontext till din information och hjälper både användare och automatiska system att ”läsa” den på rätt sätt. En strategi för hantering av metadata definierar hur metadata hanteras, dokumenteras, kontrolleras och indexeras, om datakatalogisering används och hur din masterdata styrs. Att ha denna strategi förbättrar sättet dina IT-system arbetar tillsammans och gör det enklare att underhålla dem.

Kontroll av datamätvärden

KPI:er är viktiga för varje affärsprocess eftersom de gör det möjligt för dig att hålla kontroll på saker och förstå trender och ömsesidigt beroende. Det är samma sak med den data du hanterar – det är viktigt att definiera grundläggande mätvärden och deras hanteringsprocesser. Detta hjälper dig att se till att dina SLA:er uppfylls, identifiera trender och vidta korrigerande åtgärder för att undvika större problem i framtiden. Dessutom skyddar de datatillgängligheten och systemets skalbarhet.

Utmärkt dokumentation

Det är absolut nödvändigt att dokumentera alla tekniska beslut om dataplattformar och modeller. För att främja produktivitet bör du ha guider för underhåll av plattform och introduktion på plats. Detta minskar avsevärt ytterligare underhållsarbete.

Vilket är bästa sättet att börja?

Naturligtvis är implementering av datastyrning ett ambitiöst projekt som kräver stora ansträngningar och investeringar. Längden och leveranstiden för dylika projekt har ansetts vara den största flaskhalsen för tillämpningen av datastyrningsprinciper under 2020, enligt rapporten State of Data Governance Report. Vi rekommenderar därför att genomföra det steg för steg. Börja med att fördjupa dig i övningarna för ryggraden, och utöka sedan med de processer som är viktigast för dina affärsmål.

Slutsats

Det är väldigt troligt att du redan använder en del av datastyrningsrutinerna utan att vara medveten om det. Du kanske inte kallar det för datastyrning, men du har förmodligen outtalade regler och reglementen du följer för att organisera och hantera information. Så varför inte ta det längre? Genom att implementera ordentliga datahanteringslösningar kan du omedelbart förbättra dina affärsprocesser, spara tid och pengar, och ge plats för värdefulla möjligheter.

Av Boris Trofimov, mjukvaruarkitekt på Sigma Software

Relaterade Artiklar

Vi använder cookies och andra identifierare för att förbättra din upplevelse. Detta gör att vi kan säkerställa din åtkomst, analysera ditt besök på vår webbplats. Det hjälper oss att erbjuda dig ett personligt anpassat innehåll och smidig åtkomst till användbar information. Klicka på ”Jag godkänner” för att acceptera vår användning av cookies och andra identifierare eller klicka ”Mer information” för att justera dina val. Jag Godkänner Mer Information >>