Data Governance от управления рисками к ценности для бизнеса

О том, как сейчас меняется значение Data Governance (DG) рассказывает Джитеш Гай, старший вице-президент и генеральный менеджер по решениям в области качества данных, Data Governance и безопасности данных.

Data Governance теперь и для бизнес-задач

Данные – новая нефть. Скорее всего вы уже слышали эту аналогию или другие похожи на неё: данные также называют новым топливом для реактивных двигателей, новой валютой и так далее. Однако, согласно исследованию New Vantage Partners, менее одной трети организаций действительно строят свой бизнес вокруг данных.  Хотите максимально эффективно использовать возможности, которые открывают перед организацией данные? Необходимо дать как можно большему числу сотрудников доступ к данным, которые будут релевантными для выполнения их обязанностей. Другими словами, фокус Data Governance должен сместиться с управления рисками на выполнение бизнес-задач. Кроме того, Data Governance нужно масштабировать, чтобы охватить больше данных, их типов и пользователей.

Каким же образом происходит этот переход? Data Governance должен помочь разработать и реализовать стратегию работы с данными, повысить грамотность сотрудников в области данных, их доверие к данным, улучшить конфиденциальность данных. Давайте рассмотрим каждый пункт в отдельности.

Data Governance для разработки и реализации бизнес-стратегии

У вас наверняка есть бизнес-стратегия, но обозначена ли в ней стратегия управления данными? Согласно исследованию McKinsey, стратегия управления данными есть только у 30% компаний. Data Governance помогает понять, как данные связаны с бизнес-процессами и их результатами. На основе этого вы сможете построить стратегию управления данными и выбрать приоритетные активности для этого на основе бизнес-целей (увеличение прибыли, снижение затрат и минимизация рисков).

Data Governance для грамотности в области данных

Gartner считает, что к 2020 году 80% организаций будут развивать компетенции своих сотрудников в области работы с данными. Уже много раз говорилось, что недостаточно собирать больше данных. Сотрудники компании должны хорошо понимать, какие данные есть в их распоряжении, каким значением для бизнеса они обладают и в каком бизнес-контексте находятся. Data Governance вносит значительный вклад в выполнение этих задач. DG помогает искать данные, каталогизировать их, стандартизировать бизнес-терминологию и политики работы с данными. Кроме того, он помогает создать стандартный для всей компании язык для работы с данными.

Всё это играет всё большее значение по мере того, как число сотрудников растёт, а также расширяется разнообразие их навыков и профессионального опыта.

Data Governance для доверия к данным

Данные всё больше используются всеми сотрудниками в организации. Важно поддерживать их уверенность в том, что данные подходят под их бизнес-задачу. При этом в одной из статей Harvard Business Review указано, что только 3% данных соответствует основным стандартам качества.

Data Governance помогает оценить качество данных и связи между ними, а это позволяет определить релевантность источника информации для конкретной бизнес-задачи. Data Governance также позволяет понять, как качество данных меняется по мере движения информации между системами и в разных процессах. Кроме того, Data Governance помогает внедрить проверку данных непосредственно в бизнес-процессы, чтобы обеспечить высокое качество информации уже не этапе занесения в ИТ-системы.

Data Governance для конфиденциальности данных

Защита данных и ответственное их использование имеет большое значение, если организация планирует продолжать использовать клиентские данные. Согласно исследованию компании RSA Security, почти 70% потребителей товаров и услуг по всему миру готовы бойкотировать любую компанию, которая, по их мнению, несерьёзно относится к защите данных.

Data Governance помогает определять и внедрять специальные политики, гарантирующие соответствующий сбор, использование и цикл жизни персональных данных. Благодаря Data Governance компания всегда сможет ответить на любые вопросы своих клиентов. Например, на вопросы: «Какие данные собирает ваша компания?», «Как они используются?», «Кто имеет к ним доступ?».

Для Data Governance нужна автоматизация  и искусственный интеллект

Когда стратегия Data Governance в основном ориентировалась вокруг соответствия требованиям регуляторов, требования к данным и управлению ими чётко контролировались и были чётко регламентированы. Этот узкий подход позволил вручную осуществлять процессы Data Governance и курирования данных (Stewardship). Теперь, как я выше отметил, ценность Data Governance определяется его ценностью для бизнеса. Сейчас сам объём данных и необходимость совместной работы во всех функциях организации делает автоматизацию критичной для успеха DG.

Сегодня мы используем озёра данных с петабайтами данных, данные в них постоянно обновляются в реальном времени, в частности, сведениями с датчиков интернета вещей, социальных данных и данных о геолокации с мобильных телефонов. К корпоративной информации есть доступ у тысяч пользователей из различных отделов (отдел финансов, продаж, маркетинга, закупок, отдела исследований, производства, логистики и дистрибуции). А это в тысячи раз увеличивает масштабы и сложность управления данными. Остаётся один способ справиться с этим – автоматизация Data Governance с помощью искусственного интеллекта. Gartner предсказывает, что в 2022 году на 45% процентов меньше задач будет выполняться вручную благодаря машинному обучению и автоматизации. Хотите узнать больше о Data Governance? Смотрите серию вебинаров DIS Group. Также присылайте свои вопросы по Data Governance на почту info@dis-group.ru