Để hiểu hơn về quản trị dữ liệu

Định nghĩa QTDL

QTDL là một hệ thống để xác định ai trong tổ chức có thẩm quyền và quyền kiểm soát đối với tài sản dữ liệu và cách sử dụng những tài sản dữ liệu đó. Nó bao gồm con người, quy trình và công nghệ cần thiết để quản lý và bảo vệ tài sản dữ liệu.

Data Governance Institute (Viện QTDL) định nghĩa, đây là “một hệ thống quyền quyết định và trách nhiệm giải trình đối với các quy trình liên quan đến thông tin, được thực hiện theo các mô hình đã được thống nhất mô tả ai có thể thực hiện hành động nào với thông tin nào và khi nào, trong hoàn cảnh nào, sử dụng phương pháp nào”.

Hiệp hội Quản lý Dữ liệu Quốc tế (DAMA) định nghĩa QTDL là: “lập kế hoạch, giám sát và kiểm soát việc quản lý dữ liệu cũng như việc sử dụng dữ liệu và các nguồn liên quan đến dữ liệu”.

Khung QTDL

QTDL tốt nhất có thể được coi là một chức năng hỗ trợ chiến lược quản lý dữ liệu tổng thể của một tổ chức. Một khuôn khổ như vậy cung cấp cho các tổ chức cách tiếp cận toàn diện để thu thập, quản lý, bảo mật và lưu trữ dữ liệu. DAMA hình dung quản lý dữ liệu như một bánh xe, với QTDL là trung tâm mà từ đó 10 lĩnh vực kiến ​​thức quản lý dữ liệu sau đây tỏa ra:

Kiến trúc dữ liệu: Cấu trúc tổng thể của dữ liệu và các tài nguyên liên quan đến dữ liệu như một phần không thể thiếu của kiến ​​trúc DN;

Mô hình hóa và thiết kế dữ liệu: Phân tích, thiết kế, xây dựng, thử nghiệm và bảo trì;

Lưu trữ và vận hành dữ liệu: Triển khai và quản lý lưu trữ tài sản dữ liệu vật lý có cấu trúc;

Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo quyền riêng tư, bảo mật và quyền truy cập phù hợp;

Tích hợp dữ liệu và khả năng tương tác: Thu thập, trích xuất, chuyển đổi, di chuyển, phân phối, sao chép, liên kết, ảo hóa và hỗ trợ vận hành;

Tài liệu và nội dung: Lưu trữ, bảo vệ, lập chỉ mục và cho phép truy cập vào dữ liệu được tìm thấy trong các nguồn phi cấu trúc và cung cấp dữ liệu này để tích hợp và khả năng tương tác với dữ liệu có cấu trúc;

Dữ liệu chính và tham chiếu: Quản lý dữ liệu được chia sẻ để giảm dư thừa và đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt hơn thông qua định nghĩa và sử dụng giá trị dữ liệu được tiêu chuẩn hóa;

Kho dữ liệu và kinh doanh thông minh (BI): Quản lý, phân tích, xử lý dữ liệu và cho phép truy cập vào dữ liệu hỗ trợ quyết định để báo cáo và phân tích;

Siêu dữ liệu: Thu thập, phân loại, duy trì, tích hợp, kiểm soát, quản lý và cung cấp siêu dữ liệu;

Chất lượng dữ liệu: Xác định, giám sát, duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và cải thiện chất lượng dữ liệu.

Khi thiết lập một chiến lược, mỗi khía cạnh nói trên của việc thu thập, quản lý, lưu trữ và sử dụng dữ liệu cần được xem xét.

Trung tâm Nghiên cứu Ứng dụng Kinh doanh (BARC) cảnh báo, QTDL là một chương trình liên tục, rất phức tạp, và có nguy cơ khiến những người tham gia mất dần niềm tin và sự quan tâm. Để khắc phục, BARC khuyên chúng ta nên bắt đầu với một dự án nguyên mẫu dành riêng cho ứng dụng hoặc có thể quản lý được, sau đó mở rộng ra toàn DN dựa trên các bài học kinh nghiệm.

BARC khuyến nghị các bước thực hiện sau: Xác định mục tiêu và hiểu lợi ích; Phân tích trạng thái hiện tại; Đưa ra một lộ trình; Thuyết phục các bên liên quan và ngân sách dự án; Xây dựng và lập kế hoạch chương trình quản trị dữ liệu; Triển khai chương trình quản trị dữ liệu; Giám sát và kiểm soát.

QTDL so với quản lý dữ liệu

QTDL chỉ là một phần của nguyên tắc quản lý dữ liệu tổng thể, mặc dù là một phần quan trọng. Trong khi QTDL là về vai trò, trách nhiệm và quy trình để đảm bảo trách nhiệm giải trình và quyền sở hữu tài sản dữ liệu, DAMA định nghĩa quản lý dữ liệu là “một thuật ngữ bao quát mô tả các quy trình được sử dụng để lập kế hoạch, chỉ định, kích hoạt, tạo, thu thập, duy trì, sử dụng, lưu trữ, truy xuất, kiểm soát và xóa dữ liệu.”

Mặc dù quản lý dữ liệu đã trở thành một thuật ngữ chung cho lĩnh vực này, nhưng đôi khi nó được gọi là quản lý tài nguyên dữ liệu hoặc quản lý thông tin DN (EIM). Gartner mô tả EIM là “một nguyên tắc tích hợp để cấu trúc, mô tả và quản lý tài sản thông tin xuyên qua các ranh giới tổ chức và kỹ thuật nhằm nâng cao hiệu quả, thúc đẩy tính minh bạch và cho phép hiểu biết sâu sắc về DN".

Tầm quan trọng của QTDL

Hầu hết các công ty đã có một số hình thức quản trị cho các ứng dụng, bộ phận kinh doanh hoặc chức năng riêng lẻ, ngay cả khi các quy trình và trách nhiệm là không chính thức. Trên thực tế, đó là việc thiết lập sự kiểm soát chính thức, có hệ thống đối với các quy trình và trách nhiệm. Làm như vậy có thể giúp các công ty duy trì khả năng đáp ứng, đặc biệt là khi họ phát triển đến một quy mô mà việc cá nhân thực hiện các nhiệm vụ liên chức năng không còn hiệu quả nữa. Một số lợi ích tổng thể của quản lý dữ liệu chỉ có thể được thực hiện sau khi DN đã thiết lập QTDL có hệ thống. Các lợi ích này bao gồm:

Hỗ trợ quyết định tốt hơn, toàn diện hơn bắt nguồn từ dữ liệu nhất quán, thống nhất trong toàn tổ chức; Quy tắc rõ ràng để thay đổi quy trình và dữ liệu giúp DN và CNTT trở nên linh hoạt và có thể mở rộng hơn; Giảm chi phí trong các lĩnh vực quản lý dữ liệu khác thông qua việc cung cấp các cơ chế kiểm soát trung tâm; Tăng hiệu quả thông qua khả năng tái sử dụng các quy trình và dữ liệu; Cải thiện sự tự tin về chất lượng dữ liệu và tài liệu về quy trình dữ liệu; Cải thiện việc tuân thủ các quy định về dữ liệu.

Mục tiêu của QTDL

Mục tiêu là thiết lập các phương pháp, tập hợp trách nhiệm và quy trình để chuẩn hóa, tích hợp, bảo vệ và lưu trữ dữ liệu của công ty. Theo BARC, các mục tiêu chính của một tổ chức nên là: giảm thiểu rủi ro, thiết lập các quy tắc nội bộ để sử dụng dữ liệu, thực hiện các yêu cầu tuân thủ, cải thiện giao tiếp nội bộ và bên ngoài, tăng giá trị của dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý, giảm chi phí, giúp đảm bảo sự tồn tại liên tục của công ty thông qua việc quản lý rủi ro và tối ưu hóa.

BARC lưu ý, các chương trình như vậy luôn mở rộng ở các cấp độ chiến lược, chiến thuật và hoạt động trong DN, và chúng phải được coi là các quy trình lặp đi lặp lại liên tục.

Nguyên tắc QTDL

Theo Viện QTDL, 8 nguyên tắc sau đây là trung tâm của tất cả các chương trình quản lý và quản lý dữ liệu thành công:

Tất cả những người tham gia phải có sự liêm chính trong các giao dịch. Họ phải trung thực và thẳng thắn khi thảo luận về các trình điều khiển, ràng buộc, tùy chọn và tác động đối với các quyết định liên quan đến dữ liệu;

Quy trình quản trị và quản lý dữ liệu đòi hỏi sự minh bạch. Tất cả những người tham gia và kiểm toán viên phải rõ ràng về cách thức và thời điểm đưa ra các quyết định và biện pháp kiểm soát liên quan đến dữ liệu;

Các quyết định, quy trình và biện pháp kiểm soát liên quan đến dữ liệu chịu sự QTDL phải có thể kiểm tra được. Chúng phải được kèm theo tài liệu để hỗ trợ các yêu cầu kiểm toán và dựa trên hoạt động tuân thủ;

Phải xác định được ai là người chịu trách nhiệm về các quyết định, quy trình và kiểm soát liên quan đến dữ liệu liên chức năng;

Phải xác định được ai là người chịu trách nhiệm về các hoạt động quản lý, đó là trách nhiệm của những đóng góp cá nhân và các nhóm quản lý dữ liệu;

Các chương trình phải xác định được trách nhiệm giải trình bằng cách kiểm tra và cân bằng giữa các nhóm kinh doanh và công nghệ cũng như giữa những người tạo/thu thập thông tin, những người quản lý thông tin đó, những người sử dụng thông tin đó và những người đưa ra các tiêu chuẩn và yêu cầu tuân thủ;

Chương trình phải giới thiệu và hỗ trợ chuẩn hóa dữ liệu DN;

Các chương trình phải hỗ trợ các hoạt động quản lý thay đổi chủ động và phản ứng đối với các giá trị dữ liệu tham chiếu và cấu trúc/việc sử dụng dữ liệu chủ và siêu dữ liệu.

Thực tiễn tốt nhất về QTDL

Các chiến lược QTDL phải được điều chỉnh sao cho phù hợp nhất với quy trình, nhu cầu và mục tiêu của tổ chức. Tuy nhiên, có sáu phương pháp cốt lõi hay nhất đáng để tuân theo:

Xác định các yếu tố dữ liệu quan trọng và coi dữ liệu là tài nguyên chiến lược; Đặt ra chính sách và thủ tục cho toàn bộ vòng đời dữ liệu; Thu hút người dùng DN vào quá trình quản trị; Đừng bỏ qua việc quản lý dữ liệu chủ; Hiểu được giá trị của thông tin; Đừng quá hạn chế việc sử dụng dữ liệu.

“

Tài liệu tham khảo:
1. https://datagovernance.com
2. www.dama.org/cpages/ho...
3. www.cio.com/article/19...
4. www.cio.com/article/27...
5. https://barc-research.com