Data Governance, opomíjená strana data solutions

Článek vznikl pro časopis IT Systems 11/2023

Data jsou novým olejem 21. století. Jejich hodnota pro podniky je nezastupitelná. V zajištění kvality, integrity a zabezpečení těchto cenných aktiv pak hraje nezastupitelnou roli Data Governance (DG). Bez správy dat se totiž můžete dostat do nepřehledného chaosu. 

Co je Data Governance? 

Data Governance (DG) je proces řízení dostupnosti, použitelnosti, integrity a zabezpečení dat v systémech společnosti na základě interních datových standardů a zásad, kterými se také řídí používání dat.  

Efektivní správa dat zajišťuje jejich konzistenci,spolehlivost a rovněž obranu proti jejich zneužití. To je stále důležitější, protože organizace čelí novým předpisům o ochraně dat a stále více spoléhají na analýzu, která jim pomáhá optimalizovat jejich operace a přijímat obchodní rozhodnutí.  

Dobře navržený program Data Governance obvykle zahrnuje manažerský tým, projektovou komisi, která slouží jako řídící orgán, a skupinu správců dat. Společně vytvářejí standardy a zásady správy dat i implementační a vynucovací postupy, které jsou primárně spravovány správci dat. V ideálním případě jsou kromě IT a týmů pro správu dat zapojeni také vedoucí organizací či další obchodní zástupci. 

Proč dává Data Governance smysl? 

Bez efektivního Data Governance nelze nekonzistence dat v různých systémech organizace vyřešit. To může ztížit integraci dat a způsobit problémy s integritou dat, které ovlivňují přesnost Business Intelligence (BI), business reporting a analytických aplikací. Chyby v datech navíc nemusí být detekovány a opraveny, což dále ovlivňuje přesnost aplikací BI a analytických aplikací.

Špatná správa dat může také bránit iniciativám v oblasti dodržování předpisů a způsobit tak problémy společnostem, které musí dodržovat rostoucí počet zákonů na ochranu soukromí a dat, jako je GDPR Evropské unie. Program Data Governance obvykle zahrnuje vývoj společných definic dat a standardních formátů dat používaných ve všech podnikových systémech. Tím se zvyšuje konzistenci dat pro obchodní účely i pro účely dodržování předpisů.  

Co se může stát, když Data Governance nemáte? 

Data budou trpět nedostatečnou kvalitou. To znamená, že mohou být nepřesná, nekonzistentní nebo zastaralá. Může docházet k vytváření duplikátů dat, což zvyšuje náklady na uchovávání a správu dat. Nedostatečná organizace dat může znamenat, že zaměstnanci tráví více času hledáním a korekcí dat než prováděním svých hlavních úkolů. To zpomaluje práci, snižuje produktivitu a může vést ke ztrátě příležitostí.

Pokud data nejsou spravována a kvalitně zajištěna, může to vést k chybným rozhodnutím na základě nedůvěryhodných informací. Nedostatečná kontrola nad daty může zvýšit riziko úniku dat a bezpečnostních incidentů.

Celkově lze říci, že absence Data Governance v podniku může mít závažné a široce rozšířené negativní důsledky, a proto je důležité, aby podniky věnovaly pozornost správě a řízení svých dat. 

Jaké jsou cíle a benefity Data Governance?  

Data Governance se zaměřuje na dosažení několika klíčových aspektů. Prvním je důraz na celkovou kvalitu dat, což zahrnuje jejich standardizaci, úplnost, konzistenci a eliminaci duplicit. Dalším neméně důležitým cílem je zajištění bezpečnosti dat, tedy jejich ochranu při ukládání a využívání, a to jak proti interním, tak externím rizikům. Zároveň dbá na vzdělávání uživatelů tak, aby se podpořilo co neefektivnější využití dat. V neposlední řadě Data Governance směřuje k dosažení souladu s předepsanými pravidly a normami, což zahrnuje nastavení celopodnikových směrnic pro řízení dat. Tímto přístupem pomáhá zlepšit kvalitu i bezpečnost dat a následně je efektivně využívat ve prospěch organizace. Současně zajišťuje jejich přesnost a spolehlivost, snižuje chybovost v rozhodovacích procesech a usnadňuje jejich organizaci i optimalizaci. Díky schopnosti vytvořit jasné komunikační kanály ohledně požadavků a zodpovědností zlepšuje sdílení informací napříč organizací a podporuje spolupráci mezi odděleními.

Základní pilíře Data Governance  

• Pravidla a zásady: Definují, jaká data jsou důležitá, kdo za ně nese odpovědnost, a jak mají být  spravována a chráněna. Tyto zásady zajistí konzistenci, bezpečnost a soulad s předpisy. 

• Procesy: Určují, jakými postupy se data sbírají, ukládají, aktualizují a analyzují. Jasně definované procesy minimalizují chyby a zlepšují kvalitu dat. 

• Organizační struktura: Zahrnuje identifikaci klíčových osob a týmů, kteří jsou zodpovědní za data governance. Tato struktura zajišťuje, že odpovědnost za data je jasně rozdělena a řízena. 

• Technologie: Zahrnují nástroje a platformy, které podporují sběr, ukládání, analýzu a zabezpečení dat. Správně zvolené technologie mohou zefektivnit celý proces data governance. 

Výzvy Data governance 

Dokazování business value může být problematické, jelikož Data Governance může přinést výsledky až v budoucnosti, ve spoustě případů nejsou okamžité a žádají si někdy nemalé investice. Chybí konkrétní finanční ukazatele pro hodnocení úspěchu a hodnota data governance může být nejvíce patrná, až když dojde k datové chybě nebo bezpečnostnímu incidentu. Implementace data governance může také vyžadovat změnu kultury v organizaci, což bývá složité a časově náročné. 

Další výzvou je správa velkého množství dat a big data – pokud podnik disponuje velkým objemem dat, nastává jev, že zpracování a analýza dat vyžaduje pokročilé technologie a nástroje, což může zvyšovat nároky na správu a organizaci dat. S rostoucím objemem dat se často zvyšuje riziko nedostatečné kvality dat, což znamená více časově náročné práce na čištění a úpravě dat. Správa velkého množství dat znamená zvýšené riziko ztráty dat, úniku informací a bezpečnostních incidentů, vyšších nákladů, a to platí jak pro technologie, tak i pro procesy. 

Poslední majoritní výzvou při implementaci Data Governance je absence datové kultury. Ta (úplná) s velkou pravděpodobností povede k nedostatečnému povědomí o benefitech a motivaci pro Data Governance, absenci odpovědností a zodpovědností, nedostatek transparentnosti, nedostatečné spolupráci a propojení, nepřesnému či fatálnímu rozhodování. 

Best practices a implementace

Při implementaci data governance je klíčové mít jasně definované a měřitelné cíle, které pomáhají sledovat pokrok a dosahovat zamýšlených výsledků. Při samotném procesu nasazování se začíná s prvotním porozuměním požadavkům a potřebám daných oddělení a zainteresovaných stran, aby se mohl efektivně navrhnout a provést Governance framework. Důležité je také porozumět požadavkům a potřebám různých oddělení a zainteresovaných stran, abychom mohli efektivně navrhnout a provést Governance framework. 

Nezbytná bývá rovněž podpora C-level managementu od samého začátku a dostatečně informované vedení organizace, a to i v rámci procesu vzdělávání zaměstnanců, kde se zdůrazňují důležité principy datového governance a buduje se robustní datová kultura. Kromě toho je nutné zajistit, aby všechny datové domény byly pokryty a data prošla řádnou dokumentací. Komunikace s data ownery a zainteresovanými stranami je klíčová pro udržení transparentnosti a spolupráce v rámci organizace, zatímco jasné a stručné procesy zajistí efektivní správu a využití dat pro podnikání. Tímto způsobem může data governance přispět k lepší organizaci a kontrole dat a posílit jejich hodnotu pro organizaci jako celek. 

Je obecně doporučeno využít software, který s automatizací a mechanickými i technologickými doménami pomůže. Mezi takové nástroje patří například Attacama, Atlan, Apache Atlas, IBM Cloud Pak for Data, One Trust Data Governance, Oracle Enterprise Metadata Management, SAP Master Data Governance či SAS Information Governance.

Pro příklad nástrojů: Attacama, Atlan, Apache Atlas, IBM Cloud Pak for Data, One Trust Data Governance, Oracle Enterprise Metadata Management, SAP Master Data Governance či SAS Information Governance.