Data Governance

• Firmy z sektora finansowego i bankowego: ze względu na wymogi prawne i regulacyjne oraz konieczność zabezpieczenia danych klientów i transakcji.
• Firmy technologiczne i telekomunikacyjne: ze uwagi na dużą ilość i złożoność danych oraz potrzebę ich wykorzystania w działaniach biznesowych.
• Firmy z branży medycznej i farmaceutycznej: ze względu na wymogi prawne i regulacyjne oraz konieczność zabezpieczenia danych wrażliwych.
• Każda firma, która przetwarza duże ilości danych i chce wykorzystywać je w swoich działaniach biznesowych.

Data Governance powinno być brane pod uwagę, gdy organizacja jest gotowa do podejmowania świadomych decyzji dotyczących swoich danych w zakresie ich jakości, zgodności z regulacjami, bezpieczeństwa oraz efektywności wykorzystania.

• Zwiększona jakość i integralność danych: Data Governance zapewnia jasne zasady zarządzania danymi, co przekłada się na ich lepszą jakość i integralność.
• Usprawnienie procesów decyzyjnych: Data Governance pomaga lepiej zrozumieć i wykorzystać dane, co pozytywnie wpływa na procesy decyzyjne.
• Poprawa komunikacji i współpracy: Data Governance umożliwia lepsze zrozumienie i współpracę między działami, co pozytywnie przekłada się na wyniki biznesowe.
• Poprawa efektywności działań biznesowych: Dzięki zarządzaniu w oparciu o jasne i przejrzyste reguły oraz skutecznej komunikacji firmy mogą lepiej wykorzystywać dane do wsparcia działań biznesowych.
• RODO – Data Governance pomaga osiągnąć zgodność z regulacjami prawnymi dotyczącymi ochrony danych osobowych dzięki czemu minimalizuje ryzyko kar finansowych i utraty wizerunku.

Odpowiedź zależy od czynników takich, jak potrzeby biznesowe, regulacje prawne i obowiązujące w danej branży standardy. W praktyce w pierwszej kolejności adresowane są przeważnie:

• Dane klientów i kontaktów – weryfikacja i aktualizacja informacji o klientach i kontaktach jest kluczowa dla realizacji procesów takich jak sprzedaż i marketing.
• Dane dotyczące produktów i usług – informacje o produktach i usługach powinny być aktualne i wiarygodne, aby zapewnić jakość i zgodność z regulacjami.
• Dane dotyczące zasobów ludzkich – informacje o pracownikach powinny być zarządzane w sposób bezpieczny i zgodny z regulacjami prawnymi.
• Dane finansowe i księgowe – dane finansowe i księgowe są szczególnie wrażliwe i powinny być objęte szczególną ochroną i zarządzaniem.
• Dane dotyczące ryzyka i bezpieczeństwa – dane dotyczące bezpieczeństwa i ryzyka powinny być zarządzane w sposób skuteczny i zgodny z regulacjami, aby zapewnić ochronę przed niepożądanymi zdarzeniami i incydentami.

• Wsparcie Zarządu: zarząd musi udzielić pełnego wsparcia i zaangażować się w projekt.
• Właściwa strategia: musi być zgodna z celami przedsiębiorstwa.
• Zintegrowany zespół: wdrożenie powinno być realizowane przez zespół składający się z przedstawicieli różnych działów, w tym zarówno biznesu jak i IT.
• Wiedza i doświadczenie: ważne jest, aby zespół posiadał wiedzę i doświadczenie z zakresu Data Governance. Jeśli tego brak należy poważnie rozważyć sięgnięcie po zewnętrzną pomoc.
• Narzędzia i technologie: wdrożenie powinno opierać się na właściwych narzędziach i technologiach wspierających Data Governance.

• Brak wsparcia ze strony Zarządu i pracowników: Data Governance wymaga zaangażowania i współpracy wielu działów i osób w organizacji. Jeśli nie ma wsparcia ze strony kluczowych graczy, projekt może nie przynieść oczekiwanych rezultatów.
• Nieodpowiednio zdefiniowany cel i strategia: Data Governance powinna być oparta na jasnej strategii i celach, które są zgodne z celem i wizją organizacji.
• Niejasne i nieprecyzyjne procesy: Procesy Data Governance powinny być jasno i precyzyjnie zdefiniowane, aby umożliwić ich skuteczne wdrożenie i stosowanie.
• Brak odpowiednich narzędzi: Nieodpowiednie narzędzia, to większa szansa na nieefektywne procesy, a w konsekwencji trudności w zarządzaniu danymi.
• Brak odpowiedzialności za dane: Data Governance wymaga wysokiej kultury pracy z danymi. Jeśli wdrożenie i utrzymanie takiego klimatu się nie uda, rośnie ryzyko niepowodzenia.

Wdrożenie Data Governance to nie jest wdrożenie narzędzi informatycznych, nie mniej ich zastosowanie może w istotny sposób pomóc w tym procesie. Dobrymi przykładami takich narzędzi są:

• Systemy zarządzania metadanymi (MDM): narzędzia służące do przechowywania, udostępniania i monitorowania informacji o danych, takich jak ich definicje, relacje, pochodzenie, jakość i przekształcenia.
• Narzędzia do monitorowania jakości danych (DQM): narzędzia do pomiaru, monitorowania i raportowania jakości danych.
• Narzędzia do zarządzania dostępem do danych (DAM): zarządzanie i kontrola uprawnień użytkowników.
• Narzędzia do zarządzania ryzykiem (DRM): wspierające identyfikację i ocenę czynników ryzyka związanego z danymi, a także do planowania i implementacji strategii zarządzania tymi czynnikami.
• Narzędzia Business Intelligence (BI): narzędzia do analizy danych i tworzenia raportów, pomagające w ocenie stopnia dojrzałości wdrożenia Data Governance.
• Narzędzia do zarządzania projektami (PM): wspierają planowanie, prowadzenie i kontrolę wdrożenia Data Governance.

• Narzędzia wspierające Data Governance powinny być wdrożone w momencie, gdy wdrożona jest strategia Data Governance i ustalone są procesy dotyczące zarządzania danymi.
• Wdrożenie nowych narzędzi powinno być realizowane stopniowo, z uwzględnieniem kluczowych procesów i obszarów danych, które powinny zostać objęte Data Governance.
• Wdrożenie powinno być dobrze zaplanowane i realizowane przez przeszkolony zespół własny, z ewentualnym wsparciem doświadczonych zewnętrznych partnerów wdrożeniowych. Idealnie, jeśli dostępne jest wsparcie Producenta lub jego lokalnych Partnerów.