Data Governance

Usługi i rozwiązania wspierające cyfrową rewolucję

Zamień dane w przewagę biznesową

Dane mają dziś realny wpływ na tempo rozwoju organizacji. Wspierają decyzje, automatyzację procesów, analitykę i rozwiązania AI. Problem pojawia się wtedy, gdy różne działy korzystają z różnych definicji, informacji nie można zweryfikować, a odpowiedzialność za dane pozostaje niejasna.

W takiej sytuacji nawet najbardziej zaawansowane technologie nie dostarczą wartości, której oczekuje biznes.

Data Governance pozwala uporządkować sposób zarządzania danymi, aby stały się wiarygodnym fundamentem dla całej organizacji.

Co to jest Data Governance?

To zbiór zasad, procedur i praktyk zarządzania danymi w organizacji.
Celem wdrożenia jest zapewnienie jednoznaczności, jakości i bezpieczeństwa danych, a także zwiększenie ich wartości biznesowej i stopnia wykorzystania w procesach decyzyjnych.
Data Governance pomaga osiągnąć i utrzymać przejrzystość procesów zarządzania danymi, w tym jednoznaczną za nie odpowiedzialność.
Data Governance adresuje aspekty takie, jak definiowanie celów, ustanawianie standardów i procesów, wdrażanie narzędzi i technologii, monitorowanie i ocena.

Gdy dane przestają wspierać biznes

Większość organizacji nie ma problemu z ilością danych. Problemem jest ich spójność, jakość i sposób zarządzania.

Objawia się to na wiele sposobów:

różne raporty pokazują różne wyniki,

te same dane funkcjonują w kilku wersjach,

trudno wskazać właściciela informacji,

użytkownicy nie ufają raportom,

wdrożenia AI i analityki wydłużają się przez konieczność porządkowania danych,

rośnie koszt utrzymania środowiska danych.

To nie problem technologii. To sygnał, że organizacja potrzebuje jasnych zasad zarządzania informacją.

Data Governance, które działa w praktyce

Tworzymy model zarządzania danymi, który porządkuje sposób ich wykorzystania w całej organizacji.

Obejmuje on między innymi:

role i odpowiedzialności właścicieli danych,

polityki oraz standardy zarządzania danymi,

model jakości danych,

zarządzanie metadanymi,

procesy nadzoru nad danymi.

Naszym celem nie jest stworzenie kolejnego dokumentu strategicznego. Projektujemy rozwiązania, które wspierają codzienną pracę biznesu i IT.

Dane, którym można zaufać.

Dobrze zaprojektowane Data Governance przynosi wymierne korzyści dla całej organizacji.

Wiarygodne informacje – decyzje biznesowe oparte na spójnych i zweryfikowanych danych.
Wyższa efektywność – jasne zasady zarządzania danymi ograniczające liczbę błędów, skracające czas przygotowywania analiz i usprawniające współpracę między zespołami.
Lepsza jakość danych – stały nadzór nad jakością pozwalający szybciej wykrywać problemy i eliminować ich przyczyny, zamiast jedynie usuwać skutki.

Gotowość na AI i zaawansowaną analitykę – uporządkowane dane będące solidnym fundamentem dla inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, Business Intelligence i automatyzacją procesów.

Zgodność z wymaganiami – przejrzyste zasady zarządzania danymi ułatwiające spełnienie wymagań regulacyjnych oraz ograniczające ryzyko operacyjne.

Data Governance to nie projekt IT

Skuteczne zarządzanie danymi zaczyna się od biznesu. Technologia wspiera cały proces, ale nie zastąpi dobrze zdefiniowanych zasad, odpowiedzialności i współpracy między obszarami organizacji. Dlatego nasze podejście łączy perspektywę biznesową, organizacyjną i technologiczną, tworząc rozwiązania, które można rozwijać wraz z organizacją.

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.

Podstawowe przesłanki, to przeważnie:

Bezpieczeństwo: Narzędzie powinno zapewniać odpowiedni poziom bezpieczeństwa danych i chronić je przed nieautoryzowanym dostępem
Funkcjonalność: Organizacje szukają narzędzi, które będą w stanie w pełni wspierać ich potrzeby dotyczące zarządzania danymi.
Integracja: Narzędzie musi być łatwe do integracji z istniejącymi systemami i procesami biznesowymi.
Elastyczność: Narzędzie powinno dostosowywać się do zmieniających się potrzeb i wymagań organizacji, bez konieczności angażowania producenta czy dokonywania zmian wymagających programowania (NoCode)
Skalowalność: Narzędzie powinno być skalowalne, aby móc wspierać wzrost i rozwój organizacji.
Wsparcie: Organizacje szukają narzędzi, które oferują mocne wsparcie techniczne i merytoryczne, w tym szkolenia użytkowników i wsparcie konsultingowe wdrożenia. Idealnie, jeśli dostawca ma również doświadczenie we wdrażaniu Data Governance
Plany rozwoju: Organizacje często zwracają uwagę na plany rozwoju oferowanej przez system funkcjonalności.
Referencje: Organizacje zwracają uwagę na referencje oraz zakres podobnych wdrożeń na rynku rodzimym, najchętniej w ich segmencie gospodarki.
Cena i model licencjonowania: to bardzo istotne czynniki, często mocno wpływające na decyzję. Powinny być adekwatne do skali biznesu.