Zapisz się na szkolenie
Skuteczne zarządzanie danymi zaczyna się od uporządkowania zasad, odpowiedzialności i procesów, a dopiero później doboru technologii. Dzięki temu wdrożenie narzędzi Data Governance wykracza poza ramy kolejnego projektu IT. Jest elementem szerszego modelu zarządzania informacją.
Od czego zacząć wdrażanie Data Governance?
Najpierw określ, jaki problem związany z danymi chcesz rozwiązać i kto będzie za niego odpowiadał. Dopiero na tej podstawie wybierz sposób działania i rozwiązania technologiczne.
Problemy często dotyczą jakości, dostępności, bezpieczeństwa lub niejednoznacznego rozumienia danych. Jeśli nie zostaną nazwane, trudno ocenić efekty wdrożenia. Data Governance porządkuje zarządzanie danymi poprzez zasady, role, procesy i odpowiedzialności.
Przed wyborem rozwiązania ustal:
- które dane są najważniejsze,
- jakie problemy występują,
- kto za nie odpowiada,
- jak będzie mierzona jakość,
- jakie efekty mają zostać osiągnięte.
Dopiero wtedy możesz ocenić, jakich funkcji potrzebujesz. Narzędzia Data Governance powinny być dopasowane do modelu działania organizacji.
Jak wybrać odpowiednie narzędzia Data Governance?
Najlepsze narzędzia to takie, które odpowiadają na dane potrzeby, współpracują z istniejącym środowiskiem i mogą być rozwijane wraz ze zmianami w organizacji.
Przy analizie dostępnych opcji zwróć uwagę m.in. na:
- bezpieczeństwo – system powinien odpowiednio chronić dane i ograniczać nieautoryzowany dostęp.
- funkcjonalność – rozwiązanie powinno odpowiadać na określone potrzeby związane z zarządzaniem danymi.
- integrację – narzędzie powinno współpracować z istniejącymi systemami i procesami.
- elastyczność – możliwość dostosowania rozwiązania do zmieniających się potrzeb ogranicza konieczność kosztownych zmian.
- skalowalność – system powinien umożliwiać rozszerzanie zakresu zarządzanych danych i procesów.
- wsparcie – istotne są zarówno kompetencje techniczne, jak i merytoryczne oraz możliwość przeszkolenia użytkowników.
- plan rozwoju – warto sprawdzić, w jakim kierunku rozwijane są funkcje rozwiązania.
- koszt i model licencjonowania – powinny odpowiadać skali i potrzebom organizacji.
Rozwiązania wspierające Data Governance obejmują m.in. systemy do zarządzania metadanymi, monitorowania jakości danych, zarządzania dostępem i ryzykiem czy też narzędzia analityczne. W grę wchodzi zarówno porównanie funkcji, jak i dopasowanie rozwiązania do procesów, ról i celów.
Dlaczego samo wdrożenie technologii nie wystarczy?
Technologia nie rozwiąże problemu, jeśli wcześniej nie ustalisz zasad zarządzania danymi i odpowiedzialności. Sprawny system może wtedy nie być wykorzystywany zgodnie z założeniami.
Problem może się wtedy pogłębić. Kolejne narzędzie oznacza procesy, obowiązki i koszty. Jeśli pracownicy nie wiedzą, kto podejmuje decyzje, jakie standardy obowiązują i jak reagować na problemy z jakością, technologia nie zapewni oczekiwanej zmiany.
Skuteczne wdrożenie wymaga więc połączenia strategii, procesów, kompetencji i technologii. Jeśli w organizacji brakuje doświadczenia w tym obszarze, wsparciem może być consulting Data Governance, szczególnie przy projektowaniu modelu zarządzania, definiowaniu procesów i planowaniu wdrożenia.
Jak wdrożyć narzędzia Data Governance krok po kroku?
Narzędzia Data Governance najlepiej wdrażać etapami. Warto zacząć od najważniejszych problemów i obszarów danych.
Schemat może obejmować m.in.:
- zdefiniowanie celu – określ, co ma się zmienić i dlaczego,
- ustalenie odpowiedzialności – przypisz role osobom i zespołom,
- opisanie procesów – ustal, jak będą obsługiwane dane i problemy z ich jakością,
- wybór priorytetów – zacznij od danych najważniejszych z perspektywy biznesowej,
- dobór rozwiązania – wybierz funkcje odpowiadające zdefiniowanym wymaganiom,
- pomiar efektów – monitoruj jakość danych i realizację procesów.
Monitoruj też wyniki. Data Governance to proces ciągłego doskonalenia. Projekt nie kończy się więc w dniu uruchomienia systemu.
Jak przygotować pracowników do korzystania z nowych narzędzi?
Przygotuj zespół równolegle z wdrożeniem technologii, ponieważ znajomość systemu nie zastąpi zrozumienia zasad i odpowiedzialności za dane.
Warto zadbać o:
- wspólne rozumienie podstawowych pojęć,
- znajomość ról i zakresów odpowiedzialności,
- umiejętność reagowania na problemy z jakością,
- znajomość sposobów monitorowania i raportowania,
- praktyczne wykorzystanie przyjętych procesów.
W tym obszarze pomocne są szkolenia Data Governance, które obejmują m.in. role, procesy, jakość danych, mierniki i monitoring.
Najważniejsza zasada jest prosta. Najpierw uporządkuj sposób zarządzania danymi, następnie dobierz technologię, a później konsekwentnie rozwijaj kompetencje zespołu. Wówczas narzędzie staje się wsparciem dla Data Governance, zamiast próbować zastępować strategię, procesy i odpowiedzialność.