Chào mừng bạn đến với INDA!

Hotline: (HN) (+84) 986-882-818 | (HCM) (+84) 945-618-746

QUẢN TRỊ DỮ LIỆU (DATA GOVERNANCE) ĐỂ THỰC HIỆN CHUYỂN ĐỔI SỐ THÀNH CÔNG

QUẢN TRỊ DỮ LIỆU (DATA GOVERNANCE) ĐỂ THỰC HIỆN CHUYỂN ĐỔI SỐ THÀNH CÔNG

TẠI SAO PHẢI QUẢN TRỊ DỮ LIỆU?

Chuyển đổi số đang xuất hiện trong chương trình nghị sự ở khắp mọi nơi. Dữ liệu đang trở thành tài sản cốt lõi của doanh nghiệp, dữ liệu sẽ là yếu tố quyết định sự thành công của mỗi doanh nghiệp. Chúng ta chỉ có thể khai thác tài sản dữ liệu và thực hiện chuyển đổi số thành công nếu có thể quản lý dữ liệu của mình. Như vậy để chuyển đổi số, có nghĩa là bắt buộc phải triển khai một khuôn khổ quản trị dữ liệu phù hợp với các mục tiêu kinh doanh cũng như mô hình kinh doanh trong tương lai.

Khuôn khổ quản trị dữ liệu phải kiểm soát các tiêu chuẩn dữ liệu cần thiết cho hành trình chuyển đổi và phân quyền các vai trò và trách nhiệm cần thiết trong nội bộ và liên quan đến hệ sinh thái kinh doanh đang hoạt động. Một khuôn khổ quản trị dữ liệu được quản lý tốt sẽ tạo nền tảng cho quá trình chuyển đổi số ở nhiều cấp độ

  • Quản lý: Đối với các lãnh đạo cao nhất, điều này sẽ đảm bảo giám sát các tài sản dữ liệu của công ty, giá trị của chúng và tác động của chúng trong các hoạt động kinh doanh đang thay đổi và các cơ hội thị trường
  • Tài chính: Đối với tài chính, điều này sẽ đảm bảo các báo cáo nhất quán và chính xác.
  • Bán hàng: Đối với bán hàng và tiếp thị, điều này sẽ cho phép hiểu rõ đáng tin cậy về sở thích và hành vi của khách hàng.
  • Đầu tư: Đối với mua sắm và quản lý chuỗi cung ứng, điều này sẽ củng cố các sáng kiến giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động dựa trên việc khai thác dữ liệu và hợp tác trong ĐHSXKD.
  • Sản xuất: Đối với sản xuất, điều này sẽ rất cần thiết khi triển khai tự động hóa.
  • Pháp lý: Đối với pháp lý và tuân thủ, đây sẽ là cách duy nhất để đáp ứng các yêu cầu ngày càng tăng về quy định.
QUẢN TRỊ DỮ LIỆU “DATA GOVERNANCE” LÀ GÌ?

Hãy thử google từ khóa “Data Governance”, trong vòng năm giây, bạn sẽ chết chìm trong các định nghĩa. Hãy lựa chọn một định nghĩa yêu thích của bạn. Chúng tôi sẽ đợi câu trả lời của các bạn …

Viện quản trị dữ liệu (DGI) cung cấp hướng dẫn và thực tiễn tốt nhất “Data Management Body of Knowledge (DMBOK©) Guide” về quản trị dữ liệu trung lập với nhà cung cấp. Kể từ khi được giới thiệu vào năm 2003, khung quản trị dữ liệu DGI, các bản tóm tắt và sách trắng cũng như tài nguyên quản trị dữ liệu lớn nhất trên web, Khung quản trị dữ liệu DGI đã được hàng trăm tổ chức trên toàn cầu sử dụng. Địa chỉ tham khảo www.datagovernance.com

Quản trị dữ liệu là một tập hợp các nguyên tắc và các thực hành đảm bảo chất lượng trong suốt vòng đời hoàn chỉnh của dữ liệu.

Theo Viện Quản trị Dữ liệu (DGI), đây là một khuôn khổ thực tế và các hành động để giúp nhiều bên liên quan đến dữ liệu trong doanh nghiệp xác định và đáp ứng nhu cầu thông tin của họ.

DGI khẳng định rằng các doanh nghiệp không chỉ cần hệ thống để quản lý dữ liệu mà họ cần cả một hệ thống quy tắc, với các quy trình và thủ tục để đảm bảo các quy tắc đó được tuân thủ nhất quán mỗi ngày làm việc. Điều này luôn được ưu tiên cao đối với bất kỳ hệ thống quản trị nào và các công cụ CNTT giữ vai trò hỗ trợ, giúp các công việc dễ dàng hơn.

QUẢN TRỊ DỮ LIỆU THẾ NÀO?

Chúng ta đều hiểu các định nghĩa về Data Governance (DG) là quan trọng, nhưng hành động quan trọng hơn. Chúng ta muốn làm gì với nó? Trước tiên cần xác định phạm vi và mục tiêu quản trị dữ liệu của mỗi doanh nghiệp, bộ phận một cách rõ ràng. Việc quản trị dữ liệu sẽ là không giống nhau với mỗi doanh nghiệp cũng như việc chuyển đổi số chúng ta đã đề cập nhiều ở thời điểm hiện tại. Tôi xin đưa ra 11 ví dụ về mục tiêu của quản trị dữ liệu để các bạn cùng tham khảo.

1. Đưa ra các quyết định kinh doanh nhất quán và tự tin dựa trên dữ liệu đáng tin cậy phù hợp với tất cả các mục đích khác nhau để sử dụng tài sản dữ liệu trong doanh nghiệp.

2. Đáp ứng các yêu cầu quy định và tránh bị phạt bằng cách ghi lại nguồn gốc của nội dung dữ liệu và các biện pháp kiểm soát truy cập liên quan đến dữ liệu.

3. Cải thiện bảo mật dữ liệu bằng cách thiết lập quyền sở hữu dữ liệu và các trách nhiệm liên quan.

4. Xác định và xác minh các chính sách phân phối dữ liệu bao gồm vai trò và trách nhiệm giải trình của các tổ chức bên trong và bên ngoài có liên quan.

5. Sử dụng dữ liệu để tăng lợi nhuận (mọi người đều thích dữ liệu này). Việc kiếm tiền từ dữ liệu bắt đầu với việc dữ liệu được lưu trữ, duy trì, phân loại và có thể truy cập theo cách tối ưu.

6. Phân công trách nhiệm chất lượng dữ liệu để đo lường và theo dõi các KPI chất lượng dữ liệu liên quan đến các KPI hiệu suất chung trong doanh nghiệp.

7. Lập kế hoạch tốt hơn bằng cách không phải xóa và cấu trúc dữ liệu cho từng mục đích lập kế hoạch.

8. Loại bỏ công việc lặp lại bằng cách có các tài sản dữ liệu đáng tin cậy, được tiêu chuẩn hóa và có khả năng phục vụ nhiều mục đích.

9. Tối ưu hóa hiệu quả của nhân viên bằng cách cung cấp tài sản dữ liệu đáp ứng các ngưỡng chất lượng dữ liệu mong muốn.

10. Đánh giá và cải thiện bằng cách tăng mức độ trưởng thành của quản trị dữ liệu theo từng giai đoạn.

11. Thừa nhận những thành quả đạt được và xây dựng, phát triển để đảm bảo cam kết liên tục của các bên liên quan và sự hỗ trợ rộng rãi của tổ chức về DG.

Ai tham gia quản trị dữ liệu?

Quản trị dữ liệu sẽ liên quan đến toàn bộ tổ chức ở mức độ các cấp, các bên liên quan thường gặp nhất như dưới đây.

  • Chủ sở hữu dữ liệu: Đầu tiên, cần chỉ định chủ sở hữu dữ liệu (hoặc nhà tài trợ dữ liệu nếu bạn muốn) trong doanh nghiệp. Đây phải là những người có khả năng ra quyết định và thực thi những quyết định này trong toàn bộ tổ chức. Chủ sở hữu dữ liệu có thể được chỉ định ở cấp thực thể (ví dụ: hồ sơ khách hàng, hồ sơ sản phẩm, hồ sơ nhân viên…) và bổ sung ở cấp thuộc tính (ví dụ: địa chỉ khách hàng, trạng thái khách hàng, tên sản phẩm, phân loại sản phẩm, …). Chủ sở hữu dữ liệu cuối cùng phải chịu trách nhiệm về trạng thái của dữ liệu như một tài sản.
  • Người quản lý dữ liệu: Tiếp theo, cần những người quản lý dữ liệu, những người đảm bảo rằng các chính sách dữ liệu và tiêu chuẩn dữ liệu được tuân thủ trong hoạt động kinh doanh hàng ngày. Những người này thường sẽ là chuyên gia tại các lĩnh vực cho một thực thể dữ liệu và / hoặc một tập hợp các thuộc tính dữ liệu. Họ sẽ chịu trách nhiệm chăm sóc dữ liệu như một tài sản hoặc tư vấn về cách thực hiện điều đó.
  • Người giám sát dữ liệu: Có thể sử dụng người giám sát dữ liệu để thực hiện nâng cấp các thay đổi về kinh doanh và kỹ thuật, bảo trì và cập nhật nội dung dữ liệu cuối.
  • Ủy ban quản trị dữ liệu: Thông thường, một ủy ban quản trị dữ liệu sẽ được thành lập như một diễn đàn chính để phê duyệt các chính sách dữ liệu và tiêu chuẩn dữ liệu và xử lý các vấn đề leo thang. Tùy thuộc vào quy mô và cấu trúc doanh nghiệp, có thể có các cấp dưới ủy ban cho từng miền dữ liệu (ví dụ: khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm, nhân viên).

Trong một doanh nghiệp điển hình, có thể thành lập Nhóm quản trị dữ liệu như sau:

  • Người quản lý, Quản trị dữ liệu tổng thể: Chỉ đạo thiết kế, triển khai và duy trì liên tục các kiểm soát và Quản trị dữ liệu tổng thể trong toàn công ty.
  • Kiến trúc sư quản trị dữ liệu và giải pháp: Giám sát, thiết kế và triển khai giải pháp.
  • Nhà phân tích dữ liệu: Sử dụng phân tích để xác định xu hướng và xem xét thông tin
  • Nhà chiến lược dữ liệu: Phát triển và thực hiện các kế hoạch phân tích mô hình xu hướng.
  • Chuyên gia tuân thủ: Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bắt buộc (pháp lý, quốc phòng, y tế, quyền riêng tư …)
KHUNG QUẢN TRỊ DỮ LIỆU VÀ ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ TRƯỞNG THÀNH

Khung quản trị dữ liệu, một tập hợp các quy tắc dữ liệu, các phân giao quyền vai trò tổ chức và các quy trình nhằm đào tạo, định hướng công tác quản trị dữ liệu.

Đo lường mức độ trưởng thành của quản trị dữ liệu trong việc xác lập lộ trình và truyền đạt hiện trạng và các sáng kiến quản trị dữ liệu sắp tới. Ví dụ về mô hình trưởng thành về Quản lý thông tin doanh nghiệp của Gartner như dưới đây.

CÁC TOOLS HỖ TRỢ QUẢN TRỊ DỮ LIỆU.
DG ToolsFeatures & FunctionsPlatformPrice
OvalEdgeData Governance,
Data Catalog,
Automated Data Lineage,
Data Discovery,
Self-Service Analytics
Windows, Unix, Cloud, On-Premise, Web, and SaaS.Starts at $50/user/month.
For more details, contact company.
TruedatData Governance,
Business Glossary,
Data Catalog,
Data Lineage,
Data Quality.
Cloud,
On-Premise.
Open source.
Professional Services Fee.
Contact the company, for more details.
XplentyData Integration, ETL, ELT, etc.Windows & Mac.Get a quote.
AtlanData Governance, Automated Lineage, Auto-Classification of PII, Column Level Access Control, Cloud Integrations.Web, Cloud, and SaaS.Pay as you go pricing. Get a quote.
CollibraCollaboration Features,
Data Help Desk, Automation of Data Governance & Management.
Windows, Mac, iOS, Cloud, Web, and SaaS.Contact company.
IBMData Governance,
Data Cataloging, Obtaining Information for Big Data Projects.
Windows, Cloud, Web, and SaaS.Contact company.
TalendData Governance,
Cloud Integration,
Data Integration,
API, & Application Integration.
Windows, Mac, Cloud, Web, and SaaS.Talend Open Source: Free
Stich Data Loader: $100-$1000.
Talend Cloud Data Integration: $1170/user/ month.
InformaticaManage GDPR Data Risks,
Detect & Protect Sensitive Customer Data,
Verify Contact Data.
Starts at $2000/month.
AlteryxDiscover, Prepare, & Analyze the Data.
Deploy & Share Analytics.
Collaboration Features.
Windows, Mac, Cloud, Web, and SaaS.Alteryx Designer: Starts at $5195/user /year.
Alteryx Server: Starts at $58,500.

Về INDA, Công ty TNHH phân tích dữ liệu Insight Data (INDA) hoạt động trong lĩnh vực Bigdata và Data Analytics chuyên cung cấp các dịch vụ & giải pháp về dữ liệu gồm: Tư vấn, Triển khai xây dựng kho dữ liệu; Cho thuê nhân sự IT (Outsourcing); Đào tạo (Cá nhân, Doanh nghiệp); Bản quyền phần mềm (License) 

INDA đã tham gia triển khai rất nhiều các dự án xây dựng kho dữ liệu (Data Warehouse/BI) cho các tổ chức tài chính, ngân hàng, tập đoàn, doanh nghiệp lớn tại Việt Nam.

Để biết thêm chi tiết xin vui lòng liên hệ với chúng tôi.

LIÊN HỆ VỚI INDA

TIN TỨC LIÊN QUAN

Hướng dẫn ứng tuyển