Data governance, også kalt datastyring på norsk, er en systematisk metode bedrifter kan benytte seg av for å etterleve eksterne regelverk som GDPR, HIPAA, Sarbanes-Oxley og andre fremtidige regelverk. Data governance bidrar også til å formalisere et grunnlag for å styrke intern beslutningstaking, med spesielt fokus på produktkostnader, lager, etterspørsel og andre vesentlige faktorer som påvirker det totale årsresultatet. To av de viktigste faktorene når man utvikler data governance er datakvalitet og self-service analytics.
Datakvalitet
Det kan være flere grunner til at man har dårlig datakvalitet, for eksempel når data spres utover i avdelingssiloer, at det finnes ulike versjoner av “samme” data eller at det er en mangel på felles navnekonvensjoner. Uten god datakvalitet risikerer bedrifter å ende opp med et styringsprogram med dårligere standard som kan føre til dårlige forretningsavgjørelser.
Å skulle administrere gamle, skadde eller dupliserte data kan bli rotete, og datastyring vil gi et profesjonelt rammeverk for bedring av datakvalitet.
Generelt sett kan man si at jo bedre datastyring et selskap har jo bedre vil datakvaliteten være. For eksempel kan datastyring sørge for at bedriften eksponerer dataene sine på ulike nivåer i bedriften som igjen fører til evaluering av data i flere ledd.
Datastyring kan også kreve at hver avdeling har et lokalt tilsyn som gjøres av noen innenfor deres forretningsenhet som forstår den spesifikke funksjonen og kan bidra til bedre kontroll, kvalitet og sikkerhet. Denne fremgangsmåten kan være en bedre løsning enn at IT-avdelingen gjør det, da de ikke nødvendigvis har den samme forretningsforståelsen for den bestemte avdelingen.
Self-service analytics
Når brukere ønsker både autonomi og mulighet for selvbetjening er det viktig å designe et fungerende system mellom IT og brukerne, slik at IT er ansvarlig for relevante data og sikkerhet, samtidig som godkjente brukere får tilgang til forespurte data. Men å administrere tilganger til data er annerledes enn å vedlikeholde selve dataen. Det er viktig at ledelsen og IT gir tilgang til forespurte data for spesifikke brukere, men jo mer vi kan separere IT fra å ha daglig kontroll på datatilganger til brukere, jo mer kan en bedrift lykkes med å oppnå en organisasjon som lener seg på smidighet og rask, strategisk beslutningstaking. Det er her et moderne datavarehus og TimeXtender er et kraftig verktøy som kan være til hjelp
5 steg for bedre data management
Bedrifter bruker i dag mye tid på å finne, forbedre og organisere store mengder data slik at de enklere kan anvendes i analyser av data. Hva kan en organisasjon gjøre for å minske tiden som brukes på å finne og forbedre data? Last ned denne gratis guiden som gir deg fem spesifikke steg til hvordan du skal gjøre dette.
Moderne datavarehus (MDW)
En god løsning på å sørge for bedre datakvalitet og samtidig oppnå selvbetjening er å ha et datavarehus som plasserer all data på en sentral plass hvor den styres og vedlikeholdes. Dette sikre arkivet muliggjør også for allokering av datatilganger for spesifikke brukere. Moderne datavarehus kan muliggjøre samarbeidet mellom organisasjonen og IT til å peke ut roller som passer begge sett med krav. Med denne modellen kan bedrifter oppnå det beste fra to verdener: Bygging og forsterking av corporate governance, men også tilby en dataplattform som er tilgjengelig for alle brukere uten å måtte be IT om å legge til bestemte dataelementer og tilganger. Dette kan hjelpe en bedrift i å oppfylle standardene for administrasjon, samsvar, kvalitet, troverdighet og aksesskontroll og igjen føre til bedre og raskere beslutningstaking.
Det finnes enda en fordel med å opprette et datavarehus, og det er her TimeXtender spiller en vesentlig rolle: eldre datalager er ofte en ordentlig miks av skript og kode, og om du gjør en liten endringi skriptet eller i rekkefølgen som skriptene kjører i kan dette føre til at systemet krasjer. For å ikke snakke om hvis datavarehus-plattformen din er utdatert kan bare det å oppgradere til siste versjon av samme plattform kreve omfattende omstrukturering av koden og testing. Men om du benytter TimeXtender til å raffinere konstruksjonen av datavarehuset ditt vil du muliggjøre migrering til moderne dataplattformer – uten å måtte skrive en eneste kodesnutt.
Det er også viktig å påpeke at TimeXtender automatisk genererer all datadokumentasjon og lagrer denne informasjonen som metadata som igjen kan deles i .pdf-format. Og ettersom TimeXtender lagrer adferdslogikken din som metadata, kan du velge hvilket som helst dataelement og granske datainformasjonen helt tilbake til kildedatabasen. Automatiseringen av denne prosessen i TimeXtender innebærer en enorm tidsbesparelse for de som fortsatt belager seg på manuelle metoder for å dokumentere data.
Tid er penger, men det er dine data også.
Lær hvordan du kan utnytte fordelene med automatisering, sky og AI for å gjøre relevante data tilgjengelige raskere og enklere for alle som trenger det.