Was Sie wissen müssen, um agile Innovationen voranzutreiben
Overview
Da die Welt immer vernetzter wird, wird die Datenverarbeitung immer mehr an den Rand gedrängt. Laut Gartner werden bis 2022 mehr als die Hälfte der von Unternehmen generierten Daten außerhalb von Rechenzentren und der Cloud erstellt und verarbeitet. Und das ist eine Vorhersage, die vor COVID-19 gemacht wurde, die remote arbeiten und überwachen außerhalb der Grenzen eines Büros beschleunigt.
Da Daten an immer mehr Standorten generiert werden und die Datenschutzbestimmungen strenger werden, wird es immer komplizierter, ein Gleichgewicht zwischen Datenschutz und breitem Zugriff zu wahren. Innovation kann jedoch nur voranschreiten, wenn die Integrität und Sicherheit der Daten, die in alle Technologien eingespeist werden, die wir auf so vielfältige und verbreitete Weise verwenden, gewährleistet ist. Zum Beispiel haben einige den jüngsten Rückgang der Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) auf mangelndes Vertrauen in die Daten zurückgeführt, die diese Algorithmen füttern. Gute Regierungsführung bietet Transparenz und Qualität, die das Vertrauen in KI und andere fortschrittliche Innovationen stärkt.
Wenn Sie ein Data Governance-Framework zur Unterstützung einer agilen Infrastruktur erstellen, müssen Sie die richtigen Fragen stellen, um sicherzustellen, dass Sie nicht nur Daten schützen, sondern auch Ihre Kultur für agile Innovation und Zusammenarbeit einrichten. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Fragen, die Sie stellen sollten, die mit Hilfe von Senior Account Executive Mike Dampier entwickelt wurden:
In der Vergangenheit waren Datenschutz und Governance herausfordernde Gesprächsthemen für Entscheidungsträger, da Technologen Geschäftsanwender auffordern, die Verantwortung für "ihre" Daten zu übernehmen. Heute sind diese Diskussionen noch komplexer. Da Geschäftsteams aufgefordert sind, Innovationen mit Daten über mehrere Plattformen hinweg zu entwickeln, teilen sich IT und Unternehmen nun die Verantwortung für die Datenbereitstellung und -verwaltung.
Aber Daten, die von IT- und Geschäftseinheiten bereitgestellt werden, haben wahrscheinlich sehr unterschiedliche Herkunft, Herkunft und Lebenszyklen. Es wird empfohlen, dass die IT weiterhin Unternehmensdaten besitzt und bereitstellt, bei denen es sich um Anwendungs-, vertrauenswürdige, Transaktions- und Stammdaten handelt. Es ist die Aufgabe des Geschäftsteams, diese Daten mit anderen Quellen wie externen Public Domain-Daten (Wetter) oder gekauften Daten (Demografie / Psychografie) in ihren Sandboxen, Seen und anderen Umgebungen zu integrieren.
Es ist wichtig zu wissen, wer diese Datentypen verwendet und wie häufig sie darauf zugreifen. Wir hatten dieses Bedürfnis im Hinterkopf, als wir Teradata Vantage entwickelten, um die Überwachung von Benutzeranmeldesitzungen und -abfragen zu erleichtern. Bei anderen Plattformen müssen Sie möglicherweise verschiedene Überwachungsmethoden entwickeln und bereitstellen - einige vollautomatisch, andere meist manuell -, um diese Transparenz zu erhalten.
Diese Frage kann knifflig sein. Wenn Sie vermuten würden, dass die Gruppe, die die Daten aufgenommen hat, diese steuern sollte, dann hätten Sie teilweise Recht. Das Unternehmen besitzt nach wie vor die gesamte Data Governance aus Qualitätssicht sowie die geschäftsbezogenen Metadaten, die mit Unternehmensdaten verknüpft sind. Aber jetzt besitzt das Unternehmen auch die Governance des Geschäftskontexts (geschäftliche und technische Metadaten) der Daten, die es aufnimmt, um sicherzustellen, dass sie (falls erforderlich) in Unternehmensdaten integriert werden können.
Stellen Sie diese Frage und Sie werden wahrscheinlich eine lebhafte Diskussion erzeugen. Wenn Sie nach einem Cloud-Anbieter gesucht haben, haben Sie wahrscheinlich immer wieder diese Zeile gehört: "Alle Ihre Daten sollten bei uns sein." Es wird empfohlen, einige Ihrer Daten im Data Lake bereitzustellen, unabhängig davon, ob es sich um lokale Daten oder in der Cloud befindet. Einige Ihrer Daten sollten sich jedoch auch in Sandboxen, Labs und Data Marts befinden. Darüber hinaus sollten sich Ihre bereinigten, kuratierten und vertrauenswürdigen Daten in Ihrem Data Warehouse befinden.
Am wichtigsten ist, dass die Plattformen über eine Hochgeschwindigkeitsstruktur miteinander verbunden sind, die physische und virtuelle Projektionen ermöglicht. Die IT ist dafür verantwortlich, das richtige Data Governance-Framework zur Unterstützung dieser Infrastruktur einzurichten. Die Bereitstellung zentral verwalteter, skalierbarer Datenvirtualisierungstechnologien erleichtert die gemeinsame Nutzung von Daten zur Laufzeit, ohne komplizierte Datensynchronisierungsprozesse erstellen zu müssen. Dies hat einen echten Geschäftswert für bestimmte analytische Anwendungsfälle und sollte als Standardfunktion in Ihrem analytischen Ökosystem eingesetzt werden.
Geschäftsanwender müssen wissen, wo sie die benötigten Daten finden und was diese Daten bedeuten. Wie Jeff Burk von Datanami schreibt: "Die Menge, Vielfalt und der Umfang der verfügbaren Geschäftsdaten wachsen exponentiell, was es immer schwieriger macht, sie zu finden, zu verstehen und zu vertrauen." Burk empfiehlt, Systeme zu schaffen, die IT und Business helfen, die gleiche Sprache zu sprechen. Beispielsweise könnte ein gesteuerter Datenkatalog Daten in Geschäftsbegriffe übersetzen und verschiedene Datensätze verbinden und verknüpfen.
Wie bei jeder Regierung garantiert die Einrichtung der richtigen Technologien und Prozesse keine gute Führung. Es sind die Menschen, die bestimmen, ob Governance tatsächlich funktionieren wird. Die Tools und Prozesse, die als Teil eines Data Governance-Frameworks eingerichtet wurden, funktionieren nur, wenn sie von den Menschen auf dem neuesten Stand bleiben.
Die Kommunikation zwischen IT und Business ist bei jedem Schritt entscheidend. Da die IT einen sicheren Zugriff auf Unternehmensdaten und Self-Service-Analysen einrichtet, ist es die Aufgabe des Unternehmens, offen und offen darüber zu sein, was funktioniert und was nicht. Das Unternehmen kann sich auf die IT als Ressource stützen, um Prozesse zu verwalten, sobald sie erstellt sind. Was die IT betrifft, sollten sie damit rechnen, neue Governance-Rollen zu übernehmen, um ein florierendes, selbst bereitstellendes und kostengünstiges analytisches Ökosystem zu schaffen.
Es lohnt sich, sich einen Moment Zeit zu nehmen, um sich diese Fragen zu stellen, während Sie sich bemühen, eine erstklassige Data Governance zu entwerfen. Der Gewinn von Good Governance geht über Datenschutz und -integrität hinaus und treibt den Geschäftswert, fundiertere strategische Entscheidungen und eine agilere, kollaborative Kultur voran.