Data Governance, datastyrning på svenska, är en systematisk metod för företag att följa externa regler som GDPR, HIPAA, Sarbanes-Oxley och framtida regler, det hjälper också att formalisera en grund för att stärka internt beslutsfattande för att bestämma produktkostnader, lager, konsumenternas efterfrågan och annat ansträngningar för att förbättra det totala affärsresultatet. Två av de mest pressande sakerna som behövs för att utveckla datastyrning är datakvalitet och self-service analytics.
Datakvalitet
Dålig datakvalitet finns av många anledningar, till exempel att data sprids i avdelningssilor, olika versioner av ”samma” data eller saknar vanliga namnidentifierare. Utan datakvalitet står organisationer inför en verklig möjlighet att ha ett sub-standard styrningsprogram och fatta felaktiga affärsbeslut.
Att försöka styra gammal, skadade eller duplicerade data kan vara rörigt. Även om verktygen för att hantera kvalitet och styrning i allmänhet är olika kan datastyrning tillhandahålla en ram för datakvaliteten.
Ju mer datastyrning ett företag har, desto starkare blir dess datakvalitet. Till exempel kan datastyrning styra att företaget exponerar sina data över olika nivåer i företaget för utvärdering av flera användare.
Datastyrning kan också kräva att varje bransch har lokal tillsyn av någon inom dess enhet (som en extra tull) som förstår just denna affärsfunktion och som kan hjälpa till att säkerställa kontroll, kvalitet och säkerhet. Detta tillvägagångssätt kan vara en bättre lösning än att IT gör det eftersom IT inte har affärskunskap för den specifika avdelningen.
Self-service Analytics
När företagsanvändare nu begär autonomi och self-service analytics är det viktigt att utforma ett system mellan IT och användare, eller vad vi kallar ett ”lyckligt äktenskap” så att IT ansvarar för all relevant data och säkerhet för att säkerställa cybersäkerhet, samtidigt som godkända användare får tillgång till data efter önskemål. Men att kontrollera åtkomst till data är annorlunda än att underhålla data.
Det är viktigt att ha lednings- och IT-tilldelningsbehörigheter till specifik data för specifika användare i förväg, men ju mer vi kan skilja IT från att ha daglig kontroll över att ge affärsanvändare dataåtkomst för varje begäran, desto större kan ett företag lyckas genom att uppnå ett företag som förlitar sig på smidighet och snabbt, strategiskt beslutsfattande. Det är här det moderna datalagret och TimeXtender kan hjälpa till.
5 steg för bättre data management
Företag använder idag enormt mycket tid på att hitta, förbereda och organisera stora mängder data så att de kan användas för analys. Vad kan företag göra för att minska den här tiden som används på att hitta och förbereda data?
Ladda ner denna kostnadsfria guide som ger dig fem specifika steg hur du ska göra.
Modernt datalager (MDW)
En solid lösning för att hjälpa till att berika datakvaliteten och samtidigt uppnå self-service är att ha en MDW som placerar all data på en central plats där den styrs och rengörs för kvalitet. Detta säkra arkiv möjliggör också allokering av datatillgång för specifika användare. MDW kan användas som en möjliggörare för samarbete mellan företag och IT för att utse roller som passar båda uppsättningarna krav. Med den här modellen kan företag uppnå det bästa från båda världar: de kan bygga och förstärka bolagsstyrning men också erbjuda en dataplattform som är tillgänglig för affärsanvändare utan att vänta på att IT ska lägga till specifika dataelement och ge åtkomst. Genom att göra det kan det hjälpa en organisation att uppfylla standarder för styrning, efterlevnad, kvalitet, pålitlighet, åtkomstkontroll och naturligtvis bättre och snabbare beslutsfattande.
Det finns en annan fördel med att skapa en MDW och det är här TimeXtender spelar en angelägen roll: äldre datalager är ofta en ömtålig röra av skript och kod – gör en liten förändring i ett skript eller i den ordning som skript körs och det hela kraschar. För att inte tala om din datalagerplattform som kan vara flera versioner gammal och att bara uppgradera till den senaste versionen av samma plattform kräver betydande kodarbeten och testning. Men genom att förfina konstruktionen av ditt datalager med TimeXtender möjliggör du migrering till moderna dataplattformar – utan att skriva kod.
Det är också viktigt att påpeka att TimeXtender genererar automatiskt all datadokumentation och sparar denna information som metadata som kan delas i PDF-format. Och eftersom TimeXtender lagrar din affärslogik som metadata, kan du välja vilket dataelement som helst och granska datainformationen tillbaka till källdatabasen. Automatiseringen av denna process av TimeXtender innebär en enorm tidsbesparing för dem som fortfarande förlitar sig på manuella ansträngningar för att dokumentera sina data.
Tid är pengar, men det är dina data också.
Ta reda på hur du snabbt får insikt från dina data och hur du använder automatisering, moln och AI för att göra relevant data tillgänglig snabbare och lättare för alla som behöver det.