Quản trị dữ liệu và các công cụ hỗ trợ nó, phản ánh tầm quan trọng ngày càng tăng của "dịch vụ tự động" khi xử lý các luật và quy định đã được phát triển để bảo vệ quyền riêng tư và các chuẩn mực xã hội. Quản trị dữ liệu đã trở thành một nhu cầu thiết yếu đối với các tổ chức sử dụng internet. Đây là tập hợp các quy tắc, chính sách và tiêu chuẩn được thiết kế để cải thiện Chất lượng dữ liệu, bảo vệ quyền của các cá nhân và tuân thủ các luật thích hợp.

Các công cụ Quản trị dữ liệu giúp tổ chức và sử dụng dữ liệu, và cần được phối hợp để hỗ trợ các mục tiêu của tổ chức. Ví dụ: nếu một bệnh viện có mục tiêu duy trì quyền riêng tư của bệnh nhân, dữ liệu phải được quản lý an toàn khi dữ liệu đó di chuyển qua mạng của bệnh viện và không được công chúng truy cập. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết về mục tiêu (quyền riêng tư của bệnh nhân) bởi nhân viên bệnh viện, với phần mềm Quản trị Dữ liệu thích hợp hỗ trợ quy trình.

Đối với nhiều tổ chức, Quản trị dữ liệu bắt đầu là tài liệu hướng dẫn thông tin bằng cách sử dụng các công cụ như bảng tính. Các bộ phận CNTT thường tập trung vào việc giảm thiểu rủi ro về mặt tuân thủ quy định hoặc theo dõi dòng dữ liệu để quản lý nó và có được thông tin chi tiết.

Mối quan tâm về việc tuân thủ quy định đã tăng lên đáng kể sau khi một số quy định được thông qua, chẳng hạn như:

Tăng cường thực thi các quy định về quyền riêng tư của dữ liệu

Các doanh nghiệp trên thế giới phải đối mặt với hai áp lực trái ngược nhau. Họ muốn thu thập và phân phối lượng dữ liệu ngày càng tăng để tăng khả năng cạnh tranh và lợi nhuận, đồng thời, họ được yêu cầu về mặt pháp lý để thực hiện các chính sách bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ hơn.

Với việc thông qua Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của Châu Âu và Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA), việc các doanh nghiệp phát triển và triển khai các hệ thống Quản trị dữ liệu tuân thủ các luật và quy định mới này đã trở nên quan trọng (tốt nhất là với sự trợ giúp của tự động hóa ).

Các phương pháp tiếp cận thủ công lỗi thời cho Quản trị dữ liệu chỉ đơn giản là không thể cung cấp tốc độ và độ chính xác cần thiết để tuân thủ luật bảo mật hiện đại. Trong họ Báo cáo giám sát rủi ro mới nổi năm 2019, Gartner được đặt tên là “Tăng tốc Quy định về Quyền riêng tư” là rủi ro chính mà các giám đốc điều hành có liên quan. Người ta đã dự đoán rằng các khu vực có luật bảo mật dữ liệu hiện hành sẽ tăng cường thực thi của họ đến năm 2021 và 2022.

Các tổ chức sử dụng biện pháp bảo vệ sự nhầm lẫn hoặc thiếu hiểu biết sẽ không còn được các cơ quan quản lý điều tra chấp nhận. Những vi phạm đã được bỏ qua hoặc bị phạt bằng một cái tát vào cổ tay, sẽ bị xử lý nghiêm hơn, và bị phạt nặng hơn với những khoản tiền phạt đắt hơn. (Các công ty nhỏ sẽ không được miễn nhiễm.) Các công cụ Quản trị Dữ liệu “Đúng” có thể giúp ích rất nhiều trong việc tuân thủ các luật và quy định này.

Tình trạng hiện tại của các công cụ quản trị dữ liệu

Phải tuân thủ các luật, quy định và tiêu chuẩn khác nhau, "sự cần thiết" của việc Chương trình quản trị dữ liệu đã dẫn đến việc một số lượng lớn các nhà cung cấp mô tả nền tảng của họ có chứa các công cụ Quản trị dữ liệu. Trong nhiều tình huống, những “công cụ” này ban đầu là các tính năng của một nền tảng lớn hơn (thường là Nền tảng quản lý dữ liệu) và tập trung chủ yếu vào Chất lượng dữ liệu.

Trong phần lớn các trường hợp, các nền tảng này “không bao gồm các ứng dụng giúp tuân thủ luật và quy định”. Tuy nhiên, có thể có các ứng dụng được tạo riêng cho mục đích của tổ chức và có một số nền tảng được thiết kế đặc biệt cho Quản trị dữ liệu.

Nền tảng quản trị dữ liệu hỗ trợ việc tuân thủ quy định tự động

Để đối phó với việc gia tăng tiền phạt vì bỏ qua các luật và quy định về quyền riêng tư, nhiều tổ chức đang tìm kiếm các nền tảng Quản trị dữ liệu bao gồm các tính năng tuân thủ quy định tự động. Bằng cách sử dụng phần mềm dựa trên đám mây để tự động bảo vệ quyền riêng tư và tuân thủ luật và quy định của một khu vực, các công ty có thể tự bảo vệ mình khỏi các khoản phạt lớn.

Dưới đây là một số nền tảng Quản trị dữ liệu hỗ trợ các tính năng tuân thủ quy định tự động:

• Odaseva là một nền tảng được xây dựng đặc biệt để hỗ trợ khách hàng của Salesforce. Nền tảng này đã cung cấp cho người dùng khả năng tự động hóa việc tuân thủ dữ liệu và các quy định về quyền riêng tư đối với Quy định chung về bảo vệ dữ liệu. Nền tảng Odaseva đã cho phép các doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro về quy định và tài chính bằng cách tự động hóa các quy trình tuân thủ quy định của họ. Các tính năng tự động hóa tuân thủ của nó bao gồm một số ngành và khu vực, bao gồm Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California và Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp bảo hiểm y tế.
• Nền tảng chữ hình nêm của PeerNova cung cấp nền tảng Quản trị dữ liệu tích cực nhằm giải quyết những thách thức mà doanh nghiệp phải đối mặt liên quan đến việc tuân thủ quy định. Các tổ chức có thể sử dụng các công cụ tự động để đáp ứng việc tuân thủ quy định. Bảo vệ dữ liệu cá nhân và hỗ trợ tính minh bạch là một trong những chủ đề của nền tảng. Trang tổng quan có thể được tạo để theo dõi luồng dữ liệu thông qua tổ chức và có thể được sử dụng để tuân thủ GDPR và CCPA. Các công cụ của PeerNova cũng có thể được sử dụng để quản lý danh mục siêu dữ liệu.
• Miễn dịch cung cấp nền tảng Quản trị dữ liệu đã được tích hợp với Databricks. “Immuta dành cho Databricks” tự động hóa các kiểm soát truy cập chi tiết và bảo vệ quyền riêng tư như một phần của Databricks và Delta Lake. Nền tảng này đơn giản hóa việc kiểm soát quyền riêng tư và bảo mật tuân thủ quy định với tự động hóa. Nó nâng cao khả năng tuân thủ dữ liệu và các nhóm quản trị để tự động hóa các quy trình cần thiết để tuân thủ CCPA, GDPR, HIPAA, COPPA và các quy định khác.
• SAS giảm rủi ro bằng cách sử dụng quản lý tuân thủ tự động. Nó cung cấp các công cụ quản trị cần thiết để tuân thủ và bao gồm các kiểm soát xác nhận và tính toàn vẹn. Quản trị dữ liệu SAS cung cấp bảng thuật ngữ kinh doanh chung và cung cấp kho lưu trữ quy tắc kinh doanh quản lý dữ liệu trên tất cả các cơ sở dữ liệu và ứng dụng.
• Tuân thủ.AI cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt và tự động cho các yêu cầu quy định, cho phép hiểu và giải quyết chúng một cách nhanh chóng. Phản hồi tự động, linh hoạt này giúp các nhóm tuân thủ tăng độ chính xác, đồng thời giảm thiểu khoảng cách tuân thủ.

RegTech

Thuật ngữ “RegTech” mô tả một nền tảng Quản trị dữ liệu sử dụng phần mềm dựa trên đám mây để giúp các doanh nghiệp tuân thủ các quy định tài chính một cách hiệu quả, đồng thời tiết kiệm tiền. RegTech còn được gọi là công nghệ quy định và được sử dụng chủ yếu bởi các tổ chức tài chính và cơ quan quản lý để xử lý các quy trình tuân thủ phức tạp thông qua tự động hóa.

RegTech đang trở nên phổ biếnvà nhiều ngân hàng đã hoặc đang chuyển sang sử dụng RegTech. Đây một phần là phản ứng trước sự gia tăng của các vụ tấn công mạng, rửa tiền, vi phạm dữ liệu và các hoạt động gian lận khác.

RegTech giúp giảm nguy cơ không tuân thủ bằng cách chia sẻ dữ liệu liên quan đến rửa tiền trực tuyến - thông tin mà nhóm tuân thủ truyền thống thường không thể truy cập. Các ngân hàng ngày càng dựa vào công nghệ RegTech để tự động hóa việc kiểm tra gian lận và gửi dữ liệu cho các cơ quan quản lý.

Đảm bảo chất lượng dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo

Ngày nay, các doanh nghiệp đang cạnh tranh để đạt được các giải pháp kinh doanh thành công nhất bằng cách sử dụng AI / máy học để cải thiện Chất lượng dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để trích xuất giá trị tối đa từ lượng dữ liệu khổng lồ và để nâng cao năng suất. Nó cũng đang được sử dụng để cải thiện độ tin cậy, độ chính xác và chất lượng của dữ liệu.

Khả năng độc đáo của trí tuệ nhân tạo trong việc học hỏi từ những kinh nghiệm trong quá khứ và điều chỉnh cho phù hợp, có thể rất hữu ích khi áp dụng cho Quản trị dữ liệu các chiến lược. AI có thể tăng độ tin cậy của các nguồn dữ liệu, tích hợp dữ liệu trơn tru và đáp ứng các quy định khác nhau của chính phủ.

Các tổ chức sử dụng AI và học máy vì các công cụ Quản trị Dữ liệu thường khá hài lòng. AI và học máy có thể giúp tìm kiếm dữ liệu ẩn và có thể đưa ra các dự đoán hạn chế.

Ngoài ra, các nền tảng học máy có thể tự động hóa các tác vụ, chẳng hạn như kiểm toán tuân thủ và tổ chức dữ liệu. Học máy là một công cụ lý tưởng để giải quyết các vấn đề tuân thủ quy định và thực thi Quản trị dữ liệu.

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com

Nguồn: https://www.dataversity.net/data-governance-tools-support-data-management/