Chuyên gia Quản trị dữ liệu chịu trách nhiệm triển khai và thực thi các chính sách và quy trình để đảm bảo dữ liệu được sử dụng và duy trì đúng cách. Một số tổ chức nhầm lẫn chức danh “Chuyên gia quản trị dữ liệu (DG)” với chức danh “Người quản lý quản trị dữ liệu”. Chuyên gia DG không phải là thành viên quản lý cấp cao và không đưa ra chính sách. Tuy nhiên, người này vẫn phải có kỹ năng giao tiếp tốt vì họ có thể được người quản lý yêu cầu phản hồi và nhân viên hướng dẫn. Trách nhiệm chính của chuyên gia Quản trị dữ liệu là thúc đẩy các hồ sơ chính xác, hiệu quả và quản lý thông tin hiệu quả trong toàn tổ chức. Ngoài ra, người này có thể đóng vai trò là người liên lạc giữa nhóm làm việc và nhóm hỗ trợ dữ liệu.

Quản trị dữ liệu là một hình thức Data Management tập trung vào khả năng của các tổ chức trong việc đảm bảo Chất lượng Dữ liệu ở mức xuất sắc trong suốt vòng đời của dữ liệu. Các nguyên tắc cơ bản cơ bản của Quản trị dữ liệu bao gồm khả năng sử dụng, tính nhất quán, tính khả dụng, bảo mật dữ liệu và tính toàn vẹn dữ liệu.

Việc triển khai chương trình DG sẽ thiết lập các quy trình cần thiết để đảm bảo Quản lý dữ liệu hiệu quả và trách nhiệm giải trình trong toàn tổ chức. Tốt Chương trình quản trị dữ liệu sẽ bao gồm một cơ quan/hội đồng quản lý, một bản mô tả bằng văn bản về các thủ tục DG và kế hoạch kết hợp các thủ tục đó.

Thông thường, chuyên gia DG sẽ có bằng cử nhân về lĩnh vực liên quan đến máy tính (công nghệ thông tin, khoa học máy tính) và có từ một đến bốn năm kinh nghiệm. Tuy nhiên, cần có sự kết hợp giữa kỹ năng máy tính và giao tiếp cho vị trí này. Nhiều kinh nghiệm kỹ thuật có thể có giá trị để lấy bằng cử nhân, nhưng việc thiếu bằng cấp sẽ hạn chế cơ hội thăng tiến và thăng tiến.

Một số quảng cáo việc làm sẽ yêu cầu chứng nhận Quản lý và Quản lý Dữ liệu. Quá trình chứng nhận thường yêu cầu bằng cấp, tham dự hội thảo, bài kiểm tra và lượng kinh nghiệm vừa phải. Chứng nhận có thể được Khó khăn để có được, một phần vì có rất ít tổ chức cung cấp nó. Yêu cầu này có thể là một kỳ vọng không thực tế về phía người sử dụng lao động, đặc biệt đối với các vị trí không phải là quản lý.

Trách nhiệm của Chuyên gia Quản trị Dữ liệu

Chuyên gia Quản trị Dữ liệu sẽ đánh giá các mối lo ngại trong việc quản lý dữ liệu, bao gồm các xác định vấn đề, đề xuất cơ hội và giải pháp cũng như phân tích nguyên nhân gốc rễ. Ví dụ về trách nhiệm của chuyên gia DG bao gồm:

• Tối đa hóa tiềm năng thu nhập của dữ liệu
• Tăng sự tin cậy và nhất quán về chất lượng dữ liệu
• Loại bỏ hoặc giảm thiểu việc làm lại
• Giảm thiểu rủi ro bị phạt theo quy định
• Tối ưu hóa hiệu quả của nhân viên
• Làm việc với bảo mật dữ liệu

GDPR và quản trị dữ liệu

Sự ra đời của Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) đã thay đổi đáng kể cách các công ty xử lý dữ liệu hiện nay. Các hướng dẫn của Quy định về bảo vệ dữ liệu chung mô tả cách xử lý dữ liệu trên khắp Châu Âu. Mục đích của nó là để bảo vệ quyền và sự riêng tư của công dân Châu Âu. Các GDPR và quản trị dữ liệu song hành với nhau bằng chương trình DG mạnh mẽ cung cấp khả năng hiển thị và phân loại dữ liệu cần thiết để tuân thủ GDPR. Và nó sẽ giúp tìm kiếm và ưu tiên các rủi ro bảo mật, đồng thời giúp việc xác minh sự tuân thủ của các kiểm toán viên GDPR dễ dàng hơn nhiều. Nếu một tổ chức đang kinh doanh ở Châu Âu, ban quản lý, điều hành và nhân viên cần được đào tạo về các vấn đề GDPR để việc tuân thủ được xây dựng ở cấp độ văn hóa.

Một tổ chức triển khai chương trình Quản trị dữ liệu tốt và công nghệ hỗ trợ có thể sử dụng kiến ​​trúc máy tính và tài sản dữ liệu hiện tại của họ trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ GDPR. Tầm quan trọng của dòng dữ liệu không thể được phóng đại trong bối cảnh GDPR. Hãy xem xét quyền lợi của công dân Châu Âu Quyền được lãng quên như một ví dụ. Việc tuân thủ GDPR yêu cầu một phương pháp định vị tất cả dữ liệu trong thông tin cá nhân (PII) cũng như mọi thông tin tham chiếu chéo có thể được sử dụng với các điểm dữ liệu khác để tạo tệp PII.

Những thách thức trong quản trị dữ liệu

Một vấn đề lớn mà các doanh nghiệp quyết định cài đặt chương trình DG phải đối mặt là việc phát hiện ra rằng dữ liệu thô nói chung là không sẵn sàng để phân tích. Dữ liệu của họ thường được tổ chức kém, không có cấu trúc và được lưu trữ trong nhiều cơ sở dữ liệu riêng biệt. Quản trị dữ liệu không thể tiến triển suôn sẻ và hiệu quả nếu không làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. Việc cài đặt chương trình Quản trị dữ liệu mới có thể yêu cầu lao động thủ công đáng kể, nhưng sau khi thiết lập một hệ thống thống nhất, dữ liệu mới đến sẽ tự động được gửi đến vị trí thích hợp.

Kho dữ liệu là một vấn đề khác đối với Quản trị dữ liệu. Dữ liệu có thể bị khóa và chỉ một số nhóm hoặc cá nhân nhất định mới có thể truy cập được. Các bộ phận khác nhau có thể hoạt động bằng cách sử dụng các hệ thống hoàn toàn khác nhau và các bộ phận này có thể không hiểu về dữ liệu họ đang lưu trữ cũng như giá trị tiềm năng mà nó có. Quản trị dữ liệu cung cấp một khuôn khổ cho phép truy cập vào dữ liệu này và phá vỡ các ngăn chứa đó. Ngoài ra, một số bộ phận có thể cố gắng “ẩn” kho lưu trữ của họ khỏi chương trình Quản trị dữ liệu.

Các phương pháp thực hành tốt nhất trong quản trị dữ liệu

Mặc dù Quản trị dữ liệu đã trở thành trọng tâm của một số tổ chức nhưng vẫn có một số người thất vọng với việc triển khai DG không mang lại kết quả như mong đợi. Một chương trình DG được thiết kế tốt, được triển khai với sự trợ giúp của chuyên gia Quản trị dữ liệu, bao gồm lập kế hoạch dài hạn, danh sách nhân viên sử dụng dữ liệu, hội đồng quản trị và các quy trình được xác định rõ ràng. Việc chuyển đổi sang chương trình Quản trị dữ liệu phải bao gồm việc tạo quản lý siêu dữ liệu để định vị và sử dụng dữ liệu. Một số phương pháp hay nhất được liệt kê bên dưới để giúp tránh các vấn đề thường gặp:

• Hãy suy nghĩ bức tranh lớn, nhưng hãy bắt đầu từ việc nhỏ: Quản trị dữ liệu liên quan đến con người, quy trình và công nghệ. Ba yếu tố này rất quan trọng khi lập kế hoạch và thực hiện chương trình. Điều quan trọng là phải bắt đầu ngay từ đầu với sự hiểu biết về các mục tiêu dài hạn. Các kế hoạch hiệu quả nhất bắt đầu từ con người (và truyền đạt các mục tiêu), chuyển sang quy trình và sau đó lập kế hoạch cho công nghệ – với mỗi thành phần trong kế hoạch được xây dựng trên cấu trúc đang phát triển. Những người phù hợp sẽ làm việc hiệu quả với cả quy trình và công nghệ. Sau khi xác định được số nhân viên cần thiết, hãy xác định rõ ràng chương trình DG và triển khai công nghệ cần thiết.

• Điều quan trọng là phải đo lường tiến độ và “quảng cáo” những thay đổi và cải tiến cho nhân viên. Những thay đổi cần được đo lường và theo dõi ngay từ đầu và trên cơ sở nhất quán. Những phép đo này sẽ chứng minh có sự tiến bộ và cải thiện tổng thể. Các phép đo có thể được sử dụng để so sánh, đảm bảo quá trình đang thực sự hoạt động – cả về thực hành và lý thuyết.

• Giao tiếp thường xuyên. Giao tiếp hiệu quả và nhất quán là điều quan trọng trong hầu hết các hoạt động kinh doanh. Đó là một cách hữu ích để giáo dục nhân viên về những thay đổi đang diễn ra. Giải thích cho nhân viên những cơ hội và lợi ích mà Chất lượng Dữ liệu được cải thiện sẽ mang lại cho tổ chức. Bảng thông báo và email có thể củng cố thông tin được chia sẻ bằng lời nói. Bằng cách giải thích những cơ hội gia tăng, nhân viên sẽ hiểu được nhu cầu thay đổi.

Phần lớn Quản trị dữ liệu thực sự là về việc thay đổi hành vi theo thói quen. Khi có thay đổi, thông thường một nhóm sẽ được tập hợp để thực hiện dự án. Chương trình Quản trị dữ liệu phải được trình bày dưới dạng thực tiễn chứ không phải là một dự án. Các dự án đều có ngày bắt đầu và ngày kết thúc. Mặt khác, một thực tiễn được đưa vào tổ chức với những thay đổi trong hành vi. Chương trình Quản trị dữ liệu không nên được coi là một dự án mà là sự phát triển của văn hóa làm việc. Các chuyên gia Quản trị Dữ liệu là trung tâm của công việc đó.

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

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-data-governance-specialist/