Tầm quan trọng của dữ liệu đã tăng lên gấp nhiều lần khi chúng ta bước sang năm 2022, với trọng tâm là Quản lý dữ liệu chủ động và Quản trị dữ liệu. Hơn nữa, nhờ sự ra đời của công nghệ và công cụ mới, giờ đây chúng tôi có thể tự động hóa các hoạt động bảo mật và dữ liệu sử dụng nhiều lao động. Dưới đây là năm xu hướng Quản trị dữ liệu mà các tổ chức có thể áp dụng dựa trên chuyển đổi kỹ thuật số, luật bảo mật dữ liệu và kiếm tiền từ dữ liệu.

1. Chất lượng dữ liệu được mở rộng trong hành trình của khách hàng và cung cấp thông tin chi tiết

Vào năm 2022, tầm quan trọng của dữ liệu đối với giá trị có thể kiếm tiền đang được công nhận rõ ràng trong khi nhu cầu về dữ liệu định tính ngày càng tăng. Tuy nhiên, nhiều công ty vẫn đang sống với kho dữ liệu trên toàn bộ các chức năng của chúng, điều này làm cho chúng mang tính bất khả tri về sản phẩm hơn là tập trung vào miền. Do đó, rất khó để tận dụng dữ liệu quan trọng giữa các bộ phận để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa như tiếp thị và cá nhân hóa trải nghiệm.

Các công ty cũng đang nhận ra sự thay đổi trong các ưu tiên về Chất lượng dữ liệu theo hướng vận hành và phục vụ khách hàng tốt hơn. Tuy nhiên, điều này có thể xảy ra khi dữ liệu được sắp xếp chính xác; vì vậy, quản lý thu thập dữ liệu là một ưu tiên chính từ năm 2021 sẽ tiếp tục. Tuy nhiên, dữ liệu trải qua quá trình chuyển đổi theo hành trình của con người và quy trình cùng với hệ thống, và sự thiếu nhất quán có thể ảnh hưởng đến việc phục vụ khách hàng.

Việc kết hợp hài hòa các quy tắc về Chất lượng dữ liệu trên các sản phẩm và kênh sẽ mang lại sự nhất quán trong việc tìm nguồn cung cấp dữ liệu chính xác và tận dụng nó để đạt được sự xuất sắc trong hoạt động. Công cụ quản lý quy tắc Chất lượng Dữ liệu là một khả năng bắt buộc mà các công ty phải có. Những công cụ này có thể đi kèm với khả năng quản lý hồ sơ, quy trình làm việc có thể được sử dụng trên dữ liệu hàng loạt và thời gian thực. Tuy nhiên, việc hài hòa các quy tắc Chất lượng dữ liệu chung có thể được thực hiện trên dữ liệu tổng thể và các giải pháp quản lý dữ liệu tham chiếu trong khi các quy tắc dựa trên ngữ cảnh chuyên biệt vẫn yêu cầu quyền truy cập vào công cụ và kỹ năng Chất lượng dữ liệu.

Hơn nữa, đối với nhiều công ty, trọng tâm vào năm 2022 sẽ là khôi phục dữ liệu xấu và giải quyết việc nhập dữ liệu cũng như các vấn đề CNTT trong quản lý ứng dụng dữ liệu từ khách hàng. Điều này cũng đang bị ảnh hưởng bởi các chính sách bảo vệ dữ liệu trên khắp thế giới nhấn mạnh vào việc duy trì dữ liệu chính xác của các đối tượng dữ liệu để đảm bảo tính toàn vẹn.

Gartner dự đoán rằng các công ty sẽ chi tiêu 4.5 nghìn tỷ đô la trong năm nay về chuyển đổi kỹ thuật số, tăng 5.5% so với năm 2021. Khi trọng tâm chuyển sang hướng cho phép các hành trình kỹ thuật số và phục vụ mọi người tốt hơn trong thời gian phục vụ ngắn, dữ liệu cơ bản cần phải có chất lượng. Các khía cạnh bao gồm phân tích chất lượng theo thời gian thực, tự động sửa để khôi phục dữ liệu và tự động hóa thông minh để chuẩn hóa dữ liệu, để tích hợp và phân phối bằng ELT vào kho hoặc hồ sẽ được ưu tiên. Dịch vụ web và tích hợp API để quản lý chất lượng theo thời gian thực trong khi cung cấp dữ liệu cho các ứng dụng tiêu thụ sẽ là một yêu cầu quan trọng trong các công cụ Chất lượng dữ liệu.

Phân tích và Khoa học dữ liệu nhân sự dành 50% nỗ lực của họ cho việc chuẩn bị dữ liệu. Phân tích chất lượng của dữ liệu và làm cho nó có thể sử dụng được cho mô hình Khoa học Dữ liệu là một phần quan trọng của việc chuẩn bị dữ liệu. Dữ liệu chính xác là một nhu cầu quan trọng để có được thông tin chi tiết có thể cung cấp từ các mô hình trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu trong thế giới thực chính xác đến mức nào để đưa ra kết quả có thể sử dụng được? Đây là thứ nguyên quan trọng của Chất lượng dữ liệu có thể được ưu tiên.

Hơn nữa, hiệu quả dự đoán của các mô hình AI được xác định bởi sự đa dạng, quy mô và chất lượng của dữ liệu đầu vào. Mức độ bao phủ và tính sẵn có của dữ liệu sẽ là các yếu tố chính có thể đảm bảo chất lượng của thông tin chi tiết do nhân viên Khoa học dữ liệu tạo ra.

2. Lập danh mục dữ liệu tập trung vào miền

Nền tảng dữ liệu tập trung làm cho việc quản lý tích cực dữ liệu và phân phối lợi ích cho doanh nghiệp và chủ sở hữu dữ liệu trở nên phức tạp hơn. Vì các nền tảng dữ liệu kế thừa dựa trên sự sẵn có của các bộ kỹ năng đặc biệt và kỹ thuật sản phẩm dữ liệu dựa trên các yêu cầu kịp thời, điều này dẫn đến việc không nhanh nhạy trong việc quản lý dữ liệu liên quan đến các lĩnh vực cụ thể như dịch vụ khách hàng hoặc tiếp thị. Khi các sản phẩm dữ liệu mới phát triển, điều bắt buộc là phạm vi dữ liệu liên quan đến các miền nhất định phải được quản lý theo một tốc độ. Điều này sẽ phục vụ cho việc phát triển sản phẩm mới, các mô hình và báo cáo mới cũng như các chế độ xem tích hợp một cách linh hoạt.

Theo nguyên tắc cơ bản, việc nhóm dữ liệu thành các miền và tập dữ liệu một cách hợp lý giúp dễ dàng xác định và chủ động quản lý dữ liệu. Lập danh mục dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình hoạt động Quản lý siêu dữ liệu mạnh mẽ bao gồm các trình quản lý dữ liệu kinh doanh sẽ được ưu tiên vào năm 2022. Việc có được danh mục dữ liệu chỉ có thể hỗ trợ phương tiện ghi lại siêu dữ liệu và định nghĩa trong khi sự cho phép phù hợp của người quản lý dữ liệu, chủ sở hữu dữ liệu và các nền tảng sẽ được yêu cầu để thúc đẩy khả năng lập danh mục và khả năng quan sát với các công cụ này. Có thể sử dụng một khuôn khổ bao quát như BIAN cho ngân hàng, có thể hỗ trợ phân loại dữ liệu một cách hợp lý.

3. Kết cấu dữ liệu và dân chủ hóa dữ liệu

Ngày càng có nhiều thách thức để quản lý dữ liệu tốt hơn khi nó tăng về chủng loại và khối lượng, và ước tính rằng 7.5 tỷ gigabyte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày. Hơn nữa, trong các tổ chức, các silo đang được tạo ra thông qua nhiều hồ dữ liệu hoặc kho dữ liệu mà không có các hướng dẫn phù hợp, điều này cuối cùng sẽ là một thách thức trong việc quản lý sự tăng trưởng dữ liệu này. Để đạt được sự nhanh nhẹn, chúng ta có thể đơn giản hóa bối cảnh dữ liệu bằng cách sử dụng kết cấu ngữ nghĩa, thường được gọi là kết cấu dữ liệu, dựa trên mô hình hoạt động Quản lý siêu dữ liệu mạnh mẽ. Điều này có thể làm cho dữ liệu có thể tương tác giữa các bộ phận và chức năng trong khi vẫn hoạt động để có lợi thế cạnh tranh. Kết cấu dữ liệu đơn giản hóa Quản lý dữ liệu, trên đám mây và các nguồn dữ liệu tại chỗ, ngay cả khi dữ liệu được quản lý dưới dạng miền.

Ngoài ra, dân chủ hóa dữ liệu có thể là một công cụ mạnh mẽ để quản lý dữ liệu trên các miền một cách dễ dàng và cung cấp dữ liệu cũng như có thể tương tác. Cho phép người dùng doanh nghiệp tìm nguồn và sử dụng dữ liệu có liên quan để báo cáo tức thời hoặc tạo thông tin chi tiết của họ có thể giảm đáng kể thời gian quay vòng trong việc thu thập hoặc tìm nguồn dữ liệu theo cách truyền thống. Một lợi thế khác của dân chủ hóa dữ liệu là người tiêu dùng dữ liệu được đánh giá dựa trên dữ liệu mới có được, cùng với những thay đổi đối với dữ liệu.

4. Quyền riêng tư dữ liệu và quan điểm tổng thể về các tùy chọn đồng ý của khách hàng

Vào năm 2022, các luật mới về quyền riêng tư dữ liệu sẽ tiếp tục được thông qua, chẳng hạn như Dự luật bảo vệ dữ liệu cá nhân (PDPB) được mong đợi ở Ấn Độ, cùng với hướng dẫn thêm từ các cơ quan trong ngành như Ủy ban bảo vệ dữ liệu châu Âu về chuyển giao và các khái niệm về hủy nhận dạng và ẩn danh. Trong khi đó, nhiều tổ chức đã bắt đầu chương trình bảo vệ dữ liệu bằng cách công bố chính sách bảo mật cho khách hàng. Việc ban hành chính sách quyền riêng tư bằng phương tiện dễ hiểu cho khách hàng là sự thể hiện rõ ràng các nguyên tắc quyền riêng tư trong tổ chức cho khách hàng. Điều này đảm bảo cho khách hàng về cách dữ liệu cá nhân đang được xử lý và bảo vệ như một tài sản. Tuy nhiên, trước khi xuất bản chính sách quyền riêng tư, một cách làm hợp lý là hiểu p
mục đích và các hoạt động xử lý liên quan đến dữ liệu cá nhân trên các lĩnh vực kinh doanh thông qua đánh giá tác động của quyền riêng tư.

Những tổ chức bắt đầu chức năng bảo vệ dữ liệu sẽ tập trung vào việc đạt được các khả năng cần thiết, chẳng hạn như xác định dữ liệu để phân loại cho quyền riêng tư. Họ cũng sẽ tập trung vào việc xác định và mã hóa các miền quyền riêng tư như các miền ưu tiên. Các văn phòng dữ liệu có thể bắt đầu tận dụng biểu đồ để thiết kế các sở thích xử lý dữ liệu cá nhân của khách hàng cho các mục đích như tiếp thị hoặc phân tích. Mặc dù các giải pháp Quản lý dữ liệu tổng thể có thể mở rộng khuôn khổ sự đồng ý và ưu tiên của khách hàng, nhưng cơ sở dữ liệu biểu đồ có thể trả lời một cách tự nhiên các câu hỏi như “Hầu hết sự đồng ý của khách hàng được cung cấp qua kênh nào?” hoặc "Những khách hàng và mối quan hệ của họ đã đồng ý tham gia tiếp thị?" Hơn nữa, có thể dễ dàng phân tích các chế độ xem đơn lẻ về sở thích trên các sản phẩm, khách hàng và hộ gia đình của họ trên các kênh ưa thích.

Danh mục hoặc giải pháp khám phá dữ liệu sẽ giúp phân loại dữ liệu trên các hệ thống, trong khi kỹ thuật bảo mật có thể giúp lọc dữ liệu thông qua cách tiếp cận dựa trên kiểm soát dựa trên sở thích của khách hàng cho các mục đích như cá nhân hóa. Tự động hóa quyền riêng tư là một công cụ quan trọng có thể hỗ trợ xử lý các rủi ro về quyền riêng tư thông qua thiết kế trong khi theo dõi các biện pháp kiểm soát với chủ sở hữu dữ liệu để kết thúc quy trình làm việc. Điều này sẽ dễ dàng quản lý thông tin liên lạc cùng với sự nhầm lẫn về quyền sở hữu đối với các rủi ro về quyền riêng tư.

5. Hiện thực hóa giá trị từ Quản lý dữ liệu và Quản trị Dữ liệu

Một rào cản chung cho một văn phòng dữ liệu là việc các bộ phận này sở hữu các chỉ số theo dõi giá trị của các hoạt động quản trị. Mặc dù có những lợi ích chung của doanh nghiệp như giảm chi phí hoạt động và rủi ro, nhưng có những lợi ích ảnh hưởng trực tiếp đến chuỗi giá trị của các bộ phận như hiệu quả dịch vụ khách hàng.

1. Mọi cơ quan quản lý phải có một số liệu liên quan đến việc đo lường, chẳng hạn như số giờ người dùng dành cho Quản lý siêu dữ liệu hoặc số thuật ngữ kinh doanh có trong bảng thuật ngữ.

2. Sau đó, những người quản lý dữ liệu, trong mỗi bộ phận kinh doanh, có thể quản lý thông tin về chuỗi giá trị hoạt động và dữ liệu.

3. Những người quản lý dữ liệu cùng với các bộ phận phát hiện ra các yếu tố thành công và các chỉ số được sử dụng để đo lường thành công thương mại của bộ phận, như thời gian phục vụ, hiệu quả dịch vụ khách hàng, tỷ lệ bán chéo và nhiều yếu tố khác.

4. Sau đó, nên thiết lập một dấu vết giữa các yếu tố hỗ trợ quản trị và chuỗi giá trị của bộ phận.

5. Chủ sở hữu doanh nghiệp có thể xác nhận các chỉ số này và yêu cầu chúng theo dõi định kỳ, giống như sự gia tăng tính toàn vẹn của dữ liệu.

Cách tiếp cận đã nêu tạo ra nhận thức trong công ty nơi bạn muốn quản trị thấm nhuần. Khung, như tôi đã nói trước đó, phải bao gồm rõ ràng khả năng truy xuất nguồn gốc giữa các yếu tố hỗ trợ Quản trị dữ liệu, công nghệ và tác động của quy trình, sau đó là tác động và giá trị kinh doanh.

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: https://www.dataversity.net/five-data-governance-trends-for-organizational-transformation-in-2022/