Internet of Things (IoT), các thiết bị sản xuất và tiêu thụ dữ liệu qua internet, có thể sẽ bao gồm hơn 207 tỷ thiết bị vào cuối năm 2024. Các tiện ích này tạo, tiêu thụ và gửi dữ liệu khổng lồ qua mạng doanh nghiệp.

Do đó, các tổ chức phải đưa IoT vào Quản trị dữ liệu các chương trình để đảm bảo hội nhập tốt hơn và tuân thủ pháp luật. Nếu không có sự quản trị hiệu quả, các công ty sẽ phải đối mặt với nguy cơ bị phạt, chẳng hạn như khoản tiền 32 triệu euro mà Pháp áp đặt đối với đàn bà gan dạ cho GDPR các vi phạm liên quan đến việc giám sát quá mức được thực hiện thông qua máy quét công nhân hoặc thiết bị IoT của họ.

Để giảm thiểu rủi ro, doanh nghiệp phải chủ động quản lý dữ liệu IoT mà họ gửi và nhận. Là nhà phát triển phần mềm Nahla Davies nhấn mạnh, IoT thường thu thập dữ liệu cá nhân và dữ liệu doanh nghiệp nhạy cảm, gây ra mối lo ngại đáng kể về bảo mật và quyền riêng tư, đồng thời kêu gọi các dịch vụ Quản trị dữ liệu để bảo vệ dữ liệu khỏi bị truy cập và vi phạm trái phép.

Rất may, việc triển khai các phương pháp quản trị siêu dữ liệu toàn diện có thể ngăn chặn hiệu quả những sai sót trong IoT và giúp tích hợp thành công. Bài viết này khám phá tầm quan trọng của việc quản lý siêu dữ liệu đối với IoT, việc triển khai nó và cách vượt qua những thách thức liên quan.

Hiểu quản trị siêu dữ liệu 

Quản trị dữ liệu hài hòa các thành phần khác nhau – vai trò, quy trình, thông tin liên lạc, số liệu và công cụ – để dữ liệu phù hợp chuyển đến đúng tài nguyên vào đúng thời điểm. Khung của nó rất quan trọng trong việc tích hợp và quản lý dữ liệu IoT thông qua quản trị siêu dữ liệu.

Quản trị siêu dữ liệu yêu cầu chính thức hóa và thỏa thuận giữa các bên liên quan, dựa trên các quy trình và hoạt động Quản trị dữ liệu hiện có. Thông qua chương trình này, các bên liên quan trong kinh doanh tham gia vào các cuộc trò chuyện để thống nhất về dữ liệu là gì và bối cảnh của nó, tạo ra các tiêu chuẩn xung quanh siêu dữ liệu của tổ chức. Tổ chức nhìn nhận kết quả một cách Bảng chú giải thuật ngữ kinh doanh or danh mục dữ liệu.

Ngoài các công cụ Quản trị dữ liệu, các công cụ CNTT góp phần đáng kể vào việc tạo và sử dụng siêu dữ liệu, theo dõi cập nhật và thu thập dữ liệu. Những cái này các ứng dụng, thường được trang bị khả năng học máy, tự động hóa việc thu thập, xử lý và phân phối siêu dữ liệu để xác định các mẫu trong dữ liệu mà không cần can thiệp thủ công.

Kết quả là con người và hệ thống tạo ra và sử dụng siêu dữ liệu, ngay cả khi siêu dữ liệu đó không có tổ chức và không có cơ cấu quản trị chính thức. Thông qua Quản trị dữ liệu, quản trị siêu dữ liệu cải thiện siêu dữ liệu quan trọng của tổ chức bằng cách cải thiện Chất lượng dữ liệu, hiệu quả và khả năng ra quyết định.

Tầm quan trọng của quản trị siêu dữ liệu đối với dữ liệu IoT

Vì có rất nhiều thiết bị IoT tồn tại, tạo và cung cấp dữ liệu, nhà lập pháp thường cho rằng chúng thuộc các quy định về dữ liệu. Để chính thức hóa khẳng định này, EU đã thông qua một Hành động dữ liệu, có hiệu lực thi hành vào năm 2024 và bao gồm các hướng dẫn về việc sử dụng và truy cập được phép vào dữ liệu IoT.

Không phải ai cũng biết những yêu cầu này, mặc dù người dân hoặc đơn vị kinh doanh có thể dễ dàng mua thiết bị IoT. Ví dụ, một số sở cảnh sát đã thu thập giám sát IoT mà không có nhận thức hoặc phản hồi của các bên liên quan.

Mặc dù một doanh nghiệp nhỏ có thể ít mua máy bay không người lái hơn nhưng họ vẫn cần có nhận thức về việc xử lý dữ liệu IoT. Ví dụ: một người có thể có GPS mini thông minh để tránh mất đi thứ gì đó quan trọng. Nhưng khi các nhân viên hoặc người quản lý khác sử dụng thiết bị này, việc sử dụng chúng có thể biến thành việc theo dõi các hoạt động của nhân viên một cách vô tội vạ và vi phạm quyền riêng tư của họ.

Việc theo dõi mọi rủi ro của thiết bị IoT gần như là không thể vì tồn tại quá nhiều chi tiết. Tuy nhiên, một công ty có thể sử dụng siêu dữ liệu quan trọng được quản lý. Ví dụ: một doanh nghiệp có thể xem có bao nhiêu thứ đã truy cập vào mạng, bởi ai, khi nào và ở đâu, từ đó đưa ra cách giảm thiểu rủi ro. 

Các phương pháp thực hành tốt nhất để triển khai quản trị siêu dữ liệu của IoT

Bước đầu tiên, các tổ chức nên tạo ra và triển khai một hệ thống chương trình quản lý siêu dữ liệu để làm rõ sứ mệnh và mục tiêu bằng cách sử dụng siêu dữ liệu cho mục tiêu kinh doanh. Quá trình này thường liên quan đến việc thu hút các tài nguyên Quản trị dữ liệu để xác định mục đích của siêu dữ liệu và cách tạo ra siêu dữ liệu.

Nhu cầu về dịch vụ quản trị siêu dữ liệu sẽ xuất hiện thông qua việc thiết lập và duy trì chương trình quản lý siêu dữ liệu này. Bằng cách thiết lập và chạy các dịch vụ này, tổ chức có thể tận dụng tốt hơn khả năng Quản trị dữ liệu để thu thập, chọn và chỉnh sửa siêu dữ liệu.

Việc phát triển các quy trình này đòi hỏi thời gian và công sức vì việc quản lý siêu dữ liệu cần phải thích ứng với nhu cầu thay đổi của tổ chức. Do đó, hãy cân nhắc thu hẹp phạm vi quản lý siêu dữ liệu để tập trung vào các loại siêu dữ liệu quan trọng và có rủi ro cao nhất. 

Để đảm bảo chất lượng siêu dữ liệu đầy đủ, Bob Seiner, chủ tịch kiêm hiệu trưởng Công ty Tư vấn và Dịch vụ Giáo dục KIK, gợi ý tập trung nỗ lực trên ba lĩnh vực: chất lượng của định nghĩa, sản xuất và sử dụng siêu dữ liệu. 

Để đi vào chi tiết cụ thể, bạn cần phải trao đổi với các bên liên quan trong kinh doanh để xác định siêu dữ liệu nào cần được quản lý và đạt được thỏa thuận về những gì được coi là quan trọng. Hướng dẫn từ chương trình quản lý siêu dữ liệu sẽ hỗ trợ những nỗ lực này.

Các ứng dụng thực tế về quản trị siêu dữ liệu cho IoT

Các ứng dụng trong thế giới thực về quản trị siêu dữ liệu cho IoT có thể được quan sát thấy trong thành phố thông minh như Oakland, California và Portland, Oregon. Những thành phố này đã đi đầu trong việc sử dụng quản lý siêu dữ liệu để đảm bảo tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư.

Trong trường hợp của Oakland, thành phố đã thông qua Pháp lệnh Công nghệ Giám sát vào năm 2016, thành lập một ủy ban quyền riêng tư để đại diện cho công chúng và tư vấn cho hội đồng về các vấn đề giám sát. Các cơ quan của Oakland phải cung cấp siêu dữ liệu về công nghệ giám sát của họ, bao gồm cả IoT, cho Ủy ban Tư vấn Quyền riêng tư của họ. MỘT tài liệu tham khảo web chắt lọc siêu dữ liệu này để giáo dục công chúng về dữ liệu được thu thập và các cách yêu cầu hồ sơ chi tiết hơn. 

Tương tự như vậy, Portland đã tham gia với các bên liên quan trong công chúng thông qua Thành phố thông minh PDX và sử dụng Quản trị siêu dữ liệu. MỘT nhóm chỉ đạo tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập thông tin đầu vào của công chúng về siêu dữ liệu để giám sát, bao gồm cả IoT. Siêu dữ liệu thu được sẽ góp phần vào kho dữ liệu giám sát của Portland, kho dữ liệu này sẽ được mở và sẵn có trước tháng 2024 năm XNUMX.

Oakland và Portland thể hiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong việc quản lý dữ liệu IoT thông qua các hoạt động quản trị siêu dữ liệu của họ. Bằng cách thu hút sự tham gia của công chúng và thiết lập các cơ chế cung cấp siêu dữ liệu và quyền truy cập của công chúng, các thành phố này thúc đẩy niềm tin và đảm bảo quản trị dữ liệu IoT có trách nhiệm hơn.

Vượt qua những thách thức trong quản trị siêu dữ liệu cho IoT

Mặc dù quản trị siêu dữ liệu cho IoT có thể mang lại sự tin cậy và tuân thủ pháp luật nhưng nó cũng phải đối mặt với một số thách thức đáng kể. Dòng dữ liệu IoT mới tràn vào nhanh chóng khiến việc quản lý siêu dữ liệu liên quan một cách hiệu quả trở nên khó khăn. Thông thường, khi các nhóm kinh doanh cùng nhau xác định siêu dữ liệu, các bộ phận khác đã mua và sử dụng dữ liệu tạo IoT bổ sung, điều này có khả năng gây thêm rủi ro.

Để giải quyết những thách thức này bằng cách đảm bảo tuân thủ và chất lượng siêu dữ liệu cao, các tổ chức phải ưu tiên quản lý siêu dữ liệu quan trọng của mình và tránh bị cuốn vào việc quản lý tất cả siêu dữ liệu có thể có khi một số siêu dữ liệu ít liên quan hơn. Việc tập trung thu hẹp vào việc chỉ quản lý siêu dữ liệu cần thiết nhất sẽ cho phép phân bổ nguồn lực tốt hơn. Ưu tiên này có thể phát triển khi việc quản lý siêu dữ liệu liên tục được cải thiện như một phần của quy trình đang diễn ra.

Để có được một bộ siêu dữ liệu quan trọng được quản lý tốt đòi hỏi một vòng phản hồi liên tục. Các cơ quan quản trị nội bộ và hoạt động kiểm toán thường xuyên của bên thứ ba đối với các hoạt động siêu dữ liệu có thể cung cấp thông tin đầu vào này, thông báo việc tạo ra các định nghĩa siêu dữ liệu mới và làm rõ các định nghĩa hiện có. Kết quả đánh giá cũng cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho các cuộc thảo luận về sản xuất và sử dụng siêu dữ liệu, từ đó cải thiện hướng dẫn.

Việc triển khai quản trị siêu dữ liệu sẽ yêu cầu tự động hóa hiệu quả và AI tổng hợp để quản lý, làm mới và giám sát chặt chẽ các xu hướng sử dụng siêu dữ liệu kịp thời. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là các quy trình tự động này phải được giám sát bởi ít nhất một nguồn nhân lực chuyên trách, với hai hoặc ba bản sao lưu. 

Nhiệm vụ này đảm bảo rằng các hệ thống xử lý siêu dữ liệu nhận được các bản cập nhật và bảo trì cần thiết. Ngoài ra, mọi người có thể chỉnh sửa hoặc thay đổi siêu dữ liệu do hệ thống tạo trong quá trình chuyển đổi để phù hợp với nhu cầu kinh doanh ngày càng phát triển.

Kết luận

Khi các cơ quan quản lý thắt chặt các yêu cầu xung quanh dữ liệu IoT, các công ty phải xử lý được dữ liệu đó. Một chương trình quản trị siêu dữ liệu tốt sẽ cung cấp một cách hiệu quả để thực hiện điều đó. Nó hỗ trợ chương trình siêu dữ liệu bằng cách căn chỉnh và điều phối việc định nghĩa, sản xuất và sử dụng siêu dữ liệu trong toàn tổ chức. 

Nhờ việc dễ dàng truy cập nhiều dữ liệu IoT, quản trị siêu dữ liệu cung cấp một chiến thuật cần thiết để thể hiện sự tuân thủ bằng cách cung cấp bối cảnh xung quanh dữ liệu đó một cách hiệu quả. Các thành phố thông minh đã đi đầu trong việc xử lý lượng thông tin khổng lồ này. Các doanh nghiệp tư nhân và các tổ chức khác có trách nhiệm học hỏi từ họ, phát triển và thúc đẩy các chương trình của họ tiến lên phía trước, tránh bị phạt và tận dụng các cơ hội mới.

• 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/metadata-governance-crucial-to-managing-iot/