حاکمیت داده (Data Governance) چیست؟

حاکمیت داده (Data Governance) چیست؟

حاکمیت داده چیست؟

حاکمیت داده شامل فرآیندها و سیاست‌هایی است که اطمینان می‌دهند داده‌ها در شرایط مناسب برای پشتیبانی از طرح‌ها و عملیات تجاری قرار دارند. سازمان‌های مدرن داده‌ها را از منابع مختلف در مقیاس وسیع جمع‌آوری می‌کنند تا عملیات و ارائه خدمات را بهبود بخشند. با این حال، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده تنها زمانی مؤثر است که داده‌ها استانداردهای کیفیت و یکپارچگی مورد نیاز را برآورده کنند.حاکمیت داده نقش‌ها، مسئولیت‌ها و استانداردهای استفاده از داده را تعیین می‌کند. مشخص می‌کند چه کسی، چه اقدامی، بر روی چه داده‌ای، با استفاده از چه روش‌هایی و در چه شرایطی می‌تواند انجام دهد. با استفاده بیشتر از داده‌ها برای پشتیبانی از موارد استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، حیاتی شده است که تمام استفاده‌های داده با الزامات قانونی و اخلاقی مطابقت داشته باشند. حاکمیت داده امنیت داده را با اهداف تاکتیکی و استراتژیک متعادل می‌کند تا حداکثر کارایی را تضمین کند.

چرا حاکمیت داده مهم است؟

برنامه‌های حاکمیت داده به‌طور تاریخی برای قفل کردن داده‌ها در سیلوها به منظور جلوگیری از نشت یا سوء استفاده از داده‌ها به کار گرفته شده‌اند. با این حال، پیامد سیلوهای داده این است که کاربران قانونی باید برای دسترسی به داده‌ها در زمان نیاز، موانعی را پشت سر بگذارند. ناخواسته، نوآوری مبتنی بر داده سرکوب می‌شود.در یک نظرسنجی سال ۲۰۲۴ از ۳۵۰ مدیر ارشد داده (CDO) و نقش‌های معادل CDO، موسسه MIT CDOIQ دریافت که ۴۵ درصد از مدیران ارشد داده حاکمیت داده را به عنوان اولویت اصلی شناسایی می‌کنند. این رهبران داده می‌خواهند یک چارچوب حاکمیت داده ایجاد کنند که به آنها امکان می‌دهد داده‌ها را در زمان نیاز در اختیار افراد و برنامه‌های مناسب قرار دهند، در حالی که داده‌ها را با کنترل‌های مناسب ایمن و محفوظ نگه می‌دارند.

تعادل بین دسترسی و کنترل

شما دو اهرم برای تبدیل حاکمیت به یک توانمندساز نوآوری دارید: دسترسی و کنترل. کلید موفقیت یافتن تعادل مناسب بین این دو است—نقطه تعادل هر سازمان متفاوت است. هنگامی که کنترل بیش از حد اعمال می‌کنید، داده‌ها در سیلوها قفل می‌شوند و کاربران نمی‌توانند در زمان نیاز به داده‌ها دسترسی پیدا کنند. این امر خلاقیت را سرکوب می‌کند و منجر به ایجاد سیستم‌های فناوری اطلاعات سایه می‌شود که داده‌ها را قدیمی و ناامن رها می‌کنند. در مقابل، هنگامی که دسترسی بیش از حد فراهم می‌کنید، داده‌ها در معرض خطر عدم تنظیم در برنامه‌ها و مخازن داده قرار می‌گیرند، خطر دسترسی غیرمجاز را افزایش می‌دهند و بر کیفیت داده تأثیر می‌گذارند.فرآیندهای حاکمیت داده دسترسی را با کنترل متعادل می‌کنند و به کاربران اعتماد و اطمینان در داده‌ها می‌دهند. آنها کشف، مدیریت، حفاظت و اشتراک‌گذاری مناسب داده‌ها را ترویج می‌کنند و ضمن محافظت از داده‌ها، نوآوری را تشویق می‌کنند.

مزایای حاکمیت داده چیست؟

حاکمیت داده یک چارچوب ساختاریافته برای مدیریت داده‌ها در سراسر سازمان ارائه می‌دهد. در اینجا برخی از مزایای کلیدی آورده شده است.

بهبود کیفیت داده

حاکمیت داده استانداردهایی را برای دقت، کامل بودن و سازگاری داده‌ها تعیین می‌کند. شما داده‌های مرتبط، به‌روز و آسان برای تفسیر دریافت می‌کنید که مورد اعتماد همه ذینفعان است. این داده‌های با کیفیت بالا خطاها را کاهش می‌دهند و بینش‌های دقیق و به‌موقع را برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و عملیاتی ایجاد می‌کنند.

پشتیبانی از فرهنگ مبتنی بر داده

یک استراتژی حاکمیت داده مؤثر، فرهنگی را پرورش می‌دهد که برای داده‌ها ارزش قائل است و همه کارکنان را تشویق می‌کند تا از داده‌ها در کار خود استفاده و درک کنند. مشارکت جامعه تجاری را برمی‌انگیزد و ادغام داده‌ها را در سراسر حوزه‌های تجاری شرکت‌کننده هدایت می‌کند. همسویی بین مهندسان داده و کاربران تجاری، سواد داده و قابلیت‌های تحلیلی کلی سازمان را تقویت می‌کند.

افزایش کارایی عملیاتی

حاکمیت داده به تعیین مدل عملیاتی مناسب، به‌ویژه سطح تمرکز و عدم تمرکز مورد نیاز کمک می‌کند. شما می‌توانید رویه‌های مدیریت داده سازگار را ایجاد کنید که عملیات را ساده‌سازی می‌کنند. مالکیت داده و حقوق دسترسی مشخص، همکاری بین بخش‌ها را تسهیل می‌کند و اطمینان می‌دهد که همه با منابع داده قابل اعتماد و یکسان کار می‌کنند. تلاش‌ها را در سراسر تیم‌ها همسو کنید تا تکرار را کاهش دهید، هزینه‌های عملیاتی را پایین بیاورید و بهره‌وری را بهبود بخشید.

پشتیبانی از انطباق قانونی

چارچوب‌های حاکمیت داده رویکردی فعالانه به مدیریت ریسک اتخاذ می‌کنند و اطمینان می‌دهند که رویه‌های داده با مقررات قانونی و صنعتی همسو هستند. شما می‌توانید با سیاست‌های تعریف شده مرکزی برای اینکه چه کسی می‌تواند به داده‌ها دسترسی داشته باشد یا آنها را تغییر دهد، از دسترسی غیرمجاز جلوگیری کنید. ابزارهای حاکمیت داده از انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی برای محافظت از داده‌های حساس پشتیبانی می‌کنند.

چه کسی حاکمیت داده را می‌سازد؟

ساخت یک استراتژی حاکمیت داده قوی به بسیاری از وظایف شغلی نیاز دارد.

حامیان اجرایی

آنها اصول، استانداردها و سیاست‌های حاکمیت داده را در سراسر سازمان شناسایی و ایجاد می‌کنند. آنها همچنین بسیاری از طرح‌های تجاری در نقشه راه شرکت را درک می‌کنند و می‌توانند به تعیین اولویت‌ها برای هدایت فعالیت‌های حاکمیت داده کمک کنند.

متولیان داده

آنها از بخش تجاری هستند و در جزئیات روزمره پروژه‌ها مشارکت دارند. آنها به درک مسائل داده که احتمالاً چالش‌هایی را در طرح‌های تجاری هدفمند ایجاد می‌کنند، کمک می‌کنند. آنها همچنین فرآیند حاکمیت داده را در پروژه‌های خود اجرا می‌کنند و اطمینان می‌دهند که داده‌ها به‌طور مناسب مدیریت می‌شوند. آنها انطباق کارکنان و مشتریان را نظارت می‌کنند و در صورت بروز هرگونه مشکل، آن را گزارش می‌کنند.

صاحبان داده

آنها سیاست‌هایی را درباره داده‌ها وضع می‌کنند، از جمله اینکه چه کسی باید به آن دسترسی داشته باشد و تحت چه شرایطی، نحوه تفسیر و اعمال مقررات و تعاریف اصطلاحات کلیدی. آنها همچنین مسئول مدیریت فنی و کنترل‌های دسترسی مجموعه‌های داده شما هستند.

مهندسان داده

آنها از بخش فناوری اطلاعات هستند و بهترین ابزارهای حاکمیت داده را برای ایمن‌سازی داده‌ها، ادغام داده‌ها از منابع مختلف، مدیریت کیفیت داده و یافتن داده‌های مناسب انتخاب و اجرا می‌کنند.

سبک‌های حاکمیت داده چیست؟

برنامه حاکمیت داده شما باید بین تمرکز و عدم تمرکز (از جمله خودسرویس) تعادل برقرار کند. در سراسر سازمان خود، ترکیبی از حاکمیت متمرکز، فدرال و غیرمتمرکز خواهید داشت—باز هم، بسته به الزامات تجاری. شما باید تیم‌های حوزه را تا حد امکان توانمند کنید، در حالی که انسجام را در سراسر حوزه‌ها حفظ می‌کنید (مانند قابلیت پیوند دادن داده‌ها به یکدیگر).

حاکمیت داده متمرکز

سازمان‌های مرکزی در نهایت مسئول بیانیه‌های مأموریت، سیاست‌ها، انتخاب ابزار و موارد دیگر هستند. با این حال، اقدامات روزمره اغلب به خطوط تجاری (LOB) منتقل می‌شوند.

حاکمیت داده فدرال

حاکمیت داده فدرال به واحدهای تجاری یا طرح‌های فردی قدرت می‌دهد تا به نحوی که بهترین مطابقت را با نیازهای آنها دارد، عمل کنند. با این حال، یک تیم متمرکز کوچک‌تر بر حل مشکلاتی تمرکز می‌کند که به‌طور مکرر تکرار می‌شوند، از جمله ابزارهای کیفیت داده در سطح سازمانی، برای مثال.

حاکمیت داده خودسرویس یا غیرمتمرکز

هر بخش آنچه را که برای پروژه خاص نیاز دارد انجام می‌دهد، در حالی که با سیاست‌های متمرکز همسو می‌شود. هر پروژه از هر ابزار یا فرآیندی از پروژه‌های دیگر که مناسب استفاده است، استفاده می‌کند. با افزایش محبوبیت موضوعاتی مانند شبکه داده (که خود غیرمتمرکز است)، حاکمیت داده خودسرویس نیز افزایش می‌یابد.

حاکمیت داده چگونه کار می‌کند؟

حاکمیت داده به افراد، فرآیندها و راه حل‌های فناوری در طیف وسیعی از قابلیت‌ها نیاز دارد.

**مدیریت داده در مقیاس برای محدود کردن پراکندگی داده‌ها

مدیریت داده‌های شما در مقیاس به معنای شناسایی و مدیریت ارزشمندترین منابع داده شما، از جمله پایگاه‌های داده، دریاچه‌های داده و انبارهای داده است. شما می‌توانید تکثیر و تبدیل دارایی‌های داده حیاتی را محدود کنید. مدیریت داده همچنین به معنای اطمینان از صحت، تازگی و عاری بودن داده‌های مناسب از اطلاعات حساس است تا کاربران بتوانند به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و داده‌های تغذیه‌کننده برنامه‌ها اطمینان داشته باشند.

قابلیت‌ها: مدیریت کیفیت داده، ادغام داده و مدیریت داده‌های اصلی

کشف و درک داده‌های خود در زمینه

درک داده‌های شما در زمینه به این معنی است که همه کاربران می‌توانند معنای داده‌های خود را کشف و درک کنند تا بتوانند با اطمینان از آن برای ایجاد ارزش تجاری استفاده کنند. با یک فهرست داده متمرکز، داده‌ها به راحتی قابل یافتن هستند، درخواست دسترسی قابل انجام است و از داده‌ها می‌توان برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده کرد.

قابلیت‌ها: پروفایل‌سازی داده، تبار داده و فهرست‌های داده

محافظت و اشتراک‌گذاری ایمن داده‌های خود با کنترل و اطمینان

محافظت از داده‌های شما به معنای ایجاد تعادل مناسب بین حریم خصوصی، امنیت و دسترسی داده است. حاکمیت دسترسی به داده‌ها در مرزهای سازمانی با استفاده از ابزارهایی که برای کاربران تجاری و مهندسی بصری هستند، ضروری است.

قابلیت‌ها: چرخه عمر داده، انطباق داده و امنیت داده

کاهش ریسک تجاری و بهبود انطباق قانونی

کاهش ریسک به معنای درک نحوه استفاده از داده‌ها و توسط چه کسی است. سرویس‌های AWS به شما کمک می‌کنند تا دسترسی به داده‌ها را نظارت و ممیزی کنید—از جمله دسترسی از طریق مدل‌های ML برای کمک به اطمینان از امنیت داده و انطباق قانونی. یادگیری ماشین همچنین برای اطمینان از استفاده مسئولانه و گزارش‌دهی ساده‌شده به شفافیت ممیزی نیاز دارد.

قابلیت‌ها: ممیزی استفاده برای داده و ML

بهترین روش‌های حاکمیت داده چیست؟

کلید حاکمیت داده مؤثر، پیوند دادن آن به طرح‌های تجاری از قبل تأمین مالی شده است. اطمینان حاصل کنید که تیم شما درک می‌کند کدام حوزه‌های داده، منابع و عناصر برای پشتیبانی از آن طرح‌ها مورد نیاز هستند.

یک نقشه راه حاکمیت داده بسازید که نشان‌دهنده پشتیبانی از طرح‌های تجاری هدفمند باشد. سپس شروع به شناسایی همپوشانی داده بین طرح‌های تجاری انتخاب شده کنید.

برنامه‌ها و موارد استفاده از هوش تجاری را که داده‌ها باید از آنها پشتیبانی و تغذیه کنند، از جمله الزامات تازگی و حریم خصوصی، شناسایی کنید.

درک کنید که داده‌های مناسب برای هدف برای هر طرح تجاری انتخاب شده چگونه به نظر می‌رسند.

با جاسازی حاکمیت در مدل عملیاتی سازمانی، آن را حفظ و گسترش دهید تا برنامه‌ریزی و اجرای داده به بخشی طبیعی از عملکرد سازمان تبدیل شود.

جامعه تحلیلی را برای خودسرویس و سازگاری سازماندهی کنید.

از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) با حاکمیت داده و حاکمیت ML پشتیبانی کنید. از همان برنامه حاکمیت داده استفاده کنید، اما به فروشگاه‌های ویژگی و مدل‌های ML گسترش دهید.

حاکمیت داده چگونه بر تحلیل، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد؟

حاکمیت داده نقش کلیدی در موارد استفاده سنگین داده ایفا می‌کند.

حاکمیت تحلیلی

حاکمیت تحلیلی هر دو است—حاکمیت داده برای استفاده در برنامه‌های تحلیلی، و همچنین حاکمیت استفاده از سیستم‌های تحلیلی. تیم حاکمیت تحلیلی شما می‌تواند مکانیسم‌های حاکمیت، مانند نسخه‌بندی گزارش‌های تحلیلی و مستندسازی را ایجاد کند. مانند همیشه، الزامات قانونی را پیگیری کنید، سیاست‌های شرکت را ایجاد کنید و محافظ‌هایی را برای سازمان گسترده‌تر ارائه دهید.

حاکمیت هوش مصنوعی

حاکمیت هوش مصنوعی بسیاری از همان رویه‌های حاکمیت داده را در موارد استفاده AI/ML اعمال می‌کند. کیفیت داده و ادغام باید داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل و استقرار تولید را فراهم کند (فروشگاه‌های ویژگی یکی از جنبه‌های مهم این موضوع هستند). هوش مصنوعی مسئولانه (AI) توجه ویژه‌ای به استفاده از داده‌های حساس برای ساخت مدل‌ها دارد. قابلیت‌های حاکمیت هوش مصنوعی اضافی شامل توانمندسازی افراد برای مشارکت در ساخت، استقرار و نظارت بر مدل؛ مستندسازی آموزش مدل، نسخه‌بندی و موارد استفاده پشتیبانی شده و هدایت استفاده اخلاقی از مدل؛ و نظارت بر مدل در تولید برای دقت، انحراف، بیش‌برازش و کم‌برازش است.هوش مصنوعی مولد به قابلیت‌های حاکمیت داده اضافی، مانند کیفیت و یکپارچگی داده، برای پشتیبانی از تطبیق مدل‌های پایه برای آموزش و استنتاج، حاکمیت سمیت و سوگیری هوش مصنوعی مولد و عملیات مدل پایه (FMOps) نیاز دارد.شما می‌توانید با همان برنامه حاکمیت داده از AI/ML پشتیبانی کنید. آماده‌سازی داده برای تبدیل داده‌ها به شکلی که مدل‌های AI/ML می‌توانند برای آموزش و استنتاج تولید استفاده کنند، ضروری است—اما کارآمدترین آماده‌سازی داده، آماده‌سازی است که نیازی به انجام آن ندارید. دانشمندان داده زمان زیادی را صرف آماده‌سازی داده‌ها برای هر مورد استفاده می‌کنند—تیم حاکمیت داده شما می‌تواند به کاهش این بار سنگین متمایز نشده کمک کند. علاوه بر این، حاکمیت داده می‌تواند بر ایجاد فروشگاه‌های ویژگی شکل‌یافته برای موارد استفاده AI و ML نظارت کند.در نهایت، داده‌های حساس باید به‌طور مناسب محافظت شوند تا تیم شما بتواند خطرات استفاده از داده‌های حساس برای آموزش مدل‌های پایه را کاهش دهد.مانند تحلیل، شما باید استفاده از مدل‌های AI/ML را که می‌سازید یا سفارشی می‌کنید، حاکمیت کنید. در حالت ایده‌آل، این باید ارتباط نزدیکی با حاکمیت تحلیلی داشته باشد، زیرا این عملکرد می‌داند چگونه از حوزه‌های تجاری مختلف پشتیبانی کند.

چالش‌های اصلی حاکمیت داده چیست؟

رایج‌ترین چالش استراتژیک برای حاکمیت داده، همسو کردن برنامه شما با طرح‌های تجاری به جای پیشنهاد مستقیم ارزش حاکمیت داده است. برای مثال، ممکن است ارزش تسهیل یافتن داده‌های مورد نظر برای کاربران نهایی را پیشنهاد دهید، یا ممکن است ارزش حل مسائل کیفیت داده را پیشنهاد دهید. اما اینها راه حل‌هایی در جستجوی یک مشکل هستند. اگر این کار را به این شکل انجام دهید، در نهایت برای تأمین مالی و حمایت با طرح‌های تجاری که باید از آنها پشتیبانی کنید، رقابت خواهید کرد. در عوض، حاکمیت داده را برای پشتیبانی از طرح‌های تجاری قرار دهید. هر طرح تجاری اصلی به داده نیاز دارد. حاکمیت داده باید اطمینان حاصل کند که داده‌ها در شرایط مناسب برای پشتیبانی از موفقیت طرح تجاری هستند. از رویه‌های گزارش‌دهی و ممیزی برای نحوه پشتیبانی حاکمیت داده از این طرح‌ها غافل نشوید.یکی دیگر از چالش‌های استراتژیک رایج، اجتناب از اعمال حاکمیت داده بیش از حد محدود است. تعریف بیش از حد محدود می‌تواند به معنای همسو کردن برنامه با حوزه‌های تجاری یا موارد استفاده فردی بدون در نظر گرفتن دیدگاهی گسترده‌تر در سراسر حوزه‌های تجاری باشد. تعریف محدود همچنین می‌تواند به معنای تعریف حاکمیت داده تنها با یک یا دو قابلیت باشد. برای مثال، داشتن فهرست داده به معنای برنامه حاکمیت داده نیست.

بهینه سازی ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) چیست؟
هوش تجاری (Business Intelligence) چیست؟

دیدگاهتان را بنویسید

سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها