Data governance

Provozujete komplexní datové sklady a vyžadujete vysokou kvalitu a bezpečnost dat? Potřebujete dlouhodobě udržet kvalitní správu metadat a datové architektury? Je implementace změn u nových projektů pro vás stále složitější? Pak uvažujte o zavedení procesu řízení kvality dat (data governance), který vám zajistí správu a efektivní využití dat. Poradíme vám s nastavením tohoto procesu, máme ale také zkušenosti s jeho celkovou implementací.

Proč zavádět program data governance?

zvýšení důvěry v datový sklad a obecně analytické systémy

úspora času a nákladů vynaložených na analýzy, reporting a nové projekty

nové možnosti využití, otevření nových obchodních a marketingových příležitostí

vyšší transparentnost, splnění norem, standardů a regulatorních požadavků

zvýšení zákaznické spokojenosti (méně reklamací, stížností)

Co pro vás uděláme?

Navrhneme řadu technicko-organizačních opatření, které pomohou:

nastavit potřebné procesy

definovat klíčové role a jejich kompetence a odpovědnosti

implementovat konkrétní technické procesy pro konsolidaci, unifikaci dat, průtokové čištění, verifikaci (např. kontrolní reporty) a další

Co zahrnuje implementace procesu řízení kvality dat?

Systém potřebuje pro své fungování tři klíčové elementy:

sponzora

organizační schéma

definici procesů

V součinnosti se sponzorem programu a dalšími zainteresovanými stranami implementace zahrnuje zejména tyto činnosti:

komplexní analýza současného stavu
datový audit(profilování, doménová analýza apod.)
sběr požadavků na datovou kvalitu, dostupnost, rychlost doručení, granularitu detailu
přípravu metodiky data governance
identifikace vlastníků dat
nastavení rolí – datových stewardů, custodiánů, auditorů, manažerů kvality, testerů, jejich kompetencí a odpovědností
přiřazení rolí k datovým zdrojům (aplikacím), k doménám (datovým entitám, např. Kampaň, Smlouva) – typicky ve větších organizacích v maticovém uspořádání
nastavování, monitoring a řízení SLA (service level agreements)
příprava a dodržování datové architektury a metodik
implementace procesů

v oblasti metadat – nasazení nástroje pro správu metadat, publikace metadat, impact analýzy

v oblasti datové kvality – datový audit, automatizované testování, verifikační mechanismy, vstupní a výstupní kontroly, definice business pravidel, rule-based korekce řízené metadaty, samogenerovatelný kód na základě pravidel, konsolidace, deduplikace (unifikace) dat a nasazení specializovaných SW nástrojů

procesy zajištění kvality u nových projektů (QA) – funkční testování, unit testy, UAT, pilotní provoz atd.