Требования к управлению данными

Аналитика в масштабе облака рекомендует учитывать следующие требования для управления данными:

• Определение сущности данных для создания общего бизнес-словаря в бизнес-глоссарии. Сущности данных в этом контексте означают такие понятия, как клиент, поставщик, материалы, сотрудники и другие.
• Идентификация и обнаружение сущностей данных.
• Классификация данных для управления безопасностью доступа к данным, конфиденциальностью данных и хранением данных.
• Люди, такие как владельцы данных с подотчетностью управления и сотрудниками по управлению данными, ответственными за защиту и качество данных.
• Процессы управления данными.
• Управление жизненным циклом данных для управления сроком хранения данных.
• Определение политик и правил управления конкретными данными в течение всего жизненного цикла.
• Применение политик к разным хранилищам данных в распределенной системе данных.
• Управление главными данными для обеспечения согласованности данных в операционных и аналитических системах, таких как клиент, продукт и поставщик.
• Происхождение метаданных для понимания трансформации и взаимосвязи сущностей данных.
• Технология позволяет управлять структурированными, многоструктурированными и неструктурированными данными. Управление может охватывать центр обработки данных, несколько облаков и периферийные вычисления.

Одна из проблем заключается в том, что данные собираются и хранятся в нескольких местах в разных местах предприятия. Кроме того, это могут быть данные, собираемые и хранящиеся в разных географических регионах и юрисдикциях. В результате для управления одними и теми же данными в разных юрисдикциях применяются разные законы. Обнаруживайте данные, распределенные по нескольким облакам и географическим расположениях, чтобы:

• Понять, какие существуют атрибуты данных, сущности данных и связи данных в распределённой среде данных.
• Классифицируйте данные, чтобы узнать, как управлять им.
• Определите политики, чтобы указать способ управления данными для каждого типа классификации данных и управления жизненным циклом.
• Обеспечение качества данных, безопасности доступа к данным, конфиденциальности данных и политики управления жизненным циклом в распределенной среде данных.

Классификация данных

Классификация данных — это способ классификации ресурсов данных путем назначения уникальных логических тегов или классов ресурсам данных. В основе классификации лежит бизнес-контекст данных.

Для понимания уровня конфиденциальности и срока хранения данных необходимо определить способ их классификации. Требуется для классификации:

• Схема классификации конфиденциальности данных.
• Схема классификации хранения данных.

Схема классификации конфиденциальности данных

Схема классификации жизненного цикла данных

Автоматизация процесса классификации конфиденциальности данных и хранения жизненного цикла данных с помощью классов, определенных в каждой схеме, необходима для последовательной маркировки данных в распределенном ландшафте данных. Автоматизация обеспечивает согласованное и правильное управление. Для управления данными в соответствии с классификацией определите правила и политики для каждого класса, указанного в схеме классификации.

Роли и обязанности по системе управления данными

Еще одним требованием является обеспечение подотчетности. В противном случае путаница заключается в том, кто отвечает за управление данными. Как ответить на следующие вопросы в отсутствие подотчетности?

• Кто задает метрики успешности и следит, насколько хорошо работает программа управления данными?
• Кто является владельцем данных?
• Кто составляет и обеспечивает ведение бизнес-глоссария?
• Кто формирует и утверждает политику безопасности доступа к данным?
• Кто несет ответственность за соблюдение требований при защите конфиденциальности персональных данных?
• Кто следит за качеством данных о продукте во всех брошюрах и на партнерских веб-сайтах?
• Кто обеспечивает согласованность данных клиента во всех системах?
• Кто контролирует использование данных внешней подписки в соответствии с лицензией?
• Кто контролирует привилегированных пользователей, таких как администраторы баз данных и специалисты по обработке данных?
• Это руководитель уровня C? Это руководитель отдела?
• Это руководитель отдела управления, рисков и соответствия требованиям?
• Что насчет юридического отдела?
• Несет ли ИТ ответственность?

Определение ролей и обязанностей позволит избежать путаницы и заложит основу для формирования культуры работы с данными.

Процессы управления данными

Необходимы процессы, роли и обязанности, чтобы:

• Управление определением и обслуживанием общего бизнес-словаря.
• Узнайте и определите, какие данные у вас есть, что это означает, и где он хранится.
• Классифицируйте данные, чтобы узнать, как управлять им.
• Управление определением и обслуживанием политик безопасности доступа к данным.
• Управление определением и обслуживанием политик конфиденциальности данных.
• Определите проблемы с качеством данных и исправьте их.
• Примените политики для обеспечения соответствия требованиям.
• Управление обслуживанием основных данных.

Политики и правила управления данными

Определите политики и правила для управления:

• Правила целостности данных
• Политики и правила приема данных
• Политики и правила управления безопасностью доступа к данным
• Политики и правила управления конфиденциальностью данных
• Политики и правила качества данных
• Политики и правила обслуживания данных
• Политики и правила хранения данных

Полученные политики и правила необходимо сопоставить с каждым классом в схемах классификации управления данными.

Управление основными данными

Другим требованием для управления данными является управление главными данными. Основные данные — это наиболее распространенные общие данные, хранящиеся в организации и включающие основные сущности данных. К основным сущностям данных относятся клиент, поставщик, материалы, сотрудник и актив. Она также включает данные плана финансовых счетов, которые находятся в разных финансовых приложениях. Так как основные данные настолько широко распространены, это не зависит от приложения. Они необходимы для работы приложений по обработке транзакций и аналитических систем. Сохранение синхронизации этих данных может устранить множество ошибок данных и ошибок обработки. Таким образом, поддержание его централизованно с помощью общего процесса и синхронизации каждой системы, которая нуждается в ней, является идеальной ситуацией. Кроме того, необходимо управление тем, кто допускается к его обслуживанию и где это обслуживание должно происходить.

То же самое относится и к эталонным данным, таким как наборы кода и данные финансовых рынков. В этом случае стандартизация и синхронизация наборов кода называются эталонным управлением данными, что также является обязательным требованием.

происхождение метаданных

Наконец, необходимо обеспечивать родословную метаданных. Вы можете использовать следы аудита, чтобы узнать, откуда исходит данные и как они преобразуются по пути к отчету или хранилищу данных. Метаданные можно использовать для отслеживания того, кто или что управляет данными, включая время и место.

Краткие сведения о комплексном управлении данными

Для управления данными на протяжении всего их жизненного цикла в хранилищах на пограничных устройствах, в нескольких облаках и центрах обработки данных требуется сквозное решение.

Решение по управлению данными должно содержать несколько компонентов:

• Концепция и стратегия управления данными.
• Сами данные, такие как данные клиента, данные поставщика, данные заказа и другие
• Жизненный цикл данных от создания до уничтожения, в рамках которого необходимо управлять данными
• Роли и обязанности управления данными (люди)
• Процессы и действия по управлению данными и их применение к жизненному циклу данных
• Политики и правила для управления данными в различных точках жизненного цикла
• Технологии управления данными, помогающие обеспечить управление данными

Следующие шаги