Chưa bao giờ có nhu cầu lớn hơn về các hệ thống tinh vi để quản lý, bảo vệ và điều chỉnh dữ liệu của tổ chức bạn. Trong bài viết này, chúng tôi khám phá cách quản trị dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc duy trì tính bảo mật và tuân thủ dữ liệu. Từ việc thiết lập các chính sách dữ liệu mạnh mẽ đến việc triển khai các giao thức bảo mật tiên tiến, chúng tôi xem xét tầm quan trọng của quản trị dữ liệu trong bối cảnh ngày càng được xác định bởi các chiến lược đổi mới kỹ thuật số và lấy dữ liệu làm trọng tâm. Chúng tôi cũng giới thiệu cách quản trị dữ liệu hiệu quả có thể tạo ra sự khác biệt hữu hình trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động và thúc đẩy lòng tin vào các tài sản dữ liệu của tổ chức.

Cho dù bạn là CIO, chủ doanh nghiệp hay chuyên gia dữ liệu, các chiến lược quản trị dữ liệu và phương pháp hay nhất này có thể giúp bạn đạt được độ chính xác và độ tin cậy cao của dữ liệu, đảm bảo tài sản thông tin của tổ chức bạn được quản lý hiệu quả.

Quản trị dữ liệu: Tổng quan toàn diện

Quản trị dữ liệu là khuôn khổ chiến lược mà một tổ chức sử dụng để quản lý tài sản dữ liệu của mình. Các quy trình, chính sách, tiêu chuẩn và số liệu của nó đảm bảo việc sử dụng thông tin hiệu quả và hiệu suất để đạt được các mục tiêu kinh doanh theo những cách có ý nghĩa.

Không còn là phương pháp hay nhất được khuyến nghị, quản trị dữ liệu hiện là điều cần thiết, vì các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để ra quyết định, vận hành và thu hút khách hàng, tất cả đều ảnh hưởng trực tiếp đến thành công và danh tiếng của họ. Ảnh hưởng ngày càng tăng của dữ liệu lớn, những tiến bộ trong phân tích và việc áp dụng ngày càng nhiều các công nghệ như AI và học máy (ML) đã khiến quản trị dữ liệu trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Mặc dù đây chắc chắn là thời điểm thú vị đối với công nghệ dữ liệu, nhưng quá trình chuyển đổi kỹ thuật số cũng không phải là không có thách thức và rủi ro, bao gồm cả những lo ngại ngày càng tăng về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Các quy định như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) và Đạo luật bảo vệ quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA) có nghĩa là các tổ chức phải đối mặt với các yêu cầu ngày càng nghiêm ngặt hơn về xử lý dữ liệu, với việc không tuân thủ sẽ dẫn đến các khoản tiền phạt lớn và tổn hại đến danh tiếng.

Một thách thức đáng kể khác? Khối lượng và tính phức tạp của dữ liệu cần được quản lý. Sự phát triển nhanh chóng của điện toán đám mây và Internet vạn vật (IoT) đã dẫn đến sự bùng nổ dữ liệu khiến các công ty khó theo dõi dữ liệu họ có, dữ liệu lưu trữ ở đâu và dữ liệu được sử dụng như thế nào. Nếu không có sự quản lý hiệu quả, các vấn đề như silo dữ liệu, chất lượng dữ liệu không nhất quán và khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu có thể cản trở việc ra quyết định sáng tạo và hiệu quả hoạt động.

Một quan niệm sai lầm phổ biến là quản trị dữ liệu là về quản lý rủi ro. Tuy nhiên, nó cũng là về việc mở khóa giá trị của dữ liệu. Việc xây dựng một chiến lược quản trị dữ liệu mạnh mẽ đảm bảo dữ liệu của tổ chức bạn chính xác, dễ truy cập, nhất quán và an toàn; nói cách khác, nó cho phép bạn sử dụng dữ liệu của mình như một tài sản chiến lược.

Tại sao hầu hết các chiến lược quản trị dữ liệu đều thất bại

Hầu hết các tổ chức đều hiểu tầm quan trọng của quản trị dữ liệu tốt đối với chiến lược kinh doanh tổng thể của họ, nhưng nhiều tổ chức lại gặp khó khăn trong việc triển khai hiệu quả. Hiểu được lý do tại sao các chiến lược quản trị dữ liệu thất bại sẽ cung cấp những hiểu biết có giá trị về cách tránh những cạm bẫy phổ biến.

• Thiếu mục tiêu rõ ràng. Các sáng kiến ​​quản trị dữ liệu thường bắt đầu mà không có mục tiêu được xác định rõ ràng hoặc hiểu rõ mục đích của chúng. Nếu không có mục tiêu cụ thể, chúng sẽ thiếu định hướng và mục đích, khiến việc đo lường thành công hoặc đạt được sự đồng thuận của tổ chức trở nên khó khăn.
• Sự tham gia của các bên liên quan không đầy đủ. Quản trị dữ liệu thành công đòi hỏi sự tham gia và hỗ trợ của các bên liên quan từ nhiều phòng ban khác nhau, không chỉ CNTT. Khi các sáng kiến ​​chỉ được thúc đẩy bởi CNTT, mà không có sự tham gia và ủng hộ từ các đơn vị kinh doanh khác, chúng sẽ không giải quyết được các nhu cầu và thách thức dữ liệu rộng hơn của tổ chức.
• Đánh giá thấp sự thay đổi văn hóa cần thiết. Quản trị dữ liệu không chỉ là việc triển khai các chính sách và công nghệ mới; nó đòi hỏi một sự thay đổi cơ bản trong cách một tổ chức xem xét và xử lý dữ liệu. Sự phản kháng với sự thay đổi, thiếu hiểu biết về dữ liệu và không thúc đẩy được văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm làm suy yếu nghiêm trọng nhiều nỗ lực quản trị dữ liệu.
• Quá phụ thuộc vào công nghệ. Mặc dù công nghệ tất nhiên là một thành phần quan trọng của quản trị dữ liệu, nhưng nó không phải là thuốc chữa bách bệnh. Việc quá chú trọng vào các giải pháp kỹ thuật trong khi bỏ qua các quy trình, con người và chính sách sẽ dẫn đến các chiến lược tiên tiến về mặt công nghệ nhưng thực tế lại không hiệu quả.
• Chất lượng dữ liệu kém. Ngay cả các chiến lược quản trị dữ liệu tốt nhất cũng không làm cho nó có giá trị nếu dữ liệu cơ bản có chất lượng kém. Không giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu ngay từ đầu sẽ dẫn đến sự ngờ vực và giảm sự tham gia của người dùng vào các sáng kiến ​​quản trị.
• Cấu trúc quản trị cứng nhắc không thích ứng với nhu cầu kinh doanh đang thay đổi. Quản trị dữ liệu phải đủ linh hoạt để thích ứng với những thay đổi trong chiến lược kinh doanh, môi trường pháp lý và tiến bộ công nghệ.
• Đào tạo và nguồn lực không đầy đủ. Nếu không có đào tạo và nguồn lực phù hợp, nhân viên sẽ không hiểu vai trò của mình trong quản trị dữ liệu hoặc cách tuân thủ các chính sách và quy trình, dẫn đến việc triển khai không hiệu quả.

Bằng cách hiểu và giải quyết những thách thức này, các tổ chức có thể phát triển các chiến lược quản trị dữ liệu hiệu quả hơn, bền vững, thích ứng và phù hợp với mục tiêu kinh doanh của họ.

Quản trị dữ liệu so với quản trị thông tin: Sự khác biệt là gì?

Mặc dù quản trị dữ liệu và quản trị thông tin có mối liên hệ với nhau nhưng chúng không đồng nghĩa.

• Quản trị dữ liệu là một thành phần của quản trị thông tin, tập trung cụ thể vào việc xử lý dữ liệu một cách phù hợp.
• Quản trị thông tin là một khuôn khổ toàn diện hơn, giải quyết mọi khía cạnh thông tin của một tổ chức.

Việc nhận biết và hiểu được sự khác biệt giữa hai thuật ngữ này là rất quan trọng nếu các tổ chức muốn quản lý tài sản thông tin của mình một cách hiệu quả và chiến lược.

Quản trị dữ liệu: Một cách tiếp cận tập trung

Quản trị dữ liệu liên quan đến quản lý dữ liệu, chất lượng và vòng đời dữ liệu. Đây là một tập hợp con của quản trị thông tin nhưng có cách tiếp cận tập trung hơn, thiết lập các chính sách, quy trình và tiêu chuẩn để đảm bảo tính chính xác, khả năng truy cập, tính nhất quán và bảo mật của dữ liệu. Đây là trọng tâm để kiểm soát các quy trình nhập dữ liệu, lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhằm duy trì tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu trong suốt vòng đời của nó.

Ví dụ, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cần quản lý hồ sơ bệnh nhân một cách chính xác và an toàn . Quản trị dữ liệu đặt ra các quy tắc và giao thức về cách dữ liệu bệnh nhân được thu thập, lưu trữ, truy cập và chia sẻ. Nó đảm bảo thông tin bệnh nhân là chính xác, cập nhật và được sử dụng một cách phù hợp, tuân thủ các luật và quy định về quyền riêng tư như HIPAA.

Quản trị thông tin: Phổ rộng hơn

Quản trị thông tin bao gồm một phạm vi rộng hơn, đề cập đến cách một tổ chức quản lý tất cả thông tin của mình, bất kể định dạng nào, bao gồm dữ liệu kỹ thuật số, hồ sơ giấy và đa phương tiện. Nó tích hợp các chính sách, quy trình và công nghệ để giải quyết rủi ro thông tin, tuân thủ các yêu cầu pháp lý và quy định, và liên kết quản lý thông tin với các mục tiêu kinh doanh.

Sử dụng cùng ví dụ về chăm sóc sức khỏe, quản trị thông tin mở rộng ra ngoài hồ sơ bệnh nhân để bao gồm dữ liệu tài chính, hồ sơ hành chính, thông tin nhân viên, v.v. Đó là về việc giám sát tất cả các tài sản thông tin để hỗ trợ tuân thủ, giảm rủi ro và nâng cao giá trị của thông tin.

Phạm vi và trọng tâm là những khác biệt chính giữa quản trị dữ liệu và thông tin. Quản trị dữ liệu mang tính kỹ thuật và cụ thể hơn, giải quyết các vấn đề cốt lõi của quản lý dữ liệu. Quản trị thông tin rộng hơn và mang tính chiến lược hơn, giải quyết mọi loại thông tin và vai trò của thông tin trong hệ sinh thái tổ chức.

Xử lý rủi ro: Thách thức và xu hướng quản lý dữ liệu

Hai khía cạnh đặc biệt đầy thách thức của việc triển khai khuôn khổ quản trị dữ liệu là thu thập chính xác và lưu trữ dữ liệu an toàn. Rủi ro tuân thủ và các tác động pháp lý tiềm ẩn của việc lưu trữ dữ liệu không đúng cách khiến việc ưu tiên các chiến lược quản trị dữ liệu mạnh mẽ trở nên cần thiết.

Khi ngày càng nhiều tổ chức áp dụng lưu trữ dữ liệu trên nền tảng đám mây, bị thu hút bởi lợi ích về chi phí và khả năng mở rộng, sự tập trung vào bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu đã tăng cường. Môi trường chia sẻ của đám mây đặt ra những rủi ro như truy cập trái phép và vi phạm dữ liệu. Và các công ty phải tuân thủ ngày càng nhiều luật bảo vệ dữ liệu toàn cầu , mỗi luật đều đặt ra các tiêu chuẩn xử lý và lưu trữ dữ liệu nghiêm ngặt.

Một xu hướng khác là phân tích dữ liệu lớn, đi kèm với những thách thức riêng, bao gồm chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu. Vì dữ liệu lớn rất phức tạp, các công ty có thể gặp khó khăn trong việc duy trì dữ liệu chính xác và nhất quán, điều này làm tăng nguy cơ đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên thông tin sai lệch.

Để vượt qua những khó khăn này, các tổ chức phải áp dụng phương pháp tiếp cận đa diện đối với quản trị dữ liệu, bao gồm:

• Áp dụng mã hóa đầu cuối trong lưu trữ đám mây để tăng cường đáng kể tính bảo mật dữ liệu.
• Triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập mạnh mẽ và kiểm tra bảo mật thường xuyên để bảo vệ dữ liệu tốt hơn.

Để quản lý dữ liệu lớn, các công ty nên đầu tư vào các công cụ và quy trình quản lý chất lượng dữ liệu tiên tiến và thường xuyên dọn dẹp, xác thực và cập nhật dữ liệu để đảm bảo độ tin cậy và hữu ích của dữ liệu.

Cuối cùng, các tổ chức nên chỉ định một nhóm quản trị dữ liệu chuyên trách để:

• Theo kịp những thay đổi về mặt pháp lý.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.
• Theo dõi diễn biến pháp lý.
• Thực hiện những thay đổi cần thiết trong cách xử lý dữ liệu.

Bằng cách giải quyết trực tiếp những thách thức này và các thách thức khác về quản trị dữ liệu, bạn không chỉ giảm thiểu rủi ro mà còn tận dụng khuôn khổ quản trị dữ liệu của mình như một tài sản chiến lược, thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng kinh doanh.

Một cách tiếp cận hiện đại để quản lý dữ liệu

Quản trị dữ liệu truyền thống là phương pháp tiếp cận tập trung thường dựa vào một nhóm hoặc phòng ban trung tâm để quản lý mọi khía cạnh của quản trị dữ liệu của tổ chức. Phương pháp này sử dụng các quy trình thủ công để kiểm toán dữ liệu, kiểm tra chất lượng và giám sát tuân thủ, đồng thời tập trung vào các định dạng dữ liệu cố định. Các công cụ và công nghệ hạn chế của phương pháp này khiến phương pháp này mang tính phản ứng hơn là chủ động.

Quản trị dữ liệu hiện đại linh hoạt, nhanh nhẹn và toàn diện để thích ứng với sự phức tạp của môi trường dữ liệu ngày nay. Nó sử dụng phương pháp tiếp cận cá nhân hóa, tập trung vào cộng đồng, trong đó mọi người trong tổ chức đều chịu trách nhiệm quản trị dữ liệu, không chỉ nhóm CNTT. Quan trọng nhất, nó ưu tiên nâng cao giá trị dữ liệu, một sự thay đổi quan trọng khuyến khích đầu vào và hiểu biết từ mọi cấp độ tổ chức.

Bằng cách nhấn mạnh vào tính cá nhân hóa, sự tham gia tập thể và tự động hóa, quản trị dữ liệu ngày nay cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt hơn, có khả năng mở rộng và hiệu quả hơn để quản lý dữ liệu. Các tính năng chính bao gồm:

• Khả năng truy cập dữ liệu phổ quát. Thay vì cách tiếp cận từ trên xuống thường tạo ra các nút thắt và cản trở sự đổi mới, mọi bên liên quan đều có thể truy cập và diễn giải dữ liệu, ngay cả khi họ không có các kỹ năng kỹ thuật chuyên biệt. Bằng cách thúc đẩy văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm, các tổ chức nâng cao hiệu quả hoạt động và thúc đẩy sự đổi mới.
• Định nghĩa rõ ràng về vai trò và trách nhiệm. Vai trò quản trị dữ liệu hiện đại không chỉ là chức danh; chúng là nền tảng để định hình văn hóa dữ liệu của một tổ chức. Các vai trò được giao đảm bảo rằng các bên liên quan biết vai trò của họ trong việc bảo vệ và nâng cao tính toàn vẹn, chất lượng, bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu.
• Tự động hóa. Các công ty có thể tận dụng các công cụ tiên tiến và AI để hợp lý hóa các nhiệm vụ quản trị dữ liệu như kiểm tra chất lượng dữ liệu và giám sát tuân thủ, giảm bớt lao động thủ công và tăng độ chính xác.
• Quy trình làm việc không bị cô lập. Khuyến khích sự hợp tác liên phòng ban và chia sẻ dữ liệu phá vỡ các kho dữ liệu truyền thống, tăng cường khả năng ra quyết định và thúc đẩy phương pháp tiếp cận tích hợp và toàn diện hơn đối với quản lý dữ liệu.

Việc triển khai mô hình quản trị dữ liệu tiên tiến là một thách thức, nhưng cũng vô cùng bổ ích. Quản trị hiệu quả khuyến khích dân chủ hóa dữ liệu có nguyên tắc, thúc đẩy quyền truy cập mở vào dữ liệu chất lượng cao và thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.

Làm thế nào để tạo ra một chiến lược quản trị dữ liệu hiệu quả

Chiến lược quản trị dữ liệu là một kế hoạch toàn diện xác định và phác thảo mục tiêu và định hướng quản trị dữ liệu của một tổ chức, nêu rõ cách công ty quản lý, sử dụng và bảo vệ tài sản dữ liệu của mình.

Một chiến lược quản trị dữ liệu hiệu quả nhấn mạnh vào chất lượng dữ liệu, đảm bảo mọi dữ liệu đều chính xác, nhất quán và đáng tin cậy. Để đạt được điều đó, cần thiết lập các chính sách chất lượng dữ liệu nghiêm ngặt và sử dụng các quy trình mạnh mẽ để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu trong suốt vòng đời của nó. Bằng cách liên kết quản trị dữ liệu với các quy trình kinh doanh, các tổ chức đảm bảo rằng các nỗ lực quản lý dữ liệu của họ không bị cô lập mà tích hợp liền mạch vào các hoạt động hàng ngày.

Một nhiệm vụ quan trọng khác, quản lý rủi ro, bao gồm xác định, đánh giá và giảm thiểu rủi ro dữ liệu, bao gồm vi phạm bảo mật và không tuân thủ. Một chiến lược được xây dựng tốt giúp các tổ chức tuân thủ cả các quy định bên ngoài và chính sách nội bộ, giảm nguy cơ bị phạt và tổn hại danh tiếng.

Các xu hướng chiến lược quản trị dữ liệu hiện tại bao gồm:

• Cho phép. Các tổ chức trao quyền cho nhân viên trong toàn tổ chức sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm và hiệu quả thay vì kiểm soát chặt chẽ hoặc hạn chế quyền truy cập của họ vào dữ liệu. Cách tiếp cận này thúc đẩy một môi trường nơi mọi người dễ dàng làm đúng việc với dữ liệu hơn.
• Nền tảng dữ liệu chung. Cung cấp kho dữ liệu thống nhất, dễ truy cập, phá vỡ các rào cản và cho phép sử dụng dữ liệu toàn diện và thống nhất hơn trên nhiều đơn vị kinh doanh khác nhau.
• AI và ML. Thuật toán AI và ML tự động hóa các quy trình làm sạch và chất lượng dữ liệu. AI có thể dự đoán các vấn đề dữ liệu tiềm ẩn và nhu cầu quản trị trước khi chúng trở thành vấn đề và liên tục theo dõi dữ liệu để phát hiện các mẫu bất thường. Thuật toán ML tự động phân loại và sắp xếp dữ liệu, giúp người dùng dễ dàng khám phá và truy cập dữ liệu họ cần để thực hiện nhiệm vụ của mình. Và AI hỗ trợ phân tích hiệu quả của dữ liệu hiện có, đề xuất cải tiến hoặc điều chỉnh.

Những chiến lược hiện đại này và các chiến lược khác không chỉ nhằm mục đích kiểm soát dữ liệu mà còn biến dữ liệu thành chất xúc tác cho quá trình chuyển đổi số của một tổ chức.

Thực hành quản trị dữ liệu tốt nhất: Con đường dẫn đến thành công

Quản trị dữ liệu đóng vai trò là thành phần quan trọng trong việc tận dụng dữ liệu như một tài sản chiến lược. Trong thời đại mà việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là tối quan trọng, việc triển khai các hoạt động quản trị dữ liệu mạnh mẽ giúp tổ chức của bạn khai thác hết tiềm năng của dữ liệu.

Con đường dẫn đến thành công trong quản trị dữ liệu phụ thuộc vào sự kết hợp chính xác giữa chiến lược, công nghệ và quản lý con người. Những phương pháp hay nhất này đảm bảo dữ liệu an toàn, tuân thủ và có thể truy cập được, trở thành công cụ mạnh mẽ để phân tích sâu sắc và phát triển chiến lược.

Thiết lập các chính sách và tiêu chuẩn quản lý rõ ràng

Thiết lập các chính sách và tiêu chuẩn rõ ràng xác định cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, truy cập và duy trì. Chúng phải toàn diện nhưng đủ linh hoạt để đáp ứng những thay đổi trong tương lai về công nghệ và nhu cầu kinh doanh. Thường xuyên xem xét và cập nhật các chính sách này để tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu đang thay đổi.

Đảm bảo chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu cao là điều cần thiết cho việc phân tích và ra quyết định đáng tin cậy. Triển khai các quy trình để kiểm tra, làm sạch và xác thực dữ liệu thường xuyên nhằm đảm bảo tính chính xác và khả năng sử dụng của dữ liệu. Thiết lập các cơ chế để xác định và sửa lỗi, sự không nhất quán và trùng lặp trong các tập dữ liệu và đầu tư vào các công cụ chất lượng dữ liệu tự động để cung cấp độ chính xác và hiệu quả hơn. Cuối cùng, thúc đẩy văn hóa chất lượng giữa những người xử lý dữ liệu và người dùng để đảm bảo duy trì các tiêu chuẩn dữ liệu cao và giảm thiểu lỗi ngay từ nguồn.

Thúc đẩy kiến ​​thức dữ liệu trong toàn tổ chức

Quản trị dữ liệu hiệu quả nhất khi có mức độ hiểu biết về dữ liệu cao trong toàn bộ tổ chức. Để thúc đẩy văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm, hãy đào tạo và giáo dục nhân viên về tầm quan trọng của dữ liệu và cách sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm. Họ cũng nên hiểu cách dữ liệu tác động đến vai trò của họ. Đảm bảo các thành viên trong nhóm hiểu chính sách quản trị dữ liệu của bạn, vai trò của họ trong việc duy trì chất lượng dữ liệu và những tác động của việc không tuân thủ. Các hội thảo thường xuyên, mô-đun học trực tuyến và các buổi thông tin là những cách hiệu quả để nâng cao hiểu biết về dữ liệu.

Triển khai Kiểm soát Truy cập Dựa trên Vai trò

Kiểm soát ai có quyền truy cập vào dữ liệu nào là một khía cạnh cơ bản của quản trị dữ liệu. Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) đảm bảo người dùng chỉ có thể truy cập dữ liệu cần thiết cho chức năng công việc của họ, giảm thiểu rủi ro vi phạm dữ liệu và sử dụng sai mục đích. Quản lý động và thường xuyên xem xét RBAC để thích ứng với những thay đổi về vai trò, trách nhiệm và cấu trúc tổ chức. RBAC cũng rất cần thiết để tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, thường yêu cầu kiểm soát chặt chẽ quyền truy cập dữ liệu.

Sử dụng công nghệ để tự động hóa và hiệu quả

Các công cụ và hệ thống tự động hợp lý hóa nhiều khía cạnh của quản trị dữ liệu, bao gồm kiểm soát chất lượng dữ liệu và giám sát tuân thủ. Các công nghệ này giúp quản lý khối lượng và độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu hiệu quả hơn so với các quy trình thủ công. Chọn đúng công cụ quản trị dữ liệu phù hợp với nhu cầu cụ thể của tổ chức bạn và tích hợp chúng vào cơ sở hạ tầng CNTT hiện có của bạn để nâng cao hiệu quả và có được thông tin chi tiết và khả năng báo cáo tốt hơn.

Khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban

Quản trị dữ liệu hiệu quả đòi hỏi sự hợp tác giữa các phòng ban khác nhau. Nó phá vỡ các kho dữ liệu và khuyến khích chia sẻ thông tin, đảm bảo cách tiếp cận thống nhất để quản lý dữ liệu. Các cuộc họp thường xuyên, nền tảng hợp tác và các nhóm chức năng chéo giúp điều chỉnh quản trị dữ liệu với các mục tiêu kinh doanh và đảm bảo các chính sách dữ liệu của tổ chức là thiết thực và phù hợp với các phòng ban khác nhau.

Giám sát và kiểm toán thường xuyên

Việc giám sát liên tục và kiểm toán thường xuyên đảm bảo các chính sách quản trị dữ liệu được tuân thủ và có hiệu quả. Điều này bao gồm theo dõi việc tuân thủ các chính sách nội bộ và các quy định bên ngoài, cũng như giám sát chất lượng và bảo mật dữ liệu nói chung:

• Đánh giá rủi ro đánh giá các hoạt động lưu trữ, truyền tải và xử lý dữ liệu. Nó cũng xác định các điểm vào để truy cập trái phép.
• Nhận dạng mối đe dọa bao gồm các cuộc tấn công mạng, vi phạm dữ liệu và lỗi của con người.
• Kiểm soát truy cập, bao gồm xác thực đa yếu tố, đảm bảo rằng chỉ những cá nhân được ủy quyền mới có thể truy cập dữ liệu nhạy cảm.
• Mã hóa dữ liệu khi lưu trữ và khi truyền đi giúp bảo vệ dữ liệu khỏi bị truy cập trái phép, ngay cả khi bị chặn.

Kiểm toán định kỳ xác định các lĩnh vực cần cải thiện và giúp bạn thực hiện các điều chỉnh cần thiết cho chính sách và hoạt động. Sử dụng số liệu và chỉ số hiệu suất chính (KPI) để đánh giá hiệu quả của các nỗ lực quản trị dữ liệu của bạn và hiểu rõ hơn về các cải tiến tiềm năng.

Bằng cách triển khai các biện pháp thực hành tốt nhất này, các tổ chức mở đường cho một chiến lược quản trị dữ liệu thành công, chính xác, minh bạch và có thể thích ứng. Bạn bảo mật và tối ưu hóa tài sản dữ liệu của mình và được trang bị tốt hơn để đưa ra quyết định sáng suốt hơn, tuân thủ và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thế giới dữ liệu ngày nay.

Tổ chức của bạn có cần chiến lược quản trị dữ liệu mới không?

Cuối cùng, tính bảo mật và tuân thủ dữ liệu của tổ chức bạn chỉ mạnh mẽ như các yếu tố và con người hỗ trợ chúng. Bằng cách đầu tư vào các giải pháp đã được chứng minh, bạn đảm bảo dữ liệu của mình được bảo mật từ đầu đến cuối và bạn có thể theo kịp bối cảnh quản trị dữ liệu luôn thay đổi.

Tại Arctera, chúng tôi hiểu rằng quản trị dữ liệu rất phức tạp. Đó là lý do tại sao chúng tôi cung cấp danh mục tích hợp các giải pháp tuân thủ và quản trị giúp hợp nhất thông tin tình báo trên nhiều nguồn dữ liệu để đưa ra thông tin có liên quan, cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động và giảm nguy cơ bị phạt theo quy định tốn kém.

Bạn có muốn tìm hiểu thêm về cách quản trị dữ liệu đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ không? Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để khám phá cách Arctera có thể giúp bạn triển khai một khuôn khổ phù hợp với nhu cầu và mục tiêu riêng của tổ chức bạn.