الأسباب الخفية لفشل إدارة البيانات - وكيفية قلبها
“You can’t scale what you don’t trust. And you can’t trust what you don’t govern.”
في عالم يشق فيه الذكاء الاصطناعي طريقه إلى صنع القرار اليومي ، لم تكن حوكمة البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى ، أو حتى أسيء فهمها. في كثير من الأحيان ، تصبح الحوكمة حاجزا بدلا من مدرج. قائمة تحقق من التوافق بدلا من عامل تمكين الأعمال.
فجوة الحوكمة
تستثمر العديد من المؤسسات في أدوات الحوكمة والسياسات والتدريب ولا يزال ينتهي بها المطاف ب:
- تعريفات البيانات غير المتسقة عبر الفرق
- خروقات أمنية أو مخاطر عدم الامتثال
- فحوصات الجودة اليدوية المعرضة للخطأ
- لوحات المعلومات المبنية على بيانات غير موثوق بها
- أطر عمل الحوكمة التي يتم تخزينها كصفحات أو ربما حتى ملفات pdf
وفقا ل Experian ، تقول 84٪ من المؤسسات إن البيانات جزء أساسي من استراتيجيتها ، لكن 20٪ فقط تثق تماما في بياناتها. فجوة الثقة هذه هي قضية حوكمة في جوهرها.
التحول: من القواعد إلى النتائج
تتعامل الفرق الأكثر نجاحا مع الحوكمة كأصل استراتيجي. إنهم يقومون بتضمين الحوكمة في سير العمل الخاص بهم ، وليس تثبيتها. إنهم يركزون على التبني والأتمتة ، وليس فقط التحكم. إليك كيفية إعادة صياغته:
تبدأ الحوكمة الرشيدة عندما تتمكن الفرق من الإجابة:
- من يملك هذه البيانات؟
- ماذا تعني؟
- هل هو محدث؟
- هل يمكننا الوثوق به بما يكفي لاستخدامه؟
تضمين الحوكمة في دورات حياة Analytics
لا يمكنك التحكم في النتائج التي لم تحكمها في المنبع. لهذا السبب يتم دمج حوكمة البيانات الحديثة طوال دورة حياة التحليلات الكاملة والتي تتضمن تضمين الجودة والمساءلة والشفافية في كل خطوة من إنشاء البيانات إلى اتخاذ القرار. تتبنى المؤسسات الرائدة الحوكمة القائمة على دورة الحياة، حيث يتم تضمين ممارسات الحوكمة الرئيسية في كل مرحلة من مراحل عملية التحليلات:
- تطور: يتم تمكين مستخدمي الأعمال والمحللين من إنشاء مهام سير عمل البيانات ولوحات المعلومات والنماذج. تنتقل مهام سير العمل المحددة جيدا والقابلة للتكرار فقط إلى المراجعة الرسمية. هذا يشجع الابتكار مع الحفاظ على مسار إلى مخرجات موثوقة وقابلة للتدقيق.
- اختبار: قبل ترقية مهام سير العمل أو النماذج إلى الإنتاج ، فإنها تخضع لاختبارات فنية منظمة لضمان الأداء والدقة والمتانة. يتم توثيق نسب البيانات وتصورها. يتم تطبيق الفحوصات التلقائية لفرض متطلبات جودة البيانات واتساقها والخصوصية. يساعد هذا في اكتشاف الأخطاء أو المخاطر مبكرا ويضمن أن مهام سير العمل تفي بمعايير حوكمة المؤسسة.
- التحقق: بالإضافة إلى الاختبار الفني ، تخضع مهام سير العمل للتحقق من صحة الأعمال ومراجعات المخاطر. يقوم أصحاب المصلحة بتقييم ما إذا كانت المخرجات ذات مغزى ودقيقة ومتوافقة مع أهداف العمل. يتم تطبيق تصنيف المخاطر بعد النظر في التأثير المالي والتعرض التنظيمي وحساسية البيانات. يتم فرض الفصل بين الواجبات: لا يمكن لأي فرد تعزيز سير عمله الخاص في الإنتاج ، وتعزيز المساءلة والحد من المخاطر.
- الإنتاج والمراقبة: بمجرد النشر ، تتم مراقبة مهام سير العمل ومنتجات البيانات باستمرار من خلال عمليات محددة جيدا. يتم تتبع مقاييس جودة البيانات وسلامة النسب في الوقت الفعلي. يتم الحفاظ على ضوابط الوصول ومسارات التدقيق لضمان الامتثال والشفافية. تتم مراقبة مقاييس الاستخدام والاعتماد للتأكد من استخدام البيانات الخاضعة للرقابة بشكل فعال لدفع عملية صنع القرار.
مقترح من LinkedIn
من خلال تضمين الحوكمة عبر دورة حياة التحليلات، بدلا من التعامل معها على أنها فكرة متأخرة - يمكن للمؤسسات توسيع نطاق تحليلات الخدمة الذاتية مع ضمان الثقة والامتثال وقابلية التدقيق. إنه نهج يربط الحوكمة مع مرونة الأعمال، مما يمكن مبادرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات من تقديم قيمة بسرعة - دون التضحية بالسيطرة.
كيف تبدو أفضل الممارسات في الواقع
استنادا إلى رؤى من Experian و dbt Labs و Alteryx ، إليك 8 أفضل ممارسات الحوكمة التي تستحق التفعيل:
- تحديد الأدوار والمسؤوليات المساءلة الواضحة: مالكي البيانات والمضيفين والمستهلكين - أمر أساسي.
- مواءمة الحوكمة مع أهداف العمل يجب أن تتجاوز مؤشرات الأداء الرئيسية الامتثال - يجب أن تشمل سرعة القرار وتقليل المخاطر واستخدام البيانات.
- أتمتة ما تستطيع من تصنيف البيانات إلى تسجيل المخاطر إلى سياسات الوصول ، قم بأتمتة العمل الشاق.
- إنشاء ضوابط مخاطر متدرجة لا تفرط في التحكم في مهام سير العمل منخفضة المخاطر. ركز الموارد حيث تكون المخاطر عالية.
- اعتماد مفردات مشتركة مسرد الأعمال ليس للإشارة فقط ، بل يجب أن يكون جزءا من ذكاء الأعمال وطبقة البيانات.
- ضمان النسب والرؤية معرفة مصدر البيانات (وأين يتدفق) ضروري لحوكمة البيانات.
- جعل الحوكمة قابلة للقياس تتبع الاعتماد وجودة البيانات وجاهزية التدقيق وعائد الاستثمار، والإبلاغ عنها كل ثلاثة أشهر.
رؤية للحوكمة الناجحة
الحوكمة الحقيقية لا تتعلق بمزيد من الروتين. يتعلق الأمر بما يلي:
- تمكين الفرق ببيانات موثوقة
- جعل الامتثال منتجا ثانويا للتصميم الجيد
- تمكين الذكاء الاصطناعي يمكنك التدقيق والشرح والتوسع
- قيادة القرارات التي تصمد أمام التدقيق
نحن ندخل عالما تكون فيه البيانات غير الخاضعة للرقابة مسؤولية. لكن البيانات الخاضعة للحكم ، التي يتم إجراؤها بشكل صحيح - هي أقوى أصول مؤسستك.
ماذا بعد؟
هل تعمل الحوكمة على تحسين الثقة في القرارات المستندة إلى البيانات؟ هل تتبنى الفرق بنشاط الأطر التي قمت بإنشائها وتطبقها؟ هل تتيح أدواتنا وعملياتنا الثقة وخفة الحركة والحجم - أم تخلق احتكاكا؟
لم تعد الحوكمة اختيارية ، ولكن يجب أن تتطور كيفية تفعيلها. تبدأ العديد من المؤسسات بنوايا حسنة ولكنها تجد جهودها متوقعة: الأطر التي لا تزال غير مستخدمة ، والأدوات التي تصبح قوائم مرجعية ، ومبادرات منفصلة عن أولويات العمل. عبر الصناعات ، الدرس واضح: سواء كنت تستثمر في الذكاء الاصطناعي أو منصات البيانات أو الحوكمة نفسها ، يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية للنتائج على البصريات. إذا لم تعمل المبادرات على تحسين الأداء بشكل واضح ، أو تسريع الرؤى ، أو تعزيز تجربة أصحاب المصلحة ، فإنها تخاطر بأن تصبح مسرحا للابتكار. تأتي القيمة المستدامة من تضمين الحوكمة الذكاء الاصطناعي في مهام سير العمل الأساسية لتقديم تأثير قابل للقياس وتكرار على نطاق واسع.
في CETA Advisory ، نساعدك على فهم موقفك اليوم بالضبط وتوجيه رحلة الحوكمة الخاصة بك إلى الأمام. سواء كنت قد بدأت للتو أو تحتاج إلى إعادة تنشيط الجهود المتوقفة، فإننا نساعد الشركات على تحويل الحوكمة من النظرية إلى قيمة.
مراجع:
- ألتريكس. (2024). إطار عمل حوكمة التحليلات: تأمين بيئات تحليلات الخدمة الذاتية [المستند التقني]. ألتريكس. https://www.alteryx.com/governance
- مختبرات dbt. (2023 ، 27 يوليو). أفضل ممارسات حوكمة البيانات: كيف نفعل ذلك في مختبرات dbt. https://www.getdbt.com/blog/data-governance-best-practices
- الخبرة. (2023). أفضل الممارسات في حوكمة البيانات. مدونة جودة البيانات Experian. https://www.edq.com/blog/best-practices-in-data-governance/