Data Governance là gì? Tầm quan trọng của quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp

Data Governance (quản lý dữ liệu) trở thành yếu tố sống còn đối với các doanh nghiệp. Nó giúp đảm bảo rằng dữ liệu trong tổ chức được sử dụng hiệu quả, an toàn và tuân thủ các quy định pháp lý. Cùng Bizfly tìm hiểu Data Governance là gì, những lợi ích mà nó mang lại và tại sao các doanh nghiệp không thể bỏ qua quản trị dữ liệu trong chiến lược phát triển lâu dài.

Data Governance là gì?

Data Governance (Quản trị dữ liệu) là tập hợp các quy trình, chính sách và tiêu chuẩn nhằm đảm bảo chất lượng, bảo mật và khả năng truy cập của dữ liệu trong tổ chức. Mục tiêu của quản trị dữ liệu là đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý một cách nhất quán và đáng tin cậy, hỗ trợ các sáng kiến và hoạt động kinh doanh hiệu quả. 

Vai trò của quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp

Quản trị dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp, giúp đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý một cách hiệu quả và an toàn. Dưới đây là một số vai trò chính của quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp:

• Đảm bảo chất lượng của dữ liệu duy trì tính chính xác, đầy đủ và nhất quán của dữ liệu, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
• Bảo mật và tuân thủ quy định để đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ khỏi truy cập trái phép và tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến bảo vệ dữ liệu.
• Tối ưu hóa quy trình hoạt động giúp doanh nghiệp nhanh chóng phát hiện ra các điểm còn hạn chế để tìm cách khắc phục, cải thiện vận hành cũng như tối ưu chi phí. 
• Hỗ trợ ra quyết định và dự báo, giúp doanh nghiệp dễ dàng nhận diện các cơ hội và thách thức, từ đó tối ưu hóa chiến lược và chuẩn bị cho những thay đổi trong tương lai.
• Tăng cường khả năng cạnh tranh nhờ sử dụng dữ liệu một cách tối ưu, từ đó nâng cao hiệu suất và hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Các mô hình Data Governance trong doanh nghiệp

Để thực hiện quản trị dữ liệu hiệu quả, nhiều tổ chức áp dụng các mô hình khác nhau. Dưới đây là một vài mô hình Data Governance trong doanh nghiệp phổ biến:

• Mô hình Centralized

Trong mô hình này, tất cả các quyết định và quy trình liên quan đến dữ liệu được quản lý bởi một nhóm trung tâm. Điều này giúp đảm bảo tính nhất quán và tuân thủ các tiêu chuẩn chung trong toàn bộ tổ chức. Tuy nhiên, mô hình này có thể thiếu tính linh hoạt và chậm trễ trong việc phản ứng với nhu cầu thay đổi nhanh chóng của các bộ phận khác nhau. 

• Mô hình Decentralized 

Mỗi bộ phận hoặc đơn vị kinh doanh trong tổ chức tự quản lý dữ liệu của mình. Mô hình này mang lại tính linh hoạt cao và khả năng phản ứng nhanh chóng với nhu cầu cụ thể của từng bộ phận. Tuy nhiên, nó có thể dẫn đến sự thiếu nhất quán và khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu giữa các bộ phận.

• Mô hình kết hợp (Hybrid Model)

Kết hợp giữa mô hình tập trung và phân tán, trong đó một nhóm trung tâm thiết lập các tiêu chuẩn và chính sách chung, trong khi các bộ phận có quyền tự quản lý dữ liệu của mình trong khuôn khổ các quy định đã được xác định. Mô hình này cân bằng giữa tính nhất quán và tính linh hoạt, giúp tổ chức đáp ứng hiệu quả các nhu cầu kinh doanh đa dạng. 

• Mô hình Self-Service

Cho phép người dùng cuối tự truy cập và quản lý dữ liệu mà không cần sự can thiệp của bộ phận IT. Mô hình này thúc đẩy sự chủ động và nhanh chóng trong việc sử dụng dữ liệu. Tuy nhiên, cần có các biện pháp kiểm soát và bảo mật chặt chẽ để đảm bảo dữ liệu được sử dụng đúng cách và tuân thủ các quy định.

Việc lựa chọn mô hình quản trị dữ liệu phù hợp phụ thuộc vào quy mô, cấu trúc và nhu cầu cụ thể của từng doanh nghiệp. Quan trọng là phải cân nhắc giữa tính nhất quán, tính linh hoạt và khả năng kiểm soát để đảm bảo hiệu quả trong quản lý và sử dụng dữ liệu.

Quản trị dữ liệu bằng phương pháp nào hiệu quả?

Dưới đây là một số phương pháp quản trị dữ liệu tốt nhất mà doanh nghiệp có thể áp dụng:

• Quản lý các vấn đề về quyền truy cập và bảo mật dữ liệu
  • Kiểm soát chặt chẽ quyền truy cập của người dùng vào các thông tin và dữ liệu quan trọng, đảm bảo chỉ những người có thẩm quyền mới có thể truy cập và chỉnh sửa dữ liệu.
  • Đảm bảo thông tin khách hàng và dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ khỏi truy cập trái phép, giúp xây dựng niềm tin với khách hàng và tuân thủ các quy định pháp lý.
• Thu thập dữ liệu và lưu trữ có hệ thống
  • Chỉ thu thập những thông tin thực sự cần thiết và mang lại giá trị cho doanh nghiệp, tránh lãng phí tài nguyên và giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc xử lý dữ liệu không cần thiết.
  • Sử dụng các giải pháp lưu trữ dữ liệu an toàn và hiệu quả, như lưu trữ trên đám mây hoặc kho lưu trữ đối tượng, để đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng và dễ dàng truy cập khi cần thiết.

• Sao lưu và hỗ trợ phục hồi dữ liệu theo định kỳ
  • Thực hiện sao lưu dữ liệu thường xuyên để đảm bảo khả năng phục hồi trong trường hợp mất mát hoặc hỏng hóc hệ thống.
  • Xây dựng kế hoạch phục hồi dữ liệu chi tiết, đảm bảo doanh nghiệp có thể nhanh chóng khôi phục hoạt động sau sự cố.
• Duy trì tính chính xác của dữ liệu
  • Thực hiện các biện pháp để đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán, hỗ trợ ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
  • Giám sát và quản lý dữ liệu từ khi tạo ra, sử dụng, lưu trữ cho đến khi xóa bỏ, đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng và phù hợp với nhu cầu kinh doanh.
• Tự động hóa quy trình trong quản trị dữ liệu
  • Sử dụng các công cụ và phần mềm quản trị dữ liệu để tự động hóa các quy trình, giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả công việc.
  • Theo dõi việc sử dụng và truy cập dữ liệu, cung cấp báo cáo định kỳ để đánh giá hiệu quả của các biện pháp quản trị dữ liệu và phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn.

Việc áp dụng các phương pháp trên giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu một cách hiệu quả, đảm bảo an toàn, chất lượng và sẵn sàng hỗ trợ các hoạt động kinh doanh.

Mẹo quản trị dữ liệu hiệu quả

Để thực hiện quản trị dữ liệu (Data Governance) hiệu quả, doanh nghiệp có thể áp dụng các mẹo sau:

• Đánh giá tổng thể dữ liệu hiện có: Trước khi triển khai bất kỳ biện pháp nào, cần hiểu rõ về lượng và chất lượng dữ liệu mà doanh nghiệp đang sở hữu. Việc này giúp xác định các dữ liệu quan trọng và cần được ưu tiên quản lý.
• Tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu: Sử dụng các công cụ và phần mềm chuyên dụng để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng truy cập. Việc này giúp giảm thiểu tình trạng dữ liệu phân mảnh và khó kiểm soát.
• Lưu trữ dữ liệu an toàn và hiệu quả: Lựa chọn giải pháp lưu trữ phù hợp, như lưu trữ trên đám mây hoặc kho lưu trữ đối tượng, để đảm bảo dữ liệu được bảo vệ và dễ dàng truy cập khi cần thiết. Đồng thời, cần đảm bảo khả năng tích hợp với các hệ thống lưu trữ khác mà doanh nghiệp đang sử dụng.
• Quản lý quyền truy cập và bảo mật: Thiết lập các chính sách và quy trình chặt chẽ về quyền truy cập dữ liệu, đảm bảo chỉ những người có thẩm quyền mới có thể truy cập và chỉnh sửa dữ liệu quan trọng. Điều này giúp bảo vệ thông tin nhạy cảm và xây dựng niềm tin với khách hàng.
• Sao lưu và phục hồi dữ liệu định kỳ: Thực hiện sao lưu dữ liệu thường xuyên và xây dựng kế hoạch phục hồi dữ liệu chi tiết, đảm bảo doanh nghiệp có thể nhanh chóng khôi phục hoạt động sau sự cố.
• Đào tạo và nâng cao nhận thức cho nhân viên: Tổ chức các khóa đào tạo về quản trị dữ liệu cho nhân viên, giúp họ hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu và cách thức quản lý hiệu quả. Điều này góp phần tạo ra một văn hóa dữ liệu mạnh mẽ trong doanh nghiệp.
• Sử dụng công cụ và phần mềm quản trị dữ liệu: Đầu tư vào các công cụ và phần mềm chuyên dụng để tự động hóa quy trình quản trị dữ liệu, giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả công việc.

Việc áp dụng những mẹo trên sẽ giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu một cách hiệu quả, đảm bảo an toàn, chất lượng và sẵn sàng hỗ trợ các hoạt động kinh doanh.

Khó khăn trong quản trị dữ liệu doanh nghiệp

Việc triển khai và duy trì một hệ thống quản trị dữ liệu hiệu quả đối mặt với nhiều thách thức. Cụ thể: 

• Chất lượng dữ liệu kém, không đầy đủ hoặc không nhất quán có thể dẫn đến quyết định sai lầm và giảm hiệu quả kinh doanh. Việc duy trì chất lượng dữ liệu đòi hỏi quy trình làm sạch và xác thực dữ liệu liên tục.

• Đối mặt với dữ liệu khổng lồ, để quản lý và lưu trữ lượng dữ liệu lớn này đòi hỏi hệ thống hạ tầng mạnh mẽ và khả năng mở rộng linh hoạt.

• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, mỗi nguồn có cấu trúc và định dạng riêng biệt. Việc tích hợp và đồng bộ hóa dữ liệu từ các nguồn này để tạo ra cái nhìn toàn diện về doanh nghiệp là một thách thức lớn.

• Bảo mật và tuân thủ quy định về bảo mật, quyền riêng tư là một thách thức quan trọng. Việc vi phạm có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng về tài chính và uy tín.

• Thiếu hụt kỹ năng và nguồn lực có thể cản trở việc triển khai và duy trì hệ thống quản trị dữ liệu hiệu quả. Đầu tư vào đào tạo và phát triển nhân lực là cần thiết để vượt qua thách thức này.

• Việc ra quyết định trở nên khó khăn do dữ liệu không được sắp xếp, tổ chức một cách khoa học

• Quản lý dữ liệu sai cách gây ra tình trạng thiếu nhất quán giữa các hệ thống, dữ liệu bị trùng lặp hoặc không đồng bộ.

• Rào cản trong việc tích hợp dữ liệu do sự khác biệt về định dạng và cấu trúc dữ liệu, gây ảnh hưởng đến quá trình phân tích và ra quyết định.

Xu hướng Data Governance trong thời đại AI

Trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI), Data Governance đang trải qua những thay đổi quan trọng để đáp ứng nhu cầu và thách thức mới.

• Tích hợp AI vào quản trị dữ liệu

AI đang được tích hợp vào các quy trình quản trị dữ liệu để tự động hóa việc phân tích, phát hiện mẫu và tối ưu hóa quy trình. Điều này giúp doanh nghiệp xử lý dữ liệu hiệu quả hơn và đưa ra quyết định chính xác hơn.

• Chú trọng tăng cường tính bảo mật và tuân thủ quy định

Với sự gia tăng của dữ liệu và các mối đe dọa an ninh mạng, việc đảm bảo bảo mật và tuân thủ các quy định về dữ liệu trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp bảo mật tiên tiến và tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến dữ liệu.

• Tạo ra một chiến lược data governance toàn diện

Doanh nghiệp đang xây dựng các chiến lược kết hợp giữa công nghệ, con người và quy trình, để tận dụng tối đa giá trị từ dữ liệu và AI. Điều này bao gồm việc đào tạo nhân viên, đầu tư vào công nghệ và thiết lập các quy trình quản trị dữ liệu hiệu quả.

• Đặt chất lượng dữ liệu lên hàng đầu

Dữ liệu chính xác và nhất quán là nền tảng để các mô hình AI hoạt động hiệu quả. Do đó, doanh nghiệp cần chú trọng đến việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

• Quy trình quản trị dữ liệu được tự động hoá

Việc sử dụng AI để tự động hóa các quy trình quản trị dữ liệu, như phân loại, gắn thẻ và bảo vệ dữ liệu, giúp giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả. Điều này cho phép nhân viên tập trung xử lý các công việc quan trọng hơn.

Việc áp dụng các xu hướng này giúp doanh nghiệp không chỉ quản lý dữ liệu hiệu quả mà còn tận dụng tối đa tiềm năng của AI trong việc ra quyết định và phát triển kinh doanh.

So sánh sự khác biệt giữa quản trị dữ liệu và quản lý dữ liệu 

Quản trị dữ liệu (Data Governance) và quản lý dữ liệu (Data Management) đều đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác và sử dụng hiệu quả tài sản dữ liệu của doanh nghiệp. Mặc dù có mối liên hệ chặt chẽ, nhưng chúng có những điểm khác biệt cơ bản:

Việc đầu tư vào Data Governance chính là một yếu tố cần thiết giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh trong môi trường kinh doanh hiện đại. Đón đọc thêm các bài viết về dữ liệu được Bizfly cập nhật mỗi ngày tại đây.