כיצד להפוך למומחה לניהול נתונים - DATAVERSITY

כיצד להפוך למומחה לניהול נתונים - DATAVERSITY

חותמת זמן: 26 באוקטובר 2023 3:35
צומת המקור: 2956361
מומחה לניהול נתוניםמומחה לניהול נתונים

מומחה לניהול נתונים אחראי על פריסה ואכיפת מדיניות ונהלים המבטיחים שימוש ותחזוקה נאות של הנתונים. ארגונים מסוימים מבלבלים בין התואר "מומחה לניהול נתונים (DG)" לתואר "מנהל ממשל נתונים". מומחה ה-DG אינו חבר בהנהלה בדרג העליון ואינו מכתיב מדיניות. עם זאת, אדם זה חייב עדיין להיות בעל כישורי תקשורת טובים, מכיוון שהוא עשוי להתבקש משוב על ידי מנהלים, והדרכה על ידי הצוות. האחריות העיקרית של המומחה לניהול נתונים היא לקדם רישומים יעילים ומדויקים וניהול מידע יעיל בכל הארגון. בנוסף, אדם זה עשוי לשמש כמקשר בין צוותי עבודה וצוותי תמיכה בנתונים.

ממשל נתונים הוא סוג של ניהול נתונים המתמקדת ביכולת של ארגונים להבטיח שאיכות הנתונים מצוינת לאורך כל מחזור החיים של הנתונים. היסודות הבסיסיים של ממשל נתונים כוללים שימושיות, עקביות, זמינות, אבטחת נתונים ושלמות נתונים.

הטמעת תוכנית DG קובעת את התהליכים הדרושים כדי להבטיח ניהול נתונים יעיל ואחריות בכל הארגון. טוב תוכנית ממשל נתונים יכלול גוף מנהל/מועצה, תיאור מתועד של נהלי ה-DG ותוכנית לשילוב נהלים אלה.

בדרך כלל, מומחה DG יהיה בעל תואר ראשון בתחום הקשור למחשבים (טכנולוגיית מידע, מדעי המחשב) וניסיון של שנה עד ארבע שנים. עם זאת, יש צורך בשילוב של מיומנויות מחשב ותקשורת לתפקיד זה. ניסיון טכני רב יכול לעמוד בתואר ראשון, אך היעדר תואר יגביל את הסיכויים להתקדמות ולקידום.

פרסומות תעסוקה מסוימות ידרשו הסמכה לניהול נתונים וניהול. תהליך ההסמכה דורש בדרך כלל תואר, השתתפות בסדנה, מבחן וכמות לא מבוטלת של ניסיון. הסמכה יכולה להיות קשה להשיג, בין השאר משום שיש מעט מאוד ארגונים המציעים זאת. דרישה זו עשויה להיות ציפייה לא ריאלית מצד המעסיק, במיוחד עבור תפקידים שאינם ניהוליים.

אחריות המומחה לניהול נתונים

המומחה לניהול נתונים יעריך חששות בניהול נתונים, כולל הגדרות בעיות, המלצות הזדמנויות ופתרונות וניתוח שורש. דוגמאות לאחריות של מומחה DG כוללות:

  • מקסום פוטנציאל ההכנסה של נתונים
  • הגברת הביטחון והעקביות באיכות הנתונים
  • ביטול או מזעור עיבוד חוזר
  • צמצום הסיכון לקנסות רגולטוריים
  • אופטימיזציה של יעילות הצוות
  • עבודה עם אבטחת מידע

GDPR וניהול נתונים

הצגת תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR) שינתה באופן דרמטי את האופן שבו חברות מטפלות כעת בנתונים. ההנחיות של ה ומרגולצית הנתונים הכללית לתאר כיצד יש לטפל בנתונים בכל רחבי אירופה. מטרתו להגן על הזכויות והפרטיות של אזרחי אירופה. ה GDPR וניהול נתונים הולכים יד ביד, עם תוכנית DG חזקה המספקת את הנראות והסיווג של הנתונים הנחוצים לעמידה ב-GDPR. וזה יעזור באיתור ותעדוף סיכוני אבטחה ויקל הרבה יותר על אימות התאימות על ידי מבקרי GDPR. אם ארגון עושה עסקים באירופה, ההנהלה, האדמיניסטרציה והצוות צריכים לקבל השכלה בנושאי GDPR כדי שהציות מובנה ברמה התרבותית.

ארגון המיישם תוכנית טובה לניהול נתונים והטכנולוגיה התומכת יכול להשתמש בארכיטקטורת המחשב הנוכחית ובנכסי הנתונים שלו תוך הבטחת תאימות ל-GDPR. לא ניתן להפריז בחשיבות של שושלת הנתונים בהקשר של GDPR. קחו בחשבון את זה של האזרח האירופי הזכות להישכח לדוגמא. עמידה ב-GDPR מחייבת שיטה לאיתור כל הנתונים אצל אדם מידע המאפשר זיהוי אישי (PII) וכן כל מידע מוצלב שניתן להשתמש בו עם נקודות נתונים אחרות ליצירת קובץ PII.

אתגרים בממשל נתונים

אחת הבעיות העיקריות העומדות בפני עסקים שהחליטו להתקין תוכנית DG היא הגילוי ש נתונים גולמיים בדרך כלל אינו מוכן לניתוח. הנתונים שלהם לרוב מאורגנים בצורה גרועה, לא מובנים ומאוחסנים במגוון מסדי נתונים נפרדים. ממשל הנתונים אינו יכול להתקדם בצורה חלקה ויעילה מבלי לנקות ולנרמל את הנתונים. התקנת תוכנית חדשה לניהול נתונים עשויה לדרוש עבודה ידנית משמעותית, אך לאחר הקמת מערכת אחידה, יש לשלוח נתונים חדשים ונכנסים באופן אוטומטי למקום המתאים.

ממגורות נתונים הם בעיה נוספת עבור Data Governance. ניתן לנעול נתונים, ולגשת רק לצוותים או אנשים מסוימים. מחלקות שונות עשויות לפעול באמצעות מערכות שונות לחלוטין, ולמחלקות אלו אין הבנה של הנתונים שהן מאחסנות וגם לא את הערך הפוטנציאלי שיש להם. Data Governance מספק מסגרת המאפשרת גישה לנתונים אלה ומפרקת את הממגורות הללו. בנוסף, מחלקות מסוימות עשויות לנסות "להסתיר" את הממגורה שלהן מתוכנית Data Governance.

שיטות עבודה מומלצות בניהול נתונים

למרות ש-Data Governance הפך למוקד עבור מספר ארגונים, היה קצת תסכול עם יישומי DG שלא החזירו את התוצאות הצפויות. תוכנית DG מתוכננת היטב, המיושמת בעזרת מומחה Data Governance, כוללת תכנון ארוך טווח, רשימת צוות המשתמשים בנתונים, מועצה מנהלת ונהלים מוגדרים בבירור. המעבר לתוכנית Data Governance צריך לכלול יצירת מקיף ניהול מטא נתונים לאתר ולהשתמש בנתונים. כמה שיטות עבודה מומלצות מפורטות להלן כדי למנוע בעיות נפוצות:

  • לחשוב תמונה גדולה, אבל התחל בקטן: ממשל נתונים מערב אנשים, תהליכים וטכנולוגיה. שלושת הגורמים הללו חשובים בעת תכנון ויישום התוכנית. חשוב להתחיל בהתחלה עם הבנה של מטרות לטווח ארוך. התוכניות היעילות ביותר מתחילות באנשים (ותקשורת היעדים), עוברות לתהליך, ואז מתכננות את הטכנולוגיה - כאשר כל מרכיב בתוכנית בונה על המבנה המתפתח. האנשים הנכונים יעבדו ביעילות הן עם התהליך והן עם הטכנולוגיה. לאחר זיהוי הצוות הדרוש, הגדירו בבירור תוכנית DG והטמיעו את הטכנולוגיה הדרושה.
  • חשוב למדוד את ההתקדמות, ו"לפרסם" את השינויים והשיפורים לצוות. יש למדוד ולעקוב אחר השינויים מההתחלה, ועל בסיס עקבי. מדידות אלו יוכיחו שיש התקדמות ושיפור כלליים. ניתן להשתמש במדידות להשוואות, תוך הבטחה שהתהליך אכן עובד - הן בפרקטיקה והן בתיאוריה.
  • תקשר לעתים קרובות. תקשורת יעילה ועקבית חשובה ברוב הפעולות העסקיות. זוהי דרך שימושית ללמד את הצוות על השינויים המתרחשים. הסבירו לצוות את ההזדמנויות והיתרונות ששיפור איכות הנתונים יביא לארגון. לוחות מודעות ומיילים יכולים לחזק את המידע ששותף בעל פה. על ידי הסבר על ההזדמנויות המוגברות, הצוות יבין את הצורך בשינוי.

חלק גדול מממשל הנתונים עוסק למעשה בשינוי התנהגות רגילה. כאשר מתבצעים שינויים, מקובל להרכיב צוות לביצוע הפרויקט. יש להציג תוכנית Data Governance כפרקטיקה ולא כפרויקט. לפרויקטים יש תאריכי התחלה וסיום. פרקטיקה, לעומת זאת, שזורה בארגון עם שינויים בהתנהגות. אין להתייחס לתוכנית Data Governance כאל פרויקט, אלא כאל אבולוציה של תרבות העבודה. מומחי ממשל נתונים נמצאים במרכז עבודה כזו.

תמונה בשימוש ברישיון מ- Shutterstock.com

בול זמן:

עוד מ קושי