• По мере того как объёмы корпоративных данных продолжают расти в геометрической прогрессии, традиционные подходы к управлению большими массивами данных быстро становятся неэффективными.
  • Поддержание высокого качества данных из разных источников и обеспечение точности, согласованности и полноты может оказаться непростой задачей.
  • Защита конфиденциальной информации от несанкционированного доступа, утечек данных и киберугроз — серьёзный вызов.

НАШЕ МНЕНИЕ
Решение задач управления данными — огромный вызов для организаций и компаний не только в сфере безопасности и конфиденциальности, но и для корректной работы всей системы.
— Miurio Huang, журналист BTW

По мере того как объёмы корпоративных данных продолжают расти в геометрической прогрессии, традиционные подходы к управлению большими массивами данных быстро становятся неэффективными. Организации сталкиваются с трудностями при консолидации, сохранении и извлечении информации из своих огромных хранилищ данных.

1.Обеспечение качества данных

Поддержание данных высокого качества из различных источников и обеспечение точности, согласованности и полноты могут оказаться непростой задачей.Проблемы качества данныхмогут возникать из-за человеческих ошибок, ограничений систем или сложностей интеграции данных.

Неточные данные могут приводить к ошибочному анализу, неверным решениям и подрывать доверие к данным. Достижение и поддержание точности требует строгих процессов валидации и регулярного контроля качества.

Полные данные содержат всю необходимую информацию без пробелов и недостающих элементов. Неполные данные могут снижать эффективность анализа и отчётности, приводя к неполной картине и ошибочным выводам. Обеспечение полноты данных предполагает строгие процедуры сбора и валидации.

Качество данных включает также актуальность, своевременность и согласованность. Релевантные данные отвечают конкретным требованиям и целям предполагаемого сценария использования. Актуальные данные отражают свежесть и значимость информации для предполагаемого использования. Согласованные данные единообразны по формату, структуре и определениям между разными наборами данных и источниками.

Задача качества данных — одна из главных проблем управления данными, охватывающая различные аспекты, которые могут существенно влиять на пригодность и надёжность данных.

Читайте также:Понимание последствий утечек данных

Читайте также:Почему важно понимать серьёзность утечек данных

2.Безопасность и конфиденциальность данных

Защита конфиденциальной информации от несанкционированного доступа, утечек данных и киберугроз — серьёзный вызов. С ростом числа кибератак и утечек данных соблюдение нормативных требований о конфиденциальности, таких какRGPD,HIPAAиCCPA, может усложнять обеспечение безопасности и конфиденциальности данных. По мере того как компании всё активнее внедряют цифровые платформы, надёжные протоколы безопасности становятся обязательными для сохранения конфиденциальности и целостности данных. Компаниям следует инвестировать в инструменты сбора и категоризации данных, чтобы выделять данные, подпадающие под регуляторные требования. Им следует устанавливать строгие политики и процедуры управления данными, охватывающие такие аспекты, как хранение, качество и доступ. Такой подход предполагает категоризацию данных по степени чувствительности и внедрение соответствующих мер безопасности в зависимости от их класса.

Регулярная оценка рисков также необходима для выявления потенциальных угроз безопасности и конфиденциальности данных и принятия превентивных мер для снижения этих рисков.

3.Управление данными и нормативное соответствие

Организации должны внедрять эффективные практики управления данными, чтобы сохранять целостность и доступность данных, обеспечивая их надёжность, беспрепятственный обмен и защиту от неправомерного использования. Однако при внедрении управления данными организации сталкиваются с такими вызовами, как отсутствие квалифицированных руководителей в этой области, ограниченность ресурсов, проблемы с качеством данных и недостаточный контроль над корпоративными данными.

Управление данными и нормативное соответствие тесно связаны. Сбои в практиках и политиках управления данными могут приводить к нарушениям регуляторных требований. Регулирующие органы вправе назначать штрафы и пени в зависимости от тяжести и характера нарушения, а также от местных законов и нормативных актов. Эти штрафы могут достигать 20 миллионов долларов или 4 % годового валового оборота за предыдущий год — применяется большая из сумм.

Кроме того, компании могут столкнуться с судебными исками со стороны затронутых сторон при неправомерном использовании или утечке данных, что способно надолго нарушить операционные процессы под усиленным надзором регуляторов.

Чтобы справиться с задачами управления данными и нормативного соответствия, организациям необходимо устанавливать чёткие политики и процедуры, распределять роли и обязанности, обучать сотрудников и внедрять надлежащие технические и организационные меры контроля. Регулярный мониторинг и аудит практик работы с данными необходимы для поддержания соответствия требованиям и постоянного совершенствования.

4.Сложность интеграции данных

Интеграция данных из разнородных источников, форматов и систем с сохранением целостности данных и обеспечением совместимости — сложная и ресурсоёмкая задача. Эффективное управление проектами интеграции данных — ключевой вызов для организаций. Современная интеграция данных требует работы с текущими архитектурами данных, которые по своей природе сложны, а их перестройка требует значительных вложений времени и ресурсов.

Неспособность обновлять существующие системы в соответствии с современными бизнес-требованиями может привести к трудностям с интеграцией разрозненных хранилищ данных и, как следствие, к неполному или неточному обмену информацией между подразделениями. Для поддержки постоянных инноваций архитектуры данных должны быть адаптируемыми и гибкими, отвечать современным требованиям и обеспечивать бесперебойный непрерывный анализ данных.