Quản trị dữ liệu (QTDL) là sự kết hợp giữa con người, quy trình và kỹ thuật, cho phép một tổ chức, DN có thể tối ưu hóa, bảo vệ và sử dụng các nguồn dữ liệu (cấu trúc và phi cấu trúc) một cách hiệu quả như một tài sản của DN.
1. Vai trò của quản trị dữ liệu
Với sự phát triển kinh doanh hiện nay, việc thu thập, khai thác và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả là một trong những yếu tố quan trọng, quyết định sự phát triển của doanh nghiệp (DN). DN không thể khai thác dữ liệu nếu không biết rõ giá trị của dữ liệu mình đang sở hữu: dữ liệu được lưu trữ ở đâu, làm thế nào để sử dụng, dữ liệu được tích hợp với các ứng dụng nào, ở đâu, thời gian nào ?,… Quản trị dữ liệu (QTDL) là một khái niệm không mới trên thế giới, đặc biệt là trong các DN, ngân hàng lớn.
Theo IBM, QTDL là sự kết hợp giữa con người, quy trình và kỹ thuật, cho phép một tổ chức, DN có thể tối ưu hóa, bảo vệ và sử dụng các nguồn dữ liệu (cấu trúc và phi cấu trúc) một cách hiệu quả như một tài sản của DN.
Theo Wiki, QTDL bao gồm việc quản trị nhiều lĩnh vực như: chất lượng dữ liệu, chính sách dữ liệu, quy trình nghiệp vụ và quản lý rủi ro thông qua việc khai thác dữ liệu trong DN. Thông qua QTDL, DN tìm kiếm các phương thức, quy trình để giúp người quản lý dữ liệu (data stewards) và người thao tác dữ liệu (data custodians) sử dụng, quản lý dữ liệu một cách hiệu quả nhất.
Qua Google, chúng ta có thể tìm được khoảng 10-20 định nghĩa khác nhau về QTDL của Gartner, E&Y, Deloitte, Pwc, Mc Kinsey…Tuy nhiên, hiểu một cách đơn giản: QTDL là việc tổ chức 3 thành phần: con người, quy trình và kỹ thuật để tăng cường hiệu quả sử dụng dữ liệu, khai thác thông tin trong DN. Nói cách khác, QTDL giúp DN hoạt động tốt hơn.
2. Các cấu phần của QTDL
Trên thế giới, mỗi nhà cung cấp giải pháp sẽ có các định nghĩa, phương pháp triển khai khác nhau về mô hình QTDL. Bài viết này xin giới thiệu khái quát một vài mô hình (framework) phổ biến trên thế giới.
2.1 Mô hình quản trị dữ liệu DAMA
Theo Hiệp hội Quản lý dữ liệu (Data Management Association - DAMA, www.dama.org), QTDL bao gồm các lĩnh vực sau :
- Quản lý kiến trúc dữ liệu (Data Architecture Management): lập kế hoạch, theo dõi và điều phối cho việc xây dựng mô hình dữ liệu và kiến trúc dữ liệu tổng thể toàn hệ thống.
- Phát triển dữ liệu (Data Development): thực hiện việc triển khai mô hình dữ liệu như: phân tích, thiết kế, xây dựng, kiểm thử, triển khai và bảo trì.
- Quản lý thao tác dữ liệu (Data Operation Management): thực hiện các công việc như giám sát hiệu năng, cải tiến hiệu năng, dự phòng, sao lưu, phục hồi dữ liệu.
- Quản lý bảo mật dữ liệu (Data Security Management): xây dựng các quy tắc, chính sách bảo mật và thực hiện kiểm tra bảo mật dữ liệu định kỳ.
- Quản lý dữ liệu chủ (Reference & Master Data Management): quản lý hệ thống dữ liệu chủ của hệ thống.
- Kho dữ liệu DN (Data warehousing and BI): hỗ trợ khai thác, phân tích dữ liệu và ra quyết định đối với Ban Lãnh đạo.
- Quản lý tài liệu và nội dung (Document and Content Management): thực hiện việc lưu trữ, đánh chỉ mục, bảo vệ, truy cập các dữ liệu phi cấu trúc trong hệ thống.
- Quản lý Metadata (Metadata management): tích hợp, quản lý, cung cấp metadata của tất cả các nguồn dữ liệu, các ứng dụng.
- Quản lý chất lượng dữ liệu (Data Quality Management): quản lý chất lượng dữ liệu, làm giảm nhẹ ảnh hưởng của dữ liệu bẩn.
2.2 Mô hình quản trị dữ liệu DGI
Mô hình quản trị dữ liệu theo DGI.
Theo Viện Quản trị dữ liệu (Data Governance Institute - DGI , www.datagovernance.com), để triển khai chương trình QTDL, sẽ gồm 3 nhóm:
- Kỹ thuật
o Nhiệm vụ và tầm nhìn của QTDL (1)
o Mục tiêu, các chỉ số đo lường sự thành công của QTDL (2)
o Các quy định, quy tắc dữ liệu. (3)
o Quyền hạn quyết định (4)
o Trách nhiệm (5)
o Kiểm soát việc thực hiện (6)
- Con người:
o Data Stakeholders: bao gồm các phòng ban nghiệp vụ, Trung tâm Công nghệ thông tin (IT), những bên liên quan có ảnh hưởng/bị ảnh hưởng bởi các quyết định về dữ liệu.(7)
o Data Governance Office - DGO (Ban QTDL): thực hiện việc điều hành, giám sát, phối hợp các bên liên quan trong việc thực hiện các quy định, quy trình QTDL.(8)
o Data Stewards: bao gồm các phòng ban liên quan, cá nhân định nghĩa các quy tắc dữ liệu, yêu cầu về dữ liệu, quy trình nghiệp vụ.(9)
- Quy trình
o Các quy trình QTDL theo hướng chủ động (proactive), bị động (reactive) và đang xử lý (on-going)
Trong khuôn khổ của một bài viết, không thể đi quá sâu vào từng thành phần trong mô hình DGI. Tuy nhiên, điều đặc biệt lưu ý trong mô hình DGI là: QTDL cần được thực hiện bởi những phòng/ban/đơn vị hiểu được dữ liệu sẽ sử dụng như thế nào trong kinh doanh, chứ không phải thực hiện chỉ bởi những bộ phận lưu trữ, bảo vệ dữ liệu. DN không thể thực hiện thành công chương trình QTDL nếu không có sự phối hợp chặt chẽ giữa nghiệp vụ, IT và các đơn vị kinh doanh.
3. Quản trị dữ liệu mang lại lợi ích gì?
3.1 Đối với hoạt động kinh doanh
QTDL cho phép sử dụng, khai thác dữ liệu như một tài sản của DN. Do vậy, QTDL sẽ mang lại các lợi ích tổng thể sau:
o Giảm chi phí và hoạt động hiệu quả: cung cấp các dịch vụ nhanh chóng, chính xác cho các quy trình quan trọng trên phạm vi toàn hệ thống; cung cấp khả năng phân tích, đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi của nghiệp vụ một cách nhanh chóng;
o Tính tuân thủ trong kinh doanh: thông qua việc đưa ra các chính sách dữ liệu, thủ tục, xác định rõ trách nhiệm của cán bộ, đơn vị trong quá trình khai thác, sử dụng dữ liệu… góp phần nâng cao tính tuân thủ trong hoạt động của cán bộ trên phạm vi hệ thống;
o Tăng chất lượng phục vụ khách hàng: tăng khả năng hiểu rõ về khách hàng thông qua các kênh thông tin khác nhau; mở rộng khả năng bán chéo sản phẩm (cross-sell, up-sell).
3 KPI đo lường lợi ích của QTDL (khảo sát trên 50 công ty thuộc Top 5000 trên thế giới):
+ Tăng khả năng hỗ trợ khách hàng thông qua tăng hiệu quả hoạt động của CRM: 31%
+ Tăng thị phần bằng việc xác định các cơ hội kinh doanh thật sự: 28%
+ Giảm thiểu chi phí sửa lỗi dữ liệu 19%
(Khảo sát IBM - 04, 2006)
3.2 Đối với IT
QTDL được xem như một chiến lược nhằm giúp hoạt động IT phù hợp với mục tiêu kinh doanh của DN:
o Hoạt động hiệu quả và tiết kiệm: một mô hình dữ liệu thống nhất, cơ sở hạ tầng chung sẽ giảm thiểu các chi phí về bảo trì, hỗ trợ, làm sạch dữ liệu.
o Tính tuân thủ: mô hình dữ liệu theo chuẩn thế giới sẽ đáp ứng các yêu cầu về báo cáo tuân thủ, dễ dàng thay đổi, cập nhật. Các quy trình, quy định xác định trách nhiệm quyền hạn khai thác thông tin giúp tăng ý thức tuân thủ, bảo vệ dữ liệu.
o Tăng khả năng đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ: Khả năng tích hợp giữa các ứng dụng giúp nghiệp vụ có thể khai thác dữ liệu dễ dàng, giảm chi phí hỗ trợ, kết xuất dữ liệu.
Source: internet
