vállalati adatkezelés: felhasználás és szükséglet

Bevezetés

digitális világunk információkra épül. Az adatok mindenhol megtalálhatók, és mindenki a mindennapi üzleti tevékenységéhez használja őket. Az adatkezelés népszerűsége a közelmúltban megnőtt a vállalatok, szervezetek, elemzők és tanácsadók körében. Mi hajtja ezt a fejlődést, tekintve, hogy ezt a témát általában nem tekintik nagyon szexinek?

az adatok a tények ábrázolása. Az adatok kontextusba helyezésével információ jön létre. A megfelelő adatkezelés hiánya gyakran automatikusan azt jelenti, hogy a menedzsment és az operatív információk nem hatékonyak. Hosszú távon ez megbénítja a szervezetet olyan mértékben, hogy már nem képes megfelelően működni. Ennek oka az, hogy a fontos döntéseket túl későn hozzák meg, mert az emberek már nem támaszkodhatnak a vezetői információkra. Ezenkívül az üzleti folyamatok kezelése egyre több időt és erőfeszítést igényel, mivel a szervezeti egységek feladatai és felelőssége nincs megfelelően összehangolva egymással. Ebben a helyzetben mindenki csak azokat az adatokat hozza létre és kezeli, amelyek a saját feladatainak ellátásához szükségesek, és ennek megfelelően saját adatdefiníciókat alkalmaz. Mivel az osztályok pontatlansággal vádolják egymást, az ellenőrzési intézkedések tömegesen kerülnek bevezetésre, és a műveletek még inkább zsigerekké válnak, ami lefelé irányuló spirálhoz vezet az egész vállalkozás számára. Ezért sürgős üzleti ok van arra, hogy az adatkezelést független és szakmai pozícióba helyezzék a szervezeteken belül.

továbbá szabályok és rendeletek kötelezik az adatkezelés strukturált szervezését. A pénzügyi szektor szabályozásai, mint például a Bázel és a Szolvencia, olyan irányítási keretet írnak elő, amelyet végre kell hajtani a szervezeti jelentésekben használt adatok minősége és nyomon követhetősége érdekében. Ebben az összefüggésben a Bázel II kimondja: a banknak rendelkeznie kell egy olyan eljárással, amely lehetővé teszi az adatbevitel statisztikai nemteljesítési vagy veszteség-előrejelzési modellbe történő átvilágítását, amely magában foglalja a jóváhagyott minősítés hozzárendelésére vonatkozó adatok pontosságának, teljességének és megfelelőségének értékelését. A minőségi adatkezelés fontos ahhoz, hogy meg tudjunk felelni ezeknek a kritériumoknak, de végrehajtása is nagyon időigényes lehet. Ebben az összefüggésben nehéz betartani a szabályokat és rendeleteket, illetve a beszállítókkal és az ügyfelekkel kötött megállapodásokat.

A vállalati adatkezelés magában foglalja a szervezeten belüli minden olyan tevékenységet, amelynek célja az adatok strukturált azonosítása, osztályozása, regisztrálása, modellezése, feloldása, biztosítása, archiválása és törlése. Ennek keretében a vállalkozás kifejezés az adatkezelés szervezeti jellegét jelenti.

A C-szintű tisztviselők nyilatkozatai hangsúlyozzák, hogy az adatkezelés ilyen döntő szerepet játszik az üzleti tevékenységekben. Aloys Kregting, a DSM CIO-ja, akit 2011-ben választottak az év CIO-jának, azt mondja: ‘a CIO-nak mindenekelőtt az információk értékével kell foglalkoznia. Pontosan tudnia kell, hogy mely embereknek milyen információra van szükségük, és ezt a folyamatot is meg kell könnyítenie. Ez ismét hangsúlyozza a jelentéstétel és a törzsadatok kezelésének fontosságát.’

második példaként egy olajfeltáró és-előállító vállalat vezérigazgatójára mutathatunk rá, aki felismeri, hogy a jó adatkezelés a következő lépés a vállalat üzleti kiválóság felé vezető útján, és lehetővé teszi, hogy kitűnjön versenytársai közül: ‘a folyamatos fejlesztési erőfeszítések most arra összpontosítanak, hogy kihasználják ezeket a változásokat, és feltárják az általuk kínált rejtett értéket. Ez egyszerűsített folyamatokat és megerősített adatkezelést jelent a gyorsabb és tájékozottabb döntéshozatal, az ügyfelek igényeire való nagyobb reagálás és a kevesebb pazarlás érdekében-mindez nagyobb versenyképességet eredményez.’

adat mint eszköz

mint fentebb említettük, az adatok a tények ábrázolása. Üzleti környezetben ez az üzleti tevékenységre vonatkozó tényeket jelenti. Kontextus vagy struktúra nélkül ezeknek az adatoknak nincs hozzáadott értéke a vállalat számára. Hiányzik a tartalom és a jelentősége, hogy valódi értéke legyen. Itt különbséget teszünk strukturált adatok (adatbázisban tárolt és rendezett) és strukturálatlan adatok (dokumentumok, fájlok, képek, szöveges üzenetek, űrlapok, videók vagy hangfelvételek formájában, amelyek nem építhetők be sorokba, oszlopokba vagy rekordokba) között.

kiegészítő információk nélkül nehéz, ha nem lehetetlen ezeket az adatokat osztályozni, regisztrálni és feloldani. Abban a pillanatban, amikor összefüggésbe hozzuk ezeket az adatokat – ez az, amikor jelentőségre tesz szert. Ezután hozzáadunk egy hivatkozást, egy dátumot és egy időpontot, az üzenet jelentőségét, egy formátumot. Ezzel az adatok strukturálódnak és információvá válnak. Ha összekapcsoljuk az összes különböző információforrást, kapcsolatokat létesítve és mintákat azonosítva, ez az információ tudássá válik. Ez tehát az üzleti intelligencia (BI) hozzáadott értéke: a szervezet különböző információforrásainak összekapcsolása a vállalat vezetése általi döntéshozatal fokozása érdekében. Lásd még az 1. ábrát.

1. ábra. Az adatok értéke, kontextusba helyezve.

azok a szervezetek, amelyek a legjobban képesek az adataik strukturálására és ezen információk megnyitására a vállalaton belüli tudásmunkások számára, versenyelőnyt élveznek. Ezen adatok eredendő kereskedelmi erejének kihasználása stratégiai vezetést biztosít a vállalatoknak és szervezeteknek versenytársaikkal szemben. Eric Schmidt, a Google korábbi vezérigazgatója 2010-ben kijelentette: nem hiszem, hogy a társadalom megérti, mi történik, ha minden elérhető, megismerhető és mindenki által rögzített. És a Gartner kijelenti: A magánszektorban például úgy becsüljük, hogy a big data-t teljes mértékben használó kiskereskedő több mint 60% – kal növelheti működési árrését.'()

de ez nem csak a jó strukturálásról és az adatok feloldásáról szól. Több éven át az volt az uralkodó elképzelés, hogy a BI megoldja a vezetői információk problémáját. A legtöbb globális vállalat és szervezet komplex szoftvereket és drága BI programokat hajtott végre. Ennek ellenére a vezetés nem elégedett. Mivel a BI elsősorban a strukturált adatokra irányul, nem fordítanak elegendő erőfeszítést a strukturálatlan adatok értékének felszabadítására. Ezenkívül a vezetői információkat nem lehet könnyen módosítani a változó vállalati igények kielégítésére. A KPMG kijelentette: ‘Az informatikai hatalmas beruházások nem feltétlenül garantálják a jobb információkat. Ennél is fontosabb, hogy alapvetően megváltoztassuk az adatok gyűjtésének, feldolgozásának és bemutatásának módját.'()

az adattárház által kitett információ értéktelen, ha az alapul szolgáló adatkészlet minősége gyenge. Strukturálatlan adatok (kb. Az összes vállalati adat 85% – a) nem érhető el adattárházon keresztül. A kérdések tehát a következők: hogyan tudjuk frissíteni ezeket az adatokat, és mi minősül a strukturálatlan adatok megfelelő adatkezelésének? Ebben az összefüggésben a ‘jó’ azt jelenti, hogy megfelel a szervezet által az adatokra előírt minőségi kritériumoknak. Nyilvánvaló, hogy a ‘jó adatok’ nem olyan dolgok, amelyek egyszerűen a semmiből jelennek meg. Keretrendszerre van szükség. Ez a keretrendszer olyan tevékenységekből áll, amelyeket a vállalatnak logikus és pontos módon kell megszerveznie és beágyaznia a szervezetbe. Ezt adatkezelésnek nevezzük, és magában foglal minden olyan szervezeti tevékenységet, amely üzleti tevékenységre irányul, az adatok strukturált azonosítása, osztályozása, regisztrálása, modellezése, feloldása, biztonsága, archiválása és törlése érdekében. Az ilyen tevékenységekre a vállalati adatkezelés (EDM) kifejezést használjuk, mivel olyan tevékenységeket foglal magában, amelyek az egész szervezetre kiterjednek.

az a tudat, hogy az adatok megfelelő kezelése hozzáadott értéket adhat a vállalati tevékenységekhez és növelheti a nyereséget, arra késztette az elemzőket és a tanácsadókat, hogy az adatokat ugyanolyan szintre helyezzék, mint a többi vállalati erőforrást, például a földet, az épületeket és a gépeket. Ebben az összefüggésben az adatokat vállalati eszközként definiálják. A vagyontárgyakat megfelelően kell kezelni: megfelelően karbantartani és védeni kell, a tulajdonjog átruházásával és az adatok időben történő ártalmatlanításával vagy cseréjével, ha azok elavulttá válnak. Csakúgy, mint más eszközök, a szervezeti adatok is értékesíthetők annak értékének kinyerésére. Például a versenytársak értékelni fogják az ügyfélinformációkat, mert felhasználhatók az értékesítés javítására.

A világ vezető vállalatainak igazgatói teljes mértékben felismerték ezt. Az adatokkal kapcsolatos programok kiemelkedőek a cselekvési listákon. A Hackett csoport azt állítja, hogy a vállalatok felismerik, hogy sok pénzt dobtak az alkalmazásokba, de anélkül, hogy szabványosítanák és megtisztítanák az adataikat, még mindig olyan információkat kapnak, amelyeknek nincs értelme. Vannak olyan vállalkozások, amelyek különböző definíciókat használnak, amelyek másképp számolják a mutatókat, amelyek különböző hierarchiákat használnak. A törzsadatok kezelésének ez az egész koncepciója feltétlenül kritikus ahhoz, hogy a vállalatok végül eljuthassanak arra a pontra, ahol prediktív elemzéssel rendelkeznek. 2013 – ra az MDM csökkenti a szervezetek adatredundanciáját, ami a redundáns adatok kezelésével járó költségek 80% – át megtakaríthatja.'()

vállalati Adatkezelési modellek

az adatkezelés már jó ideje nagy figyelem tárgyát képezi, és rengeteg olyan modell és módszer létezik, amelyek mind azt állítják, hogy a legjobb választ adják a vállalati adatkezelés szerkezetére. A Nemzetközi Szabványügyi Szervezet, ismertebb nevén ISO, számtalan szabványt tartalmaz, amelyek mindegyike lefedi az adatspektrum egy részét. Például az ISO 27001 az információbiztonsággal foglalkozik. Az ISO 15489 az a norma, amelyet az információk archiválási szempontból történő kezelésére alkalmaznak. Az ISO 23081 a metaadatok szabványa. Ezenkívül az ISO 19005 iránymutatásként használható az adatok megjelenésére. Tehát van egy csomó szabványunk. Más keretrendszerek, mint például a COSO és a keretrendszerek, mint például a Cobit és az ISF, az adatok fontosságáról tágabb értelemben beszélnek, de csak kockázati szempontból.

Adatkezelő Tudásbázis

úgy tűnik, hogy egy teljesebb modell a DAMA-DMBOK modellje. Az adatkezelés területén bevált gyakorlatok gyűjteményét tartalmazza, amelyeket az évek során a valós gyakorlatból származó új betekintések egészítettek ki. A DAMA-DMBOK Guide (teljes egészében: Data Management Body of Knowledge) az Adatkezelő Egyesület, egy nemzetközi szervezet kiadványa, amely adatkezelőknek és adatszakembereknek szól az adatkezeléssel kapcsolatos ismeretek terjesztése céljából.

A DMBOK tíz különböző adatfunkciót azonosít. Ezeket a funkciókat a 2.ábra mutatja. Az adatkezelés az a funkció, amely összekapcsolja a többi domaint egymással. Minden területen figyelmet kell fordítani a környezeti tényezőkre, például a jelenlegi munkamódszerekre és eljárásokra, az alkalmazott technikákra és a szervezeti kultúrára.

2. ábra. Adattartományok A DAMA () szerint.

DAMÁNAK vannak gyenge pontjai. Például az a tény, hogy az említett függvények csak tág értelemben utalnak egymásra, ami azt jelenti, hogy a felhasználó nem mindig ismeri fel vagy érti a függvények közötti kapcsolatot, majd a kombináció átfogó jelentőségét. Sőt, úgy tűnik, hogy DAMA a hagyományos, strukturált adatok felé irányul, legalábbis ebben a pillanatban. Ez a helyzet, kevés figyelmet fordítanak a közösségi média tartalmának fontosságára. A DAMA-n belüli adatbiztonság elsősorban az adatok technológiai védelmére irányul. Ettől eltekintve a generációk Adatkezelési módjának különbségét nem ismerték el kifejezetten releváns tényezőként (környezeti tényező). Végül-és talán ez a legnagyobb ellenvetés-mindenekelőtt fogalmi keret. Hiányoznak a gyakorlati példák ahhoz, hogy a fogalmakat és kifejezéseket kellően világossá tegye az olvasó számára, ami következetlen értelmezés kockázatával jár. A keretrendszer végrehajtásának módja szintén meglehetősen homályos. Ez ellentétes a tudásanyag elsődleges céljával. Végül is ennek a tudásanyagnak az alkalmazásának célja az adatkezelés alkalmazásának következetességének ösztönzése. Ezen okok miatt használjuk a DAMA-t csak a funkciók azonosítására, mert ezek valóban szilárdak.

KPMG vállalati Adatkezelési modell

A fent említett modellek olyan fontos elemeket tartalmaznak, amelyekre ügyelni kell egy professzionális adatkezelő szervezet megvalósításában. Az adatkezelés operacionalizálásához azonban egy másik szempontkészlet is fontos, olyan szempontok, amelyekre ezek a modellek nem terjednek ki.

először is, ezek magukban foglalják azt a tényt, hogy az adatok cseréje a rendszerek között mind a szervezeten belül, mind a szervezet és harmadik felek között történik. Ezért az adatkezelésnek biztosítania kell, hogy megfelelő megállapodások szülessenek az adatok átadásának formátumáról, a szolgáltatott adatok minőségének validálásáról, az adatok további feldolgozását megelőző esetleges gazdagítási fordulókról, valamint a folyamatban előforduló hibák esetén alkalmazandó eljárásokról. Ezeket a tevékenységeket a ‘beszerzés és szerzőség’ és a ‘terjesztés’kifejezésekkel csoportosítjuk.

ezenkívül az EDM-nek biztosítania kell az EDM-keret egészének fenntartását is. A szervezetnek rendelkeznie kell olyan folyamatokkal, amelyek rögzítik az EDM tevékenységek operatív végrehajtása során azonosított dokumentumokat és hibákat. Ezeket az EDM irányítási konzultációs testületeiben kell megvitatni, és a meglévő eljárások és technikák kiigazításához kell vezetniük. Ebben az összefüggésben megfontolható egy olyan helyzet, amelyben a szervezeten belül használt adatminőség-irányítópultot adaptálni kell, mert a szervezet új adatobjektumot kíván figyelni. Ilyen esetekben szükség van egy ‘változtatási folyamatra’, amely létrehozza a változtatással kapcsolatos döntéshozatalt, és a döntés meghozatala után végrehajtja az irányítópult módosítását.

végül a szervezet által végzett összes EDM-tevékenységet hatékonyságuk és hatékonyságuk alapján kell értékelni. Csakúgy, mint a szervezeten belüli elsődleges folyamatok esetében, az EDM-nek rendelkeznie kell egy ‘terv, do, check, act’ mechanizmussal, hogy ellenőrizni lehessen, hogy az EDM-tevékenységek végrehajtása megfelel-e az ebben a kérdésben kötött megállapodásoknak. A folyamatfelügyelet lehetővé teszi ezt, és lehetővé teszi az EDM szervezet számára, hogy önállóan azonosítsa a hibákat, és korrekciós intézkedéseket tegyen.

ezeket a lépéseket a KPMG EDM modellje mutatja be a 3.ábrán.

3. ábra. KPMG vállalati Adatkezelési modell.

az alábbiakban bemutatjuk a modell legfontosabb elemeinek rövid leírását.

• az adatkezelés az adatkezelési tevékenységek irányítására irányul. Ebbe a kategóriába tartoznak az olyan kérdések, mint a stratégia, a politika, a szerepek, a feladatok és a felelősségek.
• az Adatarchitektúra az adatobjektumok és adatstruktúrák meghatározásával és dokumentálásával foglalkozik egy adatmodellben. Ezek képezik az információelemzés és a folyamat-és Rendszerépítés alapját egy szervezetben.
• a törzsadatok kezelése a törzs-és referenciaadatok minőségére vonatkozik. A végső cél egyedi (‘arany’) rekordok létrehozása.
• az adattárház az a tevékenység, amely biztosítja az adatok relációs adatbázisokban történő tárolására használt architektúra meghatározását.
• az üzleti intelligencia magában foglalja az adattárházakban tárolt adatok megnyitását. Az adatokat oly módon kell szolgáltatni, hogy azok hasznos információkkal szolgáljanak a vezetőség számára, lehetővé téve számukra a megalapozott döntések meghozatalát.
• az adatminőség-kezelés a minőségi kritériumok strukturális dokumentációjára, a tényleges adatminőség elemzésére és az adatminőség-jelentésre vonatkozik.
• a Tartalomkezelés az adatok osztályozására, a dokumentumfolyamatok strukturálására és az ezekhez való hozzáférésre irányul.
• az archiválás az inaktív adatok más környezetekbe történő áthelyezésére irányul.
• az irányítási műveletek alatt a metaadatok olyan Adatkezelési elemekre vonatkozó információkat jelentenek, mint az adatobjektumok és adatmodellek műszaki és funkcionális leírása.
• az adatbázis-kezelés az adatbázisok operatív technikai kezelésére irányul.
• az adatbiztonság célja az adatok védelme az illetéktelen hozzáférés és az adatok felhasználása ellen.
• az Identitáskezelés összefoglalva meghatározza az adatokhoz való hozzáférést.

A részletesebb leírást számos ilyen EDM elemek, utalunk, hogy a külön hozzájárulások EDM elemek, amelyek szerepelnek ebben a kompakt.

EDM szervezeti szempontból

e cikk keretein belül csak az a feladatunk, hogy válaszoljunk az EDM modell valós gyakorlatban történő megvalósításának legjobb módjára.

ha alaposan megvizsgálja az EDM különböző összetevőit, amint az a 3.ábrán látható, akkor azt a benyomást kelti, hogy ezekben az összetevőkben kevés logikai sorrend van. A 3. ábra azt mutatja, hogy az elemek felépítésének és megvalósításának nincs javasolt prioritása vagy fázisa. Nyilvánvaló azonban, hogy az adatkezelés összekapcsolja az összes többi elemet. Ezzel azt kívánjuk jelezni, hogy a tartományok között nincs rangsor, és hogy az EDM komponenseinek sorrendje tisztán véletlenszerű. Az adatkezelés itt kivételt képez. Az Adatkezelési kapcsolat az EDM összes többi része között egyértelműen azt mutatja, hogy semmilyen adatkezelési tevékenység nem fejleszthető és nem valósítható meg sikeresen, ha a szervezeten belül nincs adatkezelési tevékenység.

az adatkezelés minden adatkezelési tevékenység alapját képezi. E nélkül az alap nélkül a tevékenységek csupán egy halom laza téglából állnának, szerkezet és cement nélkül. Ez azt jelentheti, hogy a BI-megoldásokat megvásárolják és megvalósítják, miközben nincs elegendő Adatszabvány vagy adatdefiníció. Vagy előfordulhat, hogy a megbízható irányítási információk előállításához szükséges adatminőség nem megfelelő. Ez olyan rendszerek tervezéséhez és megvásárlásához vezethet, amelyek nem kompatibilisek más rendszerekkel, mivel nincs olyan átfogó vállalati adatmodell, amely minden rendszerfejlesztés alapjául szolgálna. Ez végső soron azt eredményezheti, hogy egy szervezet aktívan kihasználja az internethasználók által a weboldalakon hagyott nyomokat, anélkül, hogy figyelembe venné az adatvédelmi szabályokat, ami képkárosodáshoz és esetleg követelésekhez vezethet.

az adatmenedzsment biztosítja, hogy az egész szervezetre kiterjedő jövőkép és stratégia legyen az adatkezelésre vonatkozóan, amelyet a menedzsment támogat. A jövőkép tájékoztat minket arról, hogy mit akarunk elérni. Ez jelzi a szervezet ambícióját. Az adatokkal kapcsolatos valamennyi tevékenységnek meg kell felelnie ennek a jövőképnek, és a stratégiának következetességet kell biztosítania ezekben a tevékenységekben. A stratégia meghatározza a szervezeten belüli adatkezelés körét is. Figyelmen kívül hagyva az átfogó Dama modellt, a szervezetek inkább kihagyhatnak bizonyos szempontokat a megfontolásból, mert valószínűleg már valahol máshol töltik be őket, egy decentrális egységben. Folyamatosan visszatérő jelenség például, hogy a HR saját adatkezelő szervezetet hoz létre, és csak korlátozottan alkalmazza a központi adatkezelő szervezet által kidolgozott irányelveket és szabványokat.

az Adatirányítás azt is biztosítja, hogy figyelmet fordítsanak a szakpolitikai szabályok megfogalmazására. Ebben az összefüggésben az információbiztonsági politikára, az adatarchitektúrára, az archiválásra és az adatminőségre vonatkozó politikai szabályokra utalunk. Ezen túlmenően az adatkezelés szervezeti beágyazását az adatkezelés biztosítja. Meg kell határozni: ki végső soron felelős, hol és hogyan hoznak döntéseket a stratégiáról, a politikáról, a szabványokról, a szerepekről, a tulajdonjogról? Például hogyan és mikor készülnek jelentések a szervezeten belüli Adatkezelési tevékenységekről? Milyen módon szervezzük meg a törzsadatok karbantartási tevékenységeinek végrehajtását?

ez az áttekintés egyértelművé teszi, hogy az adatkezelés a helyes adatkezelés alapja. Függetlenül attól, hogy egy szervezet milyen érettségi szakaszban találja magát, mindig hasznos komolyan megvizsgálni az adatkezelés minőségét, és ellenőrizni, hogy a hatóköre megfelelő-e vagy sem.

képzelje el, hogy egy szervezet teljesen rendben van az adatkezeléssel. Vannak – e rendelkezésre álló lábnyomok vagy bevált gyakorlatok, amelyek tisztázhatják, hogy a többi Adatkezelési összetevő közül melyik alkalmas közvetlenül az optimalizálásra, a prioritások meghatározása szempontjából? Sajnos ez nem így van. Más szavakkal, a tapasztalat azt tanította nekünk, hogy ez attól függ, hogy milyen prioritások merülnek fel a szervezet napirendjén.

képzelje el, hogy egy szervezet úgy dönt, hogy egy régi információs rendszert egy új ERP rendszerre cserél. Lehet majd csodálkozni, hogy ez milyen hatással lehet az adatkezelésre. Mi legyen a legmagasabb prioritás? Ez azt eredményezheti, hogy a szükséges átállás következtében az adatminőség-menedzsment a legmagasabb prioritást kapja. A szennyezett adatokat megtisztítják, a metadokumentációt kezelik, a törzsadatok kezelését javítják. Egy adatintegrációs alkalmazás megvalósítása például az adatarchitektúra modell frissítéséhez és egy adatminőségi alkalmazás kiválasztásához és megvalósításához vezethet az adatok tisztítása és gazdagítása érdekében, mielőtt azokat más platformokkal megosztanák.

4. ábra. Az üzleti modell és az EDM közötti kapcsolat.

végezetül úgy gondoljuk, hogy az adatkezelés alapján és a szervezet üzleti menetrendjétől függően azokat az Adatkezelési tevékenységeket kell folytatni, amelyek a napirend megvalósításában a legnagyobb hozzáadott értéket képviselik egy adott pillanatban. A részleteket a 4.ábra mutatja. A jövőkép és a stratégia középpontjában a jövőkép és a stratégia célkitűzéseinek megvalósításához szükséges üzleti modell épül. Ez az üzleti modell követelményeket támaszt az elsődleges és támogató folyamatokkal szemben. Erőforrásokra van szükség ahhoz, hogy ezek a folyamatok működjenek, és később fel lehet osztani munkaerő -, adat-és informatikai erőforrásokra. Az üzleti napirend határozza meg, hogy egy adott esetben pontosan mire és mennyire van szükség az adatok oldalán. Az EDM megalapozza azt a módot, ahogyan ezt meg kell szervezni. Ez személyre szabott megközelítést foglal magában, és nem foglalható bele az adatkezelési tevékenységek rögzített mintájába.

következtetés

ebben a hozzájárulásban bemutattuk az EDM-et, mint a szervezet által generált vagy megszerzett összes adat kezelésének megközelítését. Ennek a megközelítésnek a megfelelő végrehajtása biztosítja, hogy ezek az adatok megfeleljenek a szervezet adatminőségi követelményeinek, és hogy a folyamatok végrehajtásához és a vezetőség megalapozott döntéseinek meghozatalához szükséges adatok helyesek, teljesek és időben rendelkezésre álljanak. Ebben az esetben az adatok olyan eszközök, amelyeket ugyanúgy kell kezelni, mint az összes többi vállalati eszközt. Ezt követően tovább határoztuk meg az EDM alkotóelemeit. Így létrejött az irányítási tevékenységek kerete, amely az adatminőség alapját képezi. Végül azzal érveltünk, hogy az alkotóelemek végrehajtása nem történhet rögzített minta szerint. Az operacionalizálás során a vállalati stratégia és a prioritások határozzák meg, hogy az EDM mely összetevőit választják ki és optimalizálják. Kulcsfontosságú szerepet kap az adatirányítás, amely biztosítja a szervezet egészére kiterjedő és a vezetés által támogatott jövőképet és stratégiát.