Datastyring

Datastyring

Datastyring er prosessen med å administrere tilgjengelighet, brukbarhet, integritet og sikkerhet av data innen en organisasjon. Det innebærer å etablere policyer, prosedyrer og kontroller for å sikre at data blir håndtert og beskyttet effektivt. Målet med datastyring er å skape en rammeverk som tilpasser databehandling med organisasjonens mål, strategier og regulatoriske krav.

Viktige konsepter i datastyring

Datastyring omfatter flere viktige konsepter og komponenter som bidrar til dens effektivitet. Å forstå disse konseptene kan hjelpe organisasjoner med å implementere og forbedre sine datastyringspraksiser:

1. Datakvalitet

Datakvalitet refererer til nøyaktigheten, fullstendigheten, konsistensen og påliteligheten av data. Det er avgjørende for organisasjoner å sikre at dataene de bruker til beslutningstaking er av høy kvalitet. Datastyring involverer implementering av prosesser og kontroller for å validere, verifisere og rense data, og dermed sikre dens kvalitet gjennom hele livssyklusen.

2. Dataarkitektur

Dataarkitektur innebærer design og struktur av en organisasjons dataressurser. Det inkluderer å definere datamodeller, skjemaer og flyt innen en organisasjon. Datastyring sikrer at dataarkitekturen er tilpasset organisasjonsmål og fremmer standardisering og konsistens i datastrukturer og formater. Dette letter dataintegrasjon og interoperabilitet.

3. Datasikkerhet

Datasikkerhet er en kritisk del av datastyring. Det innebærer å beskytte data mot uautorisert tilgang, bruk, avsløring, forstyrrelse, modifikasjon eller ødeleggelse. Datastyring etablerer og håndhever sikkerhetspolicyer, kontroller og tiltak, som kryptering, tilgangskontroller og brannmurer. Datasikkerhet bidrar til å forhindre datainnbrudd og sikrer konfidensialitet og personvern av sensitiv informasjon.

4. Datavern

Datavern refererer til beskyttelsen av individers personlige informasjon. Datastyring sikrer overholdelse av datavernforskrifter, som General Data Protection Regulation (GDPR). Det innebærer implementering av personvernregler, samtykkemekanismer og teknikker for dataanonymisering. Datastyring sikrer at personlige data blir samlet inn, lagret og behandlet på en lovlig og etisk måte, respekterer individers rettigheter og personvernpreferanser.

5. Roller og ansvar

Datastyring etablerer klare roller og ansvar for å administrere og overvåke dataressurser innen en organisasjon. Dette inkluderer å utpeke datastyrere, dataeiere og datavoktere som er ansvarlige for å sikre datakvalitet, sikkerhet og overholdelse. Datastyring definerer ansvar og autoritet for datarelaterte beslutninger, og sikrer at datarelaterte oppgaver og prosesser blir behørig fordelt og utført.

6. Policyer og prosedyrer

Datastyring involverer opprettelse og håndhevelse av policyer og prosedyrer som guider datahåndteringsaktiviteter. Disse policyene spesifiserer datastandarder, regler og retningslinjer for datainnsamling, lagring, bruk og deling. Datastyring sikrer at disse policyene kommuniseres, forstås og følges over hele organisasjonen. Det overvåker også implementeringen av prosedyrer for datastyringsaktiviteter, som dataklassifisering, oppbevaring og tilgangskontroller.

Eksempler på datastyring

Her er noen eksempler på hvordan organisasjoner implementerer datastyring:

Eksempel 1: Helsetjenesteorganisasjon

En helsetjenesteorganisasjon samler inn, lagrer og analyserer pasientdata. Datastyring sikrer at pasientdata håndteres sikkert, etisk og i samsvar med personvernregler. Det etablerer policyer for datasikkerhet, deling og lagring. Datastyring implementerer også tiltak for å overvåke datakvalitet, som valideringskontroller og profilering. Ved å håndheve datastyringspraksiser kan helsetjenesteorganisasjonen opprettholde integriteten og konfidensialiteten til pasientdata, samtidig som den utnytter det for meningsfulle innsikter og forbedrede helseresultater.

Eksempel 2: Finansinstitusjon

En finansinstitusjon håndterer store mengder sensitive kundedata. Datastyring sikrer at data er beskyttet mot uautorisert tilgang og sikrer overholdelse av forskrifter som Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) eller European Union's Revised Payment Service Directive (PSD2). Datastyring etablerer policyer for datakryptering, tilgangskontroller og regelmessige sikkerhetsrevisjoner. Det sikrer også at data registreres nøyaktig og avstemmes på tvers av flere systemer.

Nylige utviklinger innen datastyring

Datastyring utvikler seg kontinuerlig for å møte nye utfordringer og trender innen databehandling. Her er noen nylige utviklinger på feltet:

Datastyring i skyen

Med den økende adopsjonen av skybaserte løsninger står organisasjoner overfor nye utfordringer innen datastyring knyttet til datasikkerhet, personvern og overholdelse i skymiljøet. Datastyringsrammeverk tilpasses for å møte disse utfordringene og sikre at data i skyen håndteres og beskyttes effektivt.

Datastyring for Big Data

Spredningen av big data har skapt nye muligheter og kompleksiteter for datastyring. Big data-styring innebærer å håndtere store volumer, variasjoner og hastigheter av data. Det krever skalerbare og agile datastyringsrammeverk som kan håndtere de unike egenskapene til big data, som sanntidsbehandling, ustrukturerte data og data fra forskjellige kilder.

Datastyring for kunstig intelligens og maskinlæring

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)-teknologier er sterkt avhengige av data. Datastyring spiller en avgjørende rolle i å sikre kvaliteten, rettferdigheten og åpenheten i data som brukes i AI og ML-modeller. Datastyringspraksiser er nødvendige for å motvirke skjevheter, sikre ansvarlig og etisk bruk av AI og ML, og adressere utfordringer knyttet til algoritmisk ansvarlighet og forklarbarhet.

Relaterte termer

• Data Security: Beskyttelse av data mot uautorisert tilgang, bruk, avsløring, forstyrrelse, modifikasjon eller ødeleggelse.
• Data Breach: En hendelse der sensitive, beskyttede eller konfidensielle data blir eksponert, aksessert eller avslørt uten autorisasjon.