Veri Yönetişim Hedefleri
Veri ve analitik (D&A) yönetişiminin temel amacı, araştırmamız bize öğretti, verileri ve analitik içeriği düzenleyici gereksinimler ve paydaş beklentileri de dahil olmak üzere iş hedefleriyle hizalamaktır. Özünde, stratejik ve operasyonel hedefleri desteklemek için verilerin optimal iyileştirilmesi, kontrolü ve kullanılması için bir çerçeve oluşturmakla ilgilidir. Jonathan Reichental, “Aptallar İçin Veri Yönetişimi” nde, veri yönetişimi maksimum organizasyonel değer sağlamak için veri iyi yönetme uygulaması olarak tanımlar. Bu, verilerin tutarlı bir şekilde kullanılabilir, kullanılabilir, güvenli ve güvenilir olmasını sağlamak anlamına gelir. Bu nedenle, veri kontrolü ve gözetim için rollerin, süreçlerin ve sorumlulukların resmileştirilmesini içerir.
Bu nedenle, D&A yönetişimi, kuruluş genelinde veri ve analitik içeriği yöneten politikaları, standartları, karar haklarını, prosedürleri ve teknolojileri kapsar. Bu sadece yapılandırılmış veriler ve raporlar değil, aynı zamanda makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) modelleri, algoritmaları ve bunları eğitmek veya ayarlamak için kullanılan verileri de içerir. Etkili Yönetişim, yürütme sponsorluğu, yönlendirme komiteleri, veri sahipleri, görevliler ve konu uzmanları için açık roller oluşturmaktadır. Ayrıca veri kalitesi, güvenlik, uygun kullanım ve yasal uyumluluk sağlamak için işbirliği oluşturur. Son olarak, işletme genelinde veri varlıklarının kalitesi, güvenlik, gizlilik ve yaşam döngüsü yönetimi için uygulamaları standartlaştırmaktadır.
D&A yönetişiminin hedefleri şunları içerir:
- Veri ve Analytics'in kurumsal varlıklar olarak tanınması ve yönetilmesi
- Ortak Standartlar ve Tanımlar Oluşturma ve Uygulama
- Çoğaltma, tutarsızlık ve hatadan kaynaklanan maliyetlerin azaltılması
- Düzenleyici, güvenlik ve itibar riski en aza indirmek
- ML ve AI bileşenleri dahil olmak üzere analitik içeriğin güvenilir ve yüksek değerli olmasını sağlamak
- Erişimi uygun şekilde kontrol ederken ve kataloglanırken keşfedilebilirliği etkinleştirme
Kısacası, D&A yönetişimi sadece kontrol ile ilgili değildir – verilerin iş değerini artırmak için güvenle ve sorumlu bir şekilde kaldırılabileceği bir ortam yaratmakla ilgilidir.
Tam bir D&A yönetişim platformu
Tam, uçtan uca bir D&A yönetişim platformunun mevcut olmadığını kabul etmek önemlidir. Bugün hiçbir satıcı, tüm işletme boyunca iş odaklı yönetişimi desteklemek için gereken tüm yetenek yelpazesini sunmuyor. Sonuç olarak, veri liderlerinin her biri veri kalitesi, meta veri yönetimi, politika uygulama, erişim kontrolü ve AI model yönetişimi gibi farklı yönlerde uzmanlaşmış birden çok satıcıdan araçlar entegre ederek yönetişim platformlarını bir araya getirmeleri gerekir.
Etkili yönetişim, insanları, süreçleri ve teknolojiyi gerektirir
Etkili olmak için, D&A yönetişimi sadece bir teknoloji sorunu değildir, aynı zamanda insanlara, süreçlere ve teknolojiye dayanan disiplinli, devam eden bir uygulamadır. Tek başına teknoloji bir çözüm değildir; Başarı, iyi tanımlanmış rollere, açık süreçlere ve tüm kuruluş genelinde yönetişim sonuçlarını yönlendirebilecek güçlendirilmiş bireylere bağlıdır. Bunu nasıl yapacağınız konusunda daha fazla bilgi sahibi olursanız, Veri Yönetişimi Enstitüsü bunun nasıl yapılacağını özetlemek için harika bir şey yapar.
Yönetişim çabaları, görev açısından kritik hedeflere uygun resmi, kaynaklı bir programla başlamalıdır. Odaklanmış bir kapsamdan başlayarak – yalnızca en hayati veri ve analiz varlıklarını yöneten – kuruluşların hızlı bir şekilde değer vermesini sağlar. Kapsam sadece gerektiği gibi genişlemeli ve performans göstergelerine veya iş değeri zincirlerine açıkça bağlı değilse yeniden değerlendirilmelidir. Sağlam bir yönetişim çerçevesi, veri ve analitik ürün sahipleri, yönetici sponsorları ve karar vericiler dahil olmak üzere resmi sahiplik yapıları gerektirir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri, raporları, modelleri ve algoritmaları kapsayan tam D&A yaşam döngüsünü kapsamak ve risk yönetimi ile değer yaratmayı dengelemek için iş merkezli kalmalıdır.
Yönetişim olgunlaştıkça, birleşik, iş odaklı bir stratejiyle uyumlu olmalı ve aktif veri mimarilerine doğru bir kaymayı desteklemelidir. Bu evrim, yönetişim süreçleriyle entegre olan ve insanları güvenilir, iyi yönetilen veriler üzerinde hareket etmeleri için güçlendiren teknolojilere bağlıdır. Bu temel olmasaydı, ölçeklendirme D&A çabaları tutarsız ve etkisiz olacaktır.
2025 Dresner Danışma Araştırma Bulguları
Bazı ilerlemelere rağmen, veri ve analitik (D&A) içeriği çoğu kuruluş için bulmak zordur. Son araştırmalara göre, 2025'te ankete katılanların% 62'si en azından biraz zorluk bildirdi,% 35'i bunu “biraz zor” olarak tanımladı ve% 28'i daha da büyük bir hayal kırıklığı yaşadı. Bu, önceki yıllarda mütevazı bir gelişme yaparken, veri erişilebilirliği çoğu kuruluş için çözülmemiştir. Önceki yıllarda hafif kazanımlar, veri varlıklarının endekslenmesine, sınıflandırılmasına ve ortaya çıkmasına yardımcı olan veri kataloğunun ve meta veri yönetimi çözümlerinin daha geniş bir şekilde benimsenmesinden kaynaklanmaktadır. Bununla birlikte, tek başına geleneksel kataloglama yetersizdir. Birçok satıcı artık AI güdümlü semantik katmanları ve akıllı keşif özelliklerini bu platformlara entegre ediyor. Başarılı olursa, bu tür bir ajan AI sistemleri – otonom akıl yürütme ve eylem yapabilen – güvenilir, bağlamsal olarak ilgili verileri bulmak için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltabilir.
Veri keşif zorluklarının ele alınması teknolojiden daha fazlasını gerektirecektir. Geliştirilmiş yönetişim, daha iyi meta veri uygulamaları ve veri okuryazarlığı, verilerin bulunabilir, kullanılabilir ve değerli kalmasını sağlamak için gereklidir. Yine de resmi D&A yönetişimi sınırlı olmaya devam etmektedir. 2025'te, kuruluşların sadece% 41'i resmi bir yönetişim organına sahip olduğunu bildirdi – önceki yılın% 32'sinden arasındadır, ancak yine de yaygın değildir. Evlat edinme büyük ölçüde düzenleme tarafından yönlendirilmektedir: uyum odaklı firmaların% 50'si ve çok büyük işletmelerin% 63'ünün çoğu finansal hizmet ve sağlık kuruluşunun yönetişim programları vardır. Buna karşılık, perakende önemli ölçüde gecikiyor ve sadece% 11'i resmi yönetişim rapor ediyor.
Bu eşit olmayan benimseme, yönetişimin tanınan stratejik değeri ile gerçek örgütsel yatırım arasında bir boşluk ortaya koymaktadır. Gayri resmi veya parçalanmış çabalar genellikle işletme çapında etkiyi artırmak için gereken tutarlılık ve otoriteden yoksundur. Yönetişim ve BI başarısı arasındaki bağlantı açıktır: düşük performans gösteren BI girişimlerine sahip kuruluşların resmi yönetişimden yoksun olma veya açık yetkiler olmadan geçici ekiplere güvenme olasılığı daha yüksektir. Bu gruplarda,% 33'ü ikincil sorumlulukları olan bireylerden oluşan sanal ekipler kullandığını bildirmiştir. Tersine, daha başarılı BI programları olan kuruluşların dağıtılmış bir yönetişim modelini benimseme olasılığı daha yüksekti – iş birimleri arasında resmi roller ekledi. Bu kuruluşlar ayrıca, gerektiğinde adanmış bireylerden gayri resmi katkılarla resmi yapıları destekleyen daha dengeli bir yönetişim yaklaşımı göstermiştir.
Artan taleplere ve AI'nın artan etkisine rağmen, çoğu kuruluş henüz yönetişim kapsamlarını genişletmemiştir. Yönetişim çabaları hala öncelikle analitik verilere, ana verilere, operasyonel verilere ve raporlara odaklanmaktadır – hepsi katılımcıların yarısından fazlası tarafından belirtilmektedir. Bununla birlikte, ML modelleri ve AI algoritmaları gibi daha yeni analitik varlıklar büyük ölçüde taciz edilmemektedir. Yapay zeka daha yaygın hale geldikçe, bu kör nokta kurumsal gözetim ve performans için ciddi riskler oluşturabilir.
Ankete katılan örgütsel faaliyetlerde D&A yönetişiminin önemi açıktır: Yanıtların% 80'inden fazlasını “kritik”, “çok önemli” veya “önemli” olarak derecelendiren on faaliyetin tümü% 90'ı aşan. Listeye liderlik eden “Veri ve Analytics kalitesi” evrensel olarak tanındı – “önemli” nin altında hiçbir yanıt almadı – ve en sık “kritik” olarak işaretlendi. Arkasında “role uygun verilere kontrollü erişim” idi, ayrıca yanıtların% 50'sinden fazlasını “kritik” olarak kaydediyor.
Bu sonuçlar diğer anketlerde tutarlı bulguları tekrar teyit etmektedir: SATA kalitesi ve güvenlik, veri ve analitikte en önemli öncelikler olmaya devam etmektedir. Ayrıca, kalite ve kontrollü erişimin güvenilir, güvenli ve eyleme geçirilebilir içgörüler için temel oluşturduğu etkili D&A yönetişim programlarının temel kapsamını tanımlarlar. Yanıtların tam dağılımı aşağıdaki grafikte gösterilmiştir.
Araştırmaya göre, çok yönlü bir D&A yönetişim programı dört temel özelliğe öncelik vermelidir: güvenlik, kalite güvencesi, gizlilik ve veri modellerinin yönetişimi. Bu öğeler birlikte verilerin korunan, güvenilir, uyumlu ve analitik ve yapay zeka'da sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlar. Kuruluşlar veri girişimlerini ölçeklendirdikçe, bu sütunlar güven oluşturmak, inovasyonu sağlamak ve bilinçli karar almayı desteklemek için gerekli hale gelir.
Ayrılık Kelimeler
Üretken ve ajan AI'nın yükselişi, hem sağlam hem de uyarlanabilir bir D&A yönetişim vakfı talep etmektedir. Araştırmamız, kuruluşların veri kalitesini ve kontrollü erişimi, güvenlik, gizlilik ve temel bileşenleri tamamlayan veri modellerinin yönetişimi ile başarı sağlayıcıları olarak gördüğünü göstermektedir. Bu öncelikler daha geniş bir değişimi yansıtmaktadır: AI'nın tam potansiyelini gerçekleştirmek için, işletmeler hype'ın ötesine geçmeli ve stratejilerini kanıtlanmış veri uygulamalarındaki ve insan ve sanal ajanların düşünceli entegrasyonundaki stratejilerini temel almalıdır. Yönetişimi gelişmekte olan yeteneklerle hizalayarak, kuruluşlar güven, uyumluluk ve kontrolü korurken anlamlı iş değerinin kilidini açabilir.
Bir yanıt yazın