Dưới đây là bản viết lại chi tiết từng phần của tài liệu “What is Data Governance?” từ IBM (xem tại đây), một bài viết rất hay và đầy đủ về Quản trị dữ liệu cho doanh nghiệp, và là tài sản vô cùng quý giá trên con đường phát triển của doanh nghiệp
1. Giới thiệu về Quản trị Dữ liệu (Data Governance)
Quản trị dữ liệu là gì?
Quản trị dữ liệu (Data Governance) là một lĩnh vực trong quản lý dữ liệu, tập trung vào việc thiết lập và thực thi các chính sách, tiêu chuẩn, và quy trình để đảm bảo dữ liệu của một tổ chức được quản lý hiệu quả. Mục tiêu chính của quản trị dữ liệu là duy trì dữ liệu an toàn, chất lượng cao, và đáng tin cậy để hỗ trợ các sáng kiến trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn (big data), và các nỗ lực chuyển đổi số.
Quản trị dữ liệu hoạt động giống như một trung tâm điều phối không lưu, đảm bảo dữ liệu di chuyển qua các kênh bảo mật đến đúng người dùng và đích đến đáng tin cậy. Trong bối cảnh khối lượng dữ liệu ngày càng tăng từ các nguồn mới như Internet vạn vật (IoT) hay ứng dụng đám mây, các tổ chức cần nâng cấp phương pháp quản trị dữ liệu để mở rộng khả năng phân tích và ra quyết định chiến lược.
Quản trị dữ liệu so với Quản lý dữ liệu
Quản trị dữ liệu là một phần của quản lý dữ liệu (Data Management), vốn bao gồm các hoạt động như lưu trữ, bảo mật, và tích hợp dữ liệu. Trong khi quản lý dữ liệu tập trung vào việc sử dụng dữ liệu hiệu quả để hỗ trợ quyết định chiến lược, quản trị dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng đúng cách, tuân thủ các quy định và chính sách nội bộ.
Ví dụ:
- Quản trị dữ liệu: Một nhóm quản trị dữ liệu có thể xác định các điểm chung trong dữ liệu khách hàng và làm việc với đội quản lý dữ liệu để xác định tiêu chuẩn dữ liệu (data standards).
- Quản lý dữ liệu: Đội ngũ này có thể thiết lập cơ chế truy cập dữ liệu, chẳng hạn như kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (role-based access control) để bảo vệ thông tin nhạy cảm như thông tin cá nhân (PII).
Sự phối hợp giữa hai lĩnh vực này là cần thiết để đảm bảo một chiến lược quản trị dữ liệu toàn diện.
2. Khung Quản trị Dữ liệu (Data Governance Framework)
Khung quản trị dữ liệu là gì?
Khung quản trị dữ liệu (Data Governance Framework) là một cấu trúc chi tiết xác định cách tổ chức quản lý dữ liệu, bao gồm quyền sở hữu, trách nhiệm, và cách xử lý dữ liệu. Không có khung quản trị dữ liệu chung cho mọi tổ chức, vì mỗi khung được tùy chỉnh dựa trên hệ thống, nguồn dữ liệu, quy định ngành, và luật pháp địa phương.
Các yếu tố chính trong khung quản trị dữ liệu bao gồm:
- Mục tiêu chương trình, vai trò và trách nhiệm
- Mục tiêu: Các chương trình quản trị dữ liệu thường xác định mục tiêu cụ thể, như cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu, giảm lỗi dữ liệu, tăng hiệu quả chi phí, hoặc nâng cao tính nhất quán và đầy đủ của dữ liệu.
- Vai trò và trách nhiệm:
- Hội đồng quản trị (Governance Council): Bao gồm các lãnh đạo cấp cao, chịu trách nhiệm xây dựng khung quản trị và giám sát chiến lược.
- Chủ sở hữu dữ liệu (Data Owners): Quản lý các lĩnh vực dữ liệu cụ thể, đảm bảo độ chính xác, chất lượng, và nhất quán.
- Quản lý dữ liệu (Data Stewards): Xử lý quản lý hàng ngày của các miền dữ liệu.
- Các bên liên quan (Stakeholders): Người dùng dữ liệu trong tổ chức, chẳng hạn như các nhóm kinh doanh.
- Tiêu chuẩn, chính sách và quy trình dữ liệu
Các khung quản trị dữ liệu đặt ra các thông số như định dạng dữ liệu, mô hình dữ liệu, quản lý dữ liệu chính (master data management), và quy trình xử lý dữ liệu. Những tiêu chuẩn này đảm bảo dữ liệu được sử dụng nhất quán và tuân thủ các quy định. - Quy trình kiểm toán (Auditing Procedures)
- Các khung quản trị dữ liệu bao gồm quy trình kiểm tra, kiểm toán, và lưu trữ hồ sơ để đảm bảo tuân thủ và minh bạch.
- Kiểm toán định kỳ giúp xác minh rằng người dùng tuân thủ chính sách quản trị, đồng thời cho phép chương trình quản trị phát triển để đáp ứng các nguồn dữ liệu hoặc quy trình mới.
- Kiểm toán cũng hỗ trợ tổ chức đạt được và chứng minh sự tuân thủ các quy định pháp lý.
- Công cụ quản trị dữ liệu (Data Governance Tools)
Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong quản trị dữ liệu. Các giải pháp quản trị dữ liệu phổ biến cung cấp các khả năng như:
- Tự động phát hiện và phân loại dữ liệu.
- Thực thi các quy tắc bảo vệ dữ liệu và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò.
- Đáp ứng các yêu cầu về quyền riêng tư và tuân thủ.
- Tự động hóa quản lý siêu dữ liệu (metadata), lập danh mục dữ liệu, và hỗ trợ từ điển kinh doanh (business glossary).
- Một số công cụ tiên tiến có thể xử lý các tập dữ liệu phức tạp, giúp xác định xu hướng và mối quan hệ dễ dàng hơn.
3. Lợi ích của Quản trị Dữ liệu
Việc triển khai một khung quản trị dữ liệu mạnh mẽ mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức:
- Tăng giá trị từ dữ liệu doanh nghiệp
Dữ liệu đáng tin cậy, chính xác, và đầy đủ giúp tổ chức khám phá cơ hội mới, tối ưu hóa hiệu suất, và ra quyết định tốt hơn. Quản trị dữ liệu ngăn ngừa lỗi trong các số liệu hiệu suất, đảm bảo rằng các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.
Ví dụ: Các công cụ theo dõi dòng dữ liệu (data lineage tools) giúp chủ sở hữu dữ liệu truy xuất nguồn gốc dữ liệu, xác định và khắc phục lỗi trong quá trình xử lý (ETL/ELT). - Thúc đẩy đổi mới và hiệu quả
Quản trị dữ liệu phân phối quyền truy cập dữ liệu phù hợp, cho phép các nhóm đa chức năng cộng tác hiệu quả hơn, từ đó thúc đẩy đổi mới và tăng tốc quy trình kinh doanh. - Cung cấp nguồn dữ liệu duy nhất (Single Source of Truth – SSOT)
Một hệ thống dữ liệu được quản trị tốt đảm bảo rằng tất cả các bên liên quan làm việc với cùng một tập dữ liệu, giảm thiểu mâu thuẫn và tăng tính nhất quán. Việc tập trung định nghĩa dữ liệu và siêu dữ liệu vào một danh mục dữ liệu duy nhất là nền tảng cho các giải pháp tự phục vụ. - Đảm bảo quyền riêng tư, bảo mật và tuân thủ
Quản trị dữ liệu giúp tổ chức tuân thủ các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR), Đạo luật Bảo mật Người tiêu dùng California (CCPA), hoặc các yêu cầu ngành như PCI DSS. Các công cụ quản trị dữ liệu thiết lập rào cản bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, xây dựng hệ thống minh bạch và công bằng, từ đó duy trì lòng tin của khách hàng. - Hỗ trợ sử dụng dữ liệu an toàn cho các sáng kiến AI
Quản trị dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng trong các dự án AI là chất lượng cao, có nguồn gốc rõ ràng, và tuân thủ các quy định. Điều này đặc biệt quan trọng khi chỉ 45,3% tổ chức được khảo sát bởi IDC có quy tắc và quy trình để bảo vệ dữ liệu trong các sáng kiến AI. - Nâng cao độ chính xác của phân tích dữ liệu
Dữ liệu được quản trị tốt là nền tảng cho các phân tích nâng cao, từ báo cáo kinh doanh thông minh đến các mô hình học máy. Việc định dạng và làm sạch dữ liệu (data profiling) giúp tổ chức hiểu rõ mối quan hệ giữa các tập dữ liệu, từ đó cải thiện kết quả phân tích.
4. Thách thức của Quản trị Dữ liệu
Mặc dù có nhiều lợi ích, các chương trình quản trị dữ liệu thường đối mặt với các thách thức sau:
- Thiếu sự hỗ trợ phù hợp (Lack of Appropriate Sponsorship)
Các chương trình quản trị dữ liệu hiệu quả cần sự hỗ trợ từ cả lãnh đạo cấp cao (như Giám đốc Dữ liệu – CDO) và nhân viên cấp dưới (như quản lý dữ liệu). Nếu thiếu sự hỗ trợ, người dùng dữ liệu có thể không nhận thức hoặc không tuân thủ chính sách, dẫn đến dữ liệu kém chất lượng hoặc rủi ro bảo mật. - Kiến trúc dữ liệu không nhất quán
Nếu không có công cụ và kiến trúc dữ liệu phù hợp, tổ chức có thể gặp khó khăn trong việc hợp nhất và tích hợp dữ liệu từ các hệ thống lưu trữ khác nhau. Việc trùng lặp dữ liệu hoặc thiếu danh mục dữ liệu có thể cản trở quản trị hiệu quả. - Khó khăn trong việc kiểm soát và giám sát dữ liệu
Trong môi trường đám mây lai (hybrid cloud) hoặc đa đám mây (multicloud), dữ liệu được lưu trữ ở nhiều định dạng và vị trí khác nhau, gây khó khăn trong việc theo dõi dòng chảy và sử dụng dữ liệu. Các hoạt động “Shadow IT” (người dùng tự ý sử dụng dịch vụ đám mây không được IT phê duyệt) càng làm tăng thách thức. - Nhu cầu truy cập dữ liệu tăng cao
Sự phổ biến của phân tích tự phục vụ (self-service analytics) dẫn đến nhu cầu truy cập dữ liệu nhanh chóng, nhưng các nhóm quản trị dữ liệu phải cân bằng giữa tốc độ và các yêu cầu bảo mật, quyền riêng tư. - Yêu cầu dữ liệu cho AI
AI đòi hỏi dữ liệu chất lượng cao và quản trị chặt chẽ hơn so với các quy trình IT truyền thống. Nếu không có rào cản phù hợp, AI có thể vô tình tiết lộ thông tin nhạy cảm, gây rủi ro cho tổ chức.
5. Thực tiễn Tốt nhất trong Quản trị Dữ liệu
Để triển khai một chương trình quản trị dữ liệu thành công, tổ chức có thể áp dụng các thực tiễn sau:
- Tự động hóa để tăng hiệu quả
Tự động hóa các nhiệm vụ như theo dõi dòng dữ liệu, gắn thẻ siêu dữ liệu, tạo nhật ký kiểm toán, và phân loại dữ liệu giúp giảm lỗi và tiết kiệm thời gian. - Cân bằng giữa tiện lợi và an toàn dữ liệu
Các tổ chức cần đảm bảo rằng dữ liệu dễ dàng truy cập cho những người được ủy quyền, đồng thời duy trì các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. - Xây dựng danh mục dữ liệu (Data Catalog)
Một danh mục dữ liệu tập trung hoạt động như nguồn dữ liệu duy nhất, giúp tổ chức dễ dàng tìm kiếm, phân loại, và quản lý dữ liệu ở quy mô lớn. - Sử dụng mô hình trưởng thành (Maturity Models)
Mô hình trưởng thành dữ liệu giúp tổ chức đánh giá trạng thái hiện tại của chương trình quản trị, đặt mục tiêu, và theo dõi tiến độ theo thời gian. - Giám sát và cải thiện liên tục
Việc đánh giá và báo cáo định kỳ giúp xác định vấn đề và cải thiện quy trình quản trị. Điều chỉnh khung quản trị dựa trên phản hồi, quy định mới, hoặc thay đổi chiến lược kinh doanh đảm bảo tính phù hợp và hiệu quả.
6. Tài nguyên và Giải pháp Liên quan
Tài liệu cung cấp một số tài nguyên và giải pháp từ IBM để hỗ trợ quản trị dữ liệu:
- Báo cáo và Hướng dẫn
- 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools: IBM được công nhận là Leader trong 19 năm liên tiếp.
- The Data Differentiator: Hướng dẫn xây dựng tổ chức dựa trên dữ liệu.
- The Hybrid, Open Data Lakehouse for AI: Ebook về tích hợp chiến lược data lakehouse để tối ưu hóa chi phí và mở rộng AI.
- Giải pháp của IBM
- IBM Cloud Pak for Data: Nền tảng tạo ra một hệ thống dữ liệu được quản trị để đáp ứng yêu cầu về quyền riêng tư và tuân thủ.
- Giải pháp Quản trị AI (AI Governance Solutions): Tăng cường niềm tin vào AI, thúc đẩy đổi mới và cải thiện lòng tin của khách hàng.
- Dịch vụ Tư vấn Quản trị AI: Hỗ trợ tổ chức chuẩn bị cho Đạo luật AI của EU và thiết lập cách tiếp cận quản trị AI có trách nhiệm.
- Đào tạo
- Learning Path: Enforcing Data Governance: Cung cấp kiến thức cơ bản về quản trị dữ liệu và bảo mật cho dữ liệu chia sẻ giữa các ứng dụng.
7. Kết luận
Quản trị dữ liệu không chỉ là một phần của quản lý dữ liệu mà còn là nền tảng để các tổ chức khai thác giá trị từ dữ liệu, thúc đẩy đổi mới, và đảm bảo tuân thủ các quy định. Một khung quản trị dữ liệu hiệu quả, được hỗ trợ bởi công nghệ và thực tiễn tốt, giúp tổ chức xây dựng một hệ thống dữ liệu đáng tin cậy, minh bạch, và an toàn. Với các giải pháp như IBM Cloud Pak for Data và các dịch vụ tư vấn AI, tổ chức có thể tối ưu hóa dữ liệu để đạt được lợi thế cạnh tranh trong thời đại số hóa.
Call BSD 0918 339 689 tìm hiểu thêm về Quản trị dữ liệu Data Governance, phương pháp tiếp cận và triển khai vào doanh nghiệp của bạn
