Data Governance i organizacja danych analitycznych.

Nazywam się Krzysztof Surowiecki, mam 45 lat i od 20 lat zajmuję się analizą danych i analityką internetową. Posiadam duże doświadczenie i wiedzę techniczną, dlatego potrafię skutecznie rozmawiać z zespołami IT i definiować realne rozwiązania.

Posiadam też długie doświadczenie biznesowe, rozumiem istotę działania firmy, zadania marketingu czy sprzedaży. Wiem, że firma istnieje, aby wypracowywać przychód, a nie wydawać pieniądze na kolejny system analityczny. Dlatego potrafię proponować i wdrażać rozwiązania szyte na miarę.

Przejdź do formularza kontaktowego

Zapraszam do współpracy. Krzysztof Surowiecki

#DataGovernance #OrganizacjaDanych #Dane #DataDriven #DemokratyzacjaDanych

Organizacja danych dotyczy technicznych aspektów zarządzania danymi, jak projektowanie baz danych, a Data Governance skupia się na biznesowych aspektach, jak określanie strategii i zarządzanie dostępem.

Dobrze zorganizowane dane ułatwiają efektywną realizację założeń Data Governance, zapewniając tym samym zgodność z celami biznesowymi.

Mam doświadczenie i wiedzę niezbędną, aby zbudować fundamenty organizacyjne pod firmę typu Data-Driven.

Realizuję wdrożenia organizacji danych i podejścia Data Governance poprzez etapowe podejście, które obejmuje analizę obecnej sytuacji, identyfikację potrzeb, planowanie i wdrażanie rozwiązań.

Analiza i identyfikacja potrzeb

Na początku dokonuję analizy obecnej architektury danych, procesów i narzędzi, aby zrozumieć, gdzie są możliwości na ulepszenia. Następnie identyfikuję potrzeby biznesowe i techniczne, aby określić, jakie zmiany są potrzebne.

Planowanie strategii

Kiedy mam jasny obraz potrzeb, planuję strategię zarządzania danymi, która obejmuje:

• Projektowanie baz danych
• Implementację systemów baz danych
• Zapewnienie bezpieczeństwa danych

Planuję również strategię Data Governance, która obejmuje:

• Określanie celów i strategii zarządzania danymi
• Wprowadzanie polityk i procedur
• Monitorowanie i egzekwowanie polityk
• Zarządzanie dostępem do danych

Wdrożenie i ocena

Wreszcie, wdrażam te strategie i rozwiązania, pilnując, aby były one zgodne z celami biznesowymi i wymaganiami regulacyjnymi. W trakcie wdrażania dokonuję regularnej oceny i dopasowania planów, aby zapewnić, że są one nadal odpowiednie i efektywne.

Współpraca i skupienie na wynikach

Przez cały proces utrzymuję bliską współpracę z zespołami biznesowymi i technicznymi, aby zapewnić, że rozwiązania są dostosowane do ich potrzeb i że są one odpowiednio wdrażane i zarządzane. Moje podejście jest zawsze skupione na uzyskaniu konkretnych wyników biznesowych i na zapewnieniu, że dane są wykorzystywane w sposób, który przynosi największą wartość dla organizacji.

Techniczna organizacja danych i budowa jednego źródła wiedzy, takiego jak data lake czy data mesh, wymaga kilku etapów.

1. Definicja struktury: Na początku trzeba zdefiniować strukturę i format danych. To obejmuje decyzje o schematach baz danych, formatach plików i innych aspektach technicznych.

2. Zbieranie i centralizacja danych: Następnie, zbierane są dane z różnych źródeł, które mogą obejmować różne systemy biznesowe, bazy danych, pliki, strumienie danych itp. Te dane są następnie centralizowane w jednym miejscu, tworząc tak zwany data lake.

3. Ustalanie standardów i procedur: Trzeba ustalić standardy i procedury dla zarządzania danymi, takie jak procesy czyszczenia danych, procedury backupu i odzyskiwania, i polityki bezpieczeństwa.

4. Implementacja technologii: Następnie, trzeba wybrać i skonfigurować odpowiednie technologie do przechowywania i zarządzania danymi. To mogą być systemy baz danych, narzędzia ETL (Extraction, Transformation, Load), narzędzia do zarządzania metadanymi itp.

5. Integracja z narzędziami analitycznymi: Dane powinny być zintegrowane z narzędziami analitycznymi, takimi jak systemy BI (Business Intelligence) czy narzędzia do analizy danych.

6. Budowanie data mesh: W przypadku budowania data mesh, proces jest nieco inny. Zamiast centralizować wszystkie dane w jednym miejscu, data mesh polega na decentralizacji zarządzania danymi. Każdy zespół lub dział w firmie jest odpowiedzialny za swoje własne dane, a data mesh zapewnia spójność i interoperacyjność między nimi.

Pamiętaj, że techniczna organizacja danych to tylko jedna strona medalu. Równie ważna jest część biznesowa, czyli Data Governance, która obejmuje ustanawianie celów i strategii zarządzania danymi, wprowadzanie polityk i procedur, monitorowanie i egzekwowanie tych polityk, oraz zarządzanie dostępem do danych.

Data Governance jest kluczowe dla organizacji z kilku powodów:

1. Zapewnia jakość danych: Dobre praktyki Data Governance zapewniają, że dane są dokładne, aktualne i kompleksowe, co umożliwia podejmowanie lepszych decyzji na podstawie tych danych.

2. Poprawia zgodność: Data Governance pomaga organizacjom spełniać wymogi prawne i regulacyjne dotyczące zarządzania danymi, co ogranicza ryzyko kar i innych konsekwencji niewłaściwego zarządzania danymi.

3. Ułatwia bezpieczeństwo danych: Poprzez wprowadzanie zasad dotyczących dostępu i zarządzania danymi, Data Governance pomaga chronić dane przed nieautoryzowanym dostępem i innymi zagrożeniami.

4. Zwiększa wartość danych: Dobrze zarządzane dane mogą dostarczyć organizacji cennych informacji, które mogą pomóc w optymalizacji procesów, identyfikacji nowych możliwości i innych korzyściach biznesowych.

5. Poprawia efektywność: Poprzez usprawnienie procesów zarządzania danymi, Data Governance może pomóc organizacjom lepiej wykorzystać swoje zasoby i oszczędzać czas i wysiłek.

Organizacja danych skupia się na technicznych aspektach przechowywania i zarządzania danymi. Obejmuje to takie działania jak:

• Projektowanie baz danych: Określanie struktury i formatu danych, aby były one łatwe do przechowywania, wyszukiwania i analizowania.

• Implementacja systemów baz danych: Wybór i konfiguracja odpowiednich technologii baz danych do przechowywania danych.

• Zapewnienie bezpieczeństwa danych: Wdrożenie procedur i mechanizmów ochrony danych przed nieautoryzowanym dostępem, utratą lub uszkodzeniem.

• Dokumentacja danych: Tworzenie dokumentacji opisującej zawartość, strukturę i sposób korzystania z danych.

Data Governance natomiast skupia się na biznesowych aspektach zarządzania danymi. Obejmuje to takie działania jak:

• Określanie celów i strategii zarządzania danymi: Ustalanie celów, jakie mają być osiągnięte poprzez zarządzanie danymi, oraz określanie strategii ich realizacji.

• Wprowadzanie polityk i procedur zarządzania danymi: Tworzenie i wdrażanie zasad regulujących sposób gromadzenia, wykorzystywania i udostępniania danych.

• Monitorowanie i egzekwowanie polityk: Sprawdzanie, czy dane są wykorzystywane zgodnie z politykami i procedurami, oraz podejmowanie działań w przypadku naruszeń.

• Zarządzanie dostępem do danych: Określanie, kto ma dostęp do danych i w jaki sposób może ich używać.

• Zapewnienie jakości danych: Upewnianie się, że dane są dokładne, kompletne i aktualne.

• Zarządzanie ryzykiem związanym z danymi: Identyfikowanie i łagodzenie ryzyka związanego z bezpieczeństwem, prywatnością i zgodnością z przepisami.

Dobrze zorganizowana struktura danych, ułatwia wdrażanie efektywnych praktyk Data Governance. Z drugiej strony, Data Governance pomaga w zapewnieniu, że dane są zorganizowane i zarządzane w sposób zgodny z celami biznesowymi.

Podsumowując:

• Organizacja danych to techniczne aspekty zarządzania danymi, takie jak projektowanie baz danych, implementacja systemów baz danych i zapewnienie bezpieczeństwa danych.

• Data Governance to biznesowe aspekty zarządzania danymi, takie jak określanie celów i strategii zarządzania danymi, wprowadzanie polityk i procedur, monitorowanie i egzekwowanie polityk oraz zarządzanie dostępem do danych.

• Dobrze zorganizowana struktura danych ułatwia wdrażanie efektywnych praktyk Data Governance.

• Data Governance pomaga w zapewnieniu, że dane są zorganizowane i zarządzane w sposób zgodny z celami biznesowymi.

Analizowałem dane dla takich marek jak Credit Suisse, Nestle, Sonova, Phonak, Hansaton, Unitron, Miinto, Play.

Zdobywałem doświadczenie w następujących branżach: moda, styl życia, zdrowie i uroda, technologia, gry, GSM, telekomunikacja, handel, sprzedaż detaliczna, bankowość i instytucje finansowe, stacje telewizyjne i media, edukacja, usługi publiczne oraz fintech.

Zapraszam do rozmowy. Posłucham i pomogę rozwiązać Twoje problemy związane z Analityką Internetową.

Przejdź do formularza kontaktowego

Krzysztof connects unique talents: IT & analytics knowledge, business challenges understanding and good feeling of Client's needs. It effected in great optimization of my projects. Thanks to unique business & marketing insights which came from my own data! If you're a visual type of person (I am :) - visualizations in Google Data Studio implemented by Krzysztof, totally upgrade the performance!

Krzysztof has highly commendable clear communication style, attention to detail, deep technical knowledge and easy going nature. I could not recommend him enough for any analytics project or position

I had the pleasure of working with Krzysztof on two different projects, and can confidently say he's a web analytics wizard! Besides being knowledgeable, he is very professional and really helpful. I highly recommend Krzysztof to anyone looking for an expert in digital data.

• Czym jest Data Governance?