Trace Id is missing
Pāriet uz galveno saturu
Microsoft drošība

Kas ir datu pārvaldība?

Datu pārvaldība ir uzņēmuma datu pārvaldības un drošināšanas būtiskākā sastāvdaļa. Uzziniet par datu pārvaldības pamatjēdzieniem un labāko praksi.

Datu pārvaldības definīcija

Datu pārvaldība ir tādu iekšēju politiku sistēma, ko organizācijas izmanto, lai pārvaldītu uzņēmuma datus, tiem piekļūtu un tos aizsargātu. Lai gan dažādu organizāciju sistēmas var atšķirties sarežģītības ziņā, tām vienmēr ir daži kopēji līdzekļi: iekšēji procesi, politikas, definētās lomas, metrikas un atbilstības standarti. Sistēmas mērķis ir palīdzēt lietotājiem efektīvi un droši izmantot plašo datu apjomu, ko ģenerē šodienas uzņēmumi.

Datu drošības svarīgumu nav iespējams pārspīlēt. Tāpēc pareizi izstrādāti datu pārvaldības konti kalpo ne tikai datu aizsardzībai, bet arī sensitīvu datu pārvaldībai no to iegūšanas līdz likvidēšanai.

Kāpēc datu pārvaldība ir svarīga

Uzņēmumi arvien vairāk izstrādā, izmanto un apgūst tehnoloģiju risinājumus, lai racionalizētu biznesa darbības un sniegtu klientiem lielāku vērtību. Šī digitalizācija ģenerē palielinātu datu apjomu (no tādiem avotiem kā iekšēji procesi un ārējas metrikas) un organizācijās izjauc informācijas izolētību. Kā gan organizācijas var to visu uzturēt kārtībā?

Atbilde ir datu pārvaldība. Droša datu pārvaldība uztur datus organizētus un konsekventus, definē, kas var un kas nevar piekļūt datiem, kā arī palīdz organizācijām apstrādāt datus — īpaši klientu datus — saskaņā ar atbilstošajiem standartiem un noteikumiem.

Pareizi izstrādāta datu pārvaldība atbilst organizācijas vajadzībām (datu noslodze, atļaujas atbilstības prasības) gan pašlaik, gan arī nākotnē. Vissekmīgākās sistēmas ir izstrādātas tā, lai attīstītos atbilstoši organizācijas izmaiņām. 

Datu pārvaldības ieguvumi

Labi izstrādāta datu pārvaldība organizācijām sniedz dažādus ieguvumus.

  • Viens patiesības avots

    Konsekventi dati palielina iekšējās elastības iespējas, kur visiem lēmumu pieņēmējiem ir piekļuve vienādai informācijai.

  • Uzlabota datu kvalitāte

    Organizācijas pieņem informētākus lēmumus, ja to datus ir droši izmantot, tie ir pilnīgi un konsekventi.

  • Uzlabota datu pārvaldība

    Organizācijas var ātri un konsekventi reaģēt uz vajadzībām saskaņā ar datu uzvedības kodeksu un paraugpraksi.

  • Ātrāka, konsekventāka atbilstība

    Datu pārvaldības stratēģiju var izveidot ar atbilstības apsvērumiem katrā posmā, lai palīdzētu organizācijām veikt pareizu datu apstrādi un atbrīvošanos no tiem.

Datu pārvaldības izaicinājumi

Lai gan jauna datu pārvaldības stratēģija var sniegt lielus ieguvumus organizācijām, parasti ir vairāki izaicinājumi, kuriem ir jāpievēršas. Daži no šiem izaicinājumiem ir:

Organizācijas apgūšana. Labi pārvaldīti dati ir noderīgi tikai tad, ja organizācija izmanto to pieejamību. Datu pārvaldība vissekmīgāka ir tad, ja katra komanda — vadītāji, uzņēmējdarbības ieinteresētās puses, datu eksperti — var izmantot organizācijas datus prasmju veidošanas apmācībā.

Definētās lomas un pienākumi. Saistīta ar apgūšanu, datu pārvaldības lomu un pienākumu definēšana nodrošina skaidrību par to, kurš un kādus procesa aspektus pārvalda. Lomas var ietvert amata nosaukumus, piemēram, galvenais datu pārvaldnieks vai datu pārvaldnieks — katra organizācija var pati izlemt, kāda veida datu pārvaldības komandas struktūra vislabāk ir piemērota tās vajadzībām un pieejamajiem resursiem.

Izolēti dati. Iekšējās nodaļas datu organizācijā veido datu izolatorus — datu pīlārus, kas ir izolēti no citiem organizācijas apgabaliem. Pēc visa apvienošanas tas var izraisīt datu dublēšanos vai nekonsekvenci. Datu tīrīšana un sagatavošana ir svarīga darbība sekmīgas datu pārvaldības stratēģijas ieviešanā — lai radītu labus datus, ir jāiegūst labi dati. 

Kā darbojas datu pārvaldība

Datu pārvaldības galvenā daļa ir datu pārvaldība no datu iegūšanas līdz to likvidēšanai, kas parasti notiek, izmantojot datu pārvaldības rīkus. Detaļas dažādās organizācijās un dažādos lietošanas gadījumos var atšķirties, taču šis pārvaldības process ietver vismaz šādas darbības:

  • Iegūšana. Uzņēmumi pārvalda ne tikai jaunu datu drošu apkopošanu (no tādiem avotiem kā lietiskā interneta ierīces un programmas), bet arī esošos datus, kas apkopoti pirms datu pārvaldības stratēģijas ieviešanas.
  • Glabāšana. Uzņēmumi izlemj, kā un kur glabāt visus savus apkopotos datus.
  • Klasificēšana. Dati tiek klasificēti tā, lai varētu lietot pareizas politikas (piemēram, personu identificējošai informācijai vai sensitīviem datiem).
  • Koplietošana. Kad dati ir sakārtoti, tie tiek padarīti pieejami lietotājiem, kuriem tie ir nepieciešami. Klasifikācijas politikas un definētās datu pārvaldības lomas norāda, kuri iekšējie un ārējie lietotāji var piekļūt noteikta veida datiem.
  • Arhivēšana. Daži dati ir nepieciešami tikai ierobežotu laika periodu, bet, iespējams, uz tiem vēlāk ir jāatsaucas. Organizācijas definē, kādi dati ir jāpatur un kā tos droši glabāt, kamēr vien tie ir nepieciešami.
  • Likvidēšana. Daļa datu nav jāsaglabā; citos gadījumos organizācijām var būt nepieciešams tos pēc noteikta laika likvidēt. Šajos gadījumos dati tiek droši izdzēsti — atbilstības noteikumi var pieprasīt konkrētu darbību veikšanu vai likvidēšanas apliecinājumu. 

Visās šajās darbībās datiem ir jābūt drošiem un atbilstošiem. Labi izstrādāta datu pārvaldības stratēģija definē, kādas darbības un noteikumi ir nepieciešami, lai uzturētu atbilstību un drošību. Datu pārvaldības rīks var arī palīdzēt nodrošināt, lai dati būtu droši katrā to dzīves cikla posmā. 

Datu pārvaldības struktūra

Datu pārvaldības struktūra darbojas kā datu stratēģijas projekts. Tajā ir integrētas jūsu kārtulas, pienākumi, procedūras un procesi saistībā ar to, kā datu plūsmas tiek pārvaldītas mākoņkrātuvē. 

  • Informācijas aizsardzība

    Etiķešu un šifrēšanas lietošana saistībā ar sensitīviem datiem.

  • Datu zuduma novēršana

    Identificēšana un palīdzēšana nepieļaut nedrošu vai nepiemērotu sensitīvu datu koplietošanu, pārsūtīšanu vai izmantošanu, jo īpaši, lai nodrošinātu normatīvo atbilstību. Papildinformācija par datu zuduma novēršanu.

  • Datu kataloģizēšana un atklāšana

    Automātiska jūsu organizācijas datu līdzekļu identificēšana un ierakstīšana, lai iespējotu meklēšanu, aprakstu un atklāšanu.

  • Datu klasifikācija

    Datu atzīmēšana ar informācijas, konfidencialitātes vai citu sensitivitātes klasifikāciju, lai nodrošinātu pareizu datu aizsardzību un izmantošanu nākotnē.

  • Datu īpašumtiesības

    Nodrošināšana, lai uzskaitāmām grupām vai personām organizācijā būtu iespēja piekļūt datiem, tos aprakstīt, aizsargāt, kā arī kontrolēt datu kvalitāti.

  • Datu drošība

    Kiberdrošības iespēju izmantošana, lai katrai klasifikācijai lietotu pareizos drošības līdzekļus (tostarp šifrēšanu, jaukšanu un sadalīšanu daļiņās), kā arī datu zuduma novēršanas pārvaldība katastrofas vai kiberuzbrukuma gadījumā.

  • Datu suverenitāte un pārrobežu datu koplietošana

    Jurisdikcijas kārtulu un ierobežojumu izveide datu glabāšanai, piekļuvei un apstrādei.

  • Datu kvalitāte

    Nodrošināšana, lai dati atbilstu mērķim attiecībā uz to precizitāti, pilnīgumu, konsekvenci, derīgumu, atbilstību un savlaicīgumu.

  • Datu dzīves cikla pārvaldība

    Datu saglabāšanas grafika definēšana ar juridiskām, reglamentējošām un konfidencialitātes prasībām, lai dati tiktu pareizi iegūti, glabāti, apstrādāti, piekļūti un likvidēti.

  • Datu pilnvaru un piekļuves izsekošana

    Datu pieejamības nodrošināšana tikai tiem, kuriem ir nepieciešama piekļuve, kā arī piekļuves auditēšana pierādījumu iegūšanai un kontroles nodrošināšanai.

  • Datu izcelsme

    Datu izcelsmes, apstrādes un lietojuma izsekošana.

  • Datu konfidencialitāte

    Palīdzēšana aizsargāt datu subjektu konfidencialitāti, izmantojot procesus un tehnoloģijas, kas atspoguļo jūsu organizācijas darbību nosakošos normatīvos un konfidencialitātes tiesību aktus.

  • Uzticama avota pārvaldība un datu līgumi

    Uzticamo avotu identificēšana un datu patēriņa līgumu definēšana, lai nodrošinātu, ka dati tiek iegūti no saskaņota patiesības avota.

  • Ētiska lietošana un nolūks

    Datu apstrādes nodrošināšana (it īpaši AI un mašīnmācīšanās) tādā veidā, kā to sagaida klienti atbilstoši jūsu uzņēmuma ētikas kodeksam.

Datu pārvaldības rīki un tehnoloģija

Organizācijas var izvēlēties izstrādāt vai identificēt datu pārvaldības rīkus un tehnoloģijas, kas atbilst gan to pašreizējām, gan nākotnes vajadzībām. Datu pārvaldības rīki var palīdzēt:

  • Uzlabot datu kvalitāti, izmantojot validāciju, tīrīšanu un bagātināšanu.
  • Tvert un saprast datus, izmantojot atklāšanu, profilēšanu un kritēriju novērtēšanu.
  • Pārvaldīt un izsekot datus no iegūšanas līdz likvidēšanai.
  • Klasificēt datus iekšējiem mērķiem, piemēram, lai uzlabotu atbilstību vai meklēšanas iespējas.
  • Auditēt datus nepārtraukti un reāllaikā.
  • Nodrošināt iespēju iekšējiem lēmumu pieņēmējiem izprast datus un to, kā tos izmanto organizācija.

Mērogojami, mākonī izvietoti risinājumi, piemēram, Microsoft Purview datu dzīvescikla pārvaldība, ir paredzēti uzņēmumu datu pārvaldībai. Šie risinājumi palīdz organizācijām pārvaldīt datus no iegūšanas līdz likvidēšanai, iespējo piekļuves vadību un atbalsta kvalitātes kontroli. 

Datu pārvaldības pīlāri

Organizācijas var izmantot šos pīlārus kā vadlīnijas, veidojot savas datu pārvaldības sistēmas.

  • Administrēšana

    Datu komandas izveide palīdz organizācijām administrēt dažādos datu pārvaldības sistēmas procesus un aspektus. Komandas izveide ir atkarīga no organizācijas resursiem un datu mērķiem.

  • Standarti

    Datu pārvaldības kārtulas, ko bieži vien definē datu komanda, palīdz sistēmai ievērot gan iekšējos procesus, gan visus saistītos atbilstības noteikumus.

  • Uzskaitāmība

    Lomu un pienākumu definēšana palīdz precizēt, kam pieder pārvaldības elementi.

  • Kvalitāte

    Izveidoti datu kvalitātes standarti palīdz informēt par uzņēmējdarbības lēmumiem.

Piecas datu pārvaldības paraugprakses

Lūk, piecas paraugprakses, ko organizācijas var izmantot, izstrādājot un ieviešot savas datu pārvaldības sistēmas:

  1. Izpildvaras datu sponsora nozīmēšana. Datu pārvaldības apgūšana sākas ar vadību. Sponsors pārstāv sistēmu un aizstāv tās lietošanu visā organizācijā.
  2. Biznesa lietas izveide. Identificējiet organizācijas mērķus un ieguvumus, lai pamatotu laiku un resursus, kas nepieciešami datu pārvaldības sistēmas izveidei.
  3. Domājiet plaši, sāciet ar mazumu. Iestatiet augsta līmeņa datu mērķus un pēc tam izstrādājiet granulveida projekta mērķus, kas pakāpeniski ļauj īstenot šos mērķus.
  4. Metrikas definēšana. Tā kā ir pieejams tik daudz uzticamu datu, esiet saprātīgs, izvēloties, ko mērīt, lai organizācijas resursus izmantotu visefektīvāk.
  5. Nepārtraukta saziņa. Pat vispārdomātāk izstrādātā datu pārvaldība augs un mainīsies līdz ar lietošanu un laiku. Veidojiet iespējas sniegt atsauksmes, lai datu komanda varētu pielāgot sistēmu atbilstoši organizācijas mērķiem.

Datu pārvaldības risinājumi

Tehnoloģiju risinājumi var palīdzēt sekmēt un vienkāršot drošas datu pārvaldības izstrādes un ieviešanas procesu. Organizācijas var izmantot mākonī izvietotus rīkus, piemēram, Microsoft Purview datu dzīvescikla pārvaldība, lai apvienotu, klasificētu, pārvaldītu un likvidētu datus, vienlaikus uzturot normatīvo atbilstību. Izmantojot tehnoloģiju risinājumu, organizācijas var automatizēt vai racionalizēt noteiktus datu pārvaldības uzdevumus, vienlaikus atbrīvojot datu komandas resursus, lai tā varētu strādāt pie svarīgākiem projektiem.

Papildinformācija par komplektu Microsoft drošība

Informācijas aizsardzība un pārvaldība

Palīdziet aizsargāt un pārvaldīt datus jebkur, izmantojot iebūvētus, intelektiskus, vienotus un paplašināmus risinājumus.

Papildinformācija

Microsoft Purview informācijas aizsardzība

Palīdziet aizsargāt un pārvaldīt jūsu datus, izmantojot iebūvētus, intelektiskus, vienotus un paplašināmus risinājumus.

Papildinformācija

Microsoft Purview datu dzīvescikla pārvaldība

Izmantojiet informācijas pārvaldību, lai klasificētu, glabātu, pārskatītu, likvidētu un pārvaldītu saturu.

Sākt darbu

Microsoft Purview datu zuduma novēršana

Identificējiet nepiemērotu sensitīvo datu koplietošanu, pārsūtīšanu vai izmantošanu galapunktos, programmās un pakalpojumos.

Papildinformācija

Bieži uzdotie jautājumi

  • Datu pārvaldība uztur organizācijas datus sakārtotus un konsekventus, definē, kurš var vai nevar piekļūt datiem, un uztur atbilstību datu lietojumam. Datu pārvaldība atbalsta gan pašreizējās, gan turpmākās organizācijas vajadzības.

  • Datu pārvaldības struktūrā ir integrētas kārtulas, pienākumi, procedūras un procesi saistībā ar to, kā datu plūsmas tiek pārvaldītas mākoņkrātuvē. Tā ir organizācijas datu stratēģijas pamats. Struktūra ietver dažādus elementus, tostarp datu drošību, īpašumtiesības, konfidencialitāti un klasifikāciju. 

  • Datu pārvaldības rīki ir tehnoloģiju risinājumi, kas palīdz izstrādāt un ieviest datu pārvaldību. Tie palīdz organizācijām droši pārvaldīt datus no iegūšanas līdz likvidēšanai, iespējo piekļuves vadību un atbalsta kvalitātes kontroli. Piemēram, Microsoft Purview datu dzīvescikla pārvaldība ir mērogojams, mākonī izvietots risinājums uzņēmuma datu pārvaldībai.

  • Galvenie datu pārvaldības pīlāri ietver:

    • Administrēšana — izveidojiet atvēlētu datu komandu.
    • Standarti —izveidojiet kārtulas un noteikumus visiem datu pārvaldības aspektiem.
    • Uzskaitāmība —definējiet lomas un pienākumus, lai vienmēr būtu skaidrs, kam pieder noteiktas sistēmas daļas un procesi.
    • Kvalitāte — iestatiet organizācijai datu kvalitātes standartus.
    • Caurspīdīgums —konsekventi izsekojiet datus, tostarp dzīves ciklu un lietojumu.

  • Kad datu komanda ir izveidota, nosakiet sistēmas mērķus. Identificējiet galvenās lomas un pienākumus, nepieciešamās atļaujas un normatīvās atbilstības standartus. Identificējiet tehnoloģiju risinājumus un prasmju veidošanas iespējas datu komandai un ieinteresētajām pusēm. Koplietojiet sistēmas standartus, rīkus un prasības ar organizāciju, pēc nepieciešamības pielāgojot tos izaugsmei un adaptācijai.

Sekot produktam Microsoft 365