Phân Biệt Data Governance và Master Data Management

Trong bối cảnh kinh tế phát triển nhanh chóng, quản lý dữ liệu hiệu quả là một thách thức lớn đối với doanh nghiệp. Nguồn dữ liệu chất lượng và nhất quán đóng vai trò quan trọng trong việc ra chiến lược kinh doanh. Do đó, doanh nghiệp phải quản lý khối lượng dữ liệu lớn, dễ bị phân tán và yêu cầu bảo mật cao. Để giải quyết những thách thức này, nhiều doanh nghiệp cân nhắc sử dụng Data Governance và Master Data Management – hai chiến lược quản lý dữ liệu chính xác và hiệu quả.

Cùng Kyanon Digital phân biệt Data Governance và Master Data Management qua bài viết sau.

1. Data Governance là gì?

1.1. Định nghĩa và phạm vi của Data Governance

Data Governance (Quản trị dữ liệu) là việc tổ chức và kiểm soát thông tin trong doanh nghiệp để đảm bảo dữ liệu luôn chính xác, an toàn và dễ dàng truy cập khi cần. Không chỉ là giải quyết vấn đề kỹ thuật, Data Governance còn liên quan đến cách mà doanh nghiệp quản lý, thiết lập chính sách hay quy trình để đảm bảo dữ liệu được sử dụng đúng cách.

1.2. Các thành phần chính của Data Governance

• Chính sách: Là những quy định và nguyên tắc tổng quát mà doanh nghiệp áp dụng để quản lý và bảo vệ dữ liệu.
• Tiêu chuẩn: Là các quy định chi tiết hơn, được sử dụng để hướng dẫn và đảm bảo sự nhất quán trong việc quản lý dữ liệu. Các tiêu chuẩn có thể bao gồm định dạng dữ liệu, mã hóa, bảo mật, và các quy trình kỹ thuật khác.
• Vai trò: Là các vị trí hoặc nhóm trong doanh nghiệp chịu trách nhiệm quản lý một hoặc nhiều khía cạnh của dữ liệu.
• Trách nhiệm: Là các nhiệm vụ cụ thể mà mỗi vai trò phải thực hiện trong việc quản lý dữ liệu. Trách nhiệm có thể bao gồm giám sát chất lượng dữ liệu, tuân thủ các chính sách và tiêu chuẩn, bảo mật dữ liệu.

Bốn thành phần chính của Data Governance

1.3. Tại sao doanh nghiệp nên sử dụng Data Governance?

Quản trị dữ liệu hiệu quả mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp:

• Cải thiện chất lượng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán, giúp nâng cao hiệu quả ra quyết định.
• Tăng cường bảo mật dữ liệu: Giảm thiểu rủi ro mất mát hoặc vi phạm dữ liệu thông qua các biện pháp kiểm soát và bảo vệ dữ liệu chặt chẽ.
• Tối ưu hóa quy trình kinh doanh: Nhờ việc sử dụng thông tin một cách chính xác, Data Governance giúp các quy trình trong doanh nghiệp hoạt động trơn tru hơn.
• Tuân thủ pháp luật và quy định: Đảm bảo rằng doanh nghiệp luôn tuân thủ các quy định và yêu cầu pháp lý liên quan đến quản lý dữ liệu.

Quản trị dữ liệu hiệu quả mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp

1.4. Những thách thức trong việc triển khai Data Governance

Mặc dù Data Governance đóng vai trò quan trọng trong quản trị dữ liệu nhưng để triển khai, doanh nghiệp sẽ gặp một vài khó khăn.

• Phải thay đổi tư duy làm việc: Khi chuyển từ cách làm truyền thống sang quản trị dữ liệu, doanh nghiệp có thể gặp phải rất nhiều khó khăn vì phải thay đổi thói quen và tư duy của nhân sự.
• Phân chia trách nhiệm không rõ ràng: Việc không xác định rõ ràng vai trò và trách nhiệm trong Data Governance dễ xảy ra hiểu lầm và sai sót, có thể dẫn đến những hậu quả không mong muốn.
• Thiếu nguồn lực và kinh phí: Phương pháp này đòi hỏi sự đầu tư vào công nghệ, nhân sự… Điều có thể gây khó khăn cho những doanh nghiệp không đủ nguồn lực và tài chính.

Những thách thức trong việc triển khai Data Governance

2. Master Data Management (MDM) là gì?

2.1. Định nghĩa và phạm vi của MDM

MDM – Master Data Management (Quản lý dữ liệu chủ) là phương pháp thu thập, tổng hợp và quản lý các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra nguồn dữ liệu chính xác và nhất quán. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể giảm thiểu rủi ro, đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp hơn.

Master Data Management bao gồm tất cả các hoạt động, quy trình và công cụ liên quan đến việc quản lý, bảo mật dữ liệu quan trọng trong doanh nghiệp.

2.2. Các loại dữ liệu chính

Các loại dữ liệu cốt lõi (Master Data) là những loại dữ liệu cơ bản và quan trọng mà một tổ chức cần quản lý để hỗ trợ các hoạt động kinh doanh. Trong đó có một số loại dữ liệu chính:

• Dữ liệu khách hàng: Chứa các thông tin về khách hàng như tên, địa chỉ, thông tin liên lạc, lịch sử mua hàng.
• Dữ liệu sản phẩm: Là các yếu tố liên quan đến sản phẩm, dịch vụ mà doanh nghiệp cung cấp. Nó thường bao gồm thông tin chi tiết như tên, mô tả, giá, mã sản phẩm, danh mục.
• Dữ liệu địa điểm: Là thông tin về các địa điểm như chi nhánh, cửa hàng, nhà kho, hoặc các vị trí địa lý khác có liên quan đến hoạt động kinh doanh.
• Dữ liệu nhà cung cấp: Bao gồm thông tin về các nhà cung cấp như tên công ty, địa chỉ, thông tin liên hệ, và các điều khoản hợp đồng.

2.3. Quy trình thực hiện Master Data Management

Quy trình MDM trải qua nhiều bước khác nhau nhằm đảm bảo dữ liệu chủ của doanh nghiệp được quản lý một cách hiệu quả.

• Xác định dữ liệu: Bước đầu tiên là xác định những loại dữ liệu nào được coi là dữ liệu chính. Việc xác định này giúp doanh nghiệp biết rõ loại dữ liệu nào cần được quản lý tập trung.
• Thu thập dữ liệu: Sau khi xác định dữ liệu, doanh nghiệp tiến hành thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hệ thống nội bộ, cơ sở dữ liệu, và các nguồn bên ngoài.
• Chuẩn hóa dữ liệu: Trong bước này, dữ liệu được chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và đồng bộ theo các quy chuẩn được đề ra.
• Phân phối dữ liệu: Dữ liệu sau khi được chuẩn hóa sẽ được phân phối đến các hệ thống và bộ phận khác trong tổ chức. Mục tiêu của bước này là đảm bảo rằng các đơn vị liên quan đều có quyền truy cập vào dữ liệu.

Quy trình thực hiện Master Data Management

2.4. Lợi ích MDM mang lại cho doanh nghiệp

Với sự gia tăng của dữ liệu và nhu cầu về quản lý thông tin chặt chẽ, Master Data Management trở thành công cụ không thể thiếu bởi những lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp.

Đầu tiên, MDM giúp sửa lỗi và chuẩn hóa dữ liệu, từ đó nâng cao chất lượng dữ liệu. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác mà còn giảm chi phí liên quan đến việc duy trì các hệ thống dữ liệu trùng lặp và khắc phục các vấn đề do dữ liệu kém chất lượng gây ra.

Bằng cách cung cấp một cái nhìn toàn diện và thống nhất về thông tin khách hàng, MDM giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

2.6. Những khó khăn trong việc triển khai MDM

Mặc dù MDM mang đến nhiều lợi ích nhưng để ứng dụng phương pháp này vào quy trình kinh doanh, thì doanh nghiệp phải đối mặt với một số thách thức lớn.

Để xây dựng một hệ thống Master Data Management hiệu quả, doanh nghiệp cần phải thiết lập các tiêu chuẩn chung cho dữ liệu. Tuy nhiên, việc thống nhất các định dạng, quy tắc về dữ liệu là một quá trình phức tạp và tốn thời gian.

Đặc biệt, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc triển khai MDM vì thiếu sự hợp tác từ các bộ phận trong tổ chức. Nhiều nhân sự đã quen với hệ thống cũ, cách làm việc cũ nên họ thường gặp khó khăn khi phải thay đổi và thích ứng với phương pháp mới.

Thêm vào đó, doanh nghiệp cũng gặp khó khăn về công nghệ vì MDM đòi hỏi các giải pháp công nghệ phức tạp và tốn kém.

3. So sánh Data Governance và Master Data Management

3.1. Những điểm giống nhau giữa Data Governance và Master Data Management

• Tập trung vào chất lượng của dữ liệu: Cả Data Governance và Master Data Management đều hướng tới mục tiêu đảm bảo tính nhất quán, chính xác và toàn vẹn của dữ liệu trong toàn bộ doanh nghiệp.

• Hỗ trợ chiến lược kinh doanh: Bằng cách cung cấp dữ liệu chất lượng cao, nhất quán, cả hai đều đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định và hỗ trợ các chiến lược kinh doanh.

• Tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn: Hai phương pháp này đều đảm bảo mọi dữ liệu trong tổ chức tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn liên quan, bao gồm các quy định về bảo mật và quyền riêng tư như GDPR, CCPA,…

3.2. Những điểm khác nhau giữa Data Governance và Master Data Management

Data Governance và MDM đều là những phần quan trọng trong quản lý dữ liệu doanh nghiệp, nhưng chúng có những khác biệt rõ rệt về trọng tâm, phạm vi và mục tiêu.

3.3. Data Governance và MDM hỗ trợ cho nhau như thế nào?

Tóm lại, Data Governance tạo ra một môi trường làm việc lý tưởng cho MDM hoạt động. Trong khi đó, MDM dựa trên các nguyên tắc và quy định của Data Governance để đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý một cách chính xác và hiệu quả. Sự kết hợp chặt chẽ giữa hai phương pháp này giúp doanh nghiệp xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc.

3.4. Mối quan hệ giữa Data Governance và MDM

Có thể nói, Data Governance và MDM là hai yếu tố quan trọng trong sự phát triển của bất kỳ doanh nghiệp nào. Sự phối hợp của hai phương pháp này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu, từ đó nâng cao chất lượng và giá trị của dữ liệu trong các quyết định kinh doanh.

4. Làm sao để kết hợp Data Governance với MDM?

Mỗi phương pháp có một thế mạnh riêng, vì vậy để Data Governance phối hợp chặt chẽ MDM hơn, doanh nghiệp có thể cân nhắc:

• Kết hợp chiến lược Data Governance và MDM: Bằng cách kết hợp hai phương pháp này, các doanh nghiệp có thể tạo ra một cách tiếp cận thống nhất đối với quản lý dữ liệu, hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh và tạo ra giá trị.
• Xây dựng một hệ thống Data Governance: Hệ thống này nên xác định rõ các vai trò, trách nhiệm, tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu và các chính sách về truy cập và sử dụng dữ liệu.
• Triển khai các giải pháp MDM: Việc triển khai MDM giúp doanh nghiệp có thể lược bỏ các dữ liệu bị trùng lặp, cải thiện độ chính xác của dữ liệu và nâng cao khả năng ra quyết định.
• Đo lường mức độ hiệu quả của Data Governance và MDM: Doanh nghiệp nên sử dụng các chỉ số đo lường để theo dõi tiến độ và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

5. Các mẹo cải thiện Data Governance để tối ưu MDM

Để tận dụng tối đa khả năng phối hợp Data Governance và MDM, doanh nghiệp cần xây dựng những những nội dung chiến lược cụ thể:

• Tạo một đội ngũ nhân viên đa dạng: Xây dựng đội ngũ bao gồm các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau như công nghệ thông tin, kinh doanh và phân tích dữ liệu. Sự đa dạng này sẽ mang đến những góc nhìn khác nhau, giúp giải quyết vấn đề một cách toàn diện và hiệu quả.
• Xây dựng danh mục dữ liệu toàn diện: Tạo danh mục chi tiết về các thực thể dữ liệu chính, thuộc tính và mối quan hệ. Việc này giúp nhân sự từ các phòng ban khác dễ dàng tìm và hiểu dữ liệu chính.
• Đặt mục tiêu chất lượng rõ ràng: Khi xác định rõ các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu cho từng loại dữ liệu khác nhau, đội ngũ chỉ cần tập trung vào việc cải thiện chất lượng dữ liệu.
• Tạo “từ điển” dùng chung: Một từ điển chung sẽ giúp nhân viên sử dụng cùng một ngôn ngữ khi nói về dữ liệu, từ đó tránh sự nhầm lẫn và cải thiện sự hiểu biết về dữ liệu.
• Theo dõi hành trình dữ liệu: Theo dõi cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, xử lý và sử dụng sẽ giúp doanh nghiệp xác định các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình quản lý dữ liệu.

Data Governance và MDM không chỉ là cách giúp quản lý dữ liệu hiệu quả, mà còn là yếu tố quyết định đến sự phát triển bền vững của doanh nghiệp trong thời đại số. Việc kết hợp hiệu quả hai phương pháp này sẽ giúp doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị của dữ liệu, thích ứng với sự phát triển không ngừng của công nghệ và nắm bắt cơ hội kinh doanh mới.

Liên hệ Kyanon Digital ngay hôm nay để được tư vấn và triển khai các giải pháp Data Governance và MDM phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.