Trong thời đại số hiện nay, việc quản lý dữ liệu hiệu quả là yếu tố quyết định sự thành công của doanh nghiệp. Data Governance và Master Data Management (MDM) là hai yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tổ chức và khai thác dữ liệu một cách tối ưu. Mặc dù có mối liên hệ chặt chẽ nhưng mỗi yếu tố lại đảm nhiệm những vai trò khác nhau.
Bài viết này sẽ làm rõ sự khác biệt giữa Data Governance và MDM, đồng thời hướng dẫn cách áp dụng để nâng cao hiệu quả quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp.
1. Data Governance và MDM có gì khác nhau?
Mặc dù Data Governance và MDM đều liên quan đến việc quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp, nhưng chúng có những mục đích và chức năng khác nhau.
Đặc điểm | Data Governance | MDM |
| Định nghĩa | Tập hợp các quy trình, chính sách và công cụ để đảm bảo chất lượng, tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu trong toàn bộ doanh nghiệp. | Quá trình quản lý, cập nhật và đồng bộ hóa các dữ liệu chính trong dữ liệu chủ. |
| Mục tiêu | Xây dựng khung khổ thống nhất, đảm bảo sử dụng dữ liệu hiệu quả, chính xác, tối ưu hóa quyết định. | Loại bỏ trùng lặp, mâu thuẫn dữ liệu, tạo nguồn dữ liệu đáng tin cậy, cải thiện chất lượng báo cáo. |
| Phạm vi | Toàn bộ vòng đời và các loại dữ liệu. | Các đối tượng dữ liệu chủ yếu (khách hàng, sản phẩm, nhân viên,…). |
| Hoạt động chính | Xây dựng chính sách, phân quyền, theo dõi, đánh giá chất lượng dữ liệu và xử lý vấn đề bảo mật. | Xác định đối tượng dữ liệu chủ, xây dựng hệ thống MDM, tích hợp, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. |
| Mối quan hệ | MDM vừa là một phần của Data Governance vừa giúp Data Governance thực hiện các mục tiêu. | Data Governance cung cấp khung khổ và chính sách cho MDM. |
| Ví dụ | Đặt ra quy định cập nhật dữ liệu khách hàng trong vòng 24h. | Hợp nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều hệ thống thành một hồ sơ duy nhất. |
Tóm lại, Data Governance đặt ra các quy tắc và chính sách để quản lý dữ liệu trong toàn bộ tổ chức, trong khi MDM tập trung vào việc tổ chức và duy trì dữ liệu chủ chất lượng cao tuân theo các quy tắc đó. Cả hai đều là yếu tố quan trọng để xây dựng một chiến lược quản lý dữ liệu hoàn chỉnh.
2. Data Governance hỗ trợ MDM như thế nào?
Dù có nhiều điểm khác biệt nhưng Data Governance lại đóng vai trò như một môi trường lý tưởng để MDM hoạt động hiệu quả.
Data Governance hỗ trợ MDM trên 5 phương diện
- Thiết lập quy tắc và tiêu chuẩn: Data Governance cung cấp các quy tắc và tiêu chuẩn rõ ràng về cách dữ liệu chính cần được quản lý, bao gồm việc xác định tính nhất quán, độ chính xác và nguồn gốc của dữ liệu. Hoạt động này giúp MDM vận hành trong một khuôn khổ rõ ràng, đảm bảo mọi quy trình xử lý dữ liệu đều tuân thủ các quy tắc đã được định sẵn.
- Phân định vai trò và trách nhiệm: Một hệ thống quản trị dữ liệu tốt sẽ phân định rõ ràng ai chịu trách nhiệm về dữ liệu, từ việc giám sát đến bảo trì và quản lý. Nhờ có sự phân công cụ thể về vai trò và trách nhiệm của từng bộ phận mà quy trình MDM được thực hiện dễ dàng hơn, từ đó đảm bảo dữ liệu chính được quản lý hiệu quả.
- Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Data Governance có nhiệm vụ thiết lập các chính sách và quy trình nhằm duy trì và nâng cao chất lượng dữ liệu. Khi áp dụng cho MDM, điều này đảm bảo rằng dữ liệu chính luôn được giữ ở mức độ tin cậy cao, nhất quán giữa các hệ thống và ít sai sót.
- Tuân thủ và bảo mật dữ liệu: Một trong những khả năng khác của Data Governance là giám sát các quy định pháp lý và chính sách bảo mật dữ liệu. Nhờ vậy mà MDM luôn tuân thủ các yêu cầu pháp lý và bảo mật, từ đó đảm bảo dữ liệu chính không chỉ chính xác mà còn an toàn.
- Đánh giá và theo dõi hiệu quả: Data Governance cung cấp các công cụ để theo dõi và đánh giá hiệu quả của quá trình quản lý dữ liệu, bao gồm MDM. Thông qua việc đánh giá liên tục, doanh nghiệp có thể kịp thời phát hiện và cải thiện các điểm yếu trong việc quản lý dữ liệu chính.
Như vậy, Data Governance không chỉ đặt nền móng mà còn cung cấp các công cụ và quy trình để MDM hoạt động hiệu quả, đảm bảo dữ liệu chính của doanh nghiệp luôn chính xác, nhất quán và tuân thủ các tiêu chuẩn, quy định.
3. 7 mẹo cải thiện Data Governance để nâng cao hiệu quả MDM
3.1. Xây dựng khung quản trị dữ liệu
Bước đầu, doanh nghiệp cần xác định rõ vai trò và trách nhiệm của từng nhân sự, từ người quản lý dữ liệu đến nhà phân tích dữ liệu. Việc phát triển một khung quản trị toàn diện bao gồm các chính sách, quy trình và tiêu chuẩn sẽ giúp doanh nghiệp quản lý tài sản dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán và tuân thủ các quy định.
3.2. Ưu tiên dữ liệu chủ
Tiếp theo, doanh nghiệp nên phân loại những loại dữ liệu chủ yếu đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh, chẳng hạn như thông tin khách hàng, sản phẩm, nhân viên. Đánh giá chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu này và xây dựng một chiến lược quản lý dữ liệu chủ là cách để cải thiện chất lượng và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
3.3. Thực hiện quản lý chất lượng dữ liệu
Thường xuyên theo dõi, đánh giá và cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách xác định các chỉ số chính, phát hiện lỗi và giải quyết vấn đề thông qua các cuộc kiểm tra liên tục. Quá trình này không chỉ giúp đảm bảo dữ liệu luôn đáng tin cậy mà còn góp phần giảm thiểu rủi ro trong việc ra quyết định.
7 mẹo cải thiện Data Governance để nâng cao hiệu quả MDM
3.4. Tuân thủ quy định bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
Đảm bảo hệ thống MDM tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu (như GDPR, CCPA) bằng cách thực hiện các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư để bảo vệ thông tin khách hàng. Việc này không chỉ giúp doanh nghiệp tránh các rủi ro pháp lý mà còn xây dựng niềm tin với khách hàng, đặc biệt trong bối cảnh người dùng ngày càng quan tâm đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cá nhân.
3.5. Thúc đẩy sự hợp tác giữa các phòng ban
Khi các đơn vị kinh doanh, bộ phận CNTT và đội ngũ quản trị dữ liệu phối hợp chặt chẽ, dữ liệu chủ sẽ được sắp xếp đúng mục tiêu và sử dụng hiệu quả. Từ đó, giúp giảm phân mảnh dữ liệu và nâng cao chất lượng ra quyết định.
3.6. Tận dụng công nghệ quản lý dữ liệu
Doanh nghiệp có thể cân nhắc sử dụng các công cụ quản trị dữ liệu để tự động hóa các tác vụ và cải thiện hiệu quả. Bằng cách thực hiện các khả năng quản lý siêu dữ liệu, doanh nghiệp sẽ dễ dàng theo dõi nguồn gốc và dòng chảy của dữ liệu.
3.7. Thường xuyên đào tạo nhân viên
Đầu tư vào nguồn nhân lực quản lý dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ nâng cao chất lượng công việc mà còn xây dựng một đội ngũ nhân sự trung thành, gắn bó và có tinh thần trách nhiệm cao.
4. Data Governance và MDM tăng tính linh hoạt cho doanh nghiệp
Trong môi trường kinh doanh ngày càng biến động và khó lường, Data Governance và MDM đóng vai trò then chốt trong việc duy trì và nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Báo cáo Gartner cho thấy, các doanh nghiệp thực hiện quản trị dữ liệu hiệu quả có thể giảm thiểu rủi ro liên quan đến dữ liệu đến 40% và cải thiện hiệu suất lên đến 30%.
Bằng cách đảm bảo thông tin quan trọng được đồng nhất và chuẩn hóa, doanh nghiệp có thể phản ứng nhanh chóng với các biến động của thị trường, từ đó tăng cường khả năng linh hoạt và tối ưu hóa hiệu suất. Sự kết hợp giữa Data Governance và MDM giúp không chỉ giúp tổ chức duy trì sự ổn định mà còn mở rộng khả năng khai thác cơ hội mới, đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu của thị trường và điều chỉnh chiến lược kịp thời.
Để thành công trong kỷ nguyên số, doanh nghiệp cần tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu bằng cách áp dụng hiệu quả Data Governance và MDM. Hiểu rõ sự khác biệt và ứng dụng đúng hai yếu tố này sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc và hỗ trợ quyết định chiến lược một cách chính xác. Từ đó, mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững, góp phần vào sự phát triển và thành công lâu dài của doanh nghiệp.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp khó khăn với việc quản lý dữ liệu, liên hệ ngay với Kyanon Digital. Đội ngũ chuyên gia tại Kyanon Digital trong lĩnh vực dữ liệu sẽ giúp bạn xây dựng hệ thống dữ liệu an toàn, thống nhất và dễ dàng quản lý.
