🎯 Definicja
Data Governance (Ład Danych) to system uprawnień i odpowiedzialności za zasoby informacyjne. To nie oprogramowanie, ale strategia, która definiuje “Kto, co może robić z jakimi danymi, w jakich sytuacjach i jakimi metodami”. Odpowiada za jakość danych, bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami.
🔑 Kluczowe punkty
- Ludzie, Procesy, Technologia: Governance to w 80% ludzie i procesy, a tylko w 20% technologia (narzędzia).
- Role: Kluczowe postacie to Data Owner (biznesowy właściciel), Data Steward (opiekun jakości), Data Custodian (techniczny opiekun).
- Cele: Zwiększenie zaufania do danych, minimalizacja ryzyka (kary za RODO), demokratyzacja dostępu.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Data Governance odpowiada na pytania:
- Co oznacza termin “Aktywny Klient”? (Słownik Biznesowy)
- Gdzie są moje dane? (Data Catalog)
- Skąd przyszły? (Data Lineage)
- Czy są poprawne? (Data Quality)
- Kto ma do nich dostęp? (Data Security/Access Control)
Bez DG, organizacja ma “Bagno Danych” (Data Swamp), gdzie nikt nie ufa raportom, a każdy dział liczy KPI po swojemu.
💡 Przykład zastosowania
Bank wprowadza nową politykę kredytową. Dzięki Governance:
- Zdefiniowano, że “Zdolność Kredytowa” jest liczona wg algorytmu X (zapisanego w Słowniku).
- Wyznaczono Stewarda, który dba, by dane o dochodach klientów były kompletne.
- Zablokowano dostęp do danych wrażliwych dla marketingu (Security Policy). Gdy przychodzi audyt KNF, bank w 5 minut generuje raport: kto miał dostęp do danych i jak były przetwarzane (Lineage).
📌 Źródła
- DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge).
- “Data Governance: The Definitive Guide” - Evren Eryurek.
👽 Brudnopis
- Non-Invasive Data Governance (Robert Seiner) - podejście, które mówi “nie zmieniaj tego co ludzie robią, tylko zacznij to formalizować i nazywać”.
- Governance to proces ciągły, a nie projekt z datą końcową.