Data Governance

🎯 Definicja

Data Governance (zarządzanie danymi) to zbiór ról, procesów, zasad, polityk, standardów i metryk, które zapewniają skuteczne i bezpieczne zarządzanie danymi w organizacji. Kluczowym celem jest zapewnienie, że dane są wysokiej jakości, zgodne z przepisami prawa, bezpieczne oraz dostępne dla odpowiednich użytkowników i aplikacji w odpowiednim czasie.

🔑 Kluczowe punkty

• 📐 Definiuje kto, co i kiedy – czyli kto może wykonać jakie operacje na jakich danych i w jakim kontekście.
• 🔍 Wspiera jakość danych: kompletność, dokładność, aktualność, spójność.
• 📊 Tworzy fundament analityki, BI i data-driven decision making poprzez spójne definicje danych i ich katalogowanie.
• 🔐 Wspomaga ochronę danych osobowych i zgodność z regulacjami (np. RODO, HIPAA).
• 🤝 Eliminuje silosy danych i wspiera współdzielenie wiedzy i odpowiedzialności w całej organizacji.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Komponenty Data Governance

1. Rola i odpowiedzialność

   • Data Owner – właściciel danych: wyznacza standardy jakości i dostępności.
   • Data Steward – zarządza zasobami i cyklem życia danych.
   • Data Consumer – korzysta z danych, zgodnie z przypisanymi uprawnieniami.

2. Polityki i standardy

   • Definiowanie słowników danych, standardów nazewnictwa, zasad udostępniania.

3. Procesy i przepływy pracy (workflows)

   • Wypełnianie, weryfikacja, zatwierdzanie i publikacja danych oraz metadanych.

4. Wordbook i metadane

   • Spójna definicja pól, terminów, jednostek miary – np. “KPI: customer churn rate”.

5. Zgodność (compliance)

   • Zapewnienie zgodności z regulacjami typu GDPR/RODO, HIPAA, PCI DSS itd.

6. Zarządzanie jakością danych (Data Quality)

   • Walidacje, alerty, testy spójności danych – automatycznie i manualnie.

Kluczowe korzyści wg Talend[¹]

• ✅ Poprawa dokładności, kompletności i spójności danych
• ✅ Zwiększone zaufanie do danych w analizach i decyzjach
• ✅ Usunięcie silosów między działami i systemami
• ✅ Wspólne definicje danych (np. “co rozumiemy przez klienta aktywnego”)
• ✅ Zgodność z przepisami (np. RODO)
• ✅ Większa dostępność danych — łatwiej je odnaleźć i użyć

💡 Przykład zastosowania

Enterprise Data Catalog i zarządzanie danymi klienta:

• Firma posiada dane klienta w 4 różnych systemach (CRM, ERP, billing, helpdesk).
• Brak defi­nicji “klienta aktywnego”, różne pola mają różne znaczenia.
• Data Governance tworzy wspólny słownik danych i rejestruje go w katalogu.
• Przypisuje Data Ownera dla każdej domeny tematycznej (np. sprzedaż, marketing).
• Dane są wzbogacane, walidowane i prezentowane analitykom w jednolitej formie.

📌 Źródła

• Talend: What is Data Governance?
• https://airbyte.com/blog/data-lake-lakehouse-guide-powered-by-table-formats-delta-lake-iceberg-hudi
• https://www.dataversity.net/category/data-topics/data-governance/
• https://www.oracle.com/data-governance/
• https://www.collibra.com/us/en/data-governance

👽 Brudnopis

• Governance ≠ tylko compliance – to też jakość, katalog, odpowiedzialność i workflow
• W Data Mesh – domenowy ownership jest fundamentem
• Narzędzia: Collibra, Alation, Ataccama ONE, Microsoft Purview, Informatica Axon
• KPI: % danych spójnych, % opatrzonych stewardem, czas dostępu do danych, liczba błędów analizy z winy danych
• Governance może objąć też modele ML: governance modeli + danych uczących (bias, provenance, drift)
• Kluczowe dla Lakehouse i podejścia Data as a Product

[¹] Talend — What is Data Governance: https://www.talend.com/resources/what-is-data-governance/