Cách bắt đầu quản trị dữ liệu doanh nghiệp

Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tạo ra kết quả có thể quan sát được trong phạm vi nhỏ, đồng thời kiểm chứng mô hình quản trị trước khi mở rộng. Về bản chất, quản trị dữ liệu là cơ chế xác định ai có quyền quyết định đối với dữ liệu, dữ liệu phải đáp ứng tiêu chuẩn nào, được sử dụng trong điều kiện nào và cách xử lý khi xảy ra sai lệch. Định nghĩa của NIST cũng nhấn mạnh việc thiết lập thẩm quyền, trách nhiệm quản lý và các tham số ra quyết định đối với dữ liệu do doanh nghiệp tạo ra hoặc kiểm soát.

Bắt đầu từ bài toán kinh doanh, không phải từ công nghệ

Câu hỏi đầu tiên doanh nghiệp cần trả lời không phải là “Nên mua công cụ quản trị dữ liệu nào?”, mà là “Vấn đề kinh doanh nào đang xảy ra vì dữ liệu chưa được quản lý tốt?”.

Một chương trình quản trị dữ liệu chỉ tạo được giá trị khi nó liên kết với một kết quả mà doanh nghiệp thực sự quan tâm, chẳng hạn:

·         Báo cáo doanh thu giữa các phòng ban không thống nhất

·         Thông tin khách hàng bị trùng lặp hoặc thiếu dữ liệu

·         Nhân viên mất nhiều thời gian để tìm nguồn dữ liệu đáng tin cậy

·         Quyền truy cập dữ liệu nhạy cảm chưa được kiểm soát rõ ràng

·         Các chỉ số vận hành không có định nghĩa thống nhất

·         Dự án phân tích hoặc trí tuệ nhân tạo bị chậm vì dữ liệu đầu vào không đạt yêu cầu

Một bài toán khởi đầu tốt cần có phạm vi hẹp, tác động đủ lớn và kết quả có thể đo lường. Ví dụ, thay vì đặt mục tiêu “nâng cao chất lượng dữ liệu khách hàng”, doanh nghiệp có thể đặt mục tiêu “giảm số hồ sơ khách hàng trùng lặp trong hệ thống bán hàng” hoặc “thống nhất cách tính doanh thu thuần giữa bộ phận tài chính và kinh doanh”.

Việc gắn quản trị dữ liệu với mục tiêu kinh doanh giúp doanh nghiệp tránh hai sai lầm phổ biến. Sai lầm thứ nhất là triển khai một chương trình quá rộng nhưng không chứng minh được lợi ích. Sai lầm thứ hai là để bộ phận công nghệ tự quản lý dữ liệu mà thiếu sự tham gia của các đơn vị tạo ra, sử dụng và chịu trách nhiệm về kết quả kinh doanh.

Một chiến lược dữ liệu hiệu quả cần xác định rõ thế nào là thành công và liên kết hoạt động dữ liệu với các ưu tiên chung của tổ chức, thay vì xem dữ liệu như một dự án kỹ thuật độc lập.

Khoanh vùng dữ liệu trọng yếu cần quản trị trước

Sau khi chọn được bài toán kinh doanh, doanh nghiệp cần xác định những dữ liệu nào trực tiếp quyết định kết quả của bài toán đó. Đây là dữ liệu trọng yếu trong phạm vi triển khai ban đầu.

Nếu vấn đề là báo cáo doanh thu không thống nhất, dữ liệu trọng yếu có thể gồm mã khách hàng, mã sản phẩm, đơn hàng, khoản giảm trừ, thời điểm ghi nhận và trạng thái thanh toán. Nếu vấn đề là quản lý khách hàng, phạm vi có thể gồm thông tin định danh, địa chỉ liên hệ, lịch sử giao dịch và trạng thái đồng ý sử dụng dữ liệu.

Doanh nghiệp không cần lập danh mục toàn bộ dữ liệu ngay từ ngày đầu. Một danh mục nhỏ nhưng xác định rõ nguồn, ý nghĩa, người chịu trách nhiệm và cách sử dụng sẽ có giá trị hơn một danh mục lớn nhưng thiếu khả năng duy trì.

Lập bản đồ dữ liệu trong phạm vi đã chọn

Với mỗi nhóm dữ liệu trọng yếu, doanh nghiệp nên trả lời được các câu hỏi sau:

·         Dữ liệu được tạo ra ở đâu

·         Hệ thống nào đang lưu bản gốc

·         Những bộ phận nào đang sử dụng

·         Dữ liệu được chuyển qua những hệ thống nào

·         Thuật ngữ kinh doanh tương ứng có ý nghĩa gì

·         Ai có quyền thay đổi định nghĩa hoặc quy tắc sử dụng

·         Sai lệch dữ liệu đang ảnh hưởng đến quyết định nào

Kết quả của bước này không nhất thiết phải là một sơ đồ kỹ thuật phức tạp. Một bảng đăng ký dữ liệu với các trường cơ bản như tên dữ liệu, định nghĩa, nguồn, chủ sở hữu, người quản lý vận hành, mức độ nhạy cảm và vấn đề chất lượng đã đủ để tạo nền tảng ban đầu.

Phân biệt dữ liệu trọng yếu với dữ liệu thuận tiện

Không phải dữ liệu nào dễ thu thập cũng cần được ưu tiên. Dữ liệu nên được đưa vào phạm vi quản trị trước khi nó có ít nhất một trong các đặc điểm: ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định quan trọng, xuất hiện trong nhiều hệ thống, liên quan đến nghĩa vụ tuân thủ, thường xuyên gây tranh luận hoặc tạo rủi ro đáng kể khi sai.

Ngược lại, dữ liệu ít được sử dụng, có tác động thấp hoặc chưa gắn với bài toán đã chọn có thể được đưa vào giai đoạn sau. Giới hạn phạm vi như vậy không có nghĩa là doanh nghiệp bỏ qua các dữ liệu khác; đó là cách tập trung nguồn lực để tạo ra một mô hình có thể vận hành.

Xác định rõ vai trò và quyền quyết định

Quản trị dữ liệu không thể hoạt động nếu mọi người đều “cùng chịu trách nhiệm” nhưng không ai có quyền quyết định cuối cùng. Vì vậy, bước nền tảng là phân công vai trò cụ thể cho từng miền dữ liệu hoặc nhóm dữ liệu trọng yếu.

Ba vai trò thường cần được xác định gồm người bảo trợ, chủ sở hữu dữ liệu và người quản lý dữ liệu.

Người bảo trợ điều hành bảo đảm chương trình gắn với ưu tiên kinh doanh, xử lý các xung đột liên phòng ban và cung cấp thẩm quyền cần thiết để thực thi quyết định.

Chủ sở hữu dữ liệu chịu trách nhiệm về ý nghĩa kinh doanh, tiêu chuẩn sử dụng, mức chất lượng chấp nhận được và các quyết định quan trọng liên quan đến dữ liệu. Đây thường là lãnh đạo của đơn vị nghiệp vụ, không mặc nhiên là bộ phận công nghệ.

Người quản lý dữ liệu, thường được gọi là data steward, thực hiện công việc quản trị thường xuyên: duy trì định nghĩa, theo dõi vấn đề chất lượng, phối hợp xử lý sai lệch, kiểm tra metadata và hỗ trợ người sử dụng.

Các nhóm công nghệ, an ninh, pháp chế, kiểm toán và quyền riêng tư tham gia với vai trò chuyên môn. Họ xây dựng hoặc vận hành cơ chế kỹ thuật, nhưng không nên tự quyết định ý nghĩa kinh doanh của dữ liệu.

Google Cloud mô tả quản trị dữ liệu là sự kết hợp của con người, quy trình và công nghệ, trong đó việc xác định chủ sở hữu, người kiểm soát, người quản lý và người sử dụng dữ liệu là điều kiện để thiết lập trách nhiệm rõ ràng.

Doanh nghiệp có thể sử dụng ma trận trách nhiệm cho từng quyết định quan trọng:

·         Ai phê duyệt định nghĩa dữ liệu

·         Ai đặt ngưỡng chất lượng

·         Ai được quyền cấp quyền truy cập

·         Ai giám sát việc tuân thủ

·         Ai xử lý sự cố

·         Ai quyết định khi hai đơn vị sử dụng các định nghĩa khác nhau

Điều quan trọng không phải là tạo thật nhiều chức danh mà là loại bỏ khoảng trống quyền hạn. Một nhân sự có thể kiêm nhiều vai trò trong giai đoạn đầu, miễn là trách nhiệm và quyền quyết định được ghi nhận rõ ràng.

Thiết lập bộ quy tắc quản trị tối thiểu

Sau khi có phạm vi và trách nhiệm, doanh nghiệp cần xây dựng một bộ quy tắc đủ nhỏ để thực thi nhưng đủ rõ để thay đổi cách dữ liệu được tạo, sử dụng và kiểm soát.

Bộ quy tắc ban đầu nên tập trung vào bốn nhóm.

Định nghĩa và metadata

Mỗi dữ liệu trọng yếu cần có tên gọi, định nghĩa kinh doanh, nguồn dữ liệu chính thức, đơn vị đo, quy tắc tính toán và phạm vi sử dụng. Khi một chỉ số như “khách hàng hoạt động”, “doanh thu” hoặc “đơn hàng hoàn tất” có nhiều cách hiểu, chủ sở hữu phải phê duyệt định nghĩa chuẩn hoặc xác định rõ từng biến thể được sử dụng trong bối cảnh nào.

Chất lượng dữ liệu

Chất lượng không nên được mô tả chung chung là “tốt” hay “xấu”. Doanh nghiệp cần chọn các tiêu chí phù hợp với mục đích sử dụng, chẳng hạn độ chính xác, đầy đủ, nhất quán, kịp thời, hợp lệ và không trùng lặp. Đây cũng là sáu chiều chất lượng thường được sử dụng để đánh giá liệu dữ liệu có phù hợp cho mục đích sử dụng hay không.

Mỗi tiêu chí cần có:

·         Quy tắc kiểm tra

·         Ngưỡng chấp nhận

·         Tần suất đo

·         Người nhận cảnh báo

·         Quy trình khắc phục

·         Thời hạn xử lý

Ngưỡng chất lượng phải phụ thuộc vào mục đích. Dữ liệu dùng cho báo cáo quản trị nội bộ có thể chấp nhận mức sai lệch khác với dữ liệu dùng để thanh toán, báo cáo pháp lý hoặc huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo.

Quyền truy cập và sử dụng

Quyền truy cập cần dựa trên vai trò và nhu cầu công việc, thay vì cấp quyền rộng chỉ vì thuận tiện. Doanh nghiệp phải biết ai đang truy cập dữ liệu nào, nhằm mục đích gì, trong khoảng thời gian bao lâu và điều kiện thu hồi quyền là gì.

Quy tắc này đặc biệt quan trọng đối với dữ liệu cá nhân, tài chính, nhân sự, bí mật kinh doanh và các dữ liệu có ảnh hưởng lớn khi bị tiết lộ hoặc sử dụng sai mục đích.

Quản lý vấn đề dữ liệu

Doanh nghiệp cần một kênh chính thức để ghi nhận, phân loại, ưu tiên và xử lý vấn đề dữ liệu. Mỗi sự cố nên có người phụ trách, nguyên nhân, tác động, phương án sửa, thời hạn và trạng thái.

Nếu chỉ sửa dữ liệu sai trong báo cáo mà không xử lý nguyên nhân tại nguồn, cùng một lỗi sẽ tiếp tục xuất hiện. Vì vậy, quy trình quản lý vấn đề cần phân biệt giữa biện pháp khắc phục tạm thời và thay đổi phòng ngừa lâu dài.

Thực hiện một chương trình thí điểm có thể đo lường

Thí điểm là bước chuyển từ tài liệu quản trị sang năng lực vận hành thực tế. Doanh nghiệp nên chọn một miền dữ liệu, một quy trình hoặc một sản phẩm dữ liệu có chủ sở hữu rõ ràng và tác động đủ lớn để kiểm chứng mô hình.

Một chương trình thí điểm phù hợp thường kéo theo sáu nhóm hoạt động:

1.    Xác định kết quả kinh doanh cần cải thiện

2.    Lập danh sách dữ liệu trọng yếu

3.    Phân công chủ sở hữu và người quản lý

4.    Thống nhất định nghĩa, quy tắc chất lượng và quyền truy cập

5.    Thiết lập quy trình phát hiện, chuyển giao và xử lý vấn đề

6.    Theo dõi kết quả trước và sau khi áp dụng

Doanh nghiệp cần đo cả kết quả dữ liệu lẫn kết quả kinh doanh. Chỉ số dữ liệu có thể gồm tỷ lệ bản ghi hợp lệ, số trường bắt buộc bị thiếu, số bản ghi trùng lặp, thời gian giải quyết sự cố hoặc tỷ lệ dữ liệu có chủ sở hữu. Chỉ số kinh doanh có thể là thời gian lập báo cáo, số lần phải đối soát thủ công, tỷ lệ giao dịch thất bại hoặc thời gian chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.

Không có một ngưỡng chung phù hợp với mọi doanh nghiệp. Mục tiêu ban đầu nên được xác lập từ đường cơ sở thực tế và mức độ rủi ro của từng quy trình. Chẳng hạn, yêu cầu chất lượng đối với thông tin dùng để gửi bản tin tiếp thị không nhất thiết giống yêu cầu đối với dữ liệu thanh toán.

Mô hình DCAM của EDM Association có thể được dùng như khung tham chiếu để đánh giá năng lực, xác định khoảng trống và xây dựng lộ trình quản lý dữ liệu. Khung này mô tả các năng lực cần thiết để thiết lập, vận hành và duy trì một chương trình quản lý dữ liệu trưởng thành.

Tuy nhiên, doanh nghiệp không nên biến việc đánh giá trưởng thành thành mục tiêu tự thân. Giá trị của thí điểm nằm ở khả năng chứng minh rằng trách nhiệm rõ hơn, quy tắc tốt hơn và cơ chế giám sát phù hợp đã tạo ra thay đổi cụ thể.

Lựa chọn công nghệ sau khi đã rõ mô hình vận hành

Công nghệ hỗ trợ quản trị dữ liệu, nhưng không thể thay thế quyền sở hữu, quy trình ra quyết định hoặc trách nhiệm của con người. Một công cụ danh mục dữ liệu có thể ghi nhận hàng nghìn bảng dữ liệu, nhưng không thể tự quyết định thuật ngữ “khách hàng đang hoạt động” nên được định nghĩa thế nào trong doanh nghiệp.

Do đó, yêu cầu công nghệ chỉ nên được xác định sau khi doanh nghiệp biết:

·         Loại dữ liệu nào cần quản trị

·         Ai thực hiện từng nhiệm vụ

·         Quy trình nào cần tự động hóa

·         Metadata nào phải được thu thập

·         Quy tắc chất lượng nào cần giám sát

·         Chính sách truy cập nào cần thực thi

·         Báo cáo nào cần cung cấp cho người chịu trách nhiệm

Tùy mức độ trưởng thành, doanh nghiệp có thể cần các nhóm khả năng như danh mục dữ liệu, quản lý thuật ngữ nghiệp vụ, theo dõi dòng dữ liệu, kiểm tra chất lượng, phân loại dữ liệu nhạy cảm, quản lý quyền truy cập và theo dõi vấn đề.

Trong giai đoạn đầu, bảng tính, công cụ quản lý công việc và kho tài liệu nội bộ vẫn có thể đáp ứng một phạm vi nhỏ. Doanh nghiệp chỉ nên đầu tư nền tảng chuyên dụng khi số lượng tài sản dữ liệu, người tham gia và quy trình phối hợp vượt quá khả năng quản lý thủ công.

Sai lầm phổ biến là triển khai công cụ trên toàn bộ hệ thống trước khi có chủ sở hữu và quy tắc vận hành. Kết quả thường là một danh mục kỹ thuật có nhiều metadata nhưng ít người sử dụng, hoặc một bộ chính sách không có đơn vị chịu trách nhiệm thực thi.

Mở rộng quản trị dữ liệu theo từng miền

Sau khi chương trình thí điểm tạo ra kết quả, doanh nghiệp có thể chuẩn hóa mô hình và mở rộng sang các miền dữ liệu khác. Việc mở rộng nên dựa trên mức độ ưu tiên, không đơn thuần dựa trên thứ tự hệ thống.

Các miền có thể được ưu tiên khi chúng:

·         Gắn với mục tiêu chiến lược

·         Được nhiều đơn vị sử dụng

·         Có vấn đề chất lượng lặp lại

·         Chứa dữ liệu nhạy cảm

·         Ảnh hưởng đến báo cáo quan trọng

·         Là đầu vào cho phân tích hoặc trí tuệ nhân tạo

·         Có chủ sở hữu sẵn sàng tham gia

Ở cấp doanh nghiệp, cần duy trì một số nguyên tắc chung như cách phân loại dữ liệu, mô hình vai trò, quy trình xử lý vấn đề và yêu cầu kiểm soát tối thiểu. Tuy nhiên, từng miền dữ liệu vẫn cần quyền tự chủ để xác định định nghĩa, tiêu chuẩn chất lượng và cách sử dụng phù hợp với nghiệp vụ.

Microsoft Purview sử dụng khái niệm miền quản trị như một ranh giới để tổ chức quyền sở hữu, khả năng tìm kiếm và quản lý các sản phẩm dữ liệu. Trong mô hình này, chủ sở hữu miền chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu và thiết lập quy tắc truy cập, sử dụng và phân phối.

Mô hình liên kết giữa tiêu chuẩn chung và quyền sở hữu theo miền giúp tránh hai cực đoan: quản trị tập trung đến mức chậm ra quyết định, hoặc phân tán hoàn toàn khiến mỗi bộ phận tự đặt định nghĩa và quy tắc riêng.

Doanh nghiệp nên bắt đầu quản trị dữ liệu từ một vấn đề kinh doanh cụ thể, khoanh vùng dữ liệu trọng yếu và giao quyền quyết định cho đúng người. Sau đó, tổ chức mới thiết lập quy tắc tối thiểu, chạy thí điểm, đo kết quả và mở rộng theo từng miền.

Trình tự này quan trọng hơn việc sở hữu ngay một nền tảng công nghệ hoàn chỉnh. Khi chưa có mục tiêu, chủ sở hữu và cơ chế xử lý vấn đề, công cụ chỉ ghi nhận sự hỗn loạn hiện hữu. Khi những yếu tố nền tảng đã rõ, công nghệ mới có thể giúp tự động hóa, mở rộng và duy trì chương trình quản trị dữ liệu doanh nghiệp.