Зачем нужна сильная стратегия управления данными в промышленности

За последние годы производственная отрасль преобразилась благодаря робототехнике, IoT и другим новым захватывающим технологиям. Эти изменения происходят в огромных масштабах. По прогнозам, рынок цифровой трансформации в промышленностибудет растипочти на 20% в год и в 2026 г. достигнет почти 768 млрд. долл., она будет создавать огромные объемы данных, которые могут помочь производителям принимать более обоснованные решения, чем когда-либо прежде.

Эти данные могут быть использованы производителями для оптимизации рабочих процессов, создания более качественной продукции, повышения эффективности и оперативности в рамках всей цепочки поставок. Тем не менее, это не просто случай получения выгоды без приложения усилий; производители должны подумать о том, как управлять этими данными и понимать их, сохраняя их в безопасности. Для некоторых это может оказаться сложной задачей, поскольку требует быть экспертами в области управления данными.

Бывает трудно понять, с чего начать. Какие именно ключевые элементы производители должны рассматривать в своей стратегии управления данными? Ниже перечислены области, на которых следует сосредоточиться, чтобы обеспечить строгое управление данными, а также гарантировать положительное влияние генерируемых данных на бизнес.

Избавиться от разрозненности данных

Производители, придерживающиеся традиционной организационной практики и процедур, часто сталкиваются с проблемой изолированности данных. При постоянно растущем объеме генерируемых данных базы данных легко могут быть переполнены всевозможными дубликатами и ошибками. Когда системы хранения данных становятся разрозненными, важные фрагменты информации могут ускользать из поля зрения.

Многие отделы собирают только те данные, которые имеют отношение к ним, что затрудняет получение какой-либо ценности, полезной для компании в целом. Это означает, что у производителей часто остаются различные массивы данных, которые не имеют значения для других команд. Данные должны перемещаться беспрепятственно, чтобы они были доступны ключевым заинтересованным лицам, независимо от их должности, используемых ими устройств или местонахождения. Разрушив эти замкнутые пространства данных, команды смогут работать в более продуктивной и эффективной среде.

Чтобы предотвратить образование изолированных структур, производители должны использовать единую систему хранения данных и сделать ее сердцевиной общей стратегии управления данными. Это должно быть частью общей политики управления данными в масштабах всей компании. Четко определяя роли, распределяя ответственность и давая сотрудникам четкие инструкции по работе с данными, производители создают более устойчивую стратегию, которая позволит им собирать более качественные и точные данные.

Аудит, классификация и обеспечение соответствия

Для того чтобы производители могли извлечь всю ценность из своих данных, лучше всего начать с аудита существующих баз данных, чтобы точно определить, какие данные хранятся, какие не нужны, а затем создать систему классификации для поддержания стратегии. Убедившись, что нужные данные организованы наилучшим образом, можно улучшить их доступность, а также упростить определение соответствующих уровней доступа и составить план по их защите.

Соответствие нормативным требованиям также имеет решающее значение: как организация должна хранить, защищать и удалять данные во всех географических регионах, в которых она работает? GDPR требует полной прозрачности и минимального сбора данных. Это означает, что организации должны указать, какие данные они собирают, что они с ними делают и где они хранятся. Все это уравновешивается стремлением хранить как можно меньше данных.

При хранении данных и управлении ими вручную существует риск ошибок или упущений, которые могут повлечь за собой потенциально серьезные юридические проблемы. Чтобы избежать этих проблем, производителям следует использовать ПО для архивирования, которое позволяет автоматически устанавливать периоды хранения и избавляет от необходимости гадать о соблюдении требований к данным.

Снижение рисков безопасности

Существует два типа угроз безопасности данных, от которых производителям необходимо защищаться. Во-первых, это внешние угрозы, такие как фишинговые аферы и вредоносные программы, о которых большинство производителей знают. Однако легко упустить тот факт, что многие угрозы безопасности исходят и изнутри организации. Неосторожные или неосведомленные сотрудники являются второй наиболее вероятной причиной серьезных нарушений безопасности, а в более широком смысле было установлено, что внутренние субъекты осуществляют 30% атак в производственной отрасли.

Крайне важно, чтобы производители способствовали формированию культуры осведомленности о кибербезопасности в своей организации. Это позволит ознакомить сотрудников с потенциальными угрозами, как внутренними, так и внешними, а также с финансовым и репутационным ущербом, который может быть нанесен. С помощью четких рекомендаций и четко сформулированных политик производители могут регулировать хранение данных, контролировать доступ к конфиденциальной информации и повышать уровень защиты. Хорошая политика управления данными должна четко определять безопасные методы работы с конфиденциальными данными и предотвращать не только ошибки сотрудников и утечки, но и обеспечивать соответствие нормативным требованиям.

Охватить все основы управления данными

Чем больше производители полагаются на новые технологии и аналитику, тем более критичными становятся данные. Именно поэтому управление данными приобретает все большее значение — обеспечение защиты и доступности информационных активов требует гораздо большего, чем просто наличие нескольких баз данных. Чтобы обеспечить высочайшие стандарты управления данными, производителям необходимо прочно ухватиться за такие области, как соблюдение нормативных требований и безопасность, а также обеспечить правильную организацию процессов.

Это того стоит. Организация, которая сможет оптимизировать ценность своих данных, сохраняя их в безопасности, будет работать на более высоком уровне производительности и эффективности. Конечным результатом является возможность более эффективного сотрудничества, что позволяет пожинать плоды глубоких знаний, не беспокоясь о несоблюдении нормативных требований или потере ценных данных в изолированных системах.

Источник: https://www.itweek.ru/bigdata/article/detail.php?ID=219341