Rola Data Stewarda i Data Ownera – obowiązki, kompetencje i współpraca

Wprowadzenie do ról w Data Governance

W dobie rosnącego znaczenia danych w działalności biznesowej, organizacje coraz częściej wdrażają strategie Data Governance – zestaw zasad, procesów i ról mających na celu zapewnienie, że dane są zarządzane w sposób spójny, bezpieczny i zgodny z wymaganiami regulacyjnymi. Kluczowymi postaciami w tym ekosystemie są Data Owner oraz Data Steward.

Obie te role pełnią istotne funkcje w ramach zarządzania danymi, jednak ich zadania oraz zakres odpowiedzialności różnią się. Data Owner odpowiada za podejmowanie decyzji dotyczących danych i ich wykorzystania, natomiast Data Steward koncentruje się na operacyjnym zarządzaniu jakością i spójnością danych w codziennych procesach.

Wdrożenie klarownego podziału ról i odpowiedzialności pomiędzy Data Ownerem a Data Stewardem umożliwia skuteczniejsze zarządzanie danymi, podnosi poziom ich jakości oraz przyczynia się do lepszego wykorzystania informacji w procesach decyzyjnych. Zrozumienie tych ról jest niezbędne do zbudowania efektywnego modelu Data Governance, który wspiera cele strategiczne organizacji i minimalizuje ryzyko związane z nieprawidłowym wykorzystaniem danych.

Kim jest Data Owner – zakres odpowiedzialności i kompetencje

Data Owner to kluczowa rola w strukturze zarządzania danymi organizacji (Data Governance), odpowiedzialna za strategiczne podejście do danych i ich zgodność z celami biznesowymi. Osoba pełniąca tę funkcję posiada formalne uprawnienia do podejmowania decyzji dotyczących danej domeny danych i odpowiada za jej całościowe zarządzanie z perspektywy właściciela biznesowego. Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Zakres odpowiedzialności Data Ownera obejmuje:

• Definiowanie zasad dostępu i użytkowania danych – ustalanie, kto i na jakich warunkach może korzystać z danych w określonym obszarze biznesowym.
• Odpowiedzialność za jakość danych – zapewnienie, że dane są dokładne, spójne, kompletne i aktualne w kontekście strategicznych celów organizacji.
• Zarządzanie ryzykiem – identyfikowanie i ograniczanie zagrożeń związanych z nieprawidłowym wykorzystaniem danych, w tym aspekty zgodności z regulacjami prawnymi i normami wewnętrznymi.
• Wspieranie inicjatyw transformacyjnych – aktywne uczestnictwo w projektach związanych z digitalizacją, integracją danych i optymalizacją procesów biznesowych.

Data Owner powinien posiadać kompetencje zarówno w obszarze biznesowym, jak i podstawowe zrozumienie aspektów technicznych danych. Kluczowe są tu zdolności przywódcze, strategiczne myślenie, znajomość procesów organizacyjnych oraz umiejętność współpracy z innymi rolami w strukturze Data Governance.

Kim jest Data Steward – zakres obowiązków i wymagane umiejętności

Data Steward to specjalista odpowiedzialny za operacyjne zarządzanie danymi w organizacji. Jego głównym zadaniem jest nadzorowanie jakości, spójności i integralności danych, tak aby mogły być skutecznie wykorzystywane w procesach biznesowych. Choć nie podejmuje decyzji strategicznych dotyczących danych – co jest domeną Data Ownera – to właśnie Data Steward czuwa nad tym, by dane były poprawne, aktualne i zgodne z ustalonymi standardami. Jeśli chcesz zdobyć praktyczną wiedzę w tym obszarze, sprawdź Kurs Data Governance – wdrożenie i utrzymanie.

Główne obowiązki Data Stewarda

• Zarządzanie jakością danych – identyfikowanie, monitorowanie i korygowanie błędów w danych.
• Tworzenie i egzekwowanie standardów danych oraz zasad nazewnictwa.
• Współpraca z zespołami IT i biznesowymi w celu zapewnienia spójności danych w różnych systemach.
• Wsparcie w klasyfikacji danych i ich katalogowaniu (np. w narzędziach typu data catalog).
• Tworzenie dokumentacji danych: słowników danych, metadanych, definicji pól.
• Monitorowanie zgodności danych z przepisami (np. RODO, HIPAA), we współpracy z zespołami compliance.

Wymagane umiejętności i kompetencje

• Znajomość struktur danych – szczególnie w kontekście baz danych relacyjnych oraz narzędzi ETL.
• Umiejętność analizy danych – w tym znajomość SQL oraz podstaw analizy statystycznej.
• Kompetencje komunikacyjne – niezbędne do współpracy z działami biznesowymi i IT.
• Orientacja na jakość danych – zdolność identyfikowania źródeł błędów i wdrażania mechanizmów kontroli jakości.
• Dokumentowanie i standaryzacja – precyzyjne tworzenie reguł, instrukcji oraz opisów metadanych.
• Podstawowa znajomość regulacji dotyczących danych – np. ochrona danych osobowych, zarządzanie zgodnością z wymaganiami prawnymi.

Przykład techniczny

Data Steward może stosować SQL do identyfikacji duplikatów w tabeli klientów:

SELECT email, COUNT(*)
FROM customers
GROUP BY email
HAVING COUNT(*) > 1;

Powyższe zapytanie pomaga wskazać powielone adresy e-mail, co może być sygnałem problemu z jakością danych.

Rola Data Stewarda ma wymiar zarówno techniczny, jak i organizacyjny – łączy wiedzę o danych z umiejętnością wdrażania praktyk porządkujących informacje. Dzięki temu stanowi podstawę skutecznego zarządzania danymi w skali operacyjnej.

Kluczowe różnice między Data Stewardem a Data Ownerem

W kontekście Data Governance, role Data Stewarda i Data Ownera są komplementarne, ale pełnią odmienne funkcje i posiadają różne zakresy odpowiedzialności. Zrozumienie tych różnic jest kluczowe dla efektywnego zarządzania danymi w organizacji. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami, ponieważ jego praktyczne zastosowanie wiąże się z wieloma wyzwaniami organizacyjnymi.

Podsumowując, Data Owner pełni rolę strategiczną, kierując polityką danych i odpowiadając za zgodność biznesową, natomiast Data Steward koncentruje się na operacyjnym aspekcie zarządzania danymi – ich jakością, spójnością i aktualnością. Współdziałanie tych dwóch ról zapewnia organizacji skuteczne i świadome zarządzanie zasobami informacyjnymi.

Współpraca Data Stewarda i Data Ownera w praktyce

W skutecznym modelu zarządzania danymi (Data Governance) kluczowe znaczenie ma harmonijna współpraca między Data Ownerem a Data Stewardem. Choć ich role różnią się zakresem odpowiedzialności i perspektywą działania, to wzajemne uzupełnianie się tych funkcji pozwala organizacjom osiągnąć wysoką jakość i spójność danych.

Data Owner odpowiada za strategiczne decyzje dotyczące danych – określa zasady dostępu, definiuje cele biznesowe i ponosi odpowiedzialność za zgodność danych z regulacjami. Data Steward natomiast skupia się na operacyjnym zarządzaniu danymi – monitoruje ich jakość, wdraża standardy i dba o zgodność metadanych.

Poniższa tabela przedstawia uproszczone porównanie obszarów współpracy tych ról:

W praktyce współpraca między tymi rolami często odbywa się poprzez:

• regularne spotkania przeglądowe stanu danych i zgodności z politykami,
• wspólne tworzenie katalogów danych i słowników pojęć,
• koordynację inicjatyw poprawy jakości danych,
• udział w procedurach zarządzania zmianą metadanych i struktur danych.

Dobrym przykładem współpracy jest proces weryfikacji nowych źródeł danych. Data Owner decyduje o zasadności włączenia danego źródła z punktu widzenia wartości biznesowej, natomiast Data Steward ocenia jego jakość techniczną i zgodność ze standardami organizacji.

Skuteczna komunikacja i jasno zdefiniowane granice odpowiedzialności między tymi rolami stanowią fundament efektywnego Data Governance, minimalizując ryzyko błędów, duplikacji działań czy naruszeń przepisów. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak wdrożyć te zasady w swojej organizacji, sprawdź Kurs Data Governance w praktyce: zasady zarządzania danymi w świetle Data Governance Act.

Znaczenie tych ról dla jakości danych w organizacji

W dobie rosnącego znaczenia danych jako strategicznego zasobu organizacji, rola odpowiednio zdefiniowanych funkcji w obszarze Data Governance staje się kluczowa dla zapewnienia wysokiej jakości danych. W tym kontekście dwie fundamentalne role – Data Owner oraz Data Steward – pełnią odmienne, ale komplementarne funkcje, które istotnie wpływają na jakość, spójność i użyteczność danych w całej organizacji.

Data Owner odpowiada za dane na poziomie strategicznym. To on decyduje o tym, jak dane powinny być wykorzystywane, jakie są zasady ich udostępniania i kto ma do nich dostęp. Data Steward natomiast skupia się na operacyjnym aspekcie zarządzania danymi – troszczy się o ich poprawność, kompletność i aktualność w codziennym funkcjonowaniu systemów informatycznych.

Wspólne działanie tych ról ma bezpośredni wpływ na:

• Spójność danych: poprzez ustalone standardy i definicje danych ułatwiające ich jednolite rozumienie w całej organizacji,
• Jakość i wiarygodność danych: dzięki regularnym kontrolom i procesom poprawy jakości danych realizowanym przez Data Stewarda przy wsparciu decyzji Data Ownera,
• Zgodność z regulacjami: poprzez wdrażanie polityk dostępu do danych, anonimizacji i retencji, zapewniając zgodność z wymogami prawnymi (np. RODO),
• Efektywność operacyjną: dzięki dostępowi do wiarygodnych danych możliwe jest podejmowanie lepszych decyzji biznesowych oraz optymalizacja procesów.

Poniższa tabela przedstawia syntetyczne porównanie wpływu obu ról na jakość danych w organizacji:

Bez jasno zdefiniowanych ról i współpracy między Data Ownerem a Data Stewardem trudno o skuteczne zarządzanie jakością danych. Ich komplementarne kompetencje wspierają organizacje w realizacji celów zarówno operacyjnych, jak i strategicznych, tworząc solidne fundamenty pod zaawansowaną analitykę danych, raportowanie, a także zgodność z regulacjami.

Wyzwania i dobre praktyki w zarządzaniu rolami danych

Implementacja ról Data Stewarda i Data Ownera w organizacji to istotny krok w kierunku skutecznego zarządzania danymi. Jednak zbudowanie ich funkcjonalnej struktury wiąże się z szeregiem wyzwań, które mogą wpłynąć na jakość, spójność i efektywność zarządzania informacją.

Najczęstsze wyzwania:

• Niejasny podział odpowiedzialności – Brak precyzyjnie zdefiniowanych ról i obowiązków może prowadzić do duplikowania zadań lub ich zaniedbania.
• Brak wsparcia ze strony managementu – Niewystarczająca świadomość kierownictwa na temat wartości danych i znaczenia ról może ograniczyć skuteczność wdrożenia.
• Niedostateczne kompetencje – Osoby pełniące funkcje Data Stewarda lub Data Ownera często nie mają pełnego przygotowania merytorycznego lub narzędziowego do realizacji swoich obowiązków.
• Oporność organizacyjna – Zmiany w strukturze odpowiedzialności mogą napotkać opór wewnętrzny, szczególnie w środowiskach o utrwalonej kulturze pracy.
• Brak standaryzacji procesów – Różnice w podejściu do zarządzania danymi między działami mogą prowadzić do niespójnych praktyk i problemów z integracją danych.

Rekomendowane dobre praktyki:

• Jasne definiowanie ról i odpowiedzialności – Precyzyjne opisy stanowisk oraz dokumentacja zakresu działań każdej roli pozwala uniknąć nieporozumień.
• Szkolenia i rozwój kompetencji – Inwestowanie w rozwój wiedzy z zakresu Data Governance, standardów danych i narzędzi wspierających zarządzanie informacją.
• Silne wsparcie liderów – Zaangażowanie kadry zarządzającej w promocję kultury danych i wspieranie wdrażania ról zwiększa ich skuteczność.
• Budowanie współpracy między rolami – Regularna komunikacja pomiędzy Data Ownerami a Data Stewardami sprzyja spójnej realizacji celów związanych z jakością i bezpieczeństwem danych.
• Monitorowanie i doskonalenie procesów – Wdrażanie mechanizmów oceny skuteczności działań oraz ich bieżąca optymalizacja.

Skuteczne zarządzanie rolami danych wymaga zarówno odpowiednich struktur organizacyjnych, jak i świadomości, że dane stanowią cenny zasób, którym należy zarządzać z taką samą starannością jak innymi aktywami przedsiębiorstwa.

Podsumowanie i rekomendacje dla organizacji

W dobie rosnącej ilości danych oraz coraz większego znaczenia ich jakości i spójności, organizacje muszą świadomie zarządzać rolami odpowiedzialnymi za dane. Kluczowymi funkcjami w tym zakresie są Data Owner i Data Steward, które choć ściśle ze sobą współpracują, pełnią różne, uzupełniające się zadania.

Data Owner to zazwyczaj osoba na poziomie zarządczym, odpowiedzialna za podejmowanie decyzji dotyczących danych, ich wykorzystania oraz zgodności z regulacjami. Z kolei Data Steward koncentruje się na operacyjnym aspekcie zarządzania danymi – zapewnia ich jakość, spójność i prawidłową dokumentację.

Wdrożenie klarownego podziału ról pomiędzy Data Ownerem a Data Stewardem pozwala:

• lepiej zarządzać odpowiedzialnością za dane w organizacji,
• zwiększyć transparentność procesów związanych z danymi,
• poprawić jakość i dostępność danych dla użytkowników biznesowych,
• zapewnić zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony informacji.

Aby osiągnąć te korzyści, organizacje powinny:

• zdefiniować i formalnie przypisać role Data Ownera i Data Stewarda,
• zapewnić odpowiednie szkolenia i wsparcie dla osób pełniących te funkcje,
• wdrożyć narzędzia wspierające zarządzanie danymi i monitorowanie ich jakości,
• promować kulturę odpowiedzialności za dane na wszystkich poziomach organizacyjnych.

Świadome zarządzanie rolami danych to nie tylko element dobrej praktyki, ale także fundament skutecznej strategii Data Governance, która wpływa na efektywność operacyjną i konkurencyjność organizacji. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

7 sposobów na spójny design slajdów w PowerPoint bez grafika 11 czerwca 2024

Jak wybrać właściwe narzędzie AI dla swojej pracy? Praktyczny przewodnik po testowaniu i wdrażaniu 06 czerwca 2024