dataudfordringer

Datautfordringer er hindringer knyttet til innsamling, lagring, behandling og analyse av data i organisasjoner. Begrepet omfatter tekniske, organisatoriske og juridiske sider og kan oppstå i både små virksomheter og store institusjoner. Ulike bransjer har ofte spesifikke problemstillinger, men mange temaer er felles.

Vanlige datautfordringer inkluderer datakvalitet og datastyring, der dårlig kvalitet reduserer tillit til dataene; dataintegrasjon og interoperabilitet, med fragmenterte systemer og manglende datasporbarhet; personvern og datasikkerhet, inkludert overholdelse av GDPR og risiko for datainnbrudd; skalerbarhet og ytelse ved vekst og behov for sanntidsanalyse; samt datalinje og metadataforvaltning.

Organisatorisk krever møte av disse utfordringene klare styringsstrukturer, roller og ansvarsfordeling. Tekniske løsninger inkluderer datakvalitetsprosesser, metadataforvaltning, bygging av datapipelines (ETL/ELT), samt sikkerhetstiltak og tilgangskontroller. Personvernvennlige metoder som anonymisering og pseudonymisering spiller også en viktig rolle.

Effektene av god håndtering inkluderer bedre beslutningsgrunnlag og overholdelse av regler. Dårlig styring kan føre til feil beslutninger, misbruk av data og potensielle økonomiske eller rettslige konsekvenser. Finans, helse og offentlig sektor er spesielt utsatt.

Ressurser utvikles gjennom dataplatformer og konsepter som data mesh, med økt fokus på automatisering av datastyring, data-kataloger og forbedret data literacy.