Data Governance előírások és egy lehetséges megvalósítása vállalati környezetben

Tóth Anasztázia (2020) Data Governance előírások és egy lehetséges megvalósítása vállalati környezetben. Pénzügyi és Számviteli Kar.

[thumbnail of Tóth_Anasztázia_YHCCNT.pdf] PDF
Tóth_Anasztázia_YHCCNT.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (1MB)
[thumbnail of BA_TO_Tóth_Anasztázia_YHCCNT.pdf] PDF
BA_TO_Tóth_Anasztázia_YHCCNT.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (347kB)

Absztrakt (kivonat)

Szakdolgozatomban a vállalatok inkonzisztensen tárolt adataiból fakadó káosz megoldását kutattam. A bankok kiterjedt adatbázis rendszerekben dolgoznak, és évről évre egyre nagyobb mennyiségű adatot gyűjtenek össze, melyek javarészt strukturálatlanok és nincsenek célszerűen dokumentálva. A megfelelő körülmények kialakításában a Data Governance technológiája segít. Ezt a fogalmat adatgazdálkodás irányításnak, vagy adatvagyon-gazdálkodásnak lehet lefordítani. Az adatgazdálkodás egységes irányelvekkel és belső adatszabályokkal éri el, hogy az adatok elérhetőek, használhatóak, integráltak és biztonságosak legyenek. A dolgozat elején a téma alapjait képző definíciókat fejtettem ki, ilyen például a metaadat, a meta-információs rendszer és annak tartalma: a mutatók, a nómenklatúrák, a rekordleírások és az állományleírások. A Data Governance ismertetése során kitértem a keretrendszerét alkotó elemekre, továbbá, hogy az üzleti szószedet, az adatszótár, az adatkatalógus és az adatfeltérképezés hogyan oldja meg a fogalmi félreértéseket, az adatok különbözőségéből eredő pontatlanságokat és a többi feladatot. Kutatómunkát végeztem annak bemutatására, hogy hazánkban, illetve világszerte mennyire elterjedt és a cégek/vállalatok/bankok mennyire tartják fontosnak a Data Governance-t. A Maturity model (érettségi modell) segítségével megvizsgáltam, hogy általánosságban a magyar bankok a modell mely fázisában helyezkednek el. Bemutattam, hogy milyen kihívásokkal kell megküzdeni a Data Governance bevezetése kapcsán, és kik azok a felelős munkakörök, akiknek meg kell oldania a problémákat. Az adatgazdálkodás élő alkalmazásaira is hoztam példákat, melyeken belül hazai és külföldi szoftverek ismertetésre kerültek. Egy valós projekt keretein belül alkalmam adódott egy demóalkalmazás tervezéséhez és fejlesztéséhez, melyet a dolgozat második felében mutatok be. E rendszer által a szakdolgozatom fő kérdése beigazolódott, ami arra irányult, hogy megvalósítható-e egy olyan rendszer, mely betartja a Data Governance konvenciókat. A fejlesztés során Pythonban programoztam és a PyQt5 grafikus felhasználói felület tervezőjével dolgoztam. A fő alkalmazás több részre osztható, melyből a Data Governance csak egy részét teszi ki. Ilyen a meta-információs rendszer, az adatkezelés, az adatimportálás és az adat exportálás. A mintarendszer segítségével átfogó képet lehet kapni az adatainkról. A meta-információs rendszer kidolgozásával lehetőség van a beérkező metaadatokat kezelni. Ezek mutatók, vagy nómenklatúrák lehetnek, és külön ablakok szolgálnak mind a két típus megfelelő menedzselésére. A rekordleírásokban (adatszótár) tárolódnak az importált adatállományokhoz tartozó mezők leírása, azaz a mutatók és a nómenklatúrák együttese. Az állományleírások (adatkatalógus) a fizikailag tárolt állományra vonatkozó adatainkat tartalmazza. Az adatkezelés segítségével lehet a mintarendszerben tárolt adatainkat párosítani, aggregációs műveleteket végezni, szelektálni és mintavételi eljárásokat készíteni. A mintarendszer alapja egy Java-ban lefejlesztett program volt. A demóalkalmazás Pythonban lefejleszthetőnek bizonyul a különböző csomagjai és könyvtárai révén, a régi Java helyett. A mintarendszer képes komplex rendszerben és átfogóan a fogalmak félreértéséből adódó nehézségek és ellentmondások megoldására. Bár számos megoldást nyújt ez a mintarendszer egy logikus adatgazdálkodás megvalósításra, ennek ellenére mégis csak egy kis részét alkotja a tökéletes folyamat kialakításának. Az adatok minőségének felmérésével a vállalatok felismerhetnék, hogy milyen érték származik az adataikból, és az adatvagyon értéke különböző versenyelőnyhöz juttatná őket. A rendezetten és metaadattal kezelt adatok rengeteg ember munkáját könnyítené meg és csökkentené a fogalmi félreértésekből kialakult hiányosságokat.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa: diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak: adatgazdálkodás, adatkatalógus, adatszótár, Data Governance, meta-információs rendszer, metaadat, mutató, nómenklatúra, rekordleírás
SWORD Depositor: Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID): Archive User
Rekord készítés dátuma: 2021. Már. 16. 12:50
Utolsó módosítás: 2021. Már. 16. 12:50

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet