Publikace detail

A Systematic Review of Recent Literature on Data Governance (2017-2023)

Autoři: Bližnák Karol | Munk Michal | Pilková Anna

Rok: 2024

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: IEEE ACCESS

Název nakladatele: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Místo vydání: New York

Strana od-do: 149875-149888

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Systematický přehled nedávné literatury o správě dat (2017–2023)	V dnešním rychle se měnícím prostředí svádějí organizace rozhodující bitvu o co nejefektivnější využití dat. Díky technologickým inovacím rychle roste objem, rychlost, rozmanitost, variabilita a pravdivost dat shromažďovaných, ukládaných a zpracovávaných organizacemi v elektronických systémech. Analytika, dolování procesů a umělá inteligence patří k moderním aplikačním doménám dat, které umožňují rozhodování založené na datech a inovace procesů s provozní výhodou. Správa dat, zahrnující standardy, zásady, odpovědnosti a vztahy pro správu dat, je pro organizace zásadní, aby maximalizovaly hodnotu využití dat efektivním, nákladově efektivním, bezpečným a vyhovujícím způsobem. Ačkoli data governance v posledních letech dospěla jako vědecká a obchodní disciplína, formální definice správy dat a její implementační postupy v organizacích stále čelí nejasnostem. Nová nařízení v oblasti ochrany dat (např. obecné nařízení Evropské unie o ochraně osobních údajů) a bezpečné a etické zpracování dat (např. zákon Evropské unie o umělé inteligenci) dále zvyšují tlak na dodržování a shodu při správě datových aktiv organizací. Při použití přístupu systematického přehledu literatury bylo naším cílem zachytit nejmodernější výzkum správy dat. Přehled literatury poskytuje přírůstkovou analýzu nejvýznamnější publikované práce o správě dat v období od roku 2017 do roku 2023 a doplňuje a zlepšuje předchozí systematické přehledy literatury. Studie podrobně zkoumá 38 publikací, osvěžuje vědecké poznatky a poskytuje další orientaci pro rostoucí komunitu vědců a praktiků v dynamicky se vyvíjející disciplíně data governance.	Analytika; umělá inteligence; velká data; správa dat; systematický přehled literatury; správa dat; systematický přehled literatury
eng	A Systematic Review of Recent Literature on Data Governance (2017-2023)	In today's rapidly changing environment, organizations are fighting a decisive battle for the most effective use of data. Owing to technological innovation, the volume, velocity, variety, variability, and veracity of data gathered, stored, and processed by organizations in electronic systems are rapidly growing. Analytics, process mining, and artificial intelligence are among the modern application domains of data, enabling data-driven decision making and process innovation for an operating advantage. Data governance, encompassing standards, policies, responsibilities, and relations for managing data, is essential for organizations to maximize the value of the use of data in an effective, cost-efficient, safe, and compliant way. Although data governance has matured as a scientific and business discipline in recent years, the formal definition of data governance and its implementation practices in organizations are still facing ambiguity. New regulations in data protection (e.g., the European Union's General Data Protection Regulation) and safe and ethical data processing (e.g., the European Union's Artificial Intelligence Act) further increase the pressure for compliance and conformity in organizations' management of their data assets. Applying the systematic literature review approach, our objective was to capture state-of-the-art data governance research. The literature review provides an incremental analysis of the most relevant published work on data governance in the period from 2017 to 2023, complementing and enhancing previous systematic literature reviews. The study examines in detail 38 publications, refreshing scientific knowledge and providing further orientation for a growing community of scholars and practitioners in the dynamically evolving data governance discipline.	Analytics; artificial intelligence; big data; data governance; systematic literature review; data governance; systematic literature review

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte