Блог

Повернутися до всіх статей

Основні принципи управління даними та організації корпоративного електронного документообігу

https://pixabay.com/photos/laptop-office-hand-writing-3196481/

Одним із головних інструментів сучасного бізнесу є дані. Наскільки ефективним є процес управління ними та їх організація, настільки ефективна діяльність всього бізнесу. Цифрова епоха подарувала нам багато нових можливостей, зокрема можливість електронного документообігу (підписання договорів, електронне подання податкової звітності тощо). Якісне управління даними забезпечує точний, ефективний та відповідний вимогам робочий процес. Правильні методи управління полегшують подання документів в електронній формі, а також надають можливість покращити навички ухвалення рішень.

Основні принципи управління даними та організації корпоративної електронної подачі документів:

  1. Централізована система зберігання даних

Для управління даними необхідна централізована система зберігання даних. Надійна та безпечна система електронного документообігу забезпечить централізоване зберігання всіх необхідних податкових та фінансових документів. Це також дозволить скоротити час та зусилля при пошуку та збиранні відповідної інформації для електронної подачі, а також отримувати швидкий доступ до даних. Централізована система забезпечує цілісність, актуальність та правильність даних.

  1. Узгодженість форматів даних та назв

Успішне керування даними неможливе без узгодженості формату даних. Доцільно створити стандартизовані формати та стандарт назв для різних документів (рахунки, квитанції, фінансові звіти тощо). Це буде гарантією узгодженості та простоти розпізнавання. Стандартні формати даних дозволяють прискорити організацію даних та їх пошук, зменшити кількість помилок під час подання документів.

  1. Очищення та перевірка даних

Критично важливими процесами в управлінні даними є очищення та перевірка даних. Гарантія правильності та достовірності інформації є регулярне очищення та перевірка даних на наявність помилок, дублювання та невідповідностей. Це дозволить підвищити цілісність даних та уникнути проблем із дотриманням вимог.

  1. Дотримання заходів безпеки

Забезпечення безпеки даних – це першорядне завдання. Захистити конфіденційні дані від несанкціонованого доступу, злому або втрати даних можна за допомогою надійних методів. Вони включають: метод шифрування, обмеження доступу, брандмауери, проведення регулярних перевірок безпеки тощо.

  1. Резервне копіювання та відновлення даних

Причини втрати даних можуть бути різні: збої, програмні помилки, кібератаки тощо. Часте застосування методів резервного копіювання допоможе знизити ризик втрати даних. Це означає створення безпечних резервних копій усіх важливих даних та їх зберігання у кількох місцях. У разі втрати або пошкодження даних, компанії зможуть швидко відновити їх та мінімізувати перерву у робочому процесі.

  1. Аудит даних

Регулярний аудит даних сприяє їх цілісності та правильності. Аудит також допоможе переконатися у повноті даних, їх актуальності та відповідності вимогам, а також виявити аномалії, неточності та прогалини. Це, зі свого боку, дозволить компаніям оперативно вжити необхідних заходів для їх усунення.

  1. Навчання співробітників

Весь персонал, який приймає участь у процесі електронного документообігу, повинен мати навички та розуміння методів управління даними (важливість правильного введення даних, конфіденційність даних, стандарти безпеки даних тощо). Високий рівень поінформованості персоналу дозволить скоротити кількість помилок та створити культуру роботи з даними.

  1. Відстеження нормативних змін

Важливо стежити за змінами правил та вимог, які можуть вплинути на операції з електронними документами. Це дозволить уникнути санкцій та штрафів через недотримання нових вимог.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat