Управление данными преследует вполне понятные цели: помочь в операционной деятельности, оказать поддержку в достижении стратегических целей. От организации к организации масштаб и величина заявленных целей может варьироваться и иметь разную бизнес-окраску: кому-то важно наладить обратную связь с клиентами, а кому-то упорядочить работу с поставщиками, а у кого-то производство и есть потребность лучше контролировать оборудование. Но все эти цели про одно и то же - улучшение экономических показателей. Как же в этом поможет управление данными?
Получение прибыли от данных - вещь весьма призрачная и непонятная, но мировой опыт уже неоднократно доказал, что "суслик" есть :)* Поэтому нам ничего не остаётся как следовать за мировыми трендами и начать внедрять процессы управления данными. И первое, на что следует обратить внимание, это принципы управления данными:
Эти принципы следует довести до всех участников Data-процессов, а так как в процессах управления данными задействована вся организация, то работать они должны начать прямо на уровне корпоративной культуры. Спросите себя, а что у вас является наиважнейшим правилом, нормой поведения для всех сотрудников? И вот теперь во все эти правила нужно добавить принципы Data.
Рассмотрим каждый принцип по-порядку:
Эффективное управление данными требует лидерства и приверженности руководства.
Лично я считаю этот принцип самым важным. Он про то, что невозможно внедрять масштабные изменения, которые меняют культуру работы в компании, и при этом не иметь достойной поддержки со стороны менеджеров этой компании. Очевидно, что вовлечены должны быть и топ-менеджеры, и менеджеры среднего звена. Каждый из них собственным примером должен стремиться приблизить успех и, как результат, из обычной компании сделать Data-driven организацию.
Данные имеют ценность
Этот принцип подводит нас к мысли, что надо начинать видеть в данных не только "непонятные айтишные вещи", но и ценный актив, который можно передать, продать, обменять и прочее, и т.п. А стало быть, его нужно защищать и бережно хранить. Для начала нужно будет разобраться в чем мы измеряем сами данные - в килограммах или километрах? А может быть в чем-то ещё? Все ли данные одинаково важны? И как определить ценность данных - сколько они могут стоить в денежном выражении, и как формируется их стоимость? Ответы на эти вопросы вам помогут получить специалисты Data Governance, именно эта функция отвечает за управление информационными активами.
Требования к управлению данными являются бизнес-требованиями.
В предыдущих статьях мы выяснили, что такое данные и где они живут - в ИТ-системах. Очевидно, что все ИТ-системы решают бизнес-задачи, а данные, которые в них работают - это результаты промежуточных действий, которые возникают в процессе решения бизнес-задач. Иначе говоря, не будь у нас бизнес-требований, не появились бы и данные, и именно в бизнес-требованиях мы указываем каким образом собираемся валидировать результат, т.е. полученные в программах и приложениях данные. Соберите воедино бизнес-требования ко всем ИТ-системам, и вот у вас на руках бизнес-требования к управлению данными. Насколько они будут понятны и прозрачны для целей управления данными, зависит от того, какое качество имеют ваши бизнес-требования, уделяется ли в них должное внимание разделу с данными. Если нет, то это первое что вам предстоит сделать - добавить раздел Data в ваши шаблоны БТ (бизнес-требования).
Управление данными требует разнообразных навыков
Посмотрите на колесо DAMA - может ли один человек обладать всеми этими знаниями? Не может, да и не нужно. Data-процессы внедряют команды, состоящие из специалистов разного уровня компетенций и имеющих навыки в различных технических и не технических областях знаний. Чтобы все они работали слаженно и на одну цель - требуется руководство со стороны Data Governance.
Управление данными - это управление их жизненным циклом
Здесь важно обратить внимание на тот факт, что у разных данных и жизненные циклы отличаются, и нужно уметь управлять ими гибко, вне зависимости от этих различий. Что значит управлять жизненным циклом данных? - это значит, что вы понимаете как изменяются ваши данные при переходе от одного статуса к другому, знаете как эти изменения влияют на общую эффективность бизнес-процессов, и какие риски за собой может повлечь нарушение правил управления данными на каждом из этапов. Управляют жизненным циклом данных через метрики, которые надо предварительно разработать и включить в цикл управления данными.
Вот и всё про принципы управления данными.
Как уже ранее упоминалось, Data Governance штука комплексная и сложная, поэтому следование выше обозначенным принципам осложняется разного рода проблемами. Не все из них возникнут в вашей организации, но, как говорится, кто предупрежден - тот вооружен. Тут их перечислять не буду, ибо много, о проблемах вы можете почитать в руководстве данными DAMA-DMBOK. Тем не менее, если кого-то очень заинтересовали типовые проблемы - запросите в комментах, отправлю почтой :)
*Отсыл к цитате из фильма ДМБ: "Видишь суслика? - Нет. - И я не вижу. А он есть!"
Поддержать канал | Подписаться на скачивание файлов | Читать в телеграм
