Обновленную и скорректированную версию статьи читайте на boosty
Прежде чем приступать к разработке каких-то стратегий и планов по внедрению процессов управления данными, неплохо бы разобраться, а чем вы располагаете на текущем этапе, т.е. провести мини-аудит всего, что с этими данными связано. Проводить аудит можно самостоятельно, а можно привлечь консультантов. Первый случай предполагает, что вы уже знаете как проводить аудиты, на что обратить внимание при анализе текущей ситуации, а второй предполагает, что вы хотя бы представляете себе результат, который хотите получить на выходе из аудита. Вне зависимости от того, каким путём вы пойдёте, у вас есть возможность самостоятельно провести экспресс-оценку на выявление примерного уровня зрелости управления данными у вас в организации. Расскажу как это сделать и на что обратить внимание.
В основе экспресс-метода лежит CMA-подход и модель зрелости возможностей (Capability Maturity Model). Изначально модель создавали для оценки зрелости процессов разработки программного обеспечения, но затем она нашла себе применение во многих смежных областях, например в DATA и называется DMMA (Data Management Maturity Assessment). DMMA подход подробно описан в DAMA-DMBOK, и предлагает провести комплексную оценку всех функциональных областей DATA (см. Data Management) по нескольким критериям - мы не будем его сейчас подробно рассматривать, также как и его аналоги.
Вернемся к экспресс-методу: он базируется на пяти-ступенчатой модели зрелости возможностей. Базовое описание на рисунке:
Расшифрую каждую ступень, чтобы вы самостоятельно могли ответить на вопрос: а на каком уровне зрелости находится моя организация?
Уровень 1: В вашей организации принято готовить отчеты в той же системе, в которой вы работаете на ежедневной основе. В случае, когда ВНЕЗАПНО нужно обменяться информацией с другой системой, данные выгружают в Excel и передают в таком виде заинтересованной стороне. Никто не слышал про Data Governance.
Уровень 2: У вас есть некая база данных, в которую периодически выгружаются важные данные, возможно, у вас есть несколько таких баз данных - для каждого бизнес-направления своя. Все вокруг говорят про какое-то качество данных. Всё ещё никто не слышал про Data Governance.
Уровень 3: В организации есть хранилище данных, куда на регулярной основе передаются данные из систем-источников. Запущены процессы автоматизации управления данными, существует стратегия развития Data Management и документы, регламентирующие работу отдельных функциональных областей Data. Бизнес-пользователи недовольны работой Data Governance и требуют заняться уже исправлением ошибок в ИТ-системах везде, где найдут.
Уровень 4: Владельцы данных имеют доступ к дашбордам качества по своим данным, регулярно проводят работу по устранению инцидентов качества. Ведется повсеместная работа по измерению качества выполнения бизнес-процессов, основанная на метриках и показателях эффективности отдельных шагов и этапов - клиентские пути CJM оцифрованы и мониторятся. Data Governance процессы автоматизированы. Информация о данных собирается централизованно через инструменты Бизнес-глоссарий и Каталог данных.
Уровень 5: Внедрены аналитические модели и системы принятия решений, которые помогают владельцам данных непрерывно улучшать показатели и метрики по своим процессам. Эко-система управления данными вместе с базой знаний о данных позволяют бизнес-пользователям получать информацию в режиме реального времени и готовить отчеты и аналитику в режиме самообслуживания.
Соотнесите положение дел в вашей организации с описанием каждого уровня - экспресс-оценка завершена! Теперь, надеюсь, вам стало понятно где вы находитесь :)
Поддержать канал | Подписаться на скачивание файлов | Читать в телеграм
