Критически важным шагом на пути внедрения Data Governance является определение наиболее подходящей операционной модели. Операционная модель служит отправной точкой для определения ролей, обязанностей и процессов управления данными и первым шагом при проектировании организационной структуры. Она описывает порядок взаимодействия людей и функций.
Ниже представлен обзор основных типов моделей, дано их общее описание, особенности, плюсы и минусы.
1. Децентрализованная модель
В рамках децентрализованной модели ответственность за управление данными распределяется по различным направлениям бизнеса. Любое сотрудничество возможно только через комитеты; единый ответственный отсутствует. Многие программы управления данными начинаются по инициативе снизу, направленной на то, чтобы хоть как-то упорядочить практику управления данными в масштабах организации, а потому и носят по определению децентрализованный характер.
К преимуществам такой модели можно отнести практически плоскую (с минимальным количеством уровней иерархии) структуру и хорошую согласованность между бизнесом и ИТ по различным аспектами управления данными, так как взаимодействие происходит внутри бизнес-домена. Наличие такой согласованности обычно подразумевает четкое понимание требований к данным. К тому же децентрализованные модели проще внедрять и совершенствовать.
К минусам относится слишком большое число участников, вовлеченных в деятельность руководящих органов и в процесс принятия решений: коллегиальные решения труднее вырабатывать и реализовывать, нежели безапелляционные приказы. Децентрализованные модели к тому же
часто носят весьма неформальный характер, что не способствует их поддержанию и развитию на длительном промежутке времени. Необходимы процессы, позволяющие извлекать уроки и закреплять положительные результаты, создавая, таким образом, успешные практики управления данными, а такие усилия трудно координировать в условиях децентрализации. Также нередко возникают и трудности с определением владельцев данных в рамках децентрализованной модели.
2. Сетевая операционная модель
Децентрализованную модель можно сделать более строгой и формализованной, задокументировав основные роли участвующие в процессе управления данными и распределив между ними обязанности, например, с помощью матрицы RACI (Responsible, Accountable, Consulted, and Informed). Такую модель принято называть сетевой, поскольку она работает по принципу использования горизонтальных связей между людьми, участвующими в процессе в различных ролях, и может быть отражена в виде «сети».
Сетевая модель наследует большинство плюсов децентрализованной (плоская структура, согласованность бизнеса и ИТ внутри бизнес-домена и простота внедрения), а добавление распределения функциональной ответственности согласно матрице RACI позволяет еще и обеспечивать исполнительность без выстраивания или перекройки организационных структур. Сохраняются и все недостатки децентрализации, усугубляющиеся еще и необходимостью учета и контроля выполнения своих функций участниками RACI-матрицы.
3. Централизованная операционная модель
Самой формализованной и уже зрелой можно считать централизованную операционную модель управления данными. В ней всё упорядочено и находится в сфере влияния офиса управления данными. Все участники процессов руководства (Data Governance) и управления данными (Data Management) отчитываются непосредственно перед CDO, отвечающим за согласованную работу всех функций управления данными: руководство данными, управление метаданными, управление качеством данных, управление справочными и основными данными, архитектуру данных, бизнес-аналитику и т. д.
Преимущество централизованной модели — наличие формального руководителя, отвечающего за управление и руководство данными. Наличие одного руководителя упрощает процессы принятия решений, распределения задач и обязанностей, обеспечивает получение результата. Управление и владение данными может осуществляться внутри доменов данных или бизнес-доменов (предметных областей).
Сдерживающим фактором для внедрения такой модели являются затратность и трудоемкость реализации, так как обычно она требует серьезных структурных изменений всей организации. Кроме того, всегда имеется риск, что формальное выделение функции управления данными в самостоятельную вертикаль приведет к ее отрыву от основных бизнес-функций и, как следствие, к утрате или размыванию знаний.
4. Гибридная операционная модель
Из самого ее названия понятно, что гибридная операционная модель — это результат скрещивания централизованной и децентрализованной моделей с целью совмещения их преимуществ. В рамках гибридной модели создается единый Центр компетенций в области управления данными, который координирует работу децентрализованных групп управления данными, функционирующих внутри бизнес-доменов. Стратегические направления совершенствования обычно определяются Комитетом по управлению данными, в котором присутствуют представители всех бизнес-доменов, а тактические вопросы решаются на уровне рабочих групп, создаваемых внутри бизнес-единиц и руководствующихся методическими рекомендациями Центра компетенций.
Гибридная модель часть ролей оставляет децентрализованными. Например, функции обеспечения качества данных могут находится внутри бизнес-доменов, у каждого из которых будет собственная команда качества данных, а архитектура данных может оставаться в составе офиса управления корпоративной архитектурой. Какие роли централизовать, а какие оставить децентрализованными — зависит от множества факторов, обусловливаемых преимущественно организационной культурой.
Главное преимущество гибридной модели состоит в том, что она поддерживает согласованное по всей организации сверху донизу управление данными. Во главе офиса управления данными стоит исполнительный руководитель - CDO, отвечающий за скоординированность всех действий и решений. При этом каждый бизнес-домен имеет достаточную степень свободы, чтобы самостоятельно выстраивать работу с данными в соответствии с бизнес-приоритетами и фокусироваться на решении своих оперативных задач. А помощь в этом им оказывает единый Центр компетенций в области управления данными.
Главным вызовом такой модели можно отнести трудоемкость создания такой структуры, требующего, помимо прочего, расширения штатного расписания с целью укомплектования специалистами создаваемого с нуля Центра компетенций. Ещё одним минусом является необходимость непрерывного выравнивания приоритетов развития между различными бизнес-доменами, так как разные команды могут иметь принципиально различные взгляды на приоритетные направления, и их придется без конца согласовывать с целью обеспечения упорядоченного управления данными в масштабах предприятия. Кроме того, не исключены и конфликты приоритетов и даже интересов между централизованными и децентрализованными функциями.
5. Федеративная операционная модель
Разновидностью гибридной операционной модели является федеративная модель управления данными, предусматривающая дополнительный уровень иерархии в управлении данными, который, обычно, требуется крупным корпорациям или холдингам с географически распределенной организационной структурой (присутствие в различных регионах или странах). Представьте себе корпоративную систему управления данными, включающую в себя множество гибридных операционных моделей, параллельно реализованных в разных регионах и/или для разных направлений бизнеса - это и будет федеративная операционная модель.
Федеративная модель обеспечивает децентрализованное исполнение централизованно разрабатываемых стратегических планов. Следовательно, для крупных корпоративных компаний она, возможно, является единственной работоспособной моделью. Директору по управлению данными всей организации подчинен Корпоративный центр компетенций. И, конечно же, все направления бизнеса уполномочены осуществлять управление данными в соответствии со специфическими требованиями, диктуемыми их потребностями и приоритетами. Федерализация позволяет организации управлять приоритетами развития, основываясь на специфических потребностях в управлении отдельными бизнес-сущностями, направлениями деятельности или региональными особенностями.
Главное препятствие на пути реализации этой высокоэффективной модели — ее сложность. Несколько уровней управления плюс необходимость балансировки между потребностями отдельных направлений бизнеса и эффективностью всей организации, способны сами по себе негативно повлиять на скорость принятия решений и на общие корпоративные цели компании .
Заключение
Выбор операционной модели — первый шаг в совершенствовании практики управления данными и внедрения Data Governance. Чтобы правильно сориентироваться какую модель внедрять, для начала нужно разобраться с текущим состоянием системы управления данными в организации, и ее вероятной эволюцией в обозримой перспективе. Поскольку операционная модель ляжет в основу разработки стратегии управления данными, а также будет служить структурной основой для определения, согласования, утверждения и исполнения правил и про-
цессов, критически важно выявить наиболее подходящий для организации вариант.
Большинство компаний, на момент появления у них стремления к совершенствованию практик управления данными или Data Governance, находятся где-то в середине общепринятой шкалы оценки зрелости возможностей (то есть имеют уже не нулевой уровень, но до «пятерки» по шкале CMM не дотягивают). Если создаваемая организационная структура не будет соответствовать действующей системе принятия решений и практике работы комитетов, она не сможет функционировать в течение долгого времени. Следовательно, разумнее создавать и развивать систему управления данными постепенно, нежели навязывать радикальные изменения. Организационная структура управления данными должна поддерживаться или, как минимум, не конфликтовать с существующей в компании структурой управления и соответствовать ресурсоемкости организации (находиться в пределах возможностей компании).
Статья подготовлена по материалам "Руководства по управлению данными DAMA-DMBOK".
Все новости канала можно получать и читать в телеграм: t.me/...all
