Ранее уже разбирали основные принципы управления данными. Звучат они так:
- Эффективное управление данными требует лидерства и приверженности руководства
- Данные являются ценным активом организации
- Управление данными - это управление их жизненным циклом
- Требования к данным являются бизнес-требованиями
- Управление данными требует разнообразных навыков
Сегодня разберем через какие процессы и инструменты осуществляется реализация этих принципов.
Эффективное управление данными требует лидерства и приверженности руководства
Это не процесс - это проект. Этот принцип требует привлечения технологий и подходов из области знаний "Управление изменениями" (Change Management). Что это в двух словах: выявление заказчиков и зависимых лиц; выяснение их потребностей, проблем и желаний; подготовка Коммуникационного плана управления изменениями и дальнейшее его внедрение, потому что как только вы выяснили что и кому нужно, следующий шаг - это разработка плана продвижения своих изменений через Pains-Gains-Jobs всех заинтересованных сторон. На эти задачи часто привлекают внешних консультантов или нанимают в штат выделенного ответственного сотрудника - менеджера по изменениям. Но если вы остались один на один с такой задачей, то тут вам в помощь модель ADKAR - в интернете очень много про неё есть, ознакомьтесь, пожалуйста. И, конечно же, у всех этих начинаний должен быть сильный и харизматичный лидер, который проспонсирует все эти мероприятия, без него и начинать не имеет смысла.
Данные являются ценным активом организации
Необходимо научиться расфасовывать и красиво упаковывать данные, чтобы они были привлекательны для внутренних и внешних заказчиков. Любой заказчик хочет знать что он приобретает, а значит, у вас должны быть полные, достоверные и исчерпывающие описания ваших активов. На этом шаге не обойтись без такого инструмента, как бизнес-глоссарий, а для управления активами потребуются инструменты моделирования данных.
Для передачи и обмена данными потребуются не только технологии, но и гибкие, удобно настраиваемые инструменты и процессы, которые их обслуживают - концептуальные модели данных, интеграционные контракты, умные ETL-ки и, опять же, бизнес-глоссарий.
Мы должны уметь измерять эффективность процессов управления данными, так как все процессы Data Governance направлены на увеличение стоимости самой компании. Если за счет внедрения процессов Data Governance вы повысите репутацию компании, тем самым увеличив Goodwill - это хорошо, но если поддержание процессов и технологий создания активов данных будут стоить как говорящий слон, то акционеры вам спасибо не скажут. Поэтому внедряйте метрики и показатели эффективности на каждом шагу вашего цикла управления данными.
Управление данными - это управление их жизненным циклом
Чтобы управлять жизненным циклом данных, нужно понимать:
- назначение данных - иметь понятный бизнес-контекст или описание;
- структуру данных - уметь выделять существенные данные - бизнес-сущности, уметь их описывать и проектировать связи с другими сущностями, т.е. иметь понятные модели данных;
- области применения - в каких процессах или продуктах появляются данные, где и зачем они переиспользуются, куда и как передаются;
- срок службы или период полезного использования данных.
Это значит, что следует обеспечить наличие следующих процессов и инструментов:
- Описание данных осуществляется через автоматизированный инструмент Бизнес-глоссарий;
- Структурирование и группировка данных осуществляется через логические модели отдельных процессов и продуктов;
- Управление моделированием данных осуществляется через Концептуальную Модель Данных;
- Управление возникновением и перемещением данных по ИТ-ландшафту осуществляется через инструменты Data lineage - Data Journey Map (карты данных)
- Управление жизненным циклом данных производиться применительно к конкретных процессам и продуктам через сбор требований к обработке, хранению и удалению данных в каждом из них.
Требования к данным являются бизнес-требованиями
Требования к данным и их качеству предоставляют Владельцы данных в рамках описания своих процессов и продуктов. Это означает, что вам следует пересмотреть процесс сбора бизнес-требований, чтобы включить в него следующие подпроцессы:
- Управление единым и непротиворечивым словарем данных и бизнес-терминов через автоматизированный инструмент Бизнес-глоссарий;
- Управление метаданными через автоматизированный инструмент Каталог данных;
- Управление качеством данных через процессы и специализированные инструменты контроля качества.
Чуть больше инфо было в статье Шаблон бизнес-требований для data-driven компании.
Управление данными требует разнообразных навыков
Управление данными - это совместная слаженная работа всей компании, а не задача отдельно выделенного подразделения. Управление данными и их качеством осуществляют Владельцы данных через централизованные процессы Data Governance и по единым стандартам и шаблонам организации. Процессы Data Governance являются неотъемлемой частью производственного цикла компании.
Для реализации этого принципа вам потребуется:
- внедрение процессов Владения данными;
- организация центров компетенций по новым специальностям и навыкам;
- встраивание процессов Data Governance в производственные процессы компании.
Пожалуй всё! Остались вопросы - пишите в комментариях.
Поддержать канал | Подписаться на скачивание файлов | Читать в телеграм
Если статья была полезна или просто понравилась, помогите другим быстрее найти её - поставьте лайк.
P.S.: так как статья выходит в пятницу, то хочется разбавить конец напряженной рабочей недели чем-то весёленьким; вот вам анекдот из чьей-то жизни на тему описания данных ))
Пошли как-то с женой в магазин. Как обычно купили всяко-разно по мелочи. Вышли, ждем дочь. Черт дернул почитать чек, и впали в ступор:
- СВИНЯБЛ
Подумали... Просмотрели пакеты... Опять подумали. Ну не брали мы Свинябла, нам и так нормально... Подошедшая дочь вернула к реальности старых маразматиков:
- СВИНЯБЛ — Сок ВИНоградно ЯБЛочный. Ох уж эти фискальные принтеры да экономные программисты...
