Стратегия и программа управления данными

Шесть вызовов цифровой трансформации Одной из самых серьезных проблем, с которой сталкиваются организации, является сопротивление изменениям и сложность управления изменениями. Цифровая трансформация подразумевает не только внедрение новых технологий, но и формирование культуры, которая принимает инновации и постоянное совершенствование, где коммуникации с командами играют ключевую роль. Ниже представлены шесть основных проблем, с которыми сталкиваются руководители предприятий в ходе цифровой трансформации, а также некоторые соображения о том, как можно смягчить эти проблемы: 1️⃣ Преодоление сопротивления изменениям Внедрение эффективной стратегии управления изменениями имеет решающее значение. 2️⃣ Сплоченное лидерство Все лидеры разделяют единое видение и стратегическое направление цифровой трансформации компании. 3️⃣ Митигация угроз кибербезопасности Организации должны быть в курсе новых угроз и постоянно адаптировать свои меры безопасности для реагирования на новые вызовы, активно применять передовые технологии типа AI/ML. 4️⃣ Решение проблем интеграции Legacy-систем Микросервисная архитектура, API-платформы, Middleware-системы - варианты эффективной стратегии для преодоления проблем интеграции legacy-систем. 5️⃣ Устранение пробелов в цифровых навыках сотрудников Комплексная оценка цифровых навыков сотрудников и технологических потребностей компании, в сочетании с развитием культуры непрерывного обучения и повышения квалификации имеет решающее значение. 6️⃣ Реализация планов цифровой трансформации Перевод визионерских и стратегических целей в реальные шаги, постоянный мониторинг выполнения плана и адаптация стратегии под новые вызовы. Полный текст на английском тут

Зачем нам нужны процессы Data Governance? - ещё один подход к снаряду Это самый частый вопрос, который задают менеджеры. И ответ на этот вопрос давали уже много раз и внутренние исследования, и бэнчмарки, и простая логика. И ответ всегда - Да, нужны, потому что высокое качество данных и их управляемость, это всегда хорошо для принятия бизнес-решений и для получения конкурентного преимущества. Сегодня несколько слов о внутренних исследованиях с конкретикой и в цифрах. Берём один маленький шаг из производственного цикла создания ИТ- и Дата-продукта и оцениваем, как снижается Time to Market при применении DG-подходов. С чем мы часто сталкиваемся при разработке продуктов - многократное возвращение на стадию анализа данных. Сколько времени уходит на анализ данных? Как часто мы к нему обращаемся? От чего зависит и как меняется T2M, - читайте в статье на бусти, а конкретные цифры смотрите в эл.таблице, которая прилагается к статье.

✍️ Пост-напоминалочка - рабочие материалы На канале бусти выложены подкрепляющие материалы к статьям и к Data Governance вообще. Полный список смотрите по ссылке Что найдётся: - функциональные и НФТ к инструментам автоматизации DG; - показатели и метрики качества данных; - пример заполнения карты данных; - пример структурирования и работы с данными (более 2000 записей в формате ексель - Enterprise Data Model); - дата-аудит и многое другое... Всем удачи!

Успешная стратегия качества данных - это... Полный текст статьи на eng читайте тут В любом случае, высшее руководство должно осознавать важность данных для миссии организации. Другими словами, разработанная на основании стратегии Data Quality программа повышения качества, должна получить поддержку высшего руководства. И вот на этом месте жирная точка. Качество должно быть превыше скорости поставки изменений в продукт. Потому как в отсутствие качества, вы в итоге получаете говнукт, данные которого уходят в говнилище. Чуть больше на русском смотри на бусти

Дополнительный контент к статье: Роль аудита в оценке уровня зрелости Основная статья с примером аудита по качеству тут по ссылке Что нового? Вопросы аудита теперь не только по DQ, но и по следующим направлениям: 1. Data Governance или стратегическое управление данными. 2. Управление качеством данных 3. Управление метаданными 4. Управление справочными и мастер-данными 5. Управление архитектурой данных и моделированием 6. Управление хранилищем и аналитикой (DWH&BI) Отличие от оригинальной статьи: добавлен раздел data, AI&ML driven + таблица-диаграмма оценки зрелости Материалы можно скачать с бусти

Аудит Это всегда большая головная боль и для проверяющих, и для тех, кого проверяют. ☝️Но если правильно выстроить процесс, то можно получить добавленную стоимость даже с такого малоприятного мероприятия, а именно получить оценку текущего уровня зрелости вашей системы управления данными. Файлик с вопросами аудита размеченными по CMM-подходу найдёте внутри статьи. Роль аудита в оценке уровня зрелости: Управление данными - читаем на boosty Получить материалы к статьям | Поддержать канал | Присоединиться в ТГ