Оргструктура, роли и процессы управления данными

✍️ 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!

Роли в Data Management Когда-то давным-давно на просторах интернета был найден 👉 вот такой вот полезный файл Думаю, что у большинства из вас, кто давно занимается Data Governance, он тоже есть. Но вдруг кто-то пропустил? Пользуйтесь на здоровье 🤗

Моделирование данных: варианты организационных структур процесса Новая статья про новые процессы, которых, вероятно, нет в вашей компании - моделирование данных, расскажет о том, кто занимается моделированием данных, и как сформировать новое подразделение, которое будет поддерживать этот процесс. В материалах к статье выложена Презентация с с вариантами операционной модели, наброском оргструктуры, описанием плюсов и минусов каждого варианта, выводы и рекомендации. В отдельном файле приложены описания требований к должностям. Всё на канале DG4All - boosty по раннему доступу 🤗 Получить материалы к статьям | Поддержать канал | Присоединиться в ТГ

Выложены рабочие материалы к статьям: - Статья: Развитие и обучение аналитиков и материал к ней - карьерная лестница для аналитика - Статья и Материал к статье: Ценность корпоративной модели данных - Статья Метрики эффективности качества данных - для неё даны примеры метрик по управлению эффективностью программы качества данных с вариантами расчета, Материал к статье по ссылке. - Статья Про инструменты Data Gov от Vendor и Open Source - что выбрать, если ограничен бюджет или нет компетенций, смотри чек-лист по выбору решения. - Материал к статье: DQ - Бизнес-требования к качеству данных - в формате ексель список метрик, связанных с характеристиками качества и с указанием требований к данным, которые их порождают. Статья о том как собрать требования к данным, чтобы получить Data Quality Design продукт - читайте на дзен. - Автоматизация процессов управления - статья про функциональные блоки, необходимые для построения сквозных процессов управления данными, а в Материалах к статье в формате ексель найдёте более двухсот бизнес-объектов, примерно полторы тысячи дата-объектов, концепцию разбиения на домены и структурирования данных, пример EDM в формате эл.таб качай на boosty. - Функциональные требования к Data Catalog tool (картинки есть на канале дзен) - бизнес-глоссарий, моделирование данных, качество данных, совместная работа и т.д. и т.п. в формате ексель - скачать требования к Дата-каталогу - Роли и организационная структура Data Management - Презентация, в которой пошагово показан процесс перехода от списка ролей к структуре, презентацию скачать на boosty - DQ: корректирующие меры контроля качества данных - пример корректирующих мер с разбивкой по характеристикам качества, скачать excel со списком мер, привязанных к характеристикам качества на boosty - Функциональные требования к бизнес-глоссарию - excel-файл с требованиями и пример заполнения карты данных для продукта получить на boosty - Бизнес-требования для data-driven компании - doc-файл получить шаблон на boosty Получить материалы к статьям | Поддержать канал | Присоединиться в ТГ

Развитие и обучение аналитиков Куда именно в ИТ я хочу попасть? - роли и задачи Как я хочу развиваться и кем стать? - карьерная лестница ПОлный текст статьи и метериалы к ней: 1. Описание ролей и задач аналитика ИТ (преза pdf) 2. Трек развития от аналитика до архитектора - екселечка Всё качай на boosty Поддержать канал | Следить за новостями в ТГ

‼ Это интересно. Пришла задачка посчитать сколько специалистов DG нужно на одного Дата-специалиста. Посчитали и выяснилось, что на одного специалиста DataDevOps требуется: - 0,3 стюарда; - 0,16 дата-моделер/архитектор данных; - 0,26 аналитиков/инженеров качества. Сюда не включены специалисты по обслуживанию/сопровождению специализированного программного обеспечения для DG. То есть, если у вас обслуживанием бизнес-задач в дате занимается 100 человек (аналитики, разработчики дата-слоёв, интеграций и витрин), то в подразделение DGO (Data Governance Office) вам потребуется: - 30 дата-стюардов; - 16 специалистов по моделированию данных, в т.ч. архитекторы; - 26 аналитиков качества и инженеров, занимающихся разработкой контролей качества данных. УПС! Один нюанс по стюардам: там не линейная зависимость, их должно быть по количеству бизнес-доменов, т.е. у каждого бизнеса свой дата-партнер. НО если у вас стюарды занимаются тем, что вручную или полуавтоматически привязывают мета-данные к бизнес-глоссарию в Каталоге данных, то планируйте изначально указанное соотношение. Узнать как и откуда всё это взялось, можно посмотрев презентацию по формированию организационной структуры DG-DM. Читать без рекламы на Boosty | Поддержать канал | Следить за новостями в ТГ