Управление данными
Конспект DAMA DMBOK2 на русском языке
Глава 1
Вебинар-обсуждение и страница проекта
Цели организации по управлению данными
→ Выявление и обслуживание информационных потребностей организации и заинтересованных сторон
→ Сбор, хранение, защита и обеспечение целостности данных
→ Обеспечение качества данных и информации
→ Обеспечение конфиденциальности и неразглашения данных
→ Предотвращение несанкционированного доступа к данным, их искажения и подтасовки
→ Обеспечение эффективного использования данных
→ Сбор, хранение, защита и обеспечение целостности данных
→ Обеспечение качества данных и информации
→ Обеспечение конфиденциальности и неразглашения данных
→ Предотвращение несанкционированного доступа к данным, их искажения и подтасовки
→ Обеспечение эффективного использования данных
“
Данные — это факты и статистика, собранные вместе для анализа
В отрыве от контекста данные становятся бессмысленными, для понимания их смысла нужно знать контекст. Данных в природе не существует, данные создаются. Данные – это стратегически значимый актив организации. Для извлечения максимальной пользы из данных необходимо осваивать новые способы их использования.
“
Данные – это многократно интерпретируемое представление информации, пригодное для передачи, интерпретации или обработки формализованным образом
Принципы управления данными
Необходимы лидеры и приверженность руководства для эффективного управления данными
Данные имеют ценность
→ Данные имеют уникальные свойства.
→ Ценность данных может и должна оцениваться в экономических терминах.
→ Ценность данных может и должна оцениваться в экономических терминах.
Управление данными включает комплекс навыков
→ Одной команде не по силам управлять всеми данными организации.
→ Управление данными – кросс-функциональный процесс, требующий широкого спектра знаний и навыков.
→ Необходим целостный взгляд на функционирование организации.
Управление данными должно непрерывно эволюционировать.
→ Управление данными – кросс-функциональный процесс, требующий широкого спектра знаний и навыков.
→ Необходим целостный взгляд на функционирование организации.
Управление данными должно непрерывно эволюционировать.
Управление данными требует бизнеса
→ Необходимо управлять качеством данных.
→ Для управления данными нужны метаданные
→ Необходимо планировать управление данными.
→ ИТ должны обслуживать, а не определять стратегические потребности организации в данных
→ Для управления данными нужны метаданные
→ Необходимо планировать управление данными.
→ ИТ должны обслуживать, а не определять стратегические потребности организации в данных
Управление данными — это управление жизненным циклом
→ Управление данными должно непрерывно эволюционировать
→ Необходимо понимать жизненный цикл данных и уметь управлять им.
→ Управление рисками на протяжении всего жизненного цикла данных.
→ Необходимо понимать жизненный цикл данных и уметь управлять им.
→ Управление рисками на протяжении всего жизненного цикла данных.
Проблемы управления данными — простыми словами
→ Данные легко скопировать и отправить куда угодно.
→ Одними и теми же данными могут одновременно пользоваться множество людей.
→ Многие способы использования данных порождают еще больше данных.
→ В случае утери организацией своих уникальных данных заменить их будет нечем, а восстановить невозможно или непомерно дорого.
→ Большинство информационных транзакций предусматривают обмен данными.
→ Компания накапливает огромный объём данных, о которых сама даже не догадывается.
→ Данные необходимо надежно хранить, а это стоит денег.
→ Данные должны быть качественными.
→ Одними и теми же данными могут одновременно пользоваться множество людей.
→ Многие способы использования данных порождают еще больше данных.
→ В случае утери организацией своих уникальных данных заменить их будет нечем, а восстановить невозможно или непомерно дорого.
→ Большинство информационных транзакций предусматривают обмен данными.
→ Компания накапливает огромный объём данных, о которых сама даже не догадывается.
→ Данные необходимо надежно хранить, а это стоит денег.
→ Данные должны быть качественными.
Ценность данных
Ценность – это разница между затратами на создание или приобретение вещи и полученной от нее выгоды. Стандартных методик по расчету ценности данных не существует.
Данные организации уникальны и присущи только ей, оценку их стоимости нужно начинать с определения общих категорий затрат и экономических выгод.
- Затраты на получение и хранение данных
- Затраты на восстановление данных в случае утери
- Затраты на повышение качества данных
- Потери компании из-за отсутствия нужных данных
- Затраты на минимизацию риска и потенциальные убытки, обусловленные рисками, связанными с данными
- Выгоды от обладания данными более высокого качества
- Цена, которую конкуренты готовы заплатить за данные
- Стоимость данных в случае их продажи
- Дополнительные доходы от инновационного использования данных
Качество данных
Необходимо гарантировать высокое качество данных. Без этого все затраты на сбор, хранение и защиту данных, будут потрачены напрасно.
Необходимо тесно работать с конечными потребителями данных, чтобы определить их потребности и совместно установить ключевые характеристики качества их данных.
Некачественные данные приведут к неверным решениям и негативным последствиям (издержки из-за низкого качества данных в 2016 году только в США составили около 3 трлн долларов).
Необходимо тесно работать с конечными потребителями данных, чтобы определить их потребности и совместно установить ключевые характеристики качества их данных.
Некачественные данные приведут к неверным решениям и негативным последствиям (издержки из-за низкого качества данных в 2016 году только в США составили около 3 трлн долларов).
Основные источники и статьи издержек, которые являются следствием низкого качества данных
- Брак и переделки
- Временные решения и скрытые доработки
- Неэффективная организация и/или низкая производительность труда
- Внутриорганизационные конфликты
- Низкая удовлетворенность работников
- Неудовлетворенность клиентов
- Упущенные возможности, в том числе из-за утраты способности к инновациям
- Непредвиденные расходы на устранение несоответствий или штрафы
- Репутационные издержки
Выгоды от высококачественных данных
- Рост удовлетворенности клиентов
- Повышение производительности
- Снижение рисков
- Повышение прибыли
- Новые конкурентные преимущества за счет глубокого понимания клиентов, продуктов, процессов и возможностей
Жизненный цикл данных
Жизненный цикл данных включает процессы,
На протяжении всего жизненного цикла данные могут очищаться, преобразовываться, подвергаться слиянию, улучшаться или агрегироваться.
Кроме жизненного цикла данные имеют определенную последовательность, цепочку – путь, по которому движутся данные от мест возникновения до места использования (data chain). У цепочки данных и жизненного цикла есть пересечения.
- которые создают или получают данные
- процессы, которые осуществляют их перемещение, преобразование, хранение, а также обеспечивают обслуживание данных и предоставление совместного доступа к ним
- процессы использования или применения данных,
- а также процессы, обеспечивающие их ликвидацию.
На протяжении всего жизненного цикла данные могут очищаться, преобразовываться, подвергаться слиянию, улучшаться или агрегироваться.
Кроме жизненного цикла данные имеют определенную последовательность, цепочку – путь, по которому движутся данные от мест возникновения до места использования (data chain). У цепочки данных и жизненного цикла есть пересечения.
Важнейшие аспекты жизненного цикла данных
Управлять данными нужно с четким пониманием, как они созданы и получены. Создание данных стоит денег. Затраты окупаются только в том случае, если полученные данные и имеют реальную ценность.
Необходимо управлять качеством данным на протяжении всего жизненного цикла. Поскольку качество данных может пострадать на любом этапе ЖЦ необходимо планировать меры по обеспечению качества данных в расчете на весь ЖЦ данных.
Также необходимо управлять качеством метаданных на протяжении всего жизненного цикла.
Необходимо обеспечить информационную безопасность данных.
Основные усилия необходимо фокусировать на критически важных данных и необходимо минимизировать «излишние, устаревшие и тривиальные данные».
Стратегия управления данными
Стратегия работы с данными должна предусматривать бизнес-планы использования информации для получения конкурентных преимуществ и реализации целей организации.
Необходимо понимать: какие данные нужны организации, как она будет получать эти данные, управлять ими, обеспечивать их надежность и достоверность на протяжении всего ЖЦ, каким образом будет использовать данные. Здесь важную роль играет CDO – директор по данным.
Необходимо понимать: какие данные нужны организации, как она будет получать эти данные, управлять ими, обеспечивать их надежность и достоверность на протяжении всего ЖЦ, каким образом будет использовать данные. Здесь важную роль играет CDO – директор по данным.
Результаты стратегического планирования
Положение об управлении данными
Описание содержания программы управления данными
Дорожная карта внедрения управления данными
Чеклист: что должна включать стратегия управления данными
Убедительно изложенное видение управления данными
Краткое экономическое обоснование стратегии с примерами
Руководящие принципы, ценности и перспективы с позиции управления
Миссию и долгосрочные цели по основным направлениям управления данными
Показатели успешности управления данными
Краткосрочные задачи на 1-2 года программы управления данными по принципу SMART
Описание ролей и организационных систем, включая распределение обязанностей и прав принятия решений
Описание компонентов и инициатив программы управления данными
Приоритетную программу работ с объёмами и сроками выполнения
Вариант дорожной карты реализации с разбивкой по проектам и мероприятиям
DAMA-DMBOK2 — фреймворк управления данными
«Колесо DAMA» отражает области знаний по управлению данными. По центру располагается Data Governance (руководство данными), поскольку оно требует консистентности и баланса функций управления данными. Остальные области знаний (архитектура, моделирование, хранение данных и т. д.) находятся вокруг и являются важными составляющими зрелого управления данными в организации, хотя могут внедряться в разные периоды, в зависимости от требований бизнеса.
Пирамида DMBOK2
Пирамида DMBOK2 разработана Peter Aiken и включает все области знаний об управлении данными из DAMA DMBOK2, а также учитывает то, как в компаниях обычно начинают работать с данными (без стратегии управления данными).
Пирамида помогает понять, на каком этапе компания находится, и как двигаться дальше, чтобы выстроить надежные процессы управления данными.
Начиная с третьей главы, мы будем подробно разбирать каждый из элементов пирамиды.
Начиная с третьей главы, мы будем подробно разбирать каждый из элементов пирамиды.
Подписывайтесь на новые выпуски проекта
Получайте обновления конспекта DMBOK2 себе на почту по мере их публикации
Подпишитесь на новые конспекты
И получайте их себе на почту по мере их выхода
