To main content
Руководство данными
Конспект DAMA DMBOK2 на русском языке
Глава 3
Глоссарий проекта и вебинар-обсуждение
Конспект каждой главы мы сопровождаем онлайн-дискуссией с экспертами по теме
Понятие Data Governance
Руководство данными (Data Governance, DG) – это деятельность по осуществлению руководящих и контрольных полномочий – планирования, мониторинг и обеспечение выполнения – в отношении управления информационными активами.
Решения относительно данных принимаются в любой организации вне зависимости от того, введена ли в ней формально определенная функция руководства данными
Содержание и ключевые направления программы руководства данными зависят от потребностей компании, но большинство включают следующие компоненты:
Стратегия Data Governance
Нормативно-правовое соответствие
Политика руководства данными
Управление проблемными вопросами
Стандарты и качество
Проекты по управлению данными
Надзор
Оценка информационных активов
Драйверы развития руководства данными
Руководство данными никогда не должно быть самоцелью, польза применения практик руководства данными должна быть очевидна сотрудникам, и, как правило, включает разные аспекты.
Снижение рисков
→ Общее управление данными
→ Безопасность данных
→ Конфиденциальность
Совершенствование процессов
→ Нормативно-правовое соответствие
→ Повышение качества данных
→ Управление метаданными
→ Эффективность управления проектами разработки
→ Управление поставщиками
Цели и принципы руководства данными
Цель Data Governance – создать в компании возможности для управления данными как активом. Руководство данными предоставляет принципы, политику, процессы, рамочную структуру, метрики и механизмы надзора для управления данными как активом для руководства деятельностью по управлению данными на всех уровнях.

Для этого программа Data Governance должна быть:
→ Устойчивой (т.е. постоянной работой, а не разовым проектом)
→ Встроенной в процессы
→ Измеримой


С начала 2000-х годов, The Data Governance Institute разрабатывает принципы, способные заложить прочный фундамент для руководства данными. В DAMA также отмечают, что успешная реализация программы Data Governance требует способности к изменениям.
Лидерство и стратегия
Многоуровневость
Определяющее влияние со стороны бизнеса
Базовая рамочная структура
Разделенная ответственность
Базовые принципы
Важные концепции и понятия
Датацентричная (data-centric) организация использует данные как актив и управляет ими на всех фазах жизненного цикла. Чтобы стать по-настоящему датацентричной, организация должна изменить способ трансформации стратегии в действия.

Общие рекомендации:
→ Данными следует управлять как корпоративным активом
→ Поощрение применения лучших практик управления данными в масштабе всей компании
→ Корпоративная стратегия работы с данными строго согласована с общей стратегией развития бизнеса
→ Процессы управления данными непрерывно совершенствуются
Данные перестают считаться побочным продуктом, а обеспечение высокого качества данных превращается в цель бизнес-процессов
Основные элементы организационной системы руководства данными
Типичные комитеты и другие органы руководства данными
Управляющий комитет по руководству данными
Высший орган руководства данными в организации
Функции: Надзор, поддержка и финансирование Data Governance
Состав: Кросс-функциональная группа руководителей высшего звена
Совет по руководству данными (Data Governance Council, DGC)
Функции: Управление инициативами в области DG (например, разработка политик или метрик)
Состав: руководители и ответственные сотрудники в соответствии с используемой операционной моделью
Офис по руководству данными (Data Governance Office, DGO)
Функции: текущая работа на корпоративном уровне в части определений данных и стандартов по управлению данными во всех областях знаний DAMA DMBOK
Состав: сотрудники с координирующими ролями, включая распорядителей данных (data steward) и владельцев данных (data owners)
Команды по распоряжению данными
Заинтересованные группы сотрудников с фокусом на одной или нескольких предметных областях/проектах
Функции: консультации с проектными командами по вопросам определения данных и стандартов по управлению данными (из области их интересов)
Состав: распорядители данных из бизнеса или ИТ, аналитики данных
Локальные комитеты (советы) по руководству данными
Относится только к крупным организациям. Могут формироваться комитеты или советы по руководству данными на уровне отдельных дивизионов или департаментов, работающие при содействии и под наблюдением корпоративного совета по руководству данными (DGC)
Типы операционных моделей руководства данными
Централизованная
Руководство данными едино для всей компании, и единая организационная система DG регулирует все работы по предметным областям
Реплицируемая
Руководство данными распределено по отдельным и независимым бизнес-единицам, операционная модель и стандарты реплицируются в каждой бизнес-единице
Федеративная
Организационная система DG координирует деятельность нескольких бизнес-единиц (для единых стандартов и терминов)
Распоряжение данными
Распоряжение данными (data stewardship) — комплекс активностей, связанных с несением ответственности (и подотчетностью) за данные и процессы. Обеспечивающие эффективный контроль и использование информационных активов, и включающий задачи:
→ Создание и управление ключевыми метаданными
→ Документирование правил и стандартов
→ Управление проблемными вопросами в области качества данных
→ Текущая деятельность по руководству данными

Типы распорядителей данных (в зависимости от сложности организации и целей ее программы Data Governance), которые могут присутствовать:
Главный распорядитель данных (Chief Data Steward)
Владелец данных (Data Owner)
Исполнительные распорядители данных (Executive Data Steward)
Технические распорядители данных (Technical Data Stewards)
Распорядители корпоративных данных (Enterprise Data Steward)
Координирующие распорядители данных (Coordinating Data Stewards)
Распорядители бизнес-данных (Business Data Stewards)
Информационные активы
Оценка информационного актива — это процесс достижения понимания и расчета экономической ценность данных для организации. Поскольку данные и бизнес-аналитика — абстрактные понятия, их трудно соотнести с экономическим эффектом, соответственно, ключом к определению их ценности является понимание того, как они используются и какие выгоды приносят.

Некоторые способы оценки:
→ Стоимость замены/восстановления
→ Рыночная стоимость
→ Выявленные возможности
→ Продажа данных
→ Стоимость рисков
Проводимые работы в области Data Governance
1
Определение задач и функций руководства данными: должна декомпозироваться бизнес-стратегия и на основе нее должны выделяться цели по управлению данными.
2
Оценка готовности: понимание статуса развития организации по ключевым аспектам (зрелость управления данными, способность к изменениям, готовность к сотрудничеству, согласованность с бизнесом)
3
Выявление возможностей/угроз и согласование с бизнесом: анализ качества данных, оценка сложившихся практик управления данными и т. д., на основе которых будут подготовлены требования к руководству данными
Про качество данных
Качество данных – одна из важнейших областей изучения на этапе выявления возможностей и угроз. Оценка качества данных помогает выявить бизнес-процессы, подверженные наибольшему риску при использовании в их реализации некачественных данных, а также определить финансовые и другие выгоды от DG инициатив.
4
Создание точек взаимодействия внутри организации: точки взаимодействия, посредством которых CDO оказывает влияние (закупки и контракты, бюджет и финансирование, нормативно-правовое соответствие, жизненный цикл разработки систем/среда разработки)
5
Разработка стратегии руководства данными: стратегия должна быть комплексной, итеративной, учитывать особенности организации и согласовываться с бизнес-стратегией. Обязательно включает:
→ Общие положения
→ Операционная рамочная структура и структура распределения ответственности
→ Дорожная карта внедрения
→ Операционный план
6
Определение операционной рамочной структуры руководства данными: включает такие аспекты как ценность данных для организации, бизнес-модель, культурные факторы, влияние регламентации
7
Выработка целей, принципов и политик: именно эти вещи переведут организацию в желаемое состояние, должны включать меры по распространению по всем целевым группам внутри организации, обеспечению выполнения и контроля
8
Поддержка проектов в области управления данными: четкое обоснование вклада проектов по руководству данными в минимизацию рисков и повышение эффективности работы, координация действий с проектным офисом и ИТ
9
Внедрение практики управления организационными изменениями: создание команды, которая будет отвечать за планирование изменений, обучение сотрудников, оказания влияния на разработку систем, внедрение политик, коммуникации
Про коммуникации
Коммуникации – жизненно важная составляющая процесса управления изменениями. Программа управления изменениями, обеспечивающая поддержку внедрения Data Governance, должна помогать в понимании ценности данных как актива, внедрять обучение в области управления данными, оценивать эффекты от управления изменениями.
10
Внедрение практики управления проблемными вопросами (issue management): процедуры выявления, оценки масштаба, приоритизации и разрешения спорных вопросов в сфере Data Governance (распределение полномочий, эскалация проблем управления изменениями, нормативно-справочное соответствие, качество данных и т. д.)
11
Внедрение руководства данными: планомерная работа, при которой на начальных этапах важны следующие направления:
→ Определение процедур data governance для достижения наиболее приоритетных целей
→ Выработка, согласование и ввод в действие бизнес-глоссария, документирование терминологии и стандартов
→ Согласование с корпоративной архитектурой и архитектурой данных для обеспечения лучшего понимания данных и систем
→ Финансовая оценка информационных ресурсов в целях оптимизации принятия решений и улучшения понимания роли данных в обеспечении успешной работы организации
12
Поддержка стандартов и процедур: разработка стандартов и процедур в областях знаний по управлению данными (архитектура данных, моделирование и проектирование, безопасность, хранение и операции с данными и т.д.)
13
Разработка бизнес-глоссария: необходим для единого общего понимания основных понятий и терминов, снижения риска неправильного использования данных из-за неверного понимания связанных с бизнесом понятий и концепций, повышения терминологической согласованности между  техническими и бизнес-подразделениями, максимизацию возможностей поиска и доступа к документированным знаниям организации
14
Встраивание руководства данными в процессы: внедрение в многообразный спектр процессов организации моделей поведения, связанных с управлением данными как активом
Инструменты и методы Data Governance
Информирование, доступность в сети/на веб-сайте
Основные моменты по программе Data Governance должны публиковаться в сети/на внутрикорпоративном портале и должны включать:

→ Основные положения стратегии и программы руководства данными, включая формулировки видения, миссии, целей и задач, описание преимуществ и дорожной карты внедрения
→ Политики и стандарты в области данных
→ Описание ролей и обязанностей распорядителей данных
→ Новости, касающиеся программы, мнения руководства по теме data governance, тематические форумы сообщества в области руководства данными
→ Отчеты о проведенных оценках качества
→ Процедуры выявления и эскалации проблемных вопросов, сылки на сервисы регистрации заявок и проблемных вопросов
→ Документы, презентации и учебные программы
→ Контакты программы руководства данными
Бизнес-глоссарий
Ключевой инструмент Data Governance. Он содержит согласованные определения бизнес-терминов и связывает их с данными.
А также: инструменты для управления потоками работ (например, процессом внедрения новых политик в области данных), инструменты для управления документами, оценочная ведомость руководства данными
Метрики
Чтобы избежать сопротивления и проблем, обусловленных продолжительной кривой обучения (learning curve), программа Data Governance должна предполагать оценку прогресса и успеха с помощью метрик, которые демонстрируют, каким образом участники программы добавляют бизнес-ценность и достигают поставленных целей с точки зрения ценности, эффективности и устойчивости.
Подписывайтесь на новые выпуски проекта
Получайте обновления конспекта DMBOK2 себе на почту по мере их публикации