Глава 6. Данные как актив: барьеры и ошибки на пути извлечения ценности

 

Барьеры на пути развертывания информационных активов и Лидерский манифест о данных

 

В предыдущей главе мы говорили о том, что переход к управлению данными как активом позволяет в наибольшей степени раскрыть их потенциальную ценность для организации. Что может помешать такому переходу?

В 2012 году австралийские специалисты Нина Эванс (Nina Evans) и Джеймс Прайс (James Price) опубликовали статью «Барьеры на пути эффективного развертывания информационных ресурсов: Точка зрения исполнительного руководства»[205]. В ней они представили результаты исследования, проведенного с привлечением исполнительных руководителей крупных австралийских и южноафриканских компаний. Эта часто цитируемая работа представляет собой аналитический отчет, систематизирующий сведения об основных барьерах, с которыми сталкиваются организации на пути развертывания своих информационных активов.

Как замечают авторы исследования, многие программы руководства в области данных[206] создаются исходя исключительно из требований по обеспечению нормативно-правового соответствия (compliance), а не из соображений реализации потенциальных возможностей по извлечению ценности из данных как актива. Недопонимание руководителями важности управления данными как активом приводит к недостаточной приверженности этой деятельности внутри организации, включая деятельность по управлению качеством данных..

Результаты Эванс и Прайса были взяты за основу и существенным образом дополнены авторами Лидерского манифеста о данных (далее мы рассмотрим его более подробно)[207].

В качестве корневых факторов, препятствующих эффективному управлению данными как активом, были выделены следующие:

● недопонимание значения управления данными руководством и сотрудниками;

● недостаточная управляемость бизнеса;

● недостатки в руководстве и оперативном управлении;

● трудности с обоснованием необходимости совершенствования управления данными;

● использование неподходящих или неэффективных инструментов.

Факторы представлены на рисунке 6.1.

В 2017 году группа ведущих мировых экспертов в области управления данными во главе с Джоном Лэдли опубликовала Лидерский манифест о данных[208]. В нем, в частности, говорится, что «лучшие возможности для органичного роста организации заложены в данных». Хотя в большинстве организаций признают за данными статус актива, компании все еще далеки от того, чтобы называть себя «управляемыми на основе данных». Более того, большинство из них даже не представляют, какими данными владеют и какие именно данные имеют решающее значение для их бизнеса. Организации продолжают не видеть разницы между данными и информационными технологиями и плохо управляют как тем, так и другим. Такое положение дел усугубляет проблемы управления данными и подчеркивает критически важный фактор потенциального успеха организации: лидерство и приверженность руководства, умноженные на вовлечение всех без исключения сотрудников на всех уровнях организации.

Авторы манифеста призывают все заинтересованные стороны принять участие в устранении имеющихся барьеров в налаживании в своих организациях практики управления информационными активами.

 

Дата-центричное мышление

 

В предыдущем разделе мы отметили основные барьеры, препятствующие эффективному управлению данными как активом. Теперь остановимся на основных ошибках, которые могут помешать организациям преодолеть эти барьеры и внедрить устойчивую практику управления данными. Какие же ошибки могут быть допущены?

Известный бизнес-гуру Питер Айкен (Peter Aiken)[209] в своих публикациях приводит семь «смертных грехов» в области работы с данными (Тhe Seven Deadly Data Sins)[210],[211].

 

 

 

 

* McGilvray D., Price J., Redman Т. Barriers that slow, hinder, prevent companies from managing their information as a business asset, 2016. – URL: https://dataleaders.org/tools/root-cause-analysis/.

1. Непонимание основ дата-центричного мышления.

2. Отсутствие квалифицированного руководства и лидерства в области данных.

3. Неспособность внедрить программный подход к организации совместного использования данных.

4. Отсутствие согласованности программы в области данных c ИТ-проектами.

5. Неспособность адекватно управлять ожиданиями.

6. Отсутствие последовательности в реализации стратегии в области данных.

7. Отсутствие внимания к проблемам, связанным с культурой и управлением изменениями.

 

Что такое дата-центричное мышление (data-centric thinking) и почему непонимание его основ поставлено на первое место в ряду перечисленных «смертных грехов»?[212].

В книге «Стратегия обработки данных и корпоративное руководство в области данных: Обеспечение синхронизации бизнеса и ИТ в эпоху после эпохи больших данных» Айкен и его коллега Тодд Харбор (Todd Harbour) обращают внимание на возвышенные слова из действующего в Европейском союзе Общего регламента по защите данных (General Data Protection Regulation, GDPR): «Обработка персональных данных должна быть направлена на служение человечеству»[213].

Причина подобного решительного заявления проста. Становится все более очевидным, что ни один аспект нашей деятельности не застрахован от негативных последствий плохо организованной работы с информационными активами. Последствия могут быть многочисленными и далеко идущими. Достаточно подумать о затратах многих организаций на постоянную проверку своих информационных систем в поисках цифрового мусора и сомнительных материалов. Здесь можно провести аналогию с финансовыми вложениями, которые организации должны делать, чтобы противодействовать постоянно растущему потоку ненужных и мешающих отходов.

В связи с возрастающим значением эффективной работы с данными в последнее время все чаще говорится о дата-центричном мышлении, или мышлении, ориентированном на данные (data-centric thinking). Прежде чем попытаться определить это понятие, рассмотрим часто наблюдаемые последствия пренебрежительного отношения организаций к основополагающей роли данных и их неготовности перейти к такому образу мышления[214].

● Недостаточная грамотность в области данных (data literacy) на всех уровнях организации приводит к неполному пониманию сотрудниками ценности совместно используемых информационных активов. Это заставляет организации сосредоточиться на такой более простой с точки зрения концептуального восприятия деятельности, как разработка и внедрение программного обеспечения и базовых информационно-технологических решений.

● Недостаточное понимание роли данных приводит к тому, что организации игнорируют потребность в целостных полномасштабных программах в области данных и вместо этого пытаются управлять совместно используемыми информационными активами на уровне отдельных проектов.

● Отсутствие программ в области данных приводит к увеличению расходов на ИТ. Организации тратят ресурсы на такие виды деятельности, как интеграция и очистка данных или управление гораздо большим количеством данных, чем это необходимо для решения их стратегических задач.

● Отсутствие возможности подготовиться к будущим изменениям путем внедрения гибкой и адаптируемой архитектуры корпоративных данных также приводит к излишнему расходу ресурсов.

● Слабое представление о способности информационных активов эффективно и действенно поддерживать стратегию организации приводит к снижению эффективности ее деятельности.

● Большие объемы неуправляемых данных увеличивают сложность процессов внутри организации.

● Увеличение количества времени, усилий и рисков, связанных с ИТ-проектами, угрожает снижением прибыли.

● Неспособность обеспечить гибкость и адаптивность архитектуры данных до начала функционирования процессов основной деятельности организации требует дополнительного времени и финансирования для устранения связанных с этим негативных последствий.

● Отсутствие возможности создавать повторно используемые решения, ориентированные на данные, требует дублирования усилий, снижает качество и надежность информации и стоит денег.

● Увеличение времени, затрачиваемого на достижение понимания данных, и соответствующее сокращение времени и затрат на анализ.

● Недостаточное понимание информационных активов препятствует любой возможности рассматривать (а тем более реализовывать) элементы стратегии организации, ориентированные на данные.

● Снижение уверенности в правильности принимаемых решений – неблагоприятный результат непонимания информационных активов организации.

● Наконец, – и, возможно, это самое неприятное – возрастание объемов излишних, устаревших и тривиальных данных (data ROT)[215] приводит к тому, что ситуация по всем перечисленным аспектам только ухудшается.

 

Такое явление, как data ROT, стоит рассмотреть более подробно – слишком много данных низкого качества являются избыточными и не соответствуют определению информационных активов.

Данные, как и многие другие ресурсы, имеют жизненный цикл – это означает, что в какой-то момент они могут утратить свою ценность и более не соответствовать первоначальному назначению. В наше время, когда стоимость технологий находится в относительно доступных пределах, технически несложно генерировать отдельные копии данных для широкого спектра индивидуальных целей. При этом объем данных растет с такой поразительной скоростью и благодаря такому разнообразию источников, которые руководители организаций даже не могут себе представить.

Сотрудники часто создают копию данных, используют ее для выполнения частной задачи, а затем их внимание переключается на другую задачу. Получив новое задание, люди быстро забывают о сгенерированных ими данных и никогда их больше не используют.

Это влечет за собой появление того, что называется «темными данными» (dark data)[216]. «Темные данные» можно рассматривать как особую разновидность data ROT.

 

Хотя термин «дата-центричное мышление» используется достаточно часто, у него до сих пор отсутствует какое-то устойчивое общепринятое определение. Айкен и Харбор решили заняться выработкой коллективного понимания основ дата-центричного мышления и определением конкретных шагов, необходимых для достижения лучших результатов при работе организаций с данными. В 2017 году они опубликовали так называемую Доктрину в области данных, которая в дальнейшем была откорректирована на основе откликов, поступивших от сотен представителей заинтересованного профильного сообщества. Вторая версия доктрины была опубликована в 2021 году[217].

Доктрина в области данных – не единственный известный концептуальный документ, направленный на пропаганду идей дата-центричности. На сайте доктрины представлены ссылки на похожие по тематике и направленности тексты:

● Манифест дата-центричности (The Data-Centric Manifesto), разработанный командой американской консалтинговой компании Semantic Arts[218][219],[220];

● Лидерский манифест о данных[221].

Доктрина в области данных построена по аналогии со знаменитым манифестом гибкой разработки программного обеспечения (Agile-манифест), который был опубликован в 2001 году[222][223].