Моделирование цепочек поставок данных

* Laney D. B. Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage; Routledge; 1st edition, 2017. (Русский перевод: Даглас Лейни. Инфономика: информация как актив: монетизация, оценка, управление. – М.: Точка, 2020. – [Библиотека «Айтеко»].)

Ранее мы уже сравнивали процессы обработки данных с промышленным производством (см. рис. 2.7 и 5.1). Если перенести элементы SCOR-модели на цепочку поставок данных, вот как могут выглядеть основные процессы[279]:

1. Планировать. Деятельность по планированию должна обеспечивать интеграцию процессов и потоков на протяжении всего жизненного цикла продукта (данных), моделирование сценариев «что, если» для производства, доставки и использования информации, гибкость при нестабильном спросе, понимание вовлеченными лицами и организациями их влияния на последующие и предыдущие элементы цепочки поставки. На этом этапе также планируются спрос, затраты, время выполнения операций, рентабельность данных как актива, методы их учета и многие другие вопросы, связанные с работой с данными.

2. Снабжать. Операции снабжения отвечают за приобретение материалов (данных), за управление запасами (создание и ведение баз данных, работа с метаданными и основными данными [master data]), сетью поставщиков (владельцы данных) и соглашениями с ними (условия предоставления услуг владельцами данных), за обработку платежей и доходов, за передачу и прием данных (пакетная или потоковая передача, включая контроль безопасности), а также за их проверку (профилирование данных, контроль качества).

3. Делать. Производственная деятельность обеспечивает превращение материалов (данных) в готовую продукцию (информация в виде отчетов, входные документы для приложений и т. п.). Она включает операции по созданию (очистка, интеграция, обогащение), промежуточную обработку в областях временного хранения, «упаковку» (агрегирование, подготовка отчетов и т. п.) и «выпуск» (загрузка или обновление баз данных).

4. Доставлять. В рамках доставки выполняются операции по управлению заказами (обработка запросов на получение данных и информации), складированию (хранилища данных, витрины данных) и транспортировке (различные виды импорта или экспорта и передачи данных).

5. Возвращать. Деятельность по возврату в информационном контексте может быть не столь актуальна, как в отношении промышленной продукции, поскольку данные возвращаются крайне редко. Однако сюда можно отнести такой важный комплекс мероприятий, как поддержка пользователей данных (в случае ошибок, сбоев и т. п.).

6. Предоставлять возможность. Практически все отмеченные выше обеспечивающие и вспомогательные процессы SCOR-модели в той или иной степени можно рассматривать применительно к цепочке поставок данных. Как мы увидим в части 2, эти процессы реализуются преимущественно в рамках таких функциональных областей управления данными, как руководство данными (data governance), безопасность и качество данных, метаданные.

Для оценки цепочек поставок данных по характеристикам эффективности, определенным в SCOR-модели, можно использовать, например следующие метрики:

1. Надежность.  Производительность выполнения запросов, регулярность проведения обновлений, качество данных (точность, полнота, своевременность, целостность и т. п.).

2. Оперативность. Время обработки обращения пользователя, доступность информации, уровень удовлетворенности пользователей.

3. Гибкость. Польза информации для целого ряда задач; показатели использования связанных данных, метаданных и основных данных; простота интеграции новых видов данных.

4. Затраты. Затраты на получение данных, на управление данными, на доставку данных (включая трудозатраты и затраты на технологии).

5. Активы. Актуальность информации, объем доступных исторических данных, фактическое использование (например, процент данных, которые запрашивались пользователями или приложениями).

Приведенное сравнение показывает, что эффективность работы с данными в организации можно существенно повысить за счет внедрения совокупности процессов, аналогичных цепи поставок продукции. При этом многие базовые концепции и подходы допустимо заимствовать у такой хорошо проработанной рамочной структуры, как SCOR-модель, а также у других референтных моделей из области материального производства. Мы продолжим развивать эту тему в части 2, а сейчас в качестве иллюстрации приведем упрощенное представление цепочки поставок данных, предложенное Дагласом Лейни (рис. 7.3).

На рисунке отражены основные элементарные действия, составляющие жизненный цикл данных. Поскольку книга Лейни посвящена вопросам информационной экономики, представленная схема отражает взгляд на цепочку поставок данных исходя из экономических категорий спроса и предложения. Она не содержит такого относительно большого количества групп процессов, как SCOR-модель, и больше напоминает цепочку ценности (см. рис. 7.2). На схеме выделено три основных этапа:

● сбор – каким образом организация получает исходные данные;

● администрирование – какие обеспечивающие повышение ценности данных механизмы может включать информационное производство;

● применение – за счет чего информация приносит выгоду.

Два первых этапа формируют цепочку поставок данных со стороны предложения, третий – со стороны спроса. В ходе сбора и администрирования потенциальная и вероятная ценность данных увеличивается, а на этапе применения она реализуется[280].

Представленные на схеме действия могут быть объединены и упорядочены разными способами. Если одна цепочка поставок пересекается с другой, образуется сеть поставок данных.

Цепочка поставок данных[281] представляет собой повторяющийся, унифицированный и документированный набор процессов, направленных на повышение ценности данных по мере их прохождения через этапы обработки и передачи лицам, принимающим решения. Реализовать эффективные цепочки стандартных процессов сбора, обработки и предоставления данных могут только грамотные в области данных организации. Чтобы обеспечить надежное и предсказуемое получение высокой отдачи от информационных активов, они должны ориентироваться на внедрение общекорпоративных политик. Процедуры, основанные на привлечении отдельных рабочих групп или проектов, не могут дать нужного результата. Причина проста: у рабочих групп нет стимула совершенствовать методы работы или информационные продукты после того, как они достигнут своих целей. Ценность информационных активов организации устойчиво повышается, только когда разрабатывается и внедряется всеобъемлющая корпоративная логистика цепочки поставок данных. Как только она будет внедрена, организация не должна допускать отклонений от стандартов (за исключением корректировок, проводимых посредством официальных процессов изменений в рамках программы управления организационными изменениями [organizational change management])[282].

В этой связи следует рассмотреть такие понятия, как дата-центричная организация и организация, управляемая на основе данных.