Руководство данными и его ключевая роль в управлении данными

 

В главе 6 при обсуждении барьеров на пути развертывания в организации информационных активов мы выделили критически важные факторы успеха – лидерство и приверженность руководства, умноженные на вовлечение всех без исключения сотрудников на всех уровнях организации. В этой главе рассматривается функциональная область, отвечающая непосредственно за работу этого фактора. Она призвана обеспечить реализацию «Сегодняшней повестки дня для совета директоров», о которой мы говорили в главе 7.

Руководство данными (Data Governance, DG) – деятельность по осуществлению руководящих и контрольных полномочий (планирование, мониторинг и обеспечение выполнения) в отношении управления информационными активами организации.

DG – функция управления данными, которая выступает в качестве руководящей всеми остальными его функциями.

Цель руководства – обеспечение надлежащего управления данными в соответствии с политиками и лучшими практиками. В то время как главный драйвер управления данными в целом – обеспечение извлечения ценности из информационных активов, функция руководства данными сосредоточена на том, каким образом принимаются решения, касающиеся данных, и как должны функционировать люди и процессы, имеющие к ним отношение.

В предыдущей главе мы сравнили рамочную структуру функций управления данными, отраженную на рисунке 9.4, с моделью управления цепями поставок. Продолжая эту аналогию, трудно представить, что на реальном промышленном предприятии каждый отдел на каждом этапе цепи поставок продукции работает по собственным стандартам качества и по-своему подсчитывает собственные запасы. Подобная ситуация создала бы массу проблем. Чтобы этого не допустить, на предприятии реализуется функция, обеспечивающая аудит и контроль. Наличие такой функции необходимо и в случае цепочки поставок данных. Именно она преобразует управление данными как побочным продуктом или ресурсом в управление ими как активом (рис. 10.1), в то самое управление корпоративной информацией (EIM), о котором мы говорили в главе 7.

 

* Ladley J. Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program: 2nd Edition. Academic Press, 2020.

 

Предельно лаконично разъяснить разницу и неразрывную связь между руководством данными и управлением данными можно следующим образом: руководство данными нужно, чтобы «делать правильные вещи» (doing the right things), а управление данными – чтобы «делать вещи правильно» (doing things right)[371].

Здесь имеется в виду, что руководство обеспечивает определение «правильных вещей» и надзор за их созданием или выполнением, а управление занимается непосредственно их созданием или выполнением (рис. 10.2).

В реальной практике руководство и управление данными тесно переплетены и добиться их идеального разделения не всегда возможно (из-за дефицита кадров и т. п.). Поэтому, чтобы лучше усвоить и постоянно учитывать разницу между руководством и управлением данными, Джон Лэдли рекомендует использовать введенную им хорошо запоминаемую модель V руководства (governance V)(рис. 10.3).

 

* Ladley J. Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program: 2nd Edition. Academic Press, 2020.

 

* Ladley J. Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program: 2nd Edition. Academic Press, 2020.

 

 

Стратегия работы с данными

 

В первой части книги мы уже говорили о том, что в современной организации данные в качестве важнейшего актива играют ключевую роль в обеспечении выполнения ее стратегии. Поэтому важно следовать определенным установкам, которые обеспечивали бы максимальное согласование работы с данными со стратегическими целями бизнеса. Для этого организация создает стратегию работы с данными (data strategy). Это мероприятие стоит первым пунктом в «Сегодняшней повестке дня для совета директоров», которую мы обсуждали в главе 7.

Стратегия работы с данными предусматривает высокоуровневые планы использования информации для получения конкурентных преимуществ и реализации целей организации. Она должна исходить из понимания информационных потребностей, заложенных в бизнес-стратегии, а именно: какие данные нужны организации, как она будет получать эти данные, управлять ими, обеспечивать их надежность и достоверность на протяжении всего жизненного цикла, каким образом их использовать.

Стратегия также должна предусматривать меры, направленные на решение известных проблем в области управления данными.

Как правило, стратегия работы с данными представляет собой документ достаточно высокого уровня, фиксирующий основные цели и принципы работы с данными, а также основные пути ее реализации[372], поэтому обычно она дополняется поддерживающей ее более детальной стратегией управления данными (data management strategy)[373].

Согласно DMBOK стратегия управления данными должна включать следующие компоненты:

● убедительно изложенное видение управления данными;

● краткое экономическое обоснование стратегии с избранными примерами (business cases);

● руководящие принципы, ценности и перспективы управления;

● миссию и долгосрочные цели по основным направлениям управления данными;

● предлагаемые показатели успешности управления данными;

● краткосрочные (на 12–24 месяца) задачи программы управления данными, которые должны быть конкретными, измеримыми, практически значимыми, реалистичными и привязанными к точным срокам (согласно принципу SMART: specific, measurable, actionable, realistic, time-bound);

● описания ролей и организационных систем управления данными, включая распределение обязанностей и прав принятия решений;

● описания компонентов и инициатив программы управления данными;

● приоритетную программу работ с объемами и сроками выполнения;

● первоначальный вариант дорожной карты реализации с разбивкой по проектам и мероприятиям.

Иногда выделяются отдельные стратегии по областям управления данными: стратегия руководства данными, стратегия в области качества данных, стратегия в области метаданных, стратегия в области бизнес-аналитики и т. п. Однако многие авторитетные специалисты считают, что предпочтительнее рассматривать единую стратегию управления данными как сумму всех перечисленных стратегий. Это позволит избежать чрезмерных затрат на планирование из-за необходимости координации множества отдельных программ. Особенно в условиях недостаточной зрелости соответствующих областей управления данными[374]. В DMBOK так же указано, что стратегия управления данными должна охватывать все области знаний, входящие в рамочную структуру DAMA и имеющие отношение к организации.

Руководство данными играет важную роль в обеспечении соответствия между стратегией работы с данными и стратегией организации. Взаимоотношения между стратегией организации, стратегией работы с данными и руководством данными отражены на рисунке 10.4.

 

* Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.

 

Стратегия организации задает основные направления и контекст для стратегии работы с данными. Руководство данными в свою очередь поддерживает реализацию этой стратегии, оказывая влияние на связанные с управлением данными аспекты ИТ-проектов. ИТ-проекты в свою очередь обеспечивают предоставление необходимой информации сотрудникам и партнерам организации.

В главе 6 мы говорили о семи «смертных грехах». В завершение этого раздела нужно заметить, что Питер Айкен рассматривает их прежде всего в контексте реализации стратегии работы с данными. Поэтому в рамках проведения соответствующих мероприятий (от инициирования работы по созданию стратегии до ее внедрения и дальнейшего обновления) следует уделять поднятым Айкеном вопросам самое пристальное внимание.