Контекстная диаграмма области знаний и уровни зрелости функции «Архитектура данных»

Контекстная диаграмма области знаний «Архитектура данных» представлена на рисунке 11.4.

Работая в команде по поддержке корпоративной архитектуры (если в организации внедрена функция поддержки архитектуры предприятия) или в команде по поддержке архитектуры данных, архитекторы данных отвечают за разработку дорожной карты, управление требованиями к корпоративным данным в рамках проектов и интеграцию с общей архитектурой предприятия. Успех зависит от определения и соблюдения архитектурных стандартов, а также от создания и поддержания полезных и пригодных для использования архитектурных артефактов. Соблюдение дисциплины в архитектурной практике может повысить ее эффективность и качество за счет создания повторно используемых и расширяемых решений (см. главу 6 – разделы 6.3 и 6.4 и главу 7 – раздел 7.3).

Важный аспект проводимых работ – предоставление экспертам в отдельных предметных областях организации возможности сотрудничать в решении архитектурных задач. При наличии соответствующего времени и ресурсов это приведет к тому, что оптимальные архитектурные решения будут определяться в рамках обычных проектных циклов, а не путем приложения экстраординарных усилий при первоначальном проектировании.

Цель состоит в том, чтобы иметь запас созданных архитектурных решений, готовых к объединению и выполнению будущих бизнес-задач.

* DAMA. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)

Один из способов устранения препятствий для совместной работы – создание в организации единой стандартной архитектурной рамочной структуры, позволяющей использовать общий словарь, а также шаблоны, облегчающие кросс-функциональную интеграцию данных.

На рисунке 11.5 представлены обобщенные характеристики уровней зрелости функции «Архитектура данных».

* Smith P., Edge J., Parry S., Wilkinson D. Crossing the Data Delta: Turn the data you have into the information you need. Entity Group Limited, 2016.

Влияние на ценность данных

В каждой организации реализована некоторая архитектура данных, но для многих – это плохо представляемый комплекс проектных решений, про которые известно только то, что они состоят из некоторого количества физических хранилищ данных, систем, процессов, сервисов и интерфейсов. Данные поступают в организацию, циркулируют в ней и выходят через эти компоненты.

В таких организациях обычно мало что из архитектурного ландшафта задокументировано, поэтому никто не может с достаточной уверенностью утверждать, каким образом данные поддерживают бизнес. Это также означает, что изменения в информационном ландшафте могут оказаться слишком рискованными.

Во введении мы говорили о том, что четвертая промышленная революция характеризуется дизруптивным (ломающим привычные представления) воздействием на компании. Последние, чтобы остаться на плаву, вынуждены в ускоренном темпе трансформировать себя. У организаций, которые не способны внедрять инновации, быстро реагировать на меняющиеся рыночные условия, будет самое трудное и неопределенное будущее.

Архитектура данных в целом направлена на развитие способностей организации эффективно работать с данными и, следовательно, на повышение готовности к изменениям ее деятельности.

Архитекторы данных создают и поддерживают знания организации о данных и системах, через которые эти данные распространяются. Такие знания позволяют управлять данными как активом и повышать получаемую от них выгоду за счет выявления возможностей по их применению, а также снижения издержек и рисков. Поэтому одним из артефактов архитектуры данных (наряду с корпоративной моделью данных, описанием потоков данных и другими) могут быть описания цепочек ценности данных, которые мы обсуждали в главе 7.

Архитектуру стремятся сделать такой, чтобы она приносила организации ценность. Ценность же достигается за счет оптимизации требуемых ресурсов, операционной и проектной эффективности, а также расширения возможностей организации по использованию данных (см. главу 5). Для этого необходимы качественное проектирование и планирование, а также способность обеспечить эффективную реализацию проектов и планов[396]. Кроме того, повышение ценности данных обеспечивается за счет расширения сотрудничества между различными функциональными направлениями организации – налаживания отношений, выявления областей для сокращения дублирования и затрат. Это позволит привлечь к участию больше сотрудников и повысить заинтересованность в улучшении процессов управления данными. Таким образом, архитектура данных станет важным элементом поддержки непрерывного совершенствования.