Модель зрелости управления данными

 

Подход к оценке зрелости способностей (Capability Maturity Assessment, CMM) был разработан в конце 1980-х годов по заказу Министерства обороны США Институтом программной инженерии (Software Engineering Institute, SEI) в Университете Карнеги – Меллона (Carnegie Mellon University, CMU) первоначально для оценки зрелости процессов разработки программного обеспечения. В дальнейшем аналогичные модели появились и для других областей деятельности, в частности для области управления данными[364],[365].

В данном случае под зрелостью понимается зрелость процессов, которая, в свою очередь, определяется зрелостью способностей процессов. Под способностью процесса (process capability) понимается характеристика его потенциала для достижения текущих или планируемых бизнес-целей. Модель зрелости процессов была впервые описана Филиппом Кросби (Philip Crosby) – одним из признанных в мире американских авторитетов в области качества – в книге «Качество – бесплатно» (Quality is Free, 1979). Смысл его подхода заключался в следующем: если на предприятии налажены производственные процессы, то уровень качества продукции повышается сам собой, без специальных затрат. Кросби описал пять эволюционных фаз внедрения системы управления качеством. Позже модель зрелости Кросби была адаптирована сотрудниками компании IBM для процессов разработки ПО. В 1986 году они предложили свою концепцию Институту программной инженерии (SEI).

Термин «способности» (capabilities) и важную роль способностей организации в достижении ее стратегических целей мы уже обсуждали, когда говорили о данных как стратегическом ресурсе организации[366]. Следует заметить, что применительно к вопросам оценки зрелости слово capabilities чаще переводится на русский язык как «возможности»[367] и для многих отечественных специалистов в сфере ИТ такой перевод более привычен. Исходя из этих соображений, в частности, этот вариант перевода применен и в русском издании DAMA-DMBOK2. Однако, поскольку в этой книге понятие capabilities рассматривается не только в контексте оценки зрелости, по отношению к нему применяется более корректный термин – «способности»[368].

Модели оценки зрелости управления данными (Data Management Maturity Assessment, DMMA) описываются в терминах продвижения по уровням зрелости, которым поставлены в соответствие характеристики процессов. Когда организация начинает понимать характеристики своих процессов, она может начать повышать их уровень зрелости и внедрять план совершенствования способностей. Она может также измерять степень продвижения и сравнивать себя с конкурентами или партнерами на основе уровней зрелости, выделенных в модели.

С переходом на очередной уровень процесс становится более стабильным, предсказуемым и надежным. Продвижение осуществляется по мере достижения характеристик определенного уровня. Переход на очередной уровень осуществляется, если обеспечиваются соответствующие ему характеристики процесса. При этом ни один уровень не может быть пропущен.

Как правило, рассматриваются следующие уровни (рис. 9.7):

● Уровень 0. Отсутствие возможностей.

● Уровень 1. Начальный (или бессистемный – ad hoc): успех зависит от компетенции отдельных сотрудников.

● Уровень 2. Повторяемый: присутствует минимальная дисциплина выполнения процессов.

● Уровень 3. Установленный: введены и используются стандарты.

● Уровень 4. Управляемый: обеспечена возможность измерения характеристик процессов и осуществляется их контроль.

● Уровень 5. Оптимизированный: обеспечена возможность измерения степени достижения целей процессов.

Для каждого уровня описываются критерии оценки характеристик процессов. Например, модель зрелости может включать критерии оценки эффективности процессов, в том числе степень автоматизации. Она может фокусироваться на политиках и контрольных функциях, а также на деталях процессов.

 

* DAMA International. 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.)

 

Оценка зрелости позволяет определить, что работает хорошо, что – недостаточно хорошо и где имеются пробелы. Основываясь на полученных данных, организация может разработать дорожную карту, нацеленную на:

● совершенствование по наиболее важным направлениям, относящимся к процессам, методам, ресурсам и средствам автоматизации;

● обеспечение способностей, которые соответствуют бизнес-стратегии;

● поддержку процессов руководства, которые необходимы для периодической оценки прогресса организации, основанной на характеристиках, заложенных в модель.

Перед началом любого процесса DMMA организации необходимо оценить текущее состояние своих способностей, ресурсов, целей и приоритетов (базовый уровень – baseline). При этом она уже должна обладать некоторой организационной зрелостью – чтобы провести первичную оценку и эффективно отреагировать на ее результаты, определив цели, утвердив дорожную карту и наладив мониторинг прогресса.

 

* DAMA International. 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.)

 

На рисунке 9.8 отражено возможное визуальное представление результатов экспертной оценки зрелости управления данными по методологии DMMA. Внешний контур задает необходимые для обеспечения конкурентоспособности организации оценки зрелости по всем функциональным областям, а внутренний отражает фактическое положение дел, выявленное по результатам экспертизы. Области с наибольшим разрывом между желаемым и текущим состояниями являются источником наибольших рисков для организации. Подготовка такого отчета очень полезна для определения приоритетов. Для мониторинга достигнутого прогресса могут использоваться повторные экспертизы.

Существует довольно много разнообразных методик оценки зрелости управления данными, разработанных различными организациями. Любая из них предусматривает наличие определенной рамочной структуры из отдельно оцениваемых областей процессов (process areas) управления данными.

Фокус и содержание различных методик сильно варьируются, в зависимости от того, делается упор на общие вопросы или отраслевую специфику. В то же время во избежание ненужных сложностей, наиболее предпочтительны методики, в которых можно отобразить модель процессов на области знаний по управлению данными.

Из имеющихся сегодня методик наиболее известны, проработаны и подробно описаны две.

1. Модель CMMI-DMM]. Модель зрелости управления данными (DMM) Института моделирования зрелости способностей (Capability Maturity Model Institute, CMMI)[369].

2. Модель EDM Council – DCAM. Модель оценки способностей по у, правлению данными (Data Management Capability Assessment Model [DCAM] Совета по управлению корпоративными данными [Enterprise Data Management Council, EDM Сouncil])[370].

 

Модель EDM Council – DCAM ориентирована прежде всего на финансовые организации (в соответствии с основным направлением деятельности EDM Council – отстаивание отраслевых интересов в сфере финансовых услуг), и, хотя ее вполне могут применять организации из других отраслей, все же модель CMMI-DMM гораздо более полная и универсальная.

Со следующей главы мы начнем обсуждение отдельных областей знаний (или функций) по управлению данными. Рассмотрим их роли в формировании цепочек поставок данных и вклад в цепочки ценности. При этом для каждой из функций будут приведены обобщенные характеристики ее уровней зрелости.

 

Литература к главе 9

 

• Legner C., Pentek T., Otto B. Accumulating Design Knowledge with Reference Models: Insights from 12 Years’ Research into Data Management // Journal of the Association for Information Systems, 2020, 21(3): 735–770. DOI: 10.17705/1jais.00618. – URL: https://www.researchgate.net/publication/341684789_Accumulating_Design_Knowledge_with_Reference_Models_Insights_from_12_Years%27_Research_into_Data_Management

• Van Gils B. Data Management: a Gentle Introduction: Balancing Theory and Practice. Van Haren Publishing, 2020.