Книга: Ценность ваших данных
Назад: Глава 15. Базовая поддержка жизненного цикла данных
Дальше: Глава 17. Использование данных и расширение возможностей применения
Глава 16. Организационные аспекты управления данными
Описывая в главе 9 рамочную структуру функций управления данными в привязке к их жизненному циклу (рис. 9.4), мы заметили, что она, по сути, отражает модель управления цепочками поставок данных. В главах 10–15 были рассмотрены все функциональные блоки модели за исключением финального – «Использование данных и расширение возможностей применения». Прежде чем перейти к обсуждению этого ключевого с точки зрения извлечения ценности блока, в интересах которого и формируется вся цепочка поставок данных, стоит еще раз более подробно поговорить об организационных аспектах ее формирования. На важность этой темы мы уже обращали внимание, когда рассматривали «Сегодняшнюю повестку дня для совета директоров» (см. главу 7) и вопросы руководства данными (см. главу 10).
В главе 10 уже обсуждалась обобщенная организационная система руководства и управления данными (рис. 10.5). Ее можно рассматривать как совокупность двух взаимодействующих подсистем: организационной системы руководства данными (Data Governance Organization, DGO) и организационной системы управления данными (Data Management Organization, DMO). В данной главе описаны общие принципы, которые следует учитывать при их построении. Принципы относятся как к DGO, так и к DMO, поскольку руководство данными задает направления и предоставляет бизнес-контекст для работ, выполняемых системой управления данными. Для этих систем невозможно предложить идеальную структуру. В то время как общие принципы распространяются на каждую из них, детали будут сильно зависеть от отраслевых факторов и корпоративной культуры самой организации.
В заключение главы рассмотрены основные шаги, которые являются важнейшими при инициировании в организации деятельности по совершенствованию управления данными.
16.1. Операционные модели руководства данными и управления данными
Критически важный шаг на пути создания организационной системы (как руководства, так и управления данными) – определение наиболее подходящей операционной модели. Операционная модель служит рамочной структурой для определения ролей, обязанностей и процессов принятия решений. Она описывает порядок взаимодействия людей и функций.
Надежная операционная модель помогает наладить механизмы подотчетности, поскольку в ней представлены все необходимые функции. Она способствует развитию коммуникаций и обеспечивает поддержку процесса разрешения проблемных ситуаций. Формируя базис для организационной структуры, операционная модель не задает ее фиксированную схему. Речь идет не о составлении штатного расписания, а об описании взаимосвязей между составными частями организационной системы.
16.1.1. Операционные модели руководства данными
При построении операционной модели DG рекомендуется учитывать нижеследующие аспекты.
● Ценность данных для организации. Если организация занимается продажей данных, значительное влияние DG на бизнес очевидно. Организации, использующие данные в качестве ключевого товара (например, агрегаторы), нуждаются в операционной модели, отражающей роль данных в достижении успеха. В то же время в организациях, где данные используются только в качестве «смазочного материала» для осуществления операционной деятельности, программа DG будет реализована менее строго.
● Бизнес-модель. Бизнес-модель может быть централизованной или децентрализованной, локальной или международной и т. п. – все факторы подобного рода оказывают влияние на информационные потребности бизнеса и, как следствие, на определение операционной модели DG. В проекте целевой операционной рамочной структуры должны быть отражены специфические для данной организации связи с ИТ-стратегией, архитектурой данных и решениями по интеграции приложений.
● Культурные факторы. Такие как дисциплинированность и адаптируемость к изменениям. Некоторые организации будут сопротивляться навязыванию руководства посредством внедрения политик и принципов. В таком случае стратегия руководства данными потребуется для разъяснения преимуществ операционной модели DG, которая при этом должна вписаться в сложившуюся организационную культуру (с учетом последующего проведения поэтапных изменений).
● Влияние регламентации. В организациях, деятельность которых сильно зарегламентирована, менталитет сотрудников существенно отличается от менталитета сотрудников в относительно свободных организациях. Соответственно, для организаций первого типа должна отличаться и операционная модель DG. В частности, в ней могут быть предусмотрены связи с группой управления рисками, а также с юридической службой.
Часто в операционной модели выделяются несколько ступеней, чтобы обеспечивать решение вопросов и проблем на разных уровнях управления – локальном, дивизиональном и корпоративном (рис. 10.5). Такой подход подразумевает четкое определение сфер ответственности: например, кто отвечает за проведение работ по распоряжению данными или кто является владельцами данных. Операционная модель также определяет порядок взаимодействия между организационной системой руководства данными и ответственными за различные проекты или инициативы по управлению данными, порядок согласования и проведения мероприятий по управлению изменениями, необходимыми для реализации этой новой программы, а также модель разрешения проблемных вопросов в рамках руководства данными. Рисунок 16.1 описывает пример операционной модели DG.
* 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.)
Приведенный пример иллюстративен. Артефакты подобного рода должны быть адаптированы к потребностям конкретной организации.
Одни операционные модели предусматривают централизованное управление, другие – распределенное. Основные типы моделей в зависимости от степени централизации представлены на рисунке 16.2.
При централизованной модели одна организационная система руководства данными контролирует работы по всем предметным областям. В реплицируемой модели одни и те же операционная модель и стандарты DG воспроизводятся в каждой бизнес-единице. Наконец, при федеративной модели одна организационная система руководства данными координирует деятельность нескольких бизнес-единиц с целью обеспечения согласованности определений и стандартов.
16.1.2. Операционные модели управления данными
Операционные модели управления данными можно разделить на следующие типы:
● децентрализованная;
● сетевая;
● централизованная;
● гибридная;
● федеративная.
Большинство организаций начинают с децентрализованной модели и лишь через какое-то время осознают необходимость перехода к более формальной организационной системе управления данными. Обратив внимание на тот факт, что упорядочение управления данными позитивно влияет на их качество, организация может приступить к формализации ответственности в сфере управления данными, начав движение к сетевой, а затем и централизованной модели.
Децентрализованная операционная модель
В рамках децентрализованной модели ответственность за управление данными распределяется по различным направлениям бизнеса и деятельности в области ИТ (рис. 16.3).
* 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.)
Любое сотрудничество возможно только через комитеты; единый ответственный отсутствует. Многие программы управления данными начинаются по инициативе снизу, направленной на то, чтобы хоть как-то упорядочить практику управления данными в масштабах организации, а потому носят по определению децентрализованный характер.
Сетевая операционная модель
Децентрализованную модель можно сделать более строгой и формализованной посредством ее дополнения задокументированным распределением ролей и обязанностей, как правило описываемым через матрицу RACI. Такую модель принято называть сетевой, поскольку она работает по принципу использования горизонтальных связей между людьми, участвующими в процессе в различных ролях, и может быть отражена в виде сети (рис. 16.4).
* 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.)
* 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.)
Централизованная операционная модель
Самая формализованная и зрелая централизованная операционная модель управления данными (рис. 16.5). В ней все упорядочено и входит в сферу влияния организационной системы управления данными. Все участники процессов руководства и управления данными отчитываются непосредственно перед главным руководителем по вопросам управления данными, отвечающим за руководство и распоряжение данными, управление метаданными, управление качеством данных, управление справочными и основными данными, архитектуру данных, а также бизнес-аналитику.
Гибридная операционная модель
Гибридная операционная модель совмещает преимущества централизованной и децентрализованной моделей (рис. 16.6). В рамках гибридной модели головной центр компетенций в области управления данными координирует работу децентрализованных групп управления данными бизнес-единиц, стратегические направления совершенствования обычно определяются координационным комитетом, в котором представлены все ключевые направления бизнеса, а тактические вопросы решаются на уровне рабочих групп, создаваемых внутри бизнес-единиц и руководствующихся методическими рекомендациями центра компетенций.
* 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.)
Гибридная модель оставляет часть ролевых функций децентрализованными. Например, проектировщики архитектуры данных организационно могут оставаться в составе группы управления корпоративной архитектурой, а функции обеспечения качества данных – в ведении руководства направлениями бизнеса, у каждого из которых будет собственная команда качества данных. Какие роли централизовать, а какие оставить децентрализованными, зависит от множества факторов, обусловливаемых преимущественно организационной культурой.
Федеративная операционная модель
Разновидностью гибридной операционной модели является федеративная модель, предусматривающая многоуровневую централизацию. Обычно такой подход используется лишь в крупнейших транснациональных корпорациях и глобальных организациях. Федеративная модель представляет собой множество различных параллельно реализованных в разных регионах или направлениях бизнеса гибридных операционных моделей (рис. 16.7).
Федеративная модель обеспечивает децентрализованное исполнение централизованно вырабатываемых стратегических планов. Для крупных многопрофильных организаций она, возможно, единственная работоспособная модель организационной системы управления данными.
* 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.)
16.1.3. Взаимодействие операционных моделей
Руководство данными – это организационная система для выработки стратегии, целей и задач, политики и правил эффективного управления данными. Сюда также относятся процессы, регламенты, организационные подсистемы и технологии, необходимые для обеспечения доступности, годности, целостности, согласованности, достоверности и защищенности данных. Поскольку программа руководства данными состоит из хитросплетения рабочих стратегий, стандартов, политик и коммуникаций, так или иначе относящихся к данным, она работает в тесной синергетической связи с управлением данными, определяя рамки выстраивания процессов управления в соответствии с приоритетами бизнеса и заинтересованных сторон.
При централизованной модели управления данными организационная система управления данными (в лице офиса руководства данными) либо подчинена организационной системе управления данными, либо наоборот. Когда программа управления данными ориентирована прежде всего на выработку политики и правил управления данными как ценным активом, логично осуществлять ее под общим руководством офиса руководства данными, сделав оргсистему управления данными подчиненной или подотчетной (или выстраивать DMO в формате матричного подчинения офису руководства данными по направлениям работы). Такой подход часто наблюдается в сильно зарегулированных организациях, где главное – соблюдение правил и строгая отчетность.
Но и в самых децентрализованных вариантах моделей управления данными необходимо тесное партнерство между DGO и DMO с целью четкого разграничения и согласования функций разработки политик, правил и инструкций в сфере управления данными (DGO) и их реализации (DMO). Это две стороны одной медали и два основных компонента, необходимые для получения ценных данных. Таким образом, можно считать руководство данными методом упорядочения управления данными или, образно выражаясь, функцией штабного планирования боевых операций.
Необходимо четко понимать синергию взаимодействия двух операционных моделей и согласовывать роли, обязанности и сферы ответственности с целью одновременного выполнения указаний и инструкций по руководству данными и обеспечения эффективности оперативного управления данными. К участию в рабочей группе по руководству данными целесообразно привлекать представителей организационной системы управления данными, а DMO может исполнять роль уполномоченного исполнительного звена и осуществлять надзорные функции от имени и по поручению представителей руководства данными при поддержке его административного ресурса.
16.2. Роли, относящиеся к руководству и управлению данными
Роли, связанные с руководством и управлением данными, могут определяться как на функциональном (организационные роли), так и на индивидуальном (индивидуальные роли) уровне. При этом и названия ролей, и их относительная значимость и нужность могут варьироваться от организации к организации.
16.2.1. Организационные роли
Организационные системы управления данными, относящиеся к блоку ИТ, предлагают широкий спектр сервисов, начиная с проектирования ИТ-инфраструктуры и архитектуры данных/приложений и заканчивая поставкой под ключ и администрированием СУБД.
При централизованной сервисной организационной системе управления данными все внимание уделяется управлению данными как таковому. В такую команду могут входить исполнительный директор по управлению данными, подотчетные ему менеджеры, архитекторы и аналитики данных, эксперты по качеству данных, администраторы баз данных, администраторы информационной безопасности, специалисты по метаданным, моделированию и администрированию данных, проектировщики архитектуры хранилищ и интеграции данных, аналитики BI – иными словами, представители всех групп, имеющих прямое или косвенное отношение к сбору, обработке и хранению данных.
При частично распределенной сервисной организационной системе управления данными (федеративной модели) имеется ряд параллельно функционирующих ИТ-подразделений, каждое из которых отвечает за обеспечение своего среза работ по управлению данными. Как правило, чем крупнее организация, тем больше децентрализуются ИТ-функции. Например, каждой бизнес-функции может быть придана собственная группа разработчиков ПО. Возможен и гибридный подход, например: разработчики приложений у каждой бизнес-функции имеются собственные, а функция администрирования БД остается централизованной.
Бизнес-функции, обеспечивающие управление данными, чаще всего ассоциируются с командами по руководству данными или корпоративному управлению информацией. Например, распорядители данных часто входят в состав организационной системы по руководству данными, что облегчает работу органов руководства данными, в частности таких, как совет по руководству данными.
16.2.2. Индивидуальные роли
Индивидуальные роли могут определяться в рамках бизнес– или ИТ-функций. Часть ролей так или иначе будет иметь смешанный (гибридный) характер, поскольку требует от исполнителей знания как информационных систем, так и бизнес-процессов.
Руководящие роли
Исполнительное руководство управления данными в зависимости от ситуации может представлять как сферу ИТ, так и сферу бизнеса. Должности директора по ИТ (CIO) и технического директора (CTO) уже получили повсеместное распространение, а в последние годы и позиция директора по данным (CDO) начала активно приживаться в практике корпоративного управления.
Бизнес-роли
Бизнес-роли преимущественно относятся к функциям руководства данными. Прежде всего, речь идет о распорядителях данных по направлениям деятельности. Как правило, это признанные эксперты в предметных областях, которые отвечают за метаданные и качество данных как по отдельным бизнес-сущностям, так и по предметным областям, и в целом по базам данных. Роли распорядителей данных могут серьезно разниться в зависимости от специфики и приоритетов организации. Часто они отвечают за обеспечение точности определений бизнес-терминов и областей значений различных данных в соответствующих предметных областях. Но со временем во многих организациях задействуют этих же распорядителей для определения критериев качества данных, бизнес-правил и атрибутов данных в профильной области, выявления и содействия разрешению проблемных вопросов. Они же незаменимы при определении стандартов, правил и процедур. Распорядители данных могут функционировать на разных уровнях – предприятия, бизнес-подразделения или функции управления. Роли этих людей могут быть как формализованными на уровне должностей (например, ответственный за конкретные данные), так и совершенно неформальными (люди просто заботятся о том, чтобы с данными по их линии работы все было в порядке, как бы ни называлась их должность).
В зависимости от сложности организации и целей ее программы DG официально назначенные распорядители данных могут различаться по своей позиции в организации, направлению работы или по обоим указанным признакам.
● Главные распорядители данных (Chief Data Stewards) могут возглавлять органы руководства данными вместо CDO или выступать в качестве CDO в виртуальной (основанной на комитетах) или распределенной организационной системе руководства данными. Они также могут быть исполнительными спонсорами (Executive Sponsors).
● Исполнительные распорядители данных (Executive Data Stewards) – это старшие руководители, входящие в состав совета по руководству данными (DGC).
● Распорядители корпоративных данных (Enterprise Data Stewards) осуществляют надзор (oversight) за отдельными областями (domain) данных предприятия в процессе выполнения всех связанных с этими областями бизнес-функций.
● Распорядители бизнес-данных (Business Data Stewards) – это бизнес-специалисты, чаще всего признанные эксперты в той или иной предметной области, ответственные за соответствующее подмножество данных. Они работают с заинтересованными лицами (stakeholders) в части определения и контроля данных.
● Владелец данных (Data Owner) – это распорядитель бизнес-данных, который обладает подтвержденными полномочиями на утверждение решений, касающихся его области данных.
● Технические распорядители данных (Technical Data Stewards) – это ИТ-специалисты, работающие в одной из областей знаний управления данными. Среди них – специалисты по интеграции данных, администраторы баз данных, специалисты по бизнес-аналитике, аналитики качества данных или администраторы метаданных.
● Координирующие распорядители данных (Coordinating Data Stewards) возглавляют и представляют команды распорядителей бизнес-данных и технических распорядителей данных в обсуждениях как на уровне команд, так и с участием исполнительных распорядителей данных. Координирующие распорядители данных особенно важны в крупных организациях.
Помимо формальных распорядителей данных, свой важный вклад в организацию управления данными вносят бизнес-аналитики и разработчики моделей бизнес-процессов, поскольку без их участия попросту невозможно обеспечить соответствие моделируемых процессов реальным и, как следствие, пригодность накапливаемых данных для использования их ниже по информационно-технологическому потоку.
Вносят свой посильный вклад в общеорганизационное управление данными и другие категории компетентных сотрудников со стороны бизнеса: например, потребители аналитики, оставляющие замечания по поводу публикуемых организацией данных, которые способствуют всестороннему совершенствованию управления данными.
ИТ-роли
В управлении данными задействуются специалисты по ИТ всевозможных профилей и уровней, включая архитекторов, разработчиков и системных администраторов баз данных и приложений, многочисленный технический персонал. Перечислим самые распространенные роли.
● Архитектор данных: старший аналитик, отвечающий за архитектуру и интеграцию данных на уровне предприятия или функционального подразделения. В зависимости от профиля архитекторы данных могут специализироваться на построении хранилищ данных, витрин данных и процессов интеграции.
● Разработчик модели данных отвечает за выявление и структурное описание (моделирование) требований к данным, определение объектов и элементов данных, а также связей между ними, бизнес-правил, требований к качеству данных и в целом логических и физических моделей данных.
● Администратор модели данных отвечает за управление версиями модели данных и их своевременное и согласованное обновление.
● Администратор базы данных отвечает за своевременное получение и обработку массивов входящих данных, а также технологическое обеспечение их доступности.
● Администратор информационной безопасности отвечает за контроль доступа к данным в зависимости от уровня защиты данных и прав доступа, имеющихся у запрашивающих доступ сторон.
● Архитектор интеграции данных отвечает за принципиальное обеспечение совместимости и качества данных на уровне предприятия.
● Специалист по интеграции данных проектирует, разрабатывает и внедряет системы интеграции (копирования, извлечения, преобразования, загрузки) массивов необходимых данных в требуемых режимах (пакетной или потоковой обработки).
● Разработчик аналитических или статистических отчетов занимается созданием программных средств генерирования отчетов в согласованных форматах.
● Архитектор приложений отвечает за интеграцию прикладного ПО с системами управления данными.
● Технический архитектор координирует работы по интеграции портфеля новых ИТ-проектов в существующую инфраструктуру.
● Технический инженер отвечает за изыскание и реализацию (в пределах своей компетенции) возможностей совершенствования ИТ-инфраструктуры.
● Администратор службы поддержки отвечает за своевременный прием, обработку и отслеживание всех сигналов, а также контроль разрешения проблем, связанных с передачей или получением данных, работой информационных систем или ИТ-инфраструктуры.
● ИТ-аудитор: более чем желательно наличие внешнего или внутреннего независимого контроля соблюдения всех критериев приемлемости ИТ-обеспечения управления данными, включая контроль качества и обеспечение надлежащего уровня ИБ.
Гибридные роли
Гибридные роли требуют от исполнителей сплава технических навыков со знанием бизнеса. В зависимости от специфики организации такие специалисты могут формально относиться как к бизнес-подразделениям, так и к ИТ-службам.
● Аналитик качества данных отвечает за пригодность данных к использованию и текущий мониторинг состояния данных; участвует в анализе корневых причин выявленных проблем с данными и вырабатывает рекомендации по реорганизации бизнес-процессов и совершенствованию ИТ-решений, направленные на устранение недостатков и повышение качества данных.
● Специалист по метаданным отвечает за их определение и интеграцию, управление метаданными и их своевременное обновление, исполняет функции администратора хранилищ метаданных.
● Архитектор BI: старший бизнес-аналитик, отвечающий за выбор и интеграцию приложений в пользовательской BI-среде.
● Администратор BI отвечает за эффективный доступ бизнес-пользователей к средствам и результатам бизнес-анализа.
● Руководитель программы BI координирует на корпоративном уровне BI-требования, инициативы и проекты, обеспечивает их интеграцию в комплексную программу приоритетных BI-исследований и осуществляет оперативное планирование ее реализации.
16.3. Ключевые первоначальные шаги
В заключение этой главы рассмотрим шаги, которые являются важнейшими при инициировании в организации деятельности по совершенствованию управления данными. К ним относятся:
● оценка текущего состояния;
● выработка понимания возможностей по улучшению с целью разработки дорожной карты реализации программы управления данными;
● инициирование программы управления организационными изменениями, поддерживающей выполнение дорожной карты.
16.3.1. Оценка текущего состояния
Первый шаг к решению проблемы – формирование четкого представления о ее сути. Прежде чем определять какую-либо новую систему управления или пытаться улучшить существующую, важно понять текущее состояние составляющих ее элементов, особенно если они связаны с культурой, существующей операционной моделью и людьми. Хотя специфика требуемых изменений, направленных на улучшение управления данными, своя для различных организаций, оценка текущего состояния во всех случаях должна учитывать такие параметры:
1. Роль данных в организации: какие ключевые процессы управляются на основе данных? Как определяются и понимаются требования к данным? Насколько хорошо осознается роль, которую данные играют в стратегии организации? В какой степени организация осведомлена об издержках, связанных с некачественными данными?
2. Культурные нормы в отношении данных: существуют ли потенциальные культурные препятствия для внедрения или совершенствования структур управления данными и управления? Осведомлены ли владельцы бизнес-процессов о том, как их данные используются в связанных процессах?
3. Практика руководства и управления данными: как и кем выполняется работа, связанная с данными? Как и кем принимаются решения о данных?
4. Как организована и выполняется работа: какова связь между оперативной и проектной деятельностью? Какие существуют комитеты или элементы оргструктуры, которые могут поддерживать усилия по управлению данными? Какова операционная модель взаимодействия ИТ и бизнеса? Как финансируются проекты?
5. Отношения подотчетности: является ли организация централизованной или децентрализованной, иерархической или плоской? Насколько тесно взаимодействуют команды?
6. Уровни квалификации: каков уровень знаний в области данных и управления данными у экспертов в предметных областях и других заинтересованных сторон, от рядовых сотрудников до руководителей?
Оценка текущего состояния также должна включать оценку уровня удовлетворенности текущим состоянием. Это позволит получить представление о потребностях и приоритетах организации в области управления данными. Например:
1. Принятие решений: располагает ли организация информацией, необходимой для принятия обоснованных и своевременных бизнес-решений?
2. Отчетность: уверена ли организация в своих отчетах о доходах и других важных данных?
3. Ключевые показатели эффективности: насколько хорошо организация отслеживает ключевые показатели эффективности?
4. Нормативно-правовое соответствие: соблюдает ли организация требования нормативно-правовых актов, касающихся управления данными?
Наиболее эффективный способ проведения такой оценки – использование проверенной модели зрелости управления данными, которая позволит получить представление как об уровне зрелости организации по сравнению с другими организациями, так и о дальнейших шагах по его повышению.
Основная цель оценки текущего состояния – понять базовый уровень организации, являющийся отправной точкой для планирования улучшений. Точная оценка важнее, чем высокий оценочный балл. Формальная оценка зрелости управления данными позволяет соотнести уровень организации со шкалой зрелости, уточняя конкретные сильные и слабые стороны важнейших видов деятельности по управлению данными. Это помогает организации определять, расставлять приоритеты и реализовывать возможности по улучшению.
Выполняя основную задачу, проведение оценки зрелости может оказать положительное влияние на организационную культуру. Она способствует:
● информированию заинтересованных сторон о концепциях, принципах и методах управления данными;
● разъяснению ролей и обязанностей заинтересованных сторон в отношении данных;
● осознанию необходимости управления данными как важнейшим активом;
● расширению признания деятельности по управлению данными в масштабах всей организации;
● улучшению сотрудничества, необходимого для эффективного управления данными.
Основываясь на результатах оценки, организация может усовершенствовать свою программу управления данными с целью лучшей поддержки выполнения операционных и стратегических задач. Как правило, разработка программ управления данными редко начинается с выработки корпоративного представления о данных, чаще такие программы фокусируются на мероприятиях в отношении отдельных подразделений. Оценка текущего состояния может помочь организации разработать целостное видение, поддерживающее общеорганизационную стратегию. Она позволяет организации уточнить приоритеты, четко сформулировать цели и разработать комплексный план улучшения.
16.3.2. Использование результатов для планирования улучшений
Оценка текущего состояния позволяет определить, что работает хорошо, что недостаточно хорошо и где организация имеет пробелы. Основываясь на полученных данных, организация может разработать дорожную карту, нацеленную на:
● совершенствование по наиболее важным (обеспечивающим наибольшую выгоду) направлениям, относящимся к процессам, методам, ресурсам и средствам автоматизации;
● обеспечение возможностей, которые соответствуют бизнес-стратегии;
● поддержку процессов руководства, которые необходимы для периодической оценки прогресса организации, основанной на характеристиках, заложенных в модель оценки зрелости.
16.3.3. Инициирование программы управления организационными изменениями, поддерживающей выполнение дорожной карты
Большинство организаций, которые стремятся улучшить свои методы управления данными, находятся в середине шкалы зрелости способностей. Они не имеют ни 0, ни 5 баллов по шкале зрелости. Это означает, что почти всем из них необходимо совершенствовать свою практику.
Для большинства организаций совершенствование методов управления данными требует изменения подходов к обеспечению взаимодействия сотрудников и их взглядов на роль данных в организации. Кроме того, должны быть изменены представления об использовании данных и внедрении технологий для поддержки организационных процессов. Успешная практика управления данными требует среди прочего:
● обучения управлению по горизонтали путем выравнивания ответственности по цепочке создания ценности информации;
● смещения акцента с вертикальной (изолированной) подотчетности на совместное распоряжение информацией;
● превращения мероприятий по обеспечению качества информации из частных бизнес-задач или задач блока ИТ в ключевую деятельность по созданию ценности для организации;
● перехода от представлений о качестве информации, связанных в первую очередь с очисткой данных и разработкой соответствующей системы показателей качества, к представлениям о более фундаментальной организационной способности, связанной со встраиванием качества в процессы;
● внедрения процессов по измерению величины затрат, вызванных плохим управлением данными, и оценке ценности, добавляемой за счет улучшения управления данными.
Эти изменения не достигаются с помощью технологий (хотя использование программных средств может этому способствовать). Они обеспечиваются за счет тщательного и структурированного подхода к управлению организационными изменениями. Изменения требуются на всех уровнях. Крайне важно, чтобы они управлялись и координировалась таким образом, чтобы избежать тупиковых инициатив и потери доверия к функции управления данными и ее руководству.
Культурные изменения требуют планирования, обучения и поощрения. Кроме того, для активизации и вовлечения сотрудников в инициативы, политику и процессы управления данными необходимо создать условия, обеспечивающие осведомленность, распределение ответственности и подотчетность.
Можно выделить десять факторов, играющих ключевую роль в создании эффективной организационной системы управления данными вне зависимости от ее структуры.
1. Наличие куратора в высшем руководстве. Куратор должен понимать инициативу и верить в нее. Он должен быть способен эффективно привлекать других лидеров к изменениям.
2. Четкое понимание. Руководители организации должны обеспечить полное понимание и усвоение того, что такое управление данными и почему это важно для всех заинтересованных сторон, имеющих отношение к управлению данными – как внутренними, так и внешними, – и как это повлияет на их работу.
3. Упреждающее управление изменениями. Применение управления организационными изменениями для создания практик управления данными решает проблемы сотрудников и повышает вероятность того, что создаваемые практики и организационные структуры с течением времени сохранят устойчивость.
4. Согласование позиций руководства. Согласование позиций руководства гарантирует, что существует согласие и единодушная поддержка в отношении необходимости программы управления данными, а также что существует согласие в отношении того, как будет определяться успех. Согласование позиций включает в себя как согласование целей руководства с результатами управления данными и ценностью, так и согласование намерений отдельных лидеров.
5. Коммуникации. Организация должна обеспечить наличие у заинтересованных сторон четкого представления о том, что такое управление данными и почему это важно, а также что меняется и какие потребуются изменения в их поведении.
6. Вовлечение заинтересованных сторон. Отдельные лица и группы, затронутые инициативой по управлению данными, будут по-разному реагировать на новую программу и свою роль в ней. То, каким образом организация взаимодействует с заинтересованными сторонами, как эти стороны с ней общаются, окажет значительное влияние на успех инициативы.
7. Ознакомление и обучение. Образование имеет важное значение для обеспечения управления данными. Различным группам сотрудников (руководители, распорядители данных, владельцы данных, команды ИТ-специалистов) для эффективного выполнения их ролей потребуются различные виды и уровни обучения. Многим людям потребуются тренинги по новым политикам, процессам, методам, процедурам и инструментам.
8. Оценка прогресса освоения. Важно выстроить систему метрик, всесторонне описывающих прогресс внедрения, восприятия и освоения новых принципов и правил управления данными, с целью объективного контроля выполнения мероприятий, предусмотренных дорожной картой. Показатели, отражающие положительное воздействие управления данными, могут быть связаны с различными аспектами совершенствования дата-центричных процессов, таких как подготовка отчетности по итогам месяца, идентификация рисков, мониторинг эффективности выполнения проектных работ. Инновационный аспект управления данными можно оценивать с помощью показателей повышения качества принятых решений и аналитики за счет повышения качества и достоверности данных.
9. Соблюдение руководящих принципов. Руководящие принципы, такие как принципы управления данными DAMA, служат ориентирами, на основе которых будут приниматься все решения в рамках формируемой организационной системы. Их утверждение – важный первый шаг в создании программы управления данными, обеспечивающей эффективные изменения.
10. Эволюция, а не революция. Во всех аспектах управления данными философский принцип «эволюция, а не революция» помогает свести к минимуму риск при проведении серьезных изменений. Построение организационной системы, которая развивается эволюционно, постепенно совершенствуя методы управления данными в соответствии с целями бизнеса, дает гарантию того, что новые политики и процессы будут приняты, а изменения поведения будут носить устойчивый характер.
ПРАКТИЧЕСКИЙ ПРИМЕР
«Телеком Дубль» предприняла важные шаги по формированию организационных систем руководства и управления данными. С учетом довольно сложной филиальной структуры в качестве ориентира была выбрана гибридная операционная модель.В компании функционирует управляющий комитет по руководству данными и введена должность директора по данным.Директор по данным возглавляет совет по руководству данными, управляющий инициативами в области руководства данными (например, разработкой политик или метрик) и разрешением проблемных вопросов.Определен порядок взаимодействия директора по данным с подразделениями компании по следующим направлениям:● закупки и контракты;● бюджет и финансирование;● нормативно-правовое соответствие;● разработка информационных систем.Важно также отметить, что в «Телеком Дубль» для обеспечения всестороннего анализа данных о клиентах на основе их профилей и поддержки взаимодействия с ними создано специальное подразделение «Клиенты 360».
Литература к главе 16
• Aiken P., Gorman M. The Case for the Chief Data Officer: Recasting the C-Suite to Leverage Your Most Valuable Asset. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 2013.
• Ladley J. Making Enterprise Information Management (EIM) Work for Business: A Guide to Understanding Information as an Asset. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 2010.
• Ladley J. Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program: 2nd Edition. Academic Press, 2020.
• Laney D. B. Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage; Routledge; 1st edition, 2017. (Русский перевод: Д. Лейни. Инфономика: информация как актив: монетизация, оценка, управление. – М.: Точка, 2020. – [Библиотека «Айтеко»].)
• Plotkin D. Data Stewardship: An Actionable Guide to Effective Data Management and Data Governance: 2nd Edition. Academic Press, 2020.
• Seiner R. Non-Invasive Data Governance: The Path of Least Resistance and Greatest Success. Technics Publications, 2014.
• 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.
• Soares S. The Chief Data Officer Handbook for Data Governance. MС Press, 2015.
Назад: Глава 15. Базовая поддержка жизненного цикла данных
Дальше: Глава 17. Использование данных и расширение возможностей применения
