Книга: Ценность ваших данных
Назад: Глава 5. От стратегического ресурса к ценнейшему активу
Дальше: Глава 7. Построение цепочек
Глава 6. Данные как актив: барьеры и ошибки на пути извлечения ценности
6.1. Барьеры на пути развертывания информационных активов и Лидерский манифест о данных
В предыдущей главе мы говорили о том, что переход к управлению данными как активом позволяет в наибольшей степени раскрыть их потенциальную ценность для организации. Что может помешать такому переходу?
В 2012 году австралийские специалисты Нина Эванс (Nina Evans) и Джеймс Прайс (James Price) опубликовали статью «Барьеры на пути эффективного развертывания информационных ресурсов: Точка зрения исполнительного руководства». В ней они представили результаты исследования, проведенного с привлечением исполнительных руководителей крупных австралийских и южноафриканских компаний. Эта часто цитируемая работа представляет собой аналитический отчет, систематизирующий сведения об основных барьерах, с которыми сталкиваются организации на пути развертывания своих информационных активов.
Как замечают авторы исследования, многие программы руководства в области данных создаются исходя исключительно из требований по обеспечению нормативно-правового соответствия (compliance), а не из соображений реализации потенциальных возможностей по извлечению ценности из данных как актива. Недопонимание руководителями важности управления данными как активом приводит к недостаточной приверженности этой деятельности внутри организации, включая деятельность по управлению качеством данных..
Результаты Эванс и Прайса были взяты за основу и существенным образом дополнены авторами Лидерского манифеста о данных (далее мы рассмотрим его более подробно).
В качестве корневых факторов, препятствующих эффективному управлению данными как активом, были выделены следующие:
● недопонимание значения управления данными руководством и сотрудниками;
● недостаточная управляемость бизнеса;
● недостатки в руководстве и оперативном управлении;
● трудности с обоснованием необходимости совершенствования управления данными;
● использование неподходящих или неэффективных инструментов.
Факторы представлены на рисунке 6.1.
В 2017 году группа ведущих мировых экспертов в области управления данными во главе с Джоном Лэдли опубликовала Лидерский манифест о данных. В нем, в частности, говорится, что «лучшие возможности для органичного роста организации заложены в данных». Хотя в большинстве организаций признают за данными статус актива, компании все еще далеки от того, чтобы называть себя «управляемыми на основе данных». Более того, большинство из них даже не представляют, какими данными владеют и какие именно данные имеют решающее значение для их бизнеса. Организации продолжают не видеть разницы между данными и информационными технологиями и плохо управляют как тем, так и другим. Такое положение дел усугубляет проблемы управления данными и подчеркивает критически важный фактор потенциального успеха организации: лидерство и приверженность руководства, умноженные на вовлечение всех без исключения сотрудников на всех уровнях организации.
Авторы манифеста призывают все заинтересованные стороны принять участие в устранении имеющихся барьеров в налаживании в своих организациях практики управления информационными активами.
6.2. Дата-центричное мышление
В предыдущем разделе мы отметили основные барьеры, препятствующие эффективному управлению данными как активом. Теперь остановимся на основных ошибках, которые могут помешать организациям преодолеть эти барьеры и внедрить устойчивую практику управления данными. Какие же ошибки могут быть допущены?
Известный бизнес-гуру Питер Айкен (Peter Aiken) в своих публикациях приводит семь «смертных грехов» в области работы с данными (Тhe Seven Deadly Data Sins),.
* McGilvray D., Price J., Redman Т. Barriers that slow, hinder, prevent companies from managing their information as a business asset, 2016. – URL: .
1. Непонимание основ дата-центричного мышления.
2. Отсутствие квалифицированного руководства и лидерства в области данных.
3. Неспособность внедрить программный подход к организации совместного использования данных.
4. Отсутствие согласованности программы в области данных c ИТ-проектами.
5. Неспособность адекватно управлять ожиданиями.
6. Отсутствие последовательности в реализации стратегии в области данных.
7. Отсутствие внимания к проблемам, связанным с культурой и управлением изменениями.
Что такое дата-центричное мышление (data-centric thinking) и почему непонимание его основ поставлено на первое место в ряду перечисленных «смертных грехов»?.
В книге «Стратегия обработки данных и корпоративное руководство в области данных: Обеспечение синхронизации бизнеса и ИТ в эпоху после эпохи больших данных» Айкен и его коллега Тодд Харбор (Todd Harbour) обращают внимание на возвышенные слова из действующего в Европейском союзе Общего регламента по защите данных (General Data Protection Regulation, GDPR): «Обработка персональных данных должна быть направлена на служение человечеству».
Причина подобного решительного заявления проста. Становится все более очевидным, что ни один аспект нашей деятельности не застрахован от негативных последствий плохо организованной работы с информационными активами. Последствия могут быть многочисленными и далеко идущими. Достаточно подумать о затратах многих организаций на постоянную проверку своих информационных систем в поисках цифрового мусора и сомнительных материалов. Здесь можно провести аналогию с финансовыми вложениями, которые организации должны делать, чтобы противодействовать постоянно растущему потоку ненужных и мешающих отходов.
В связи с возрастающим значением эффективной работы с данными в последнее время все чаще говорится о дата-центричном мышлении, или мышлении, ориентированном на данные (data-centric thinking). Прежде чем попытаться определить это понятие, рассмотрим часто наблюдаемые последствия пренебрежительного отношения организаций к основополагающей роли данных и их неготовности перейти к такому образу мышления.
● Недостаточная грамотность в области данных (data literacy) на всех уровнях организации приводит к неполному пониманию сотрудниками ценности совместно используемых информационных активов. Это заставляет организации сосредоточиться на такой более простой с точки зрения концептуального восприятия деятельности, как разработка и внедрение программного обеспечения и базовых информационно-технологических решений.
● Недостаточное понимание роли данных приводит к тому, что организации игнорируют потребность в целостных полномасштабных программах в области данных и вместо этого пытаются управлять совместно используемыми информационными активами на уровне отдельных проектов.
● Отсутствие программ в области данных приводит к увеличению расходов на ИТ. Организации тратят ресурсы на такие виды деятельности, как интеграция и очистка данных или управление гораздо большим количеством данных, чем это необходимо для решения их стратегических задач.
● Отсутствие возможности подготовиться к будущим изменениям путем внедрения гибкой и адаптируемой архитектуры корпоративных данных также приводит к излишнему расходу ресурсов.
● Слабое представление о способности информационных активов эффективно и действенно поддерживать стратегию организации приводит к снижению эффективности ее деятельности.
● Большие объемы неуправляемых данных увеличивают сложность процессов внутри организации.
● Увеличение количества времени, усилий и рисков, связанных с ИТ-проектами, угрожает снижением прибыли.
● Неспособность обеспечить гибкость и адаптивность архитектуры данных до начала функционирования процессов основной деятельности организации требует дополнительного времени и финансирования для устранения связанных с этим негативных последствий.
● Отсутствие возможности создавать повторно используемые решения, ориентированные на данные, требует дублирования усилий, снижает качество и надежность информации и стоит денег.
● Увеличение времени, затрачиваемого на достижение понимания данных, и соответствующее сокращение времени и затрат на анализ.
● Недостаточное понимание информационных активов препятствует любой возможности рассматривать (а тем более реализовывать) элементы стратегии организации, ориентированные на данные.
● Снижение уверенности в правильности принимаемых решений – неблагоприятный результат непонимания информационных активов организации.
● Наконец, – и, возможно, это самое неприятное – возрастание объемов излишних, устаревших и тривиальных данных (data ROT) приводит к тому, что ситуация по всем перечисленным аспектам только ухудшается.
Такое явление, как data ROT, стоит рассмотреть более подробно – слишком много данных низкого качества являются избыточными и не соответствуют определению информационных активов.Данные, как и многие другие ресурсы, имеют жизненный цикл – это означает, что в какой-то момент они могут утратить свою ценность и более не соответствовать первоначальному назначению. В наше время, когда стоимость технологий находится в относительно доступных пределах, технически несложно генерировать отдельные копии данных для широкого спектра индивидуальных целей. При этом объем данных растет с такой поразительной скоростью и благодаря такому разнообразию источников, которые руководители организаций даже не могут себе представить.Сотрудники часто создают копию данных, используют ее для выполнения частной задачи, а затем их внимание переключается на другую задачу. Получив новое задание, люди быстро забывают о сгенерированных ими данных и никогда их больше не используют.Это влечет за собой появление того, что называется «темными данными» (dark data). «Темные данные» можно рассматривать как особую разновидность data ROT.
Хотя термин «дата-центричное мышление» используется достаточно часто, у него до сих пор отсутствует какое-то устойчивое общепринятое определение. Айкен и Харбор решили заняться выработкой коллективного понимания основ дата-центричного мышления и определением конкретных шагов, необходимых для достижения лучших результатов при работе организаций с данными. В 2017 году они опубликовали так называемую Доктрину в области данных, которая в дальнейшем была откорректирована на основе откликов, поступивших от сотен представителей заинтересованного профильного сообщества. Вторая версия доктрины была опубликована в 2021 году.
Доктрина в области данных – не единственный известный концептуальный документ, направленный на пропаганду идей дата-центричности. На сайте доктрины представлены ссылки на похожие по тематике и направленности тексты:
● Манифест дата-центричности (The Data-Centric Manifesto), разработанный командой американской консалтинговой компании Semantic Arts,;
● Лидерский манифест о данных.
Доктрина в области данных построена по аналогии со знаменитым манифестом гибкой разработки программного обеспечения (Agile-манифест), который был опубликован в 2001 году.
Agile-манифест разработки программного обеспеченияМы постоянно открываем для себя более совершенные методы разработки программного обеспечения, занимаясь разработкой непосредственно и помогая в этом другим. Благодаря проделанной работе мы смогли осознать, что:● люди и взаимодействие важнее процессов и инструментов;● работающий продукт важнее исчерпывающей документации;● сотрудничество с заказчиком важнее согласования условий контракта;● готовность к изменениям важнее следования первоначальному плану.Не отрицая важности того, что справа, мы все-таки больше ценим то, что слева.
6.3. Доктрина в области данных (версия 2)
Целевые меры для повышения результативности работы с даннымиМы постоянно открываем для себя более совершенные методы разработки информационных систем, занимаясь разработкой непосредственно и помогая в этом другим. Благодаря проделанной работе мы смогли осознать, что:● программы в области данных играют ведущую роль по отношению к программам в области ИТ;● обоснованное инвестирование в информационное обеспечение важнее деятельности по приобретению технологий;● стабильные по структуре и совместно используемые данные организации важнее совершенствования технологических компонентов;● повторное использование данных важнее новых источников данных.Не отрицая важности того, что справа, мы все-таки больше ценим то, что слева.
6.4. Доктрина в области данных: базовые ценности дата-центричного мышления
Доктрина в области данных включает четыре базовых утверждения относительно ценностных приоритетов, на которых должна основываться разработка информационных систем в организации, ориентированной на дата-центричное мышление. Рассмотрим их более подробно.
Ценность № 1. Программы в области данных играют ведущую роль по отношению к программам в области ИТ
Здесь имеется в виду определяющая позиция программ проектов и мероприятий в области архитектуры, моделирования, проектирования, описания и подготовки данных организации по отношению к программе ИТ-проектов (в данном случае под ИТ-проектами подразумеваются проекты по разработке и внедрению программных приложений и базовых информационно-технологических решений).
Чтобы извлечь максимальную ценность из своих данных, организации должны подойти к ним как к активу и организовать этот актив (наряду с другими своими активами) таким образом, чтобы он способствовал достижению их стратегических целей. С ростом стратегической ценности данных возрастают и возможности по их повторному использованию во многих программных приложениях. Для реализации таких возможностей организации должны сознательно направлять усилия по обеспечению использования доступных стратегически важных данных (работа с которыми была налажена в результате уже выполненных проектов по разработке приложений) теми приложениями, которые создаются в рамках новых ИТ-проектов. Связанную с этим деятельность необходимо осуществлять целенаправленно и непрерывно, распространяя на все проекты по разработке приложений. Таким образом, прилагаемые усилия по обеспечению повторного использования данных – это не отдельный проект (имеющий завершение), а программа – деятельность, которая инициируется и продолжается до тех пор, пока организация не решит, что в ее осуществлении больше нет необходимости. Программа в области данных должна быть организационно оформлена отдельно от программ ИТ-проектов. Ее задача – реализация единой корпоративной стратегии работы с данными, которая обеспечит максимальную информационную поддержку стратегии бизнеса.
На рисунке 6.2 показано, каким образом увеличивается использование данных организации в результате увязки отдельных ИТ-проектов с программой в области данных. В рамках программы вырабатываются требования по архитектуре данных, реализуемые в ходе индивидуальных ИТ-проектов. По завершении каждого проекта область данных, доступных для совместного использования многими приложениями, расширяется за счет реализованного в проекте нового организованного сегмента.
С каждым ИТ-проектом нарабатывается опыт реализации стратегии в области данных, выявляются новые потребности в данных и совершенствуется координация программы в области данных и программ ИТ. Поэтому объемы используемых и предоставляемых очередным приложением данных возрастают (на рисунке это отражено как увеличение толщины соответствующих стрелок).
К сожалению, в настоящее время в большинстве организаций распространена практика разработки информационных систем c архитектурой, ориентированной на приложения. Архитектура данных в таких системах создается в расчете на использование только в рамках одного приложения и непригодна для использования другими системами,. Избавиться от недостатков ориентации на приложения и организовать постепенный переход к дата-центричной архитектуре можно, обеспечив последовательное влияние на ИТ-проекты с помощью программы в области данных.
* 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.
Ценность № 2. Обоснованное инвестирование в информационное обеспечение важнее деятельности по приобретению технологий
Выше мы уже перечисляли последствия игнорирования организациями основополагающей роли данных и их неготовности перейти к дата-центричному образу мышления.
Тут можно только повторить, что отсутствие проектных программ в области данных, обоснованно увязанных с бизнес-стратегией организации, приводит к увеличению расходов на ИТ. Без четкого понимания потребностей в информационном обеспечении деятельности организации приобретаемые технологии могут привести даже к снижению ее эффективности. Это может произойти за счет добавления дополнительных операций по интеграции и очистке данных или организации управления гораздо большим количеством данных, чем это необходимо для решения стратегических задач.
Например, организация с целью решения проблем своевременного обеспечения сотрудников качественными, совместно используемыми важными данными может реализовать проект по внедрению дорогостоящей MDM-платформы. Однако через некоторое время после завершения проекта выясняется, что ситуация не улучшилась. Хотя ИТ-команда и выполнила проект в соответствии с техническим заданием, но организация не получила ожидаемую пользу от внедренной технологии. Это произошло, потому что не был должным образом проведен целый ряд необходимых предварительных мероприятий: определение общеорганизационных требований и разработка согласованных решений в части системы классификации и кодирования, правил описания учитываемых позиций, правил обеспечения качества; определение надежных, легитимных источников данных; подготовка данных; решение организационных вопросов и т. п.
Как замечают Айкен и Харбор, когда организации покупают высокотехнологичные системы без соответствующей подготовки, они не понимают, что это все равно что дать начинающему водителю ключи от автомобиля Tesla, полагая, что он знает, как управлять этим сложным инновационным транспортным средством.
Ценность № 3. Стабильные по структуре, совместно используемые данные организации важнее совершенствования технологических компонентов
Организации в рамках своих ИТ-проектов редко формируют структуры данных в расчете на их повторное использование, т. е. в виде хорошо продуманных и документированных моделей. Такая ситуация сложилась в силу распространения подхода к разработке информационных систем, ориентированного на приложения,. Отчасти оказывает влияние и слишком буквальное следование принципам Agile-манифеста. Подобная практика (особенно если заранее предполагается, что данные будут использоваться несколькими приложениями) создает много проблем: удорожание и увеличение сроков разработки, меньшую отдачу от проектов, увеличение рисков. Она не учитывает, что изменения в структуре совместно используемых данных могут повлиять на каждое получающее к ним доступ программное приложение.
Если организации планируют использовать данные повторно, они должны руководствоваться принципами проектирования, которые способствуют многоразовому применению. Структуры данных должны быть стабилизированы до того, как начнут создаваться или развиваться приложения, обращающиеся к ним.
Ценность № 4. Повторное использование данных важнее получения новых источников данных
Организациям необходимо разработать процессы, обеспечивающие cбор и поддержание в актуальном состоянии требований к данным, сведений об имеющихся источниках данных и процедурах работы с ними, которые должны учитываться при разработке приложений.
Планомерность такой деятельности (включая подробное документирование) способствует выработке общего понимания фундаментальных концепций работы с данными и более точной оценке требуемых ресурсов и затрат. Создание программных приложений осуществляется согласованно, на основе общих стабильных структур данных, спецификаций и документации.
Однако далеко не все организации работают подобным образом. Отсутствие хорошо описанных стабильных структур и источников данных приводит к тому, что они определяются исходя из потребностей конкретного проекта. Это существенно осложняет интеграцию систем и организацию обмена данными, когда возникает такая необходимость.
6.5. Семь «смертных грехов» в области работы с данными
В начале главы мы перечислили семь «смертных грехов» в области работы с данными (рис. 6.3). Остановимся коротко на каждом из них,.
1. Непонимание основ дата-центричного мышления
Идеи и мотивы, лежащие в основе дата-центричного мышления, требуют, чтобы соответствующие темы вошли в качестве базовых в программы высших и средних специальных учебных заведений. К сожалению, сейчас этому уделяется недостаточно внимания. От начала разработки программ обучения до массового выпуска подготовленных специалистов могут пройти долгие годы.
В настоящее время компаниям и учреждениям, чтобы заполнить пробел в знаниях и повысить зрелость специалистов по работе с данными, в основном приходится опираться на материалы наиболее авторитетных профессиональных организаций, таких как Международная ассоциация управления данными (Data Management Association International, DAMA), Институт моделирования зрелости способностей (Capability Maturity Model Institute, CMMI), Совет по управлению корпоративными данными (Enterprise Data Management Council, EDM Сouncil) и ряд других.
Как и другие предметы обучения, управление данными требует прочной, продуманной и всеобъемлющей образовательной основы. Нельзя построить какую-либо структуру на плохо спроектированном фундаменте, поэтому организациям необходимы надежные базовые методы управления данными.
В частности, компаниям и учреждениям необходимо стандартизировать способы получения, обработки, хранения и совместного использования информационных активов. В противном случае на всех уровнях управления будут продолжать изобретать свои собственные приемы и процедуры в ущерб организации в целом. Каждая организация и ее руководство обязаны обеспечить повышение грамотности корпоративной работы с информационными активами всех сотрудников, а не только команды по управлению данными. Это непростая задача, потому что в кругах руководства мало кто понимает основы управления данными.
Неосведомленность лидеров ставит организацию в сложное положение. Большинство руководителей организаций не осознают, что работа по управлению данными основана на особых дата-центричных подходах к архитектуре и разработке, и ее непросто сочетать с утвердившимся опытом создания программного обеспечения и другой проектной работы в области ИТ. Отсюда следуют два ошибочных представления, которые существенно влияют на увеличение затрат:
● управление данными рассматривается как часть отдельных ИТ-проектов;
● бизнес ожидает, что управление данными осуществляется правильным образом силами одного блока ИТ.
Современная практика состоит в том, что подготовленные специалисты по управлению данными должны на постоянной основе тесно сотрудничать с бизнесом. Основная цель такого сотрудничества – выявление и обобщение потребностей бизнеса с последующей их фиксацией в виде практических требований к данным. Организациям необходимо инвестировать время, деньги и ресурсы для смещения фокуса с информационных технологий на сами данные.
2. Отсутствие квалифицированного руководства и лидерства в области данных
Как зарубежная, так и российская система высшего образования до сих пор рассматривают область данных как составную часть комплекса технических дисциплин по информационным технологиям. Отдельной представленной в программах вузов фундаментальной базы знаний, необходимой для управления данными как деятельностью, связанной с решением масштабных и сложных проблем на уровне организации, не существует. Вместо этого некоторые учебные заведения предлагают выборочные темы в рамках множества различных программ, в первую очередь по библиотечному делу, компьютерным наукам и управлению бизнесом.
Поскольку роль руководителя по работе с данными все еще не имеет четких академических представлений о предъявляемых к ней квалификационных требованиях, организации в значительной степени не осведомлены о бизнес-процессах, архитектуре и методах, необходимых для успешного повторного использования и оптимизации информационных активов.
По мнению ряда специалистов, в настоящее время помимо Свода знаний по управлению данными – DAMA-DMBOK и Модели зрелости управления данными Института CMMI–CMMI DMM практически не существует доступных полноценных материалов по управлению данными, которые не зависят от поставщика соответствующих решений. Посодействовать в восполнении такого пробела в знаниях пока могут только профессиональные организации и консультанты.
Если рассматривать данные как корпоративный актив, можно провести некоторую аналогию между ролью руководителя по работе с данными и ролью финансового директора.
Финансовый директор прежде всего отвечает за управление финансовыми активами организации. Кроме того, он несет ответственность перед вышестоящим руководством за финансовое планирование и ведение учета, а также за финансовую отчетность. В некоторых секторах финансовый директор дополнительно отвечает за анализ данных.
Руководство финансами требует широкого спектра знаний и навыков. Помимо компетенций в области финансов и бухгалтерского учета эта роль обязывает быть бизнес-стратегом и разбираться в технологиях. Используя свои знания, финансовый директор формирует финансовую стратегию, направленную на рост организации и увеличение ее прибыльности, а также разрабатывает планы оптимизации финансовых активов.
Имеющиеся сегодня учебные программы и системы сертификации для подготовки финансовых директоров являются зрелыми и устоявшимися. Можно было бы ожидать наличия подобных образовательных стандартов и в отношении роли руководителя по работе с данными. Однако пока таких стандартов нет, как нет и единого мнения относительно того, какие виды сертификатов подходят для этой роли.
Таким образом, в то время как организации быстро осознают потребность в руководителях, которые сосредоточены исключительно на данных, на открывающиеся вакансии не так легко найти подходящих кандидатов. Часто поиск проблематичен, дорогостоящ и разочаровывает.
По мнению многих организаций, наиболее точно отражают их потребности в осуществлении руководства работой с данными эксперты в области информационных технологий. Это означает, что новый назначенец, скорее всего, будет склонен рассматривать возникающие в организации проблемы с данными как технические и требующие, соответственно, технических решений.
Пока организации не поймут, что извлечение максимальной ценности из их данных требует ориентированного на данные квалифицированного и ответственного руководителя, они не смогут изменить устоявшийся образ мышления в сторону большей дата-центричности.
3. Неспособность внедрить программный подход к обеспечению совместного использования данных
Тема управления корпоративными данными в рамках ИТ-проекта обычно обсуждается в контексте вопроса: «Каким образом деятельность по управлению данными вписывается в ИТ-проект?» Однако требования к данным организации развиваются, как правило, более медленными и устойчивыми темпами, отличающимися от темпов развития требований, связанных с ИТ-проектами. Например, определенная однажды область корпоративных данных, обеспечивающая бизнес-цель выхода на новый рынок, может в дальнейшем многие годы использоваться все новыми и новыми приложениями. Поэтому целесообразно рассматривать управление данными в контексте не отдельных ИТ-проектов, а всей их совокупности.
Выше, на рисунке 6.2 была показана взаимосвязь между разработкой архитектуры данных организации и ИТ-проектов. Сфера ИТ работает, как правило, в соответствии со стандартизированным методическим подходом, основанным на проектах, чтобы обеспечить контроль затрат и повысить производительность.
Развитие области совместно используемых данных не ориентировано на проектные методы, оно должно осуществляться на постоянной основе в соответствии с единой стратегией и требует целенаправленных и контролируемых усилий в масштабе всей организации. Общие данные должны проектироваться и документироваться отдельно от ИТ-проектов. Эта работа основополагающа, поскольку данные должны быть определены, прежде чем их можно будет использовать в любом индивидуальном ИТ-проекте.
Вопрос, прозвучавший в начале этого подраздела, должен быть поставлен по-другому: «Как ИТ-проекты вписываются в деятельность по управлению данными?»
Требования к данным, их форма и семантика продолжают развиваться по мере того, как бизнес реагирует на изменения окружающей среды, пока существует организация. Проекты же работают в соответствии с конечным промежутком времени. Было бы неправильно предполагать, что узконаправленные, рассчитанные по времени усилия в рамках конкретного проекта смогут быстро, точно и полностью определить информацию, необходимую всей организации для успешной работы. Кроме того, в одном проекте трудно разработать общепринятые бизнес-процессы и правила, которые позволят обмениваться данными внутри организации стандартным образом.
К сожалению, часто перед конкретными ИТ-проектами не ставятся задачи по определению данных, необходимых в масштабе всей организации. Когда это происходит, потребности отдельного проекта удовлетворяются в ущерб потребностям организации.
Чтобы эффективно использовать свои информационные активы, организации нужно сосредоточить усилия на углубленном понимании потребностей в данных, не отвлекаясь на индивидуальные ИТ-проекты. Необходимо, чтобы работы по выработке требований к корпоративным данным развивались отдельно и независимо от ИТ-проектов, опережая их. Такая деятельность должна быть оформлена в организации в виде специальной программы. Имеется в виду классический подход проектного менеджмента, в котором под программой понимается «совокупность взаимосвязанных проектов и другой деятельности, направленной на достижение общей цели и реализуемой в условиях общих ограничений». Программа позволяет решать проблемы, где один проект не сможет справиться. Основные отличия проекта от программы представлены в таблице 6.1.
4. Отсутствие согласованности программы в области данных c ИТ-проектами
Разработка и реализация корпоративных инициатив в области данных на уровне управления ИТ-проектами создает трудноразрешимые конфликты. У каждого проекта есть начало, середина и окончание. Однако, как мы уже обсуждали, данные организации должны быть исследованы, проанализированы, смоделированы и спроектированы на уровне выше отдельных ИТ-проектов. ИТ-проекты предназначены для реализации ИТ-решений. Выработка понимания того, какие данные необходимы организации для создания или поддержания наиболее выгодной конкурентной позиции, – это совершенно другое направление деятельности. Его должен возглавлять руководитель с опытом работы в бизнесе, отвечающий за управление информационными активами организации. Здесь существует аналогия с работой руководителей, которым поручено управлять другими видами организационных активов, такими как финансы, имущество и персонал, и которые выполняют эту работу на постоянной основе. Для достижения отдельных целей они могут создавать конкретные проекты, но фундаментальная направляющая и объединяющая все усилия работа продолжается без перерыва в течение всей жизни организации. При этом блок ИТ не должен иметь возможности что-либо делать с данными без одобрения бизнеса.
* Вершинин В. П. Верификация отличий проекта от программы // Научно-практический журнал «Вестник Университета Российской академии образования», 1/2020: 108–116. – URL: .
Вид деятельности, которую осуществляют руководители по работе с данными, – это программа. Работа начинается и продолжается до тех пор, пока организация не решит, что ее больше не нужно выполнять. В рамках ее выполнения может одновременно поддерживаться несколько программ, проектов и конкретных мероприятий, которые составляют общую программу работы с данными.
Путаница, связанная с распределением ответственности в отношении данных, приводит к появлению все новых и новых осложнений, отнимающих много времени и ресурсов. Например, при попытке поиска первопричины низкого качества данных быстро приходит понимание, что существует фундаментально неправильное представление о том, кто на самом деле отвечает за решение проблемы. Многочисленные опросы представителей бизнеса показывают, что, по их мнению, качество данных обеспечивается блоком ИТ. В свою очередь представители ИТ-подразделений считают, что обеспечение качества данных – это функция, выполняемая бизнесом. За последние несколько десятилетий в организациях укрепилось представление о том, что данные являются проблемой ИТ и что именно ИТ-директор несет ответственность за ее решение. Между тем, поскольку ИТ-директора должны учитывать множество других вещей помимо данных, качество данных стало причиной разрыва между бизнесом и ИТ. Исследования показали, что только примерно 10 % всех организаций получают положительную отдачу от инвестиций в управление данными, при этом около 30 % сталкиваются с отрицательными результатами в отношении рентабельности инвестиций.
Очевидно, что подход организаций к управлению информационными активами должен кардинально отличаться от принятого в настоящее время. Необходимо создание новой руководящей должности на стороне бизнеса c правами и обязанностями по руководству работой с данными.
После выработки общего понимания потребностей организации в данных они должны постоянно уточняться со стороны бизнеса в рамках самостоятельного направления деятельности, обеспечивающего предоставление четких требований в отношении данных для отдельных ИТ-проектов. Появление стандартов и спецификаций данных, доступных для каждого ИТ-проекта, позволит сократить объем работ и путаницу, с которой они регулярно сталкиваются. По мере созревания соответствующих процессов управления данными каждый новый проект по созданию приложений сможет предоставлять задействованным в процессах сотрудникам документированную обратную связь на основе сформированных подробных сведений о данных. Однако для этого организациям необходимо сначала пересмотреть свое понимание данных и применить это новое понимание к проектам и программам. Простое указание ИТ-специалистам изменить способ их работы не приведет к успеху. Изменения должны начинаться с высшего звена управления, что обеспечит использование преимуществ, создаваемых индивидуальными ИТ-проектами, в масштабах всей организации.
Чтобы проиллюстрировать затруднительное положение, в котором оказываются специалисты по управлению данными, сравним два подхода к выполнению ИТ-проектов.
Схема на рисунке 6.4 отражает традиционную, ориентированную на приложения практику проектирования информационных систем, которая принята сегодня в большинстве организаций.
* 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.
Следуя данному подходу, организация разрабатывает свою общую бизнес-стратегию, затем определяет конкретные ИТ-проекты, которые предположительно помогут ее реализовать, и наконец ИТ-проекты определяют, какие данные и информацию организация должна использовать, чтобы быть конкурентоспособной. Таким образом, планирование и проектирование данных, используемых организацией, осуществляется в ходе отдельных ИТ-проектов, после их запуска.
Описанный подход имеет очевидный недостаток – он не обеспечивает нужной согласованности с бизнес-стратегией. При такой модели бизнес-операции определяют, какие данные необходимы, хотя обычно происходит наоборот. Кроме того, ориентация на приложения приводит к тому, что данные тесно интегрированы с бизнес-процессами, реализуемыми программным обеспечением, что затрудняет их обслуживание, изменение и развитие. Требования к данным определяются требованиями к конкретному приложению, а не потребностями организации в целом. В результате лишь малая часть данных, обрабатываемых приложением, может быть использована повторно.
Часто ориентированная на приложения практика проектирования приводит к тому, что создаваемая в ходе ИТ-проекта информационная система превращается в так называемый информационный силос (silo) – изолированную систему, которая не может обмениваться данными с другими системами,.
* 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.
Как и при ориентации на приложения, при дата-центричном подходе организация прежде всего определяет свою общую бизнес-стратегию. Но далее (до начала инициации ИТ-проектов) ответственными за работу с данными со стороны бизнеса должны быть определены основные инициативы в области данных, необходимые для достижения стратегических целей. Должна быть выработана стратегия работы с данными в масштабах всей организации, предполагающая общую, совместно используемую архитектуру данных. В результате проведения указанных мероприятий ИТ-проекты получают необходимые определения и спецификации в отношении данных уже в начале своего выполнения.
При таком построении проектной работы блок ИТ не несет основного груза ответственности за проведение анализа потребностей в данных на уровне организации. Вместо этого он может сосредоточиться на технических решениях, которые в отношении данных уже приведены в соответствие со стратегическими целями организации. Совместное осуществление руководства в области данных и руководства в области ИТ показано на рисунке 6.6.
* 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.
Дата-центричный подход предлагает множество явных преимуществ по сравнению с традиционным ИТ-подходом.
● Информационные активы планируются и развиваются как по-настоящему корпоративные.
● ИТ-проекты обеспечивают потребности в данных в масштабах всей организации.
● Инициируемые ИТ-проекты могут быть существенно оптимизированы с точки зрения сложности решений и привлекаемых ресурсов, поскольку они будут использовать существующую организационную модель данных.
● Увеличивается совместное и повторное использование данных, а также снижается взаимозависимость данных и программного обеспечения.
● Расширяются возможности обмена данными, сокращается их дублирование и повышается качество.
● Упрощается сопровождение информационных систем, особенно когда данные совместно используются несколькими функциональным направлениями.
● Увеличивается совместное использование метаданных и обеспечивается более ясное и полное понимание бизнес– и технических требований.
● Повышается эффективность деятельности сотрудников, работающих с данными, и улучшается интеграция приложений с развивающимися бизнес-процессами и практиками.
В конце концов становится ясно, что внедрение дата-центричного подхода может привести к оптимизации корпоративного ИТ-ландшафта за счет создания более качественных и простых в обслуживании программных приложений и базовых информационно-технологических решений. Одновременно это обеспечивает более точную фокусировку работы с данными на достижении стратегических целей организации.
5. Неспособность адекватно управлять ожиданиями
Прежде чем организация сможет воспользоваться преимуществами дата-центричного подхода, она должна выполнить два условия:
● начать управлять ожиданиями;
● привести себя в соответствие с новой парадигмой.
Важно отметить, что оба условия необходимы для использования дата-центричной модели.
На достижение ощутимых изменений в поведении могут потребоваться годы. Ответственность за то, чтобы организация понимала, каким образом управление данными оказывает положительное влияние на ее способность достигать своих стратегических целей, лежит на руководителе, отвечающем за работу с данными. Во главе с ним организации необходимо развивать корпоративные компетенции в области управления данными в рамках серии соответствующих программ, проектов и мероприятий. На этом пути он должен устанавливать организационные ожидания и управлять ими. Это предполагает тщательную поддержку баланса между планируемыми изменениями и достижением реальных, ощутимых и измеримых результатов. В долгосрочной перспективе ситуация может быть очень неустойчивой.
Часто очень сложно бывает показать, каким образом данные поддерживают стратегию организации, и не менее сложно управлять ожиданиями в отношении новых инициатив по управлению данными. Если организация намерена использовать данные в качестве актива, она сначала должна понять их двойственную природу – либо она будет использовать данные в интересах реализации своей стратегии, либо те же самые данные станут препятствием. Нейтральной позиции не существует, поэтому организации необходимо контролировать факторы, которые могут помешать ей в полной мере использовать корпоративные информационные активы.
Высший менеджмент должен понимать и признавать, что на изменения потребуется время. Ответственному за данные руководителю необходимо четко сформулировать повестку дня, поддерживающую баланс между развитием конкретных способностей и измеримыми результатами. Она должна быть описана таким образом, чтобы другие могли оценить выгоды от предлагаемых инициатив. До тех пор пока организации придерживаются практики выполнения ИТ-проектов, ориентированной на приложения, ответственному за данные придется объяснять, почему разработка корпоративной архитектуры данных и в целом внедрение грамотного управления данными требуют времени для реализации на должном уровне. Кроме того, ему придется защищать результаты своей деятельности, пока не будет доказана рентабельность инвестиций.
Многие организации активно стремятся проводить работы в области больших данных и расширенной аналитики. Однако они должны отчетливо осознавать, что если действительно хотят доверять получаемым при этом результатам, то должны осуществлять учет своих данных и управление ими на протяжении всего их жизненного цикла, от получения до ликвидации. Единственный способ добиться этого – обеспечить, чтобы специалисты по управлению данными и ИТ-эксперты работали вместе как команда. По мере того как их способности по управлению данными становятся все более зрелыми, они должны фиксировать полученные знания с целью передачи их своим последователям.
Организации должны отдавать себе отчет, что они не могут просто купить способности по эффективному управлению данными, как бы заманчиво это ни было. Чтобы быть устойчивыми, эти навыки должны целенаправленно развиваться с течением времени. Только понимая свои текущие способности, а также свои сильные и слабые стороны, можно надеяться на успех.
6. Отсутствие последовательности в реализации стратегии в области данных
В большинстве организаций команды по управлению данными не готовы одновременно фокусировать свои усилия и на улучшении операционной деятельности организации, и на развитии инноваций. Практики управления данными развиваются постепенно, и по мере роста их зрелости фокус стратегии организации в области данных последовательно перемещается по четырем квадрантам, представленным на рисунке 6.7. Изменение фокуса стратегии условно отражено в виде четырех уровней ее развития – как бы четырех ее версий: от V1 до V4.
В организациях, соответствующих уровню V1, данные не считаются стратегически важными с точки зрения обеспечения стратегии бизнеса. Управление данными осуществляется в основном в рамках локальных рабочих групп и не выходит за их пределы. Организации не управляют своими данными на корпоративном уровне и не рассматривают их как стратегический актив. Вместо этого прилагаются минимальные усилия по обслуживанию данных с целью обеспечения текущей операционной деятельности. Образно говоря, организации сосредотачивают свои усилия на отчетности об остатках наличности, а не на развитии способностей к прогнозированию наличности.
* Aiken P. The Seven Deadly Data Sins – Emerging from Management Purgatory. Dataversity, 2017. – URL: .
** 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.
Организации с уровнем V2 следуют стратегии работы с данными, ориентированной в первую очередь на повышение эффективности и результативности операционной деятельности. Например, на оптимизацию управления цепочками поставок.
Организации, реализующие стратегию в версии V3, осознали, что данные могут помочь им переосмыслить себя и занять лучшие позиции на рынке. Например, они могут проводить работу по анализу данных и выявлению перспективных категорий клиентов с целью создания новых видов продуктов и услуг.
Деятельность по работе с данными на уровне V3 часто сопряжена с серьезными затратами и имеет не очень высокую отдачу от сделанных инвестиций. Это характерно, в частности, для многих проектов в области больших данных и науки о данных.
Наконец, организации с уровнем V4 – это те, которые успешно освоили методы управления данными на уровнях V2 и V3.
Важно понимать, что большинству организаций для эффективного осуществления стратегии в области данных требуется серьезная перестройка. Поэтому руководители по работе с данными должны ориентировать свою стратегию прежде всего на обеспечение отдачи от уже сделанных организацией долгосрочных инвестиций, включая вложения в обучение и образование. И только потом – на поддержку инновационной деятельности.
7. Отсутствие внимания к проблемам, связанным с культурой и управлением изменениями
Джон Лэдли выделяет несколько основных проблемных областей, недостаточное внимание к которым может способствовать срыву внедрения в организации программы руководства работой с данными. Они перекликаются с уже перечисленными «смертными грехами»:
● Грамотность в области данных (data literacy). Отсутствие понимания важности данных.
● Выравнивание с бизнесом и приоритетность. Руководство в области данных должно поддерживать потребности бизнеса и входить в число приоритетных и развивающихся направлений деятельности организации.
● Качество данных. Организация не может рассчитывать на получение ожидаемой отдачи от данных при их недостаточном качестве.
● Обучение и коммуникации. Основными компонентами внедрения стратегии в области данных являются постоянное обучение и налаженные коммуникации.
● Заблуждение «сначала стюарды». Во многих организациях распространено ошибочное мнение, что, пока не выработано поддерживаемое руководством ясное представление о задачах и функциях корпоративного управления данными, необходимо делать хоть что-то. Поэтому нужно начинать с назначения ответственных за работу с данными на местах – дата-стюардов (data stewards). Однако при таком подходе для данной категории сотрудников трудно сформировать четкие требования к выполняемым обязанностям и определить зоны ответственности.
● Заблуждение «сначала технологии». Этому распространенному заблуждению противостоит утверждение о ценности № 2 из рассмотренной выше Доктрины в области данных. Тут можно только повторить, что без четкого понимания потребностей в информационном обеспечении деятельности организации приобретаемые технологии могут привести даже к снижению ее эффективности.
● Отнесение проблематики работы с данными исключительно к сфере ИТ. В большинстве организаций распространено ошибочное представление: «Данные – это ответственность ИТ».
● Понимание руководства в области данных как проекта. Как уже отмечалось выше, вид деятельности, которую осуществляют руководители по работе с данными, – это не отдельный проект с фиксированным сроком завершения, а программа. Работа начинается и продолжается до тех пор, пока организация не решит, что ее больше не нужно выполнять.
● Ориентация на наем специалистов извне. Во многих компаниях и учреждениях предпочитают внедрять деятельность по руководству в области данных не за счет использования внутренних ресурсов, а приглашая нужных специалистов извне. Такая практика препятствует развитию необходимых компетенций внутри самой организации.
● Управление изменениями. Успех внедрения в организации руководства в области данных зависит от ее способности проводить необходимые изменения.
Хотя управление изменениями и стоит в перечисленном списке на последнем месте, Джон Лэдли выделяет эту область в качестве ключевой. Со всеми остальными проблемными областями можно справиться, грамотно проводя организационные изменения (рис. 6.8).
Не случайно методам управления организационными изменениями (Organizational Change Management, OCM) посвящена отдельная глава DAMA-DMBOK2. Проводимые изменения должны привести к постепенному изменению организационной культуры и в итоге к изменению поведения каждого сотрудника. От того, насколько эффективно будет продвигаться этот процесс, зависит успешность формирования и выполнения стратегии организации в области данных. Как заметил Питер Друкер, «культура съедает стратегию на завтрак».
Литература к главе 6
• ГОСТ Р 54871-2011 «Проектный менеджмент. Требования к управлению программой».
• Вершинин В. П. Верификация отличий проекта от программы // Научно-практический журнал «Вестник Университета Российской академии образования», 1/2020: 108–116. – URL: .
• Evans N., Price J. Enterprise information asset management: the roles and responsibilities of executive boards // Knowledge Management Research & Practice, 2015, 14: 353–361. – URL: .
