Большинство компаний оперируют фрагментированным, случайным способом сбора и хранения данных. Разрозненный подход к систематизации сведений характеризуется ситуацией, когда каждый отдел самостоятельно собирает информацию и разрабатывает собственные правила управления полученными данными. Отсутствие единой системы управления данными приводит к дублированию усилий сотрудников за неимением установленного способа поиска необходимой информации из центрального источника.

Сложности структурирования данных

После финансового кризиса и краха крупных корпораций, таких как Enron, правительства и регулирующие органы принялись более тщательно изучать типы данных корпораций и способы обеспечения их точности и надежности. Так, закон Сарбейнса-Оксли, наряду с другими нормативными актами, призывал директоров и руководителей советов к пониманию данных, лежащих в основе их бизнеса, и принятию ответственности за информацию, которая исходит от корпорации.

Прежде чем создавать структуру управления данными, компаниям необходимо узнать, где находятся их сведения и как они используются на различных структурных уровнях предприятия. Корпорациям следует выяснить, кому принадлежат данные, устранить возможные несоответствия в информационных блоках и предоставить решения относительно расширения корпоративной базы.

Управление данными должно учитывать стандарты, политики и модели многократного использования. Сформированным экспертным командам необходимо создать правила и руководства для всех видов активности. Помимо названного, корпорации должны поощрять среди сотрудников понимание того, что определенные типы данных принадлежат не компании или им лично, а другим людям либо организациям.

По мере того, как компании разрабатывают политику и структуру управления данными, им необходимо учитывать их влияние на формирование корпоративной культуры. Подход компании к управлению данными должен ориентироваться не только на обеспечение качества и согласованности сведений, но и на удовлетворение потребностей бизнеса.

Одной из наиболее насущных проблем в данном контексте выступает определение владельца данных, типа информации, метода преодоления несоответствия показателей в разных отделах, а также способа использования больших информационных пулов для поддержки качественного принятия решений. Стоит также учесть, что некоторые подразделения и отдельные сотрудники неохотно соблюдают или применяют политики компании в отношении использования данных.

Разработка структуры управления данными

Проект структуры управления данными компании может иметь несколько источников происхождения. Разработка управленческой политики может стать результатом необходимости соблюдения регуляторных норм или частью уже существующего бизнес-проекта. Независимо от того, как именно проект начинает свой запуск, постановка новых задач сопряжена с поиском талантливых сотрудников, заинтересованных в курировании, поддержке и его защите.

Программное обеспечение должно обеспечить создание пользовательских статусов, включая управляющего данными, хранителя данных, владельца, заинтересованные стороны, эксперта в данной области, а также тех, кто консультирует по вопросам предоставления сведений. Структура управления данными предусматривает наличие:

  • Метрик эффективности
  • Справочных данных, т.е. количество значений кода кандидата, число проверенных подтверждений
  • Показателей нерешенных и решенных проблем с поиском данных
  • Индекса качества данных по приложениям и векторы отчетности
  • Бизнес-глоссария, позволяющего создавать таксономии бизнес-терминов и импортировать их в иные предметные области.

Структура управления данными должна обеспечивать возможность описания причинно-следственных связей, активов компании, а также политик и правил регулирования информации в зависимости от дедлайнов реализации проекта. По мнению М. Коша, не лишним будет установление доверительных порогов и принципов сопоставления/консолидации электронных записей (Статья «Building an Effective Data Governance Framework» для Data Management, 2013).

Программное обеспечение управления данными направлено на формирование иерархии артефактов данных, что позволяет не только связывать информацию с приоритетами компании, но и устанавливать маркировку безопасности. Функция профилирования источников данных помогает отслеживать ручные (сценарии SQL), автоматизированные (инструменты поставщика) и иные ресурсные блоки, включая NoSQL и Hadoop. В настоящее время известны комбинации Oracle, SQL Server, Pentaho, CouchBase, MongoDB и пр.

Помимо названного, структура управления данными компании должна гарантировать безопасность информационного хранилища, которое периодически подвергается проверке со стороны внутренних аудиторов. Каждый репозиторий проверяется на соответствие определенным политикам управления данными, например, наличие словаря данных, правил документирования сведений или критериев контроля доступа.

Управление данными = управление советом директоров

Эффективная структура управления данными предусматривает наличие конструктивной коммуникации между генеральным директором компании, советом директоров и экспертной командой. Н. Кудикала утверждает, чем лучше команда управления данными понимает задачи стратегического планирования членов правления, тем быстрее возникнет общее видение ситуации в контексте управления информационными блоками предприятия (Статья «5 Key Considerations for Building a Data Governance Strategy» для Talend, 2017).

Создание наборов данных, соответствующих корпоративному управлению, поможет советам директоров и менеджерам принимать правильные решения о распределении финансовых и других ресурсов согласно профилю компанию. Действия по управлению данными помогают снизить риски, связанные с сохранением целостности организации и поддержкой контроля над рабочими процессами.

Адекватная структура управления данными становится ключевым фактором в случае неудавшегося взлома корпоративного сервера. Совет директоров сможет определить степень раскрытия данных, а также выявить проблемы обеспечения кибер-безопасности. Подобные возможности компании положительно рассматриваются инвесторами и акционерами.

Таким образом, разработка структуры управления данными выступает частью современной бизнес-стратегии компании. Ключом здорового подхода к цифровой трансформации выступает умение осознавать данные в качестве конкурентного актива на всех структурных уровнях корпорации. В дальнейшем передовые практики управления данными сосредоточатся на ценностной составляющей компании либо генерировании прибыли как результате повышения качества деятельности посредством автоматизации.

 

Источник:

https://www.boardeffect.com/blog/data-governance-framework-boards/

Читайте также: