Обзор DAMA-DMBOK Guide, его применение для разработки и совершенствования подхода к управлению данными. 50. Стратегия управления данными.


Чтобы посмотреть этот PDF файл с форматированием и разметкой, скачайте его и откройте на своем компьютере.


Приложение

1

Утверждено

Решением Правления

АО «Самрук
-

Қ
азына
»


27/16

от
26

июля

201
6

года





РЕФЕРЕНСНАЯ МОДЕЛЬ

ПО
УПРАВЛЕНИЮ ДАННЫМИ

ДЛЯ
ПОРТФЕЛЬНЫХ
КОМПАНИЙ

АО
«САМРУК
-
Қ
АЗЫНА»







Июль
2016














Содержание

1.

Глоссарий

................................
................................
................................
................................
..

1

2.

Введение

................................
................................
................................
................................
..

2

3.

Структура книги

................................
................................
................................
........................

4

4.

Предпосылки управления данными

................................
................................
........................

5

5.

Данные
как

объект управления

................................
................................
.............................

10

6.

Управление данными как бизнес

функция

................................
................................
.........

17

7.

Подход к управлению данными

................................
................................
............................

21

8.

Процессы управления данными референсной модели

................................
.........................

33

9.

Архитектура данных предприятия

................................
................................
.........................

42

10.

Применяемые инструменты и технологии

................................
................................
.............

44

11.

Руководство DAMA
-
DMBOK Guide

................................
................................
..........................

50

12.

Стратегия управления данными портфельной компании

................................
.....................

52

13.

Факторы успеха управления данными

................................
................................
...................

54

14.

Примеры лучших зарубежных практик

................................
................................
.................

55





1

Глоссарий




CMS

(
Content

Management

System
)



Класс информационных систем, используемых для
обеспечени
я в
организации совместного про
цесса создания, р
едактирования и
управле
ния контен
том


неструктурированной инфор
мацией
(сканированные копии документов, файлы офисных приложений,
медиа
-
файлы и т.п.).


DAMA
-
DMBOK


DAMA

International

Guide

to

Data

Management

Body

of

Knowledge

(
англ
.)


Свод знаний по управ
лению данными
Международной
ассоциации по управлению данными ДАМА Интернешнл
.


Gartner

И
сследовательская и консалтинговая компания,
специализирующаяся на рынках информационных технологий
.


MDM

(Master Data
Management)

Н
абор дисциплин, процессов и технологий дл
я обес
печения
точности, полноты, своевременности и согласо
ванности мастер
-
данных в различ
ных приложениях, системах и базах данных, в
неско
льких бизнес
-
процессах, функцио
нальных об
ластях,
организациях и географи
ческих местоположениях.


Архитектура данных

Набор документов (каталоги, матрицы, диаграммы), которые
содержа
т описание

концептуальной, логической и физи
ческой
структуры данных компании, вл
ияния данных на бизнес
предприя
тия, а также
потоки данных и средства управления
данными.


Куратор данных

Роль ответственного со
трудника бизнес
-
подразделения, который
определяет единые

требования к качеству данных

и порядок
создания
/изменения/удаления (блокиров
ки)
данных
.


Объект данных

Совокупност
ь данных (за
писей),
представляющих определенную
биз
нес
-
сущность, например, услуги, материалы, места
возникновения затрат и др.

Объект данных может быть представлен
в виде справочника, словаря или классификатора.


Управление данными

Дисциплина,
методология
, а также совокупность процессов по
упр
авлению данными как ценным информацион
ным активом
предприятия.


2

Введение

Настоящая книга дает рекомендации по организации управления данными в группе
компаний АО «Самрук
-

азына», в основе
которых

лежат лучшие зарубежные практики по
управлению данными
,

руководства по управлению данными
DAMA
-
DMBOK

Guide
,
разработанного Международной ассоциацией по управлению данными
DAMA

International
,

практический опыт управления данными, полученный сотрудниками
Ц
е
нтральной команды трансформации

в ходе проектов в СНГ и за его пределами.

Предпосылками документа
выступают

низкий уровень зрелости компаний Фонда в сфере
управления данными, многочисленные ошибки и проблемы, выявленные в ходе
диагностики компаний, которые

являются следствием низкого качества данных
в

информационных системах. Данными либо управляют слабо, либо не управляют совсем.
Такое состояние негативно влияет на деятельность портфельных компаний и может
повлиять на результаты Программы
т
рансформации.

Со
гласно подход
у
, предлагаемого в книге, данные и информация являются ценным
активом любой компании, которым надо управлять. Управление данными


это бизнес
-
функция, цель которой обеспечить операционную деятельность и развитие компании
необходимыми данными н
адлежащего качества в нужное время и в нужном месте. В виду
больших объемов и разнотипности данных, сложности организации и системного
ландшафта управление данными становится комплексной задачей, которая требует:



разработ
ку
и постоянн
ую

поддерж
ку

архитект
ур
ы

данных предприятия͖



разработ
ку

и
внедр
ение

едины
х

принцип
ов
, стандарт
ов
, политики, процесс
ов

и
процедуры по управлению данными͖



вовлеч
ение

руководителей и сотрудников бизнес
-
подразделений в процессы
управления данными, контроль и
устран
ение

проблем
,

св
язанн
ых

с данными͖



обеспеч
ение

управлени
я

качеством данных на основе экономической
целесообразности и требований бизнеса,
распредел
ение

и закреп
ление

ответственност
и

за качество данных͖



внедр
ение

инструмент
ов
, обеспечивающи
х

процессы управления данными,
автоматиз
ация

процесс
ов

ввода, хранения, интеграции, обработки и архивации
данных.

Для достижения указанных результатов портфельные компании

(далее


ПК)

в рамках
Программы
т
рансформации должны разработать и утвердить Стратегию управления
данными, спроект
ировать модели бизнес
-
процессов по управлению данными и
архитектуру данных в составе архитектуры предприятия. В каждой портфельной компании
должен быть сформирован офис управления данными, как центр компетенций и единый
координационный орган, взаимодейству
ющий с кураторами данных


сотрудниками,
представляющими интересы бизнес
-
подразделений в части данных.

Для обеспечения качества данных и эффективности процессов управления портфельные
компании должны определять метрики и выполнять мониторинг
их
качества в

3

информационных системах, оценивать затраты и экономическую эффективность
управления данными.

Эффективное функционирование и развитие
ПК
, достижение целей, п
оставленных в
рамках Программы
т
рансформации зависит не только от
грамотно выстроенных бизнес
-
процес
сов и производительности информационных систем
, которые их автоматизируют
,
но и от точности и актуальности данных, которые используются для формирования
информации, лежащей в основе принятия управленческих решений.

В современных условиях, учитывая степень

проникновения информационных технологий в
бизнес
-
процессы предприятия, можно утвержд
ать, что данные являются ценным
активом,
который при должном обращении с ним может принести существенные выгоды. В то

же
время
,

пренебрежительное отношение к данным может
нанести убытки.

Для того чтобы данные приносили пользу
,

ими необходимо управлять так же, как и любым
активом предприятия.

Цель настоящей книги


дать концептуальное описание
деятельности по управлению

данными как бизнес
-
функции
, которое позволит

понять
:



пр
инципы и цели управления данными͖



процессную модель управления данными͖



роли и ответственность

участников
;



показатели эффективности и метрики качества данных͖



соответствующие технологии и
их основные функции͖

и к
ак
практический
результат:



организовать
управление данными в
нутри портфельных компаний
;



повысить качество данных в информационных системах
;



обеспечить прозрачность и эффективное функционирование бизнес
-
процессов.

Настоящая

книга

предназначена

для

руководителей и специалистов

АО «Самрук
-

азына»
и

его портфельных компаний, как

ответственных за организацию управление данными, так
и
их потребителей,

заинтересованных в качественных данных и достоверной информации,
получаемой из информационных систем.




4

Структура книги

Для облегчения пользования книгой

Вы можете использовать вопросы и разделы книги,
приведенные ниже. Они помогут вам выбрать наиболее подходящую главу книги,
необходимую для поиска ответа на ваш вопрос.

Несмотря на то, что каждая глава может быть прочитана отдельно, мы рекомендуем Вам
вним
ательно ознакомиться со всей книгой,
чтобы полностью понять и применять
референсную модель по

управлени
ю

данными
.

Название раздела

Краткое содержание

Стр.

Глоссарий


Основные термины, сокращения и определе
ния, используемые в
книге
.

1

Предпосылки
управления
данными


Проблемы
,

зафиксированные в

ходе Программы
т
рансформации
,
о
ценка зрелости управления данными по модели Gartner
.

5

Данные


объект
управления


Ценность данных, как информационных активов, типы данных,
требования к данным
.

10

Управление

данными

как
бизнес
-
функция


Цели управления данными, место функции управления данными
в организации, эффекты управления данными.

1
7

Подход к управлению
данными


Бизнес
-
принципы,
организационная и функциональная
диаграммы

управле
ния данными, перечень
процессов.

Роли
участников управления данными

в портфельных компаниях.

Роль
АО «Самрук
-

азына»

в управлении данными
.


21

Процессы управления
данными

референсной
модели


Краткое описание процессов управления данными: назначение,
цели, основные шаги,
результаты, матрица ответственности и

ключевые показатели деятельности (далее


KPI
)
.

3
3

Архитектура данных
предприятия


Краткое описание подхода к проектированию архитектуры
данных предприятия. Этапы, принципы и основные результаты.

4
2

Применяемые
инструменты и технологии


Н
азначение, ключевые функции и сценарии использования
инструментов, обеспечивающих управление данными.

4
4

Руководство
DAMA

-
DMBOK

Guide


Обзор
DAMA
-
DMBOK

Guide
, его применение для разработки и
совершенствован
ия подхода к управлен
ию данными.

50

Стратегия
управления
данными



Общее описание требований к документу с перечнем вопросов на
который должна ответить Стратегия управления данными.

5
2

Факторы успеха
управления данными


Факторы успеха, которые
рекомендуется принять во внимание
п
ортфельным компаниям при

организации управления данными.

5
4

Примеры

лучших
зарубежных практик


Перечень

к
омпаний
,
номинированные

на

присуждение

премии

Gartner Enterprise Information and Master Data Management (MDM)
Excellence Award
.

55





5

4.
Предпосылки управления данными

В рамках
Программы
т
рансформации
,

ряд портфельных компан
ий на стадии
«
Диагностика
»

провел

выборочную оценку качества наиболее критичных дл
я бизнеса
данных и зафиксировал

проблемы, связанные с

управлением

ими
.

Также была проведена
оценка зрелости управления данными по модели
Gartner
.

4.1.
Проблемы качества данных в информационных системах

При
меры некоторых типовых ошибок
, выявле
нных

в наи
бол
ее критичных для бизнеса
данных

портфельных компаний:

Тип ошибки


Примеры

Как это влияет на бизнес

Неполнота
описания
метаданных


Фонд оплаты труда

в
компании

Источник
HR
:

x

млрд

Источник ДЭП:
1.
5
x

млрд



д
анные не совпадают

Различная методика вычисления
показателей приводит к ошибкам в
консолидированной отчетности,
противоречивости получаемой информации,
затрудняет принятие решений.


Дублирование

мастер
-
данных


Клапан 15нж65нж Ду15 Ру16

ВЕНТИЛЬ
15НЖ65НЖ Ду15, Ру16

КЛАПАН 15НЖ65НЖ ДУ15 РУ16



один и тот же материал



4574914 ТОО КАЗРОСИМПОРТ

4611863

ТОО КАЗРОСИМПОРТ

6634112

К
азРосИ
мпорт ТОО



один и тот же бизнес

партнер

Искажение информации о фактическом
объеме складских запасов, статистики
движ
ения (поступления/расхода)
материалов, увеличение необоснованных
запасов, замораживание оборотных средств.


Затруднен поиск
записей, искажение
информации об истории взаимодействия с
бизнес
-
партнерами. Продолжение
отношений с поставщиками, внесенными в
черн
ый список.


Неполнота

мастер



данных


Абдыкаримов

Д.Ж.
____________



н
ет

номера

удостоверения

Абдикаликов Бакир

___________



нет номера

удостоверения

Затруднена идентификация клиентов,
снижение лояльности или потеря клиентов
.
Вероятность возникновения

дублирующих
записей.


Неактуальность

мастер



данных


МАНОМЕТР МТП
-
100
-
16



снят с производства в 1985г.


Львова Светлана Викторовна



вышла замуж, девичья фамилия

г. Астана, ул.
50 лет Октября

д.1 кв. 2

улица была переименована


Ошибки при формировании
плана закупок



Ошибки при доставке корреспонденции
,
снижение лояльности клиентов

Дублирование и
противоречивость
документов

Регламент взаимодействия.
doc



Регламент взаимодействия
.
doc



одна из версий

документа

устарела

Затруднение поиска актуальных
документов
и использование устаревших версий
приводит к нарушению утвержденных
процедур и другим проблемам в
зависимости от документов.





6

4.2.
Проблемы
управления данными


В ходе стадии
«
Диагностика
»

Программы
т
рансформации в Фонде и в
ПК

были
зафиксиров
аны следующие проблемы управления данными, получены комментарии
специалистов компаний и консалтинговых компаний по решению этих проблем.

Проблема


Комментарии

Недооценка значимости качества данных

и
информации, своевременности и адресности ее
предоставления, отсутствие процессов управления
данными и соответствующих
IT
-
решений в компании.

Необходимо рассматривать данные как
информационный актив компании,
обеспечивающий текущие бизнес
-
процессы и
извл
ечение дополнительных выгод.
Необходимо управлять данными для
обеспечения их качества и актуальности.


Отсутствие единой структуры данных, определяющей
иерархию управленческой отчетности на разных
уровнях в масштабах группы компаний является
причиной
завышенных трудозатрат по консолидации
отчетности

дочерних компаний, т.к. информация
поступает «вразнобой».


Требуется единая структура иерархии
управленческой отчетности и единый набор
аналитик, в разрезе которых проводится
анализ отчетности
.

Отсутствие
методической и регламентирующей
документации
по управлению данными приводит
к
тому, что справочники недостаточно контролируется.
Это в свою очередь
,

ведет к наличию ошибок,
например
,

одни и те же контрагенты введутся под
разными кодировками. Такое
дублиров
ание данных
снижает достоверность управленческой отчетности

и
является причиной повышенных трудозатрат по
консолидации

и подготовке отчетности
.


Требуется методическая и регламентирующая
документация по управлению данными,
которая определит подходы и регла
ментирует
процессы управления данными и закрепит
ответственность за качество данных.

Фонд и портфельные компании

применяют различные
методики расчета ключевых показателей. Это снижает
достоверность информации в отчетности и
повышает
вероятность принятия о
шибочных управленческих
решений

на основе этой отчетности.


Требуется единые бизнес
-
термины и единые
алгоритмы расчета показателей.

Отсутствие центра компетенций по управлению
данными, который бы определял единые принципы и
политику управления данными в
рамках группы
компаний приводит к тому, что отсутствуют единые
стандарты по упра
влению данными
,
отсутствует
понимание как управлять и эффективно использовать
данные

информационных систем.


Требуется бизнес
-
владелец процесса по
управлению данными и квалифиц
ированные
специалисты по управлению данными.

Отчетность для руководства сдается
с использованием
программ

Excel и Powerpoint, что приводит к
ошибкам
ручного ввода, много версионности и усложняет
процесс актуализации
данных
в ф
айлах
.


Требуется
автоматизация процессов
управления данными.





7

4.3.
Оценка зрелости управления данными по модели
Gartner

В рамках Программы
т
рансформации д
ля определения существующего уровня зрелости
ПК

в сфере

управления данными была использована

м
одель зрелости управле
ния данными,
р
азработанной

компанией Gartne
r
. Модель предлагает
5

уровней и описывает
обстоятельства, определяющие
уровень зрелости данных в

организациях.

Уровень

зрелости


Название уровня

Описание уровня

Уровень 1

Осведомленный

На
«
Уровне
«
1 организация
достигает некоторой
осведомленности относительно управления
информацией.

Отсутствует бюджет, ресурсы или
руководство для значительных достижений.


Уровень 2

Реактивный

На
«
Уровне 2
»
, бизнес и
IT
-
руководители
одобрительно реагируют на потребности ключевых

бизнес
-
единиц в консистентной, точной и
своевременной информации. Они принимают
корректирующие меры для удовлетворения
сиюминутных потребностей.


Уровень 3

Проактивный

На
«
Уровне 3
»

организация воспринимает
данные и
информацию как необходимость для улучшения
эффективности бизнеса и, следовательно, двигается
от управления
данными

на уровне проектов к
корпоративн
ому управлению данными и
информацией. Данные и информация
поддерживаю
т оптимизацию процессов.


Уровень 4

Управляемый

На
«
Уровне 4
»

организация рассматривает

управление

данными и информацией

как
критический фактор
успеха. Организация внедрила
управление данными и информацией

в
значительной степени, в т. ч.
создала
консистентную
информационную инфраструктуру.


Уровень 5

Эффективный

На
«
Уровне 5
»
, организация использует информацию
по всей цепочке ценности, предоставляя ее в
соответствии с соглашениями об уровне
обслуживания (SLA), которые постоянно
пересматриваются.



Оценка показала, что портфельные компании
АО «Фонд национального благосостояния
«Самрук
-
Қазына
» (далее


Фонд
)

имеют низкую зрелость, соответствующую уровням 1 и
2.
Такой уровень

в сфере управления данными затрудняет повышение зрелости бизнеса и
информационных технологий. Целевые уровни зрелост
и, которые должны быть
достигнуты в рамках Пр
ограммы
т
рансформации



3
-
4
.

Новый уровень зрелости
достигается только после полного выполнения условий предыдущих уровней

(Пример 4
.1)
.






8

Пример 4.1. Уровни зрелости организации в сфере управления данных


Основные признаки текущей зрелости:



Растет осведомленность о скудном

(плохом) качестве данных и неуместной и
фрагментированной информации в ключевых предметных областях. Аналитические
приложения создают стопки противоречивых или

некорректных отчетов. Никто не
несет
ответственность за решение этих проблем.



Бизнес
-
подразделения понимают ценность информации и делятся ею в кросс
-
функциональных проектах. Никто еще не видит необходимости в координации
управления информацией всего предп
риятия.



IT
-
департамент принимает меры для совместного использования данных
функциональными подразделениями, например,

управление мастер
-
данными
, но
не признает необходимость единой информационной архитектуры, чтобы связать
MDM с другими инициативами, напр
имер, внедрен
ие системы бизнес
-
аналитики
.



Организация обращает внимание на качество информации, только когда проблемы
становятся очевидными. LT
-
департамент понимает важность единых метаданных,
но не управляет ими стратегически. Отсутствует стратегия управл
ения
корпоративным контентом (
далее


ECM).

Основные признаки
целевой

зрелости:



Высшее руководство признает информацию в качестве стратегического актива.
Руководство
поддерживает

программу
управления данными и информацией
,
которая рассматривает потребности

ключевых заинтересованных сторон, а также
требования и приоритеты, основанные на бизнес
-
стратегии.


9



Корпоративная архитектура
данных

задает основны
е направления для управления
данными и информацией
, гарантируя
,
что обмен информацией в организации
происходи
т для
поддержания бизнес
-
стратегии компании. Организация
устанавливает стандарты для технологических решений по управлению
информацией.



Создана группа, которая координирует всю деятельность в области управления
информацией на предприятии. Кураторы данных в

бизнес
-
подразделениях берут на
себя ответственность за качество данных.



Организация определяет политику и стандарты для достижения согласованности.
Управляющие комитеты и рабочие группы решают проблемы, связанные с
вопросами управления кросс
-
функционально
й информацией. Определены лучшие
практики и команда архитекторов применяет меры, чтобы они использовались в
масштабах компании.



IT
-
департамент стремится сделать управление информацией прозрачн
ым для
пользователей, кураторов

данн
ых со стороны бизнеса,
играющих

активную роль.
Управление данными и информацией
связано со стратегическими инициативами
такими, как улучшение бизнес
-
процессов.



Управление данными и информацией

способствует повышению
производительности, соблюдению требований регулирующих органов
и снижает
риски. Мониторинг и контроль соблюдения

требований

управления информацией
автоматизирован по всему предприятию.

Методика оценки

зрелости управления данными по модели Gartner

представлена в
«
Руководств
о

по трансформации
», том 9
.




10

5.
Данные

как
об
ъект управления

5.1.
Ценность данных

как информационных активов

Основную бизнес
-
выгоду данные приносят тогда, когда они используются для
формирования бизнес
-
информации на предприятии.

Информация
на предприятии


это

совокупность сведений о прошлом и настоящем
финансово
-
экономическом состоянии предприятия, условиях его развития,
сведения

об
имуществе
организации
и правах на это имущество.

От качества данных зависит достоверность информации,
регистрируемой в
информаци
онных системах и
получаемой
из информационных систем. На основе этой
информации менеджмент предприятия выносит суждения о текущем положении дел,
анализирует накопленную статистику, прогнозирует развитие событий, принимает
управленческие решения. Эти решени
я могут быть неверными в виду того, что они приняты
на основе недостоверной информации. Неверные управленческие решения ведут к
финансовым потерям

(Пример 5.1)
.


Пример 5.1.
Одна из причин
ошибо
чных

решени
й

Расчет ценности информационных активов


это научный труд, т.к. ценность данных
зависит от многих специфичных факторов, определяющих какой вклад
они
вносят в бизнес

организации и затрат на создание/приобретение данных и их поддержку. При этом
,

очевидно, чт
о снижение качества данных

(как и неправильное их использование)

снижает
их
ценность
, т.к. может приводить к искажению информации, ошибкам пользователей,
принятию неверных управленческих решений и убыткам.

Рассмотрим пример расчета
стоимости

данных
на осно
ве оценки экономии затрат за счет

пере
использования
данных
при формировании различной

учетной

информации.

Например,
если организация периодически закупает одни и те же материалы можно
создать справочник этих материалов, который будет представлять список з
аписей, где
каждая запись


закупаемый материал со специфичными характеристиками. В
современных информационных системах такие записи
,

помимо идентификационного
кода, наименования и единицы измерения могут содержать большой набор полей
,

специфичных для разл
ичных функциональных областей.

В последующем, при регистрации бухгалтерских проводок, можно не вводить все данные
материала заново, а просто выбрать запись из справочника. То

же самое касается
справочников контрагентов, услуг, сотрудников и т.д.

Такие спр
авочники наз
ываются
мастер
-
данными или
нормативно
-
справочн
ой

информац
ией

(НСИ)
.

Термин
«
НСИ
»


11

использовался во время СССР и
не
отображает
сущность
подобных данных
, поэтому в этой
книге используется термин
«
мастер
-
данные
»
.

При создании мастер
-
данных
большое
внимание уделяется их качеству, т.к. эти записи
используются многократно как в операционной деятельности, так и при формировании
аналитической информации. Поэтому централизованное создание этих записей в системе
по заявкам пользователей является предпочтит
ельным способом. Пользователь, который
не нашел необходимую запись
,

формирует заявку, которая в последующем
согласовывается, дополняется и утверждается другими ответственными лицами,
принимающими участие в создании (актуализации) записи.

Мастер
-
данные


эт
о только пример. Существуют множество типов данных, которые также
могут быть однократно вводиться в систему и многократно переиспользоваться, например,
документы, медиа
-
контент, бизнес
-
термины (метада
нные), транзакционные данные


данном случае
переисполь
зования

подразумевает накопление и анализ статистической
информации), данные, записываемые счетчиками и т.д.



12

5.2.
Типы данных


Пример 5.2.
Типы данных


13

Метаданные



информация о

данных
,

об
их характеристик
ах
.

Метаданные определяют
структуру и форматы полей, отношения между объектами данных или бизнес
-
су
щностями,
представляют информацию о том, кто, как, зачем и где использует данные.

Различают два
типа метаданных: бизнес
-
метаданные, технические метаданные.

Бизн
ес
-
метаданные



бизнес
-
термины, их описания, взаимосвязи, классификации,
свойства, атрибуты, история изменений, бизнес
-
правила, происхождение данных,
алгоритмы их обработки и др.

Технические метаданные



это описания LT
-
элементов
, таких как
:

таблицы и поля

баз
данных, ограничения и правила преобразования данных, физические модели данных,
процедуры преобразования и обработки данных, интерфейсы приложений и др.

Референсные и мастер
-
данные



данные каталогов, классификаторов, словарей и
справочников
. Это

критичные, условно постоянные данные, используемые
централизованно различными бизнес
-
процессами, функциональными областями,
подраздел
ениями, модулями и транзакциями. Они

представляют структурированные
списки записей
,

идентифицирующих определенные объекты у
чета

или бизнес
-
сущности,
например,

закупа
емые материалы, услуги,
продукция, счета, банки, сотрудники и т.д.

Референсные данные


разновидность мастер
-
данных. Это редко меняемые справочники,
в том числе
получаемые из внешних источников, например, перечень
валют, перечень
стран, перечень единиц измерения и т.п. Часто термин
«
референсные данные
»

не
используется, используется
общий
термин



мастер
-
данные.

В странах бывшего СССР
«
мастер
-
данные
»

называют нормативно
-
справочной информацией, но этот термин
является

рудиментом и не является смысловым синонимом термина
«
мастер
-
данные
»
.


Конфигурационные данные



данные настроек функциональных и общесистемных
компонентов, изменение которых влечет конфигурационные изменение системы,
например, виды материалов в ERP
-
систе
ме, организационная структура, диапазоны
номеров материалов и др. Конфигурационные данные хранятся в специальных таблицах и
в завис
имости от своей специфики могут

как

отображаться, так и быть скрытыми для
пользователей
.

Термин
«
конфигурационные данные
»

используется при внедрении ERP
-
систем, чтобы
определить изменен
ия каких данных необходимо переносить

транспортными запросами

через все системы



от системы разработки

и

тестирования до продуктивной системы.

Транзакционные данные



данные, отображающие ре
зультат выполнения транзакции и
относящийся непосредственно
к бизнес
-
операции.
Транзакционные данные или
транзакции относя
тся к фиксиров
анному моменту времени и содержа
т сведения,
фиксированные на данный момент времени, не изменяющиеся в будущем.

Транзакци
онные данные обычно представляют собой повторяющиеся примеры событий,
явлений, происшествий

одного и того же типа
, например, поступление материала на склад
.

К транзакционным данным относятся складские и банковские операции, а также все
заявки, счета, накл
адные,
так как все они зафиксированы и привязаны к некоторому
моменту времени (времени их составления или регистрации).


14

Неструктурированные данные

или неструктурированная информация


файлы
документов, электронные сообщения, ау
диофайлы, цифровые изображен
ия,

видеоклипы
,
контент
web
-
сайтов и другие данные, которые

хранятся в форме, не позволяющей
осуществлять простую и логичную классификацию, в отличие от
структурированных
данных, полученных посредством ввода информации в электронные ф
ормы
, в результате
вычислений или каких
-
либо других компьютерных транзакций, в процессе которых
автоматически создаются наборы структурированной информации.

Аналитические данные



любые собир
аемые и накапливаемые данные с целью
последующей обработки
, анализа

и извлечения ана
литической

информации. Как правило,
анализируются данные о свершившихся фактах в разрезе определ
е
нных аналитик или
размерностей.
При этом
,

в качестве анализируемых данных могут
выступать
транзакционные данные, а в кач
естве аналитик


мастер
-
данные.

Один об
ъект данных может
обладать

качества
ми

нескольких
из вышеописанных
типов
данных.




15

5.3.
Требования к данным

Требования к данным как со стороны бизнеса, так и со стороны информационных
технологий влияют на стоимость создания/приобретения и владения данными, поэтому
они должны быть экономически обоснованы.
Требования
мо
жно сгруппировать в
пять

групп

(Пример 5.3).


Пример 5.3. Группы данных.



Доступность

o

Видимость



данные
отображаются

целевому потребителю
.

o

Понятность



данные понятны
целевому
потребителю
.

o

Возможность совместного использования
разными подразделениями
.

o

Совместимость



возможность пер
едачи из одной
системы в другую
.



Качество

o

Допустимость



выбор значения

из предопредел
е
нного списка

значений
.

o

Целостность



исключение потери данных при передаче и др
угих

операциях
.

o

Корректность



данные
не

противоречат

определенным правилам
.

o

Полнота



заполнены все
поля
, обязательные для заполнения
.



Эффективность

o

Значимость



данные предст
авляют ценность для организации
.

o

Уникальность



данные не дублиру
ются в рамках одной организации
.


16

o

Соответствие требованиям



данные с
оответствуют бизнес
-
требованиям
.

o

Актуальность



данн
ые обновляются и своевременны (не запаздывают
относительно оптимальных сроков принятия решения)
.



Согласованность

o

Легитимность



данные

являются надежным

источник
ом информации
.

o

Согласование изменений



изменения в данных согласовываются
.

o

Авторизованный ввод



данные вво
дят авторизованные пользователи
.

o

Приватность


персональные данные обрабатываются с
разрешения

их
владельцев
.



Безопасность

o

Конфиденциальность



не разглашаются конфиденциальные данные
.

o

Ретроспективность



хранится история

изменений

данных
.

o

Аутентичность



обеспечивается
подлинность данных
.

o

Защищенность



о
беспечивается информационная безопасность данных
.

















17

6.
Управление данными как бизнес
-
функция

6.1.
Цели управления данными



Разработать и внедрить единые принципы,
стандарты, политики и процедуры по
управлению данными.



Определить потребности бизнеса в данных, разработать и поддерживать архитектуру
данных предприятия.



Обеспечить управление качеством данных на основе требований бизнеса,
распределить ответственность за
их
качество.



Обеспечить соответствие данных требованиям внешних регулирующих органов.



Внедрить инструменты, обеспечивающие процессы управления данными,
а
втоматизировать
процессы ввода,

хранения
, интеграции,

обработки

и архивации
данных.



Организовать обмен
данными со внешними источниками и потребителями, обеспечить
информационную безопасность данных.



Поддерживать реализацию проектов в части разработки архитектуры данных,
подготовки и последующей поддержки (ведения) данных.



Вовлечь руководителей и сотрудников

бизнес
-
подразделений в процессы по
управлению данными, контролировать и устранять проблемы, связанные с
ними
.



Определить алгоритмы расчета стоимости информационных активов,
метрики качества
данных и показатели эффективности процессов управления данными, о
рганизовать
мониторинг деятельности по управлению данными.



Повышать осведомленность бизнеса о ценности информационных активов

и
необходимости управления ими, формировать соответствующую культуру в отношении
качества данных и информации, вводимых в информац
ионные системы.



Накапливать экспертизу в сфере управления данными, в том числе
,

по различным
типам данных и используемым специализированным приложениям.

6.2.
Место
функции
управления данными в
организации

Если

рассматривать управление данными как бизнес
-
функцию

организации
, содержащую
свой набор бизнес
-
процессов с
организационной структурой, ролями и результатами
,
первые вопросы, которые возникают у бизнес
-
архитектора: «На каком уровне бизнес
-
процессов должно быть
«
Управление данными
»
?

и

«Какому топ
-
менед
жеру в организации
эта функция должна быть подчинена?».

В рамках Программы
т
рансформации рекомендуется
«
Управление данн
ыми
»

относить на
первый уровень бизнес
-
процессов в виду того, что
:

а) это новая функция и необходимо подчеркнуть ее значимость для органи
зации͖

б) это кросс
-
функциональная функция, так как данные используются в организации
повсеместно, менеджеры и сотрудники, участвующие в бизнес
-
процессах по управлению
данными, будут взаимодействовать со всеми организационными подразделениями.

В
соответствии с лучшими зарубежными практиками, з
а

управление

данными

в

организации

должен

быть

назначен

Chief

Data

Officer

(
CDO
)

(англ.


руководитель по
управлению данными),

Data

Management

Executive

(
DME
)

(англ.


исполнительные

18

директор по управлению да
нными
)
,
варианты

подчиненности

которого
,
а

соответственно

и

бизнес
-
функции

«
Управление

данными
»
,
приведены

в

следующем

отчет
е

Gartner

"
CDO

Reporting

Relationships

Can

Make

or

Break

Your

Information

Management

Program
"
от

25
февраля

2015

г
ода
.

Направление и

у
ровень
подчиненности

(
CEO

=
0)

Цели

Достоинства

Недостатки

Показатели
деятельности

CEO, 1, 2

Создание
дополнительной
стоимости
.

Позиционирование
роли
CDO

как важной и
бизнес
-
ориентированной.

Широкая огласка
успехов деятельности
CDO
.

Собственный бюджет и

инвестиции.

Неудачи
CDO

также
получа
ю
т широкую
огласку.

Завышенные

ожидания от
деятельности
CDO
.

Рентабельность,

Отчет о доходах и
расходах
.

COO, 3

Операционная
эффективность.

Кросс
-
функциональная
роль. При нехватке
полномочий
ответственность может
распределять
С
овет по
управлению данными.

За управление
данными отвечает
бизнес, не ИТ.

Может быть
недостаточное
внимание к бизнес
-
рискам.

Возможен фокус на
достижении
краткосрочных
целей,

а не на
реализации
долгосрочной
стратегии.

Рентабельность
активов,
внутренняя норма
доходности
.

CFO/back office,
3
-
5

Операционная
эффективность,
достоверность
отчетности,
сокращение
расходов.

Кросс
-
функциональная
роль.

Данные
рассматриваются и
оценивают
ся как
информационный актив
предприятия.

Возможно, что
деятельность
CDO

будет ограничена
управлением
данными,
обеспечивающими
управление
финансами.

Риск фокусирования
на эффективности
информационных
активов. Нехватка
инициатив,

обеспечивающих
цели
CEO
,
COO
.

Количество
аудиторских
проверок
.

CIO, 3
или

4

Операционная
эффективность,
сокращение
расходов,
создание
дополнительной
стоимости.

Кросс
-
функциональная
роль. Тесное
сотрудничество с ИТ.
Четкое разделение
обязанностей,
связанных с
управлением данными.

В организации
создается
впечатление что
данные
(информация)
это

актив,
владельцем
которого является
ИТ (не бизнес) и
зависит от
технологий.

Отношение
административно
-
управленческих
расходов

к уровню
дохода,
соблюдение
SLA
,
аудиторские
проверки
.

CISO, 3
-
5

Снижение
рисков.

Существенное
повышение уровня
безопасности данных,
увеличение расходов
Излишний фокус на
безопасности
данных, а не на
возможностях.
Тестиро
вание
безопасности,
аудиторские
проверки.


19

на информационную
безопасность.

Выстраивание
ненужных стен,
которые

мешают
инновационному
развитию.

CLO
, 3

Сокращение
рисков,
соответствие
требованиям
регулирующих
органов.

Юридический отдел


влиятельный партнер, у
которого есть что
достигать (и что терять)
посредством хорошо
управляемой
информацией. Четкий
фокус как на
структурированной, так
и неструктурированной
информации.

Деятельность по
управлен
ию
данными
воспринимается как
создание работы
там, где ее никогда
не было. Излишний
фокус на негативных
стимулах, таких как
риски.

Возможность
увязнуть в рутине
управления
записями.

Аудиторские
проверки.

CRO, 3
или 4

Сокращение
рисков,
соответствие
требованиям
регулирующих
органов.

Хорошо
организованная
функция, возможны
большие победы.

Негативное
восприятие
аудиторов
сотрудниками
других бизнес
-
функций.
Излишний
фокус на
рисках
, а
не на возможностях.


Аудиторские
проверки, меньше
обязательств.

CMO/front
office, 3
или

4

Создание
дополнительной
стоимости.

Фокус на позитивных
результатах, например,
генерация дохода.

Возможность
ограничиться только
данными к
лиентов.

Доход,
удовлетворение
клиентов.

Согласно ис
следований
Gartner
,

руководитель
, ответственный за управление данными в
организации достигнет наибольшего успеха подчиняясь
CEO
,
COO

или

CFO.

Однако, это
возможно при достаточном уровне зрелости
организации в этой сфере.

На практике

«
Управление данными
»

воспринимается как функция

информационных
технологий
, соответственно, ее предлага
ют подчинить д
епартаменту
информационных
технологий
. Это грозит тем, что за результат этой функции


«качественные д
анные»
приходится отвечать службе информационных технологий. В результате
«
Управление
данными
»

воспринимается не как бизнес
-
функция, а как обслуживающая функция ИТ. В
этом случае очень трудно вовлечь бизнес
-
подразделения в процессы управления данными
и орг
анизовать
Data

Stewardship



подход в соответствии с которым
сотрудники

из бизнес
-
подразделений определяют требования к качеству данных, порядок ведения и
использования данных.

Вместе с этим, есть успешные примеры, когда различные передовые практики, такие

как
управление
архитектурой предприятия, сервисные модели

и др.

были разработаны и
внедрены службой

информационных технологий
, а затем их переняли бизнес
-
подразделения.

Поэтому на стадии становления
«
Управления данными
»,

как новой
функции в организации
,

ее можно подчинить
директору по информационным технологи
я
м
при условии, что этот
директор

имеет статус, аналогичный западному CLO (
Chief

Information

Officer

(англ.)


рук
оводитель информационной службы
)

или вице
-
президента,
отвечающего за информационную п
оддержку бизнеса
,

и получающего в этом качестве

20

существенно более широкие полномочия
, позволяющие вовлечь бизнес
-
подразделения в
процессы управления данными.

В дальнейшем, при повышении уровня зрелости организации и развитии функции, она
может быть передан
а
CEO
,
COO

или CFO

для достижения наибольшего успеха.

6.3.
Эффекты

управления данными



Обеспечение прозрачности бизнеса за счет повышения достоверности
консолидируемой отчетности
.



Обеспечение связности бизнес
-
процессов, исключение информационных разрывов
.



Повышение
стоимости

информационных активов за счет повышения качества данных

и
их переиспользования
.



Обеспечение уверенности в принимаемых решениях

за счет пов
ышения доверия к
информации, получаемой из информационных систем
.



Обеспечение ускорения вывода на

рынок новой продукции/услуг, удержание клиентов,
повышение лояльности бизнес
-
партнеров
.



Возможность накапливать статистическую информацию и использовать ее для анализа
и прогнозирования
.



Предоставление новых возможностей для каждого автоматизируемого проц
есса
.



Снижение

расходов на поддержку и хранение избыточных данных
.



Снижение информационных рисков
.




21

7.
Подход к управлению данными

7.1.
Бизнес
-
принципы управления данными

Для успешной реализации референсной модели по управлению данными необходимо
руководствоваться следующими, едиными по группе компаний Фонда, бизнес
-
принципами:



Данные


ценный информационный актив, которым необходимо управлять, чтобы
обеспечить эффективную деятельность и развитие предприятия
.



Качество данных должно соответствовать
документированным требованиям,
постоянно поддерживаться и контролироваться по соответствующим метрикам.



Управление данными


бизнес
-
функция, в которой

бизнес и

ИТ должны
действовать
согласован
н
о
,

координация их деятельности должна осуществляться из единого
центра.



Процессы управления данными не должны быть излишне бюрократизированы, но
необходима их регламентация, закрепление ответственности и мониторинг
показателей.



Автоматизация управления данны
ми должна обеспечивать выполнение необходимых
операций с данными и непрерывность деятельности предприятия.

7.2.
Организац
ия управления данными в группе компаний

В Центральной команде трансформации сформирована
команда по управлению
данными
, которая решает
следующие задачи:



Разработка референсной модели
по управлению данными
и стандартов
в рамках
лучших
передовых
практик.
Интеграция процессов по управлению данными с
процессами других бизнес
-
функций
.



Внедрение специализированных технологических решений

по упр
авлен
ию
данными и создание на их основе шаблонных решений для
ПК

(например, системы
управления мастер
-
данными, моделирования данных, управления качеством
данных и др
.
).



Проектирование архитектуры данных централизованных информационных систем
и шаблонных ре
шений, внедряемых Центральной командой трансформации,

участие

в спецпроектах

в части

проектирования

архитектуры

данных
.



Создание сервисов по управлению данными в рамках построени
я

сервисных
фабрик
:

DaaS (данные как сервис)
,
SaaS (система как сервис)
,
PaaS
(платформа как
сервис)
, консалтинговые услуги

по управлению данными
,
аудит данных
.



Организация подготовки данных для проектов трансформации силами офисов
управления данными
ПК
.

Эта команда тесно взаимодействует с
офисами управления данными

в портфельных
компаниях
. В рамках этого взаимодействия осуществляется обучение специалистов,
ответственных за управление данными, консультации по проектированию
и внедрению
архитектуры данных,
процессов
и инструментов
управления данными, контроль качества

резу
льтатов Программы
т
рансформации и передача экспертизы.




22

Офисы управления данными

портфельных компаний
решают следующие задачи:



В рамках
стадий
«
Диагностика
»

и
«
Дизайн
»
,
«
Планирование
»
:

o

моделирование и проектирование архитектуры данных͖

o

подготовка дан
ных (консолидация, гармонизация, стандартизация, очистка)
для внедрения корпоративных шаблонов
;

o

проектирование процессов управления данными͖

o

разработка Стратегии управления данными.



В
рамках
стадии

«
Реализация
»
:

o

управление архитектурой данных͖

o

вовлечение
бизнеса и внедрение процессов управления данными͖

o

накопление и развитие экспертизы по управлению данными
;

o

внедрение программно
-
технических решений по управлению данными.

В ходе Программы
т
рансформации о
фис
ы

управления данными
должны вырасти из
рабочих груп
п в структурные подразделения компаний, которые уже в ходе операционной
деятельности будут осуществлять мониторинг качества данных и показателей процессов,
разрешать возникающие проблемы и решать другие задачи по повышению качества
данных и информации в ко
мпаниях
. Офисы управления данными в портфельных
компаниях должны быть созданы заблаговременно для подготовки данных для систем,
внедряемых на стадии реализации.

Служба по управленческой отчетности и бюджетированию
, созданная в

корпоративном
центре Фонда
в
составе
бизнес
-
функции «Управление финансами»
, в части управления
данными будет решать следующие задачи:



Координация управления данными
портфельных компаний:

o

формулирование требований Фонда к

организации управления данными͖

o

контроль соблюдения требований,
политик и стандартов
;

o

накопление и развитие экспертизы по управлению данными
.



Управление данными в рамках Корпоративного центра
:

o

управление требованиями к данным
;

o

организация процессов управления данными
;

o

мониторинг качества данных
.

Служба по управленческой отчетности и бюджетированию в части сбора требований к
информации и данным взаимодействует с различными департаментами
Ф
онда
:



в части методов и подходов к управлению данными


с командой по управлению
данными

Центральной команды
д

т
рансформации
;



в части внедрения инструментов управления данными (MDM, DQ, LTL, ECM, DWI, .L)
с ДИТ͖



в части транслирования требований к данным с стороны корпоративного центра
портфельным компаниям


с
офисами

управления данными портфельных
компаний. Они в свою очередь
,

транслируют эти требования в ИТ и бизнес
-
подразделения портфельной компании и контролируют соблюдение требован
ий
Ф
онда.


23

Таким образом
,

обеспечивается соответствие данных и информации портфельны
х
компаний как требованиям собственного бизнеса, так и требованиям корпоративного
цент
р
а
,

обеспечивается качество данных и достоверность отчетности.

Детальное описание функции

Службы по управленческой отчетности и бюджетированию
приведено в разделе 7.8

«Ро
ль АО «Самрук
-
Казына» в управлении данными»
.

7.3.
Функциональная

диаграмма управления данными

Функциональная

диаграмма управления данными
(
Пример 7.1
)
отображает
процессы
второго

уровня (если считать
«
Управление данными процессом
»

первого

уровня)
, которые
разделяются н
а сквозные процессы и процессы

управления типами данных.

Управление данными

начинается со сбора и анализа требований к данным и процессам.
На основе проанализированных требований разрабатывается
стратегия

управления
данными.


Далее выполняются

работы по проектированию архитектуры данных

предприятия
.
Проектирование архитектуры данных предприятия выполняется в соответствии с
рекомендациями

«
Методик
а

трансформации
», том 9
.

Далее, в соответствии

со Стратегией управления данными

и архитектурой данных
предприятия

осуществляется подготовка данных и внедрение решений.
Каждое решение
(
система
)

может
относится к
ак

к
определенному типу данных

(например, система
управления метаданными), так и к домену данных (например, система управлени
я мастер
-
данными клиентов)
. Такое разделение обусловлено не только различными классами
систем, но и различной методологией по управлению данными того или иного типа.

Сквозной процесс по мониторингу процессов и качества данных позволяет создать
процессы и д
анные такими, чтобы они удовлетворяли требования бизнеса.



24


Пример 7.1.
Функциональная диаграмма управления данными

7.4.
Управление жизненным циклом данных

Понятие жизненного цикла данных используется для обеспечения полноты
управления
данными на всех этапах: от сбора требований и разработки модели данных, до вывода
данных из эксплуатации (архивация/удаление).

Функциональная диаграмма управления данными покрывает все этапы жизненного цикла
данных. Ниже в таблице указано соотве
тствие этапов жизненного цикла данных и
процессов управления данными, указанных на диаграмме, которые покрывают эти этапы

(Пример 7.2)
.

Пример 7.2. Соответствие этапов жизненного цикла данных и процессов управления данными

Очередность

Этап жизненного
цикла данных

Процесс управления данными

1

Сбор и анализ требований, планирование
создание объекта данных
.

Координация управления

данными
.

2

Разработка модели данных, определение
источников данных
.

Проектирование архитектуры данных
.

3

Подготовка/приобретение данных,
первоначальная загрузка
.

Подготовка данных и внедрение решений
.

4

Использование и поддержка данных
(ведение)
.

Процессы управления типами данных
.

Мониторинг процессов и качества данных
.

5

Архивация и удаление
.

Вывод данных
из эксплуатации
.


25

7.5.
Типы данных, которые не входят в рамки процессов управления данными

референсной модели

Вне рамок процессов управления данными
референсной модели
находятся
следующие
типы данных:



Конфигурационные данные, т.к. управление этими данными
осуществляется в
рамках процесса внесения изменений в настройки информационной системы.



Транзакционные данные, т.к. операции с этими данными осуществляется в рамках
хозяйственной деятельности на основании регламентов бизнес
-
процессов. При
этом
,

вопросы сбо
ра, хранения, обработки и анализа транзакционных
данных
решаются

в рамках процесса управления отчетностью и бизнес
-
аналитикой.

Настоящая книга не учитывает специфики всех предприятий
ПК
, рамки подхода могут быть
расширены на другие типы данных, например, д
анные

производственных или
биллинговых систем. В этом случае
,

по аналогии с указанными в книге типами данных
,

должны быть разработаны процессы, распределена ответственность, определены
требования к качеству данных, указаны требования к соответствующим прог
раммным
платформам и инфраструктуре.

7.6.
Перечень процессов

управления данными

в референсной модели

Процессы управления данными условно разделяются на 2 категории:

1) Сквозные процессы управления данными:



Координация управления

данными



Проектирование архитектуры данных



Подготовка данных и внедрение решений



Мониторинг процессов и качества данных



Вывод данных из эксплуатации


2) Процессы управления типами данных:



Управление мастер
-
данными



Управление документами и контентом



Управление о
тчетностью и бизнес
-
аналитикой



Управление метаданными

Процессы по защите данных и операционной поддержке баз данных описаны в
референсных моделях по управлению информационной безопасност
ью

и

информационны
м
и

технология
м
и
.

В примере 7.3.
представлена диагра
мма процессов
второго

уровня из
референсной модели
в
ARIS
.







26


Пример 7.3. Диаграмма процессов второго уровня

7.7.
Роли участников управления данными

в портфельных компаниях

Совет
Д
иректоров

Основные функции:



Способствует
культурным изменениям организации в части отношения к данным
как к

информационному

активу, которым необходи
мо управлять
.



Формирует и продвигает
концепцию

подхода к управлению данными в
организации
.

Правление

Основные функции:



Утверждает
и является ответственным за
стратегию

управления данными и бюджет,
выделенный на управление

данными
.



Определяет приоритеты деятельности в части управления данными
.



О
казывает
необходимую
поддержку

руководства

для повышения эффективности
управления данными.



Обеспечивает активное вовлечение бизнеса и ИТ в управление данными.



Назначает владельцев данных из каждой бизнес
-
функции в Совет по управлению
данными.



Разрешает вопросы, эскалированные Советом по управлению данными.

Комитет
по управлению данными

Состоит и
з владельцев данных от каждой бизнес
-
функции, назначенных Советом
Д
иректоров.
Председателям
Комитета
является Руководитель офиса управления данными.

Основные функции
Комитета
по управлению данными:



Управляет распределением бюджета на управление данными.


27



Оценивает эффективность управления данными и отчитывается перед Советом
Д
иректоров.



Обеспечивает соответствие

стратегии управления данными бизнес
-
целям и бизнес
-
стратегии

организации
.



Представляет интересы всех стейкхолдеров в части управления данными.



Рецензирует и утверждает политики по управлению данными.



Принимает стратегические

и тактические решения в части

управления данными
.



Назначает бизнес
-
кураторов данных в Комитет кураторов данных.



Владеет и управляет процессами, которые производят или изменяю
т данные.



При поступлении жалоб
,
запросов

и предложений

в части управления данными

передает их

Комитету кураторов данных
.

Владелец данных

Как правило,
Р
уководитель департамента, который является владельцем бизнес
-
процесса,
в котором создаются данные.
Входи
т в Совет по управлению данными, выполняет
следующие функции:



Обеспечивает выполнение функций Совета по управлению данными
.



Представляет интересы своей бизнес
-
функции в части управления данными
.



Осуществляет поиск кандидатов и назначает им роль Куратора да
нных для
управления данными своей бизнес
-
функции
.



Определяет приоритеты управления данным для данных своей бизнес
-
функции
.



Контролирует деятельность кураторов данных по своей бизнес
-
функции
.



Осуществляет поддержку руководства для обеспечения деятельности к
ураторов
данных по своей бизнес
-
функции
.

Рабочая группа
кураторов данных

Состоит из кураторов данных, назначенных владельцами данных. Председателем
рабочей
группы
кураторов данных является Руководитель офиса управления данными.

Основные функции:



У
лучшает
способы

управления данными и

осуществляет
поиск способов извлечения
выгод
из данных
для бизнеса организации.



Выполняет роль консультативного органа для стандартов предприятия,
руководящих принципов и политик уровня предприятия.



Разрешает конфликты в части
управления данными.



Обеспечивает выравнивание усилий по управлению данными с направлением
развития бизнеса.



Участвует в процессах управления данными.



Выполняет просветите
льскую работу в части целей
и подходов к управлению
данными внутри организации.



Распространяет бизнес
-
правила использования данных и управления данными.



Обеспечивает достижение целей управления данными.



Взаимодействует с заинтересованными сторонами в части управления данными



Оценивает эффективность деятельности по управлению данными и

предоставляет
информацию в Совет по управлению данными.


28

Куратор данных

Сотрудник бизнес
-
подразделения, который является экспертом в данных, используемых в
его бизнес
-
функции. Это сотрудник, который работает с данными и может сформулировать
требования к ка
честву данных и бизнес
-
правила по их созданию или использованию.

Куратор данных (
англ.


Data

Steward
)



сотрудник, к которому другие сотрудники бизнес
-
функции обращаются с вопросами, которые касаются данных.

Основные функции:



Документ
ирует метаданные


и
нформация

о данных, для которых он является
куратором: определения, бизнес
-
правила, списки допустимых значения,
требования к качеству данных и др.



Осуществляет м
онитор
инг качества данных: определяет

метрик
и
, процедур
ы
проверки и их периодичность
,

готовит с
оответствующую отчетность
.



Р
азрешает вопросы

со стороны пользователей данных, проектов и других кураторов
данных в части данных, куратором которых он является.



Определяет

правил
а

создания, измен
ения и использования данных, готовит

регламе
нтирующую документ
ацию

и инструкций.



Принимает

мер
ы

по обеспечению качества данных и повышению эффективности
управления данными и использования данных.

Офис

управления данными

Офис

управления данными состоит из архитектора данных предприятия и менеджеров по
управлению данными. Руководит подразделением Руководитель офиса управления
данными.


Основные функции:



Поддерживает, документирует и публикует информацию о деятельности Совета
ди
ректоров, Совета по управлению данными, Комитета кураторов данных в части
управления данными.



Определяет и документирует лучшие практики по управлению данными.



Выполняет задачи по управлению архитектурой данных организации.



Разрабатывает программу обучени
я

по управлению данными для членов Совета по
управлению данными, кураторов данных, проектных менеджеров и
IT
-
персонала.



Внедряет политики и процедуры по управлению данными.



Фиксирует и разрешает проблемы, связанные с данными, эскалирует их на
руководство п
ри необходимости.



Проводит просветительскую работу в части подхода, стратегии, процедур и выгод
управления данными.



Документирует, публикует и поддерживает политики, процедуры и стандарты по
управлению данными.



Разрабатывает рекомендации по использованию м
етрик и измеряет эффективность
деятельности по управлению данными.

Руководитель
Офис
а

управления данными

Профессионал в области управления данными, ответственный за разработку, внедрение и
совершенствование подхода к управлению данными в портфельной компании. Руководит

29

офисом управления данными и является лидером менеджеров и кураторов данных.
Основные функци
и:



Выполняет роль председателя Совета по управлению данными и Комитета
кураторов данных
, контролирует чтобы в них были представители со стороны всех
бизнес
-
функций портфельной компании.



Разрабатывает и поддерживает стратегию управления данными на основе
би
знес

стратегии,
IT
-
стратегии
и требований владельцев данных, входящих в Совет по
управлению данными.



Обеспечивает достижение результатов в соответствии со стратегией управления
данными.



Взаимодействует с руководителями бизнес
-
подразделений по вопросам
упра
вления данными.



Контролирует интеграцию процессов управления данными с другими процессами
портфельной компании.



Определяет показатели, оценивающие эффективность управления данными и
выполняет их мониторинг.



Отчитывается перед Советом
Д
иректоров в части
достижения результатов по
управлению данными, запланированными в стратегии управления данными.



Разрешает конфликты интересов в части управления данными, эскалирует их при
необходимости на Совет
Д
иректоров.

Архитектор

данных предприятия

Специалист по модели
рованию архитектуры данных, ответственный за проектирование и
поддержку архитектуры данных портфельной компании.

Основные функции:



Осуществляет

дизайн архитектуры данных предприятия, по различным типам
данных (мастер
-
данные, данные
отчетности и бизнес
-
ана
литики и др.
)
.



Представляет экспертизу по возможным юридическим вопросам
, связанных с
информационными активами (например, закона о хранении кон
фиденциальной
информации и пр.).



Отвечает на вопросы, связанные

с разработкой или использованием процессных
модел
ей, созданием или использованием моделей данных
, проектированием
интерфейсов.



Т
ранслирует стратегические требования

в
архитектуру данных предприятия
.



Разрабатывает

подходы к управлению метаданными и репозиторием

для
управления всеми элементами (артефактами
) архитектуры данных.



Контролирует

соответствие моделей архитектуры данных и приложений, чтобы
определить пригодность решений поставщиков требованиям архитектуры данных.



Участвует

в проверке данных, приобретаемых, поступающих из легитимных
источников, унас
ледованных систем или заказных разработок на соответствие их
интерфейсам аналитических приложений,
тем самым обеспечивает оптимальный
уровень

прозрачности, качества, соответствия и контролируемой избыточности

данных

в масштабах всего предприятия.



Обеспечив
ает выравнивание
архитектуры данных

с архитектурой

предприятия.


30



Осуществляет проверку

источников данных для обеспечения предпр
иятия новой
бизнес
-
информацией, выполняет

поиск лучших источников данных.

Менеджер по управлению данными

Профессионал в области уп
равления данными, принимающий участие в разработке,
внедрении и совершенствовании подхода к управлению данными в портфельной
компании.
Сферы ответственности менеджеров

управления данными

рекомендуется
разделить по типам данных: менеджер по управлению мастер
-
данными, менеджер по
управлению метаданными, менеджер по управлению документами и контентом,
менеджер по управлению отчетностью и бизнес
-
аналитикой.


Основные функции:



Разрабатывает и
в
недряет политики и процедуры по управлению данными.



Осуществляет внедрение систем управления данными.



Взаимодействует с

заинтересованными сторонами

и кураторами данных по
вопросам управления данными.



Разрабатывает обучающие материалы и проводит обучение
кураторов данных.



Фиксирует и разрешает

проблемы, связанные с данными.



Проводит просветительскую работу в части подхода, стратегии, процедур и выгод
управления данными.



Разрабатывает рекомендации по использованию метрик и измеряет эффективность
деятельност
и по управлению данными.



Обеспечивает соблюдение требований к качеству данных всей организации.

Пример взаимосвязи участников по управлению данными в организационной структуре
компании приведен
в Примере 7.4
.
Директора департаментов получат роль владельца
данных, как ответственные за данные, создаваемые в их подразделениях. Менеджеры
тех
.

департаментов будут
выполнять задачи куратора

данных.

Руководитель офиса управления данными является ответственным за
стратегическое
продвижение деятельности управления д
анными в дочерних организациях компании.
Руководители
или менеджеры по управлению данными в дочерних организациях
выполняют задачи по повышению качества данных, продвижению культуры
управления данными, выравниванию данных для отчетности в корпоративный цен
тр и
иные задачи по управлению данными.










31



Пример 7.4. Взаимосвязь участников по управлению данными в организационной структуре компании


7.8.
Роль АО «Самрук
-

азына» в управлении данными

Ф
онд заинтересован в повышении эффективности д
еятельности
портфельных компаний

и
получении достоверной консолидированной отчетности, которая формируется на основе
данных из их информационных систем, поэтому
им
осуществляет
ся

координация
деятельности портфельных компаний в части управления данными.
Для этих целей
определен
бизнес
-
спонсор и
создана Служба по управленческой отчетности и
бюджетированию
.

Бизнес
-
спонсор контролирует деятельность
Службы по управленческой отчетности и
бюджетированию
и соблюдение интересов
А
кционеров.

Служба по управленческой отчетности и

бюджетированию
является центром

компетенций
по управлению данными

и координирующим органом, его основные функции:



Изучает и адаптирует лучшие зарубежные

практик
и по управлению данными как в
холдинговых компаниях, так и на предприятиях.



Внедряет подходы и
процессы

управления данными в Фонде

для обеспечения
качества данных, создаваемых и изменяемых пользователями Фонда в его
информационных системах.



32



Накапливает и распространяет знания

в области управления данными
, реализует
программы обучения, сертификации
и тематические форумы.



Определяет единые

бизнес
-
принципы

управления данными

для
ПК
.



Определяет требования

к организации управления данными в
портфельных
компаниях
, разрабатывает рекомендации по применению лучших практик по
управлению данными.



Формирует
единые

политик
и и стандарты

по управлению данными

для данных,
которые являются централизованными в рамках
ПК
.



Создает сервисные фабрики, выполняющие функции по управлению данными в
режиме аутсорсинга (централизованное ведение мастер
-
данных, подписка на
обн
овление данных из легитимных источников, применение инструментов по
обработке данных и др.).



Определяет требования

к качеству данных

со стороны Фонда, которые транслирует
в портфельные компании.



Осуществляет м
ониторинг деятельности компаний по управлению д
анными
.




33

8.
Процессы управления

данными

референсной модели

8.1.
Процесс «
Координация управления

данными
»

Процесс предназначен для координации деятельности

участников управления данными по

созданию
, управлению

и использованию информационных активов. Компле
ксная
координация управлением данны
ми обеспечивает организационное и архитектурное

управление данными на основе единых политик и стандартов
. Это означает использ
ование
людей, процессов, методологии

и технологий для пред
оставления своевременных и
качественных

данных, соблюдения регулятивных норм, уменьшения расходов и
увеличения доходов.

Цели

процесса



Создать и внедрить стратегию по управлению данными, политики, стандарты,
архитектуру

данных предприятия
, процессы и метрики
.



Обеспечивать соответстви
е политик, стандартов, архитектуры и процессов
управления данными нормативным требованиям
.



Поддерживать реализацию проектов и услуг по управлению данными и следить за
их успешным выполнением
.



Контролировать и устранять проблемы по управлению данными
.



Повышать осведомленность бизнеса о ценности информационных активов и
необходимости управления ими.

Основные шаги
,
результаты

и
KPI

Вход



Стратегия развития
компании



Стратегия развития
ИТ



Требования к
данным



Функции



Создание стратегии управления данными



Создание структуры и определение ролей по
управлению данными



Оценка ценности информ. активов



Контроль соответствия информ. активов
политикам и стандартам



Контроль деятельности структур по
управлению данными


Выход



Стратегия управления
данными



Орг.
структура и роли
участников управления
данными



Стоимость информ.
активов, расходы на
управление данными



Перечень требований к
информационным
активам



Отзывы об
эффективности и
производительности
участников управления
данными


Участники



Руководитель офиса
управления данными



Руководител
и

бизнес
-
подразделени
й



Руководитель

по информационным
технологиям



Менеджер
ы

по управлению данными



Куратор
ы

данных


KPI



Доходы от эффективного управления
данными



Уровень зрел
ости управления данными











34

8.2.
Процесс «
Проектирование архитектуры данных
»

Процесс
предназначен для определения потребности

предпри
ятия в данных,
проектирования архитектуры
, соответствующей выявл
енным требованиям, и интеграции
архитектуры

данных с комплексной бизнес
-
архитектурой предприятия
.

Цели процесса



Создать эффективную архитектуру для поддержания деятельности компании в
создании, использовании и
вывода

данных

из эксплуатации
.



Спроектировать модели данных для создания систем управления данными.

Основные шаги
,
результаты

и
KPI

Вход



Стратегия развития
ИТ



Стратегия
управления
данными



Требования к
данным



Функции



Создание моделей данных



Сопоставление моделей данных с бизнес
-
моделями



Проектирование архитектуры данных
предприятия



Интеграция с архитектурой предприятия


В
ыход



Концептуальная,
логическая и
физическая модели



Матрицы



Архитектура данных



Диаграммы


Участники



Руководитель офиса управления данными



Руководитель по информационным
технологиям



Архитектор данных



Куратор
ы

данных




KPI



Затраты; наличие логической модели

данны
х по каждой внедренной системе



Эффективность архитектуры данных в
повышении эффективности процессов
компании







35

8.3.
Процесс «
Подготовка данных и внедрение решений
»

Процесс

предназначен для проведения анализа, проектирования, внедрения и поддержки
систем

по управлению данными. Включает определение требований к данным,
проектирование элементов решений и их внедрение.

Каждая система представляет комплексное решение и содержит

три основных блока:
Информационный, Организационный и Технологический. Информационный блок
включает сами данные: справочники, таксономии, словари, контент и др.
Организационный блок содержит процессы, регламенты, методики и другие документы,
организационн
ую структуру, роли и показатели эффективности. Технологический блок
представляет специализированные платформы по управлению данными и
соответствующую инфраструктуру.

Цели процесса



Сп
роектировать, внедрить и поддерживать
системы по управлению данными
.



Контр
олировать

соотве
тствие систем

архитектуре данных

предприятия,

политикам
и
стандартам управления данными
.



Контролировать целостность, безопасность, удобство

использования и
обслуживания информационных активов во внедренных решениях.

Основные шаги
,

результат
ы

и
KPI

Вход



Архитектура данных



Диаграммы
интеграции данных



Требования к
данным



Функции



Разработка стандартов моделирования и
проектирования данных



Проектирование информационных продуктов
и услуг



Подготовка данных



Внедрение решений


Выход



Стандарты
моделирования данных
и проектирования баз
данных



Спецификации к
продуктам и услугам,
процессы, регламенты,
методики и роли



Данные



Система управления
данными


Участники



Руководитель офиса управления данными



Руководитель по информационным
технологиям



Менеджер
ы

по управлению данными



Куратор
ы

данных



Ключевые

пользовател
и


KPI



Полнота результатов



Объем и качество данных



С
оответствие рамок систем и сроков ее
внедрения Стратегии управления данными












36

8.4.
Процесс «
Мониторинг процессов и качества
данных
»

Процесс
предназначен для внедрения и контроля деятельности

предприятия по
повышению качества данных и
эффективности процессов управления

данными. Качество
данных напрямую влияет на качество информации, необходимой для принятия важных
решений. Обширный процесс мониторинга качества данных обеспечивает улучшение
качества данных.

Цели процесса



Повысить качество данных в информационных
системах и достоверность
информации, получаемой из информационных систем
.



Повысить эффективность процессов управления данными.

Основные шаги
,
результаты

и
KPI

Вход



Отчет о работе
кураторов данных



Требования к
данным



Функции



Определение метрик измерения качества
данных и эффективности процессов



Создание бизнес
-
правил и требований к
качеству данных



Внедрить инструменты, создать соглашения
об уровне обслуживания в части данных



Мониторинг качества данных и
эффективности процессо
в



Устранение ошибок качества данных и
повышение эффективности процессов


Выход



KPI и метрики



Метаданные



Инструменты
профилирования
данных, SLA



Отчеты



Журнал разрешения
проблем


Участники



Руководитель офиса управления данными



Менеджер
ы

по управлению данными



Куратор
ы

данных



Ключев
ые

пользовател
и


KPI



Полнота результ
атов



Количество объектов данных



Метрики качества данных и
KPI



Коэффициенты снижения стоимости
информационных активов после контроля
качества данных










37

8.5.
Процесс «
Вывод данных из эксплуатации
»

Процесс
предназначен для выявления данных
, которые необходимо перенести в архив или
удалить из архива по причине истечения срока использования или хранения. Критерии для
определения сроков хранения определяются
законодательными актами и внутренними
стандартами.

Цели процесса



Поддерживать объекты данных в актуальном состоянии
.



Вести учет и иметь доступ к историческим данным предприятия до полного
истечения срока.

Основные шаги
,
результаты

и
KPI

Вход



Отчет оценки
ц
енности
информационных
активов и
связанных расходов



Запрос на
архивирование или
удаление данных


Функции



Анализ архива данных



Оценка данных



Архивирование



Удаление


Выход



Перечень данных на
архивирование или
удаление



Архив данных


Участники



Руководитель

офиса управления данными



Менеджер
ы

по управлению данными



Куратор
ы

данных



Ключев
ые

пользовател
и



Администратор баз данных


KPI



Количество выведенных из эксплуатации
данных



Показатели экономии затрат на
сопр
овождение информационных систем










38

8.6.
Процесс «
Управление мастер
-
данными
»

Процесс
предназначен для планирования и внедрения системы управления мастер
-
данными, а также для обеспечения деятельности по созданию, изменению

и удалению

(блокировке) мастер
-
данных.

Цели процесса



Обеспечить информацион
ные системы и пользователей едиными мастер
-
данными
.



Повысить скорость обработки заявок на создание, изменение, удаление данных.

Основные шаги
,

результаты

и
KPI

Вход



Стратегия
управления
данными



Политики,
стандарты и
процессы



Требования к
данным



Архитектура

данных


Функции



Создание требований к мастер
-
данным



Создание архитектуры мастер
-
данных



Внедрение решений по управлению мастер
-
данными



Создание эталонных мастер
-
данных



Ведение мастер
-
данных


Выход



Требования к мастер
-
данным



Архитектура мастер
-
данных



Система управления
мастер
-
данными



Эталонные мастер
-
данные



Созданные,
измененные,
удаленные записи


Участники



Руководитель офиса управления данными



Менеджер
ы

по управлению данными



Архитектор данных



Куратор
ы

данных



Ключев
ые

пользовател
и


KPI



Полнота
результатов



С
оответствие рамок системы и сроков ее
внедрен
ия Стратегии управления данными



Добавленная стоимость информационных
активов мастер
-
данных



Качество данных и KPI процессов ведения
данных









39

8.7.
Процесс «
Управление документами и контентом
»

Процесс

предназначен для планирования и внедрения системы управления документами
и контентом, а также для последующей поддержки деятельности
по хранению, защите и
доступу к данным из электронных файлов и физических записей (включая текстовый,
графический
, аудио и видео форматы).

Цели процесса



Обе
спечить эффективное извлечение, хранение и

использование
неструктурированных данных и информации
.



Контролировать затраты на хранение документов

и контента
.


Основные шаги
,

результаты

и
KPI

Вход



Стратегия
управления
данными



Политики,
стандарты и
процессы



Требования к
данным



Архитектура данных


Функции



Создание требований к решению



Создание архитектуры



Внедрение решения



Разработка таксономии и наполнение
репозитория



Ведение документов и контента


Выход



Требования к решению



Архитектура решения



Внедренная система



Классификация,
документы и контент



Актуальные документы
и контент


Участники



Руководитель офиса управления данными



Менеджер
ы

по управлению данными



Архитектор данных



Куратор
ы

данных



Ключев
ые

пользователь


KPI



Полнота результатов



С
оответствие рамок системы и сроков ее
внедрен
ия Стратегии управления данными



Качество данных и KPI процессов ведения
данных










40

8.8.
Процесс «
Управление отчетностью и бизнес
-
аналитикой
»

Процесс
предназначен
для планирования и внедрения системы управления отчетностью и
бизнес
-
аналитикой
и

последующей поддержки деятельности

по обеспече
нию работников
данными и знаниями

для создания
запросов, отчетов и анализа информации
.

Цели процесса



Обе
спечить сотрудников
необходимыми инструментами и данными для анализа и
принятия решений
.



Обеспечить управление изменениями отчетности и бизнес аналитики (создание
новых отчетов, аналитических разрезов и т.д
.
).


Основные шаги
,

результаты

и
KPI

Вход



Стратегия
управления
данными



Политики,
стандарты и
процессы



Требования к
данным



Архитектура данных


Функции



Создание требований к решению



Создание архитектуры



Внедрение решения



Консолидация данных и настройка отчетов



Актуализация алгоритмов и форматов
отчетности


Выход



Требования
к решению



Архитектура решения



Внедренная система



Классификация,
документы и контент



Отчеты и данные
бизнес
-
8
нализа


Участники



Руководитель офиса управления данными



Менеджер
ы

по управлению данными



Архитектор данных



Куратор
ы

данных



Ключев
ые

пользовател
и


KPI



Полнота результатов



С
оответствие рамок системы и сроков ее
внедрен
ия Стратегии управления данными



Качество данных и KPI процессов ведения
данных










41

8.9.
Процесс «
Управление метаданными
»

Процесс
предназначен для планирования и внедрения системы

управления метаданными,
а также для последующей поддержки деятельности

по
ведению метаданных (создание,
изменение и удаление данных).

Цели процесса



Обе
спечить сотрудников необходимым инструментом для сбора и поддержания в
актуальном состоянии информации о

данных (метаданны
е
)
.



Обеспечить качество метаданных и их целостность.


Основные шаг,

результаты

и
KPI

Вход



Стратегия
управления
данными



Политики,
стандарты и
процессы



Требования к
данным



Архитектура данных


Функции



Создание требований к решению



Создание
архитектуры решения



Внедрение решений по управлению
метаданными



Получение и описание метаданных



Ведение метаданных


Выход



Требования к решению



Архитектура решения



Система управления
метаданными



Метаданные



Обновленные
метаданные


Участники



Руководитель
офиса управления данными



Менеджер
ы

по управлению данными



Архитектор данных



Куратор
ы

данных



Ключев
ые

пользовател
и


KPI



Полнота результатов



С
оответствие рамок системы и сроков ее
внедрен
ия Стратегии управления данными



Качество данных и KPI процессов ведения
данных









42

9.
Архитектура данных предприятия

В рамках Программы
т
рансформации д
ля проектирования архитектуры данных
применяются следующие принципы, сфор
мулированные DAMA (
англ.


Data Management
Association International
)
, Международной ассоциацией
управления данными и
представленные в DAMA
-
DM.OK Guide, ру
ководстве по управлению данными:



Архитектура данных должна представлять интегрированный набор спецификаций
артефактов (основных концепций) и использоваться для определения требований к
данным, прове
дения интеграции данных, управления информационными активами
и выравнивания капиталовложений в данные с бизнес
-
стратегией.



Архитектура данных предприятия должна рассматриваться как часть общей
архитектуры предприятия, наряду с архитектурой процессов, бизне
с
-
архитектурой,
системной и технической архитектурой.



Архитектура данных предприятия должна включать в себя три основные категории
спецификаций: модель данных предприятия, анализ ценности информации и
архитектуру передачи данных.



Архитектура данных предпри
ятия


это больше, чем просто данные. Она

должна
устанавливать терминоло
гию предприятия используя общий бизнес
-
словарь.



Модель данных предприятия


интегрированная предметно
-
ориентированная
модель данных, которая должна определять основные данные, использу
емые по
всей организации. Модель данных предприятия должна быть построена в слоях:
общее представление предметной обл
асти, концептуальные представле
ния
сущностей и связей для каждой предметной области и более подробные,
атрибутивные представления этих пред
метных областей.



Анализ ценности информации должен определять критичные отношения между
данными, процессами, ролями и организациями, а также другими элементами
предприятия.



Архитектура передачи данных должна определять основную концепцию потоков
данных меж
ду базами данных и приложениями. Это гарантирует качество и
целостность данных для поддержки транзакционных бизнес
-
процессов, отчетности
бизнес
-
аналитики и ее анализа.



Для организации коллективного мышления об архитектуре необходи
мо применять
архитектурные

мето
дологии подобные TOGAF и Zachman Framework. Это позволяет
разным л
юдям с разными целями и кругозо
ром работать вместе с целью
удовлетворения общих интересов.


«
Методик
а

т
рансформации

в томе 9

описывает подход к проектированию архитектуры
данных в рамка
х проектирования архитектуры ИТ.

Проектированию архитектуры данных предшествует этап диагностики в ходе которого
выполняются следующие работы:



Каталогизация объектов данных существующих систем
.



Анализ данных, получаемых из внешних источников
.



Анализ
проектов по изменению существующих объектов данных
.



Оценка зрелости управления данными
.


43

Проектирование архитектуры данных выполняется на стади
ях

«Д
изайн
»

и
«Р
еализаци
я»
.
Результатами являются следующие группы элементов (артефактов) архитектуры данных:



Моде
ль данных предприятия
.



Анализ ценности информации
.



Диаграммы интеграции данных
.



Пример 9.1. Архитектура данных предприятия





44

10.
Применяемые инструменты и технологии

Этот раздел представляет краткий обзор классов программно
-
технических решений,
обеспечивающих процессы управления данными.

10.1.
Р
ешения по проектированию архитектуры
данных предприятия

Входят в состав решений по проектированию архитектуры предприятия, предназначены
для проектирования концептуальной, логической
и физической модели данных в составе
архитектуры данных предприятия. Позволяют сопоставить архитектуру данных с
архитектурой бизнес
-
процессов и архитектурой приложений.

Ключевые функции



С
оз
дание

репозитория

с

кастомизируемой метамоделью, которая поддерживает
как минимум:

o

фрагментацию
модели
бизнеса и технологий͖

o

разрезы представлений бизнеса, информации, технологий, их отношений
зависимостей и исключений͖

o

различные структуры без дублирования метамодели͖

o

геогра
фическую/организационную многослойность.



Возможности моделирования, которые поддерживают:

o

с
равнение текущей и целевой архитектуры͖

o

и
нтеграцию с внешними моделями.



Сценарный анализ и анализ пробелов.



Визуализация и презентация модели.



Совместная работа и до
ступ на ролевой основе.

Сценарии использования



Бизнес
-
трансформация
.



Внедрение
ERP

систем
.



Внедрение

концепции

EA

(
англ
.


Enterprise

Architecture
)
.

10.2.
Р
ешения по моделированию данных

Предназначены для моделирования концептуальной, логической и физической модели
данных при проектировании информационных систем и интеграционных
решений
.

Ключевые функции



Поддержка всех уровней и типов моделей данных
.



Генерация новых моделей из существующих
.



Семантическая проверка моделей и их компонентов
.



Поддержка всех специфичных технологических типов объектов в физической
модели данных
.



Автоматизированная поддержка общих задач моделирования
.



Управление зависимостями между моделями и их объектами
.



Переисп
ользование моделей, объектов и шаблонов
.



Ведение бизнес
-
словаря с возможностью ссылки на бизнес
-
термины, используемые
в моделях
.



Импорт и экспорт моделей данных
.


45



Сравнение нескольких моделей данных
.



Совместная работа пользователей
.



Общее место хранения мод
елей данных с контролируемым доступом
.



Переиспользование референсных моделей и общих бизнес правил
.

Сценарии использования



Разработка программного обеспечения
.



Внедрение информационных систем
.



Проектирование интеграционных решений
.

10.3.
Р
ешения по повышен
ию качества данных

Предназначены для профилирования больших объемов данных, проверки качества
данных в соответствии с настроенными правилами проверки, обработки исключений


данных не прошедших проверку.

Различают два класса систем по повышению качества данных, которые дополняют друг
друга:
Data

Quality

(
DQ
)

и
Extract

Transformation

Load

(
).

Ключевые функции

DQ



Профилирование

данных и измерение качества данных
.



Синтаксический разбор и стандартизация
.



Оч
истка данных
.



Сопоставление данных
(
англ.


matching
)
.



Мониторинг качества данных
.



Разрешение проблем
.



Совместная работа пользователей
.



Обогащение данных
.



Интеграционные адаптеры
.



Развёртывание в составе
SOA
.

Ключевые функции



И
звлечение данных из
систем
-
источников
:

o

с помощью
ETL
;

o

средствами

системы
-
источника
.



Т
рансформация
и очистка данных
:

o

преобразование структуры данных
;

o

агрегирование данных
;

o

перевод значений
;

o

созд
ание новых данных
;

o

очистка данных
.



З
агрузка
данных в системы
-
потребители
:

o

поток доб
авления
;

o

поток обновления
.

Сценарии использования



Внедрение системы управления мастер
-
данными
.



Повышение качества транзакционных данных
.


46



Внедрение управления данными
.



Интеграция данных
.



Миграция данных
.



Управление большими данными
.

10.4.
Р
ешения по
управлению метаданными

Предназначены для обеспечения
процессов
управления метаданными.


Ключевые функции



Организация, управление и контроль
мета
данных в масштабах всего предприятия
:

o

Поддержка целостного сопровождения и использования атрибутов данных с
помо
щью общей модели данных и централизованных п
роцессов по
обслуживанию данных
.

o

Описание требований к качеству данных для обеспечения

требуемого уровня
качества данных
.



Управление глоссарием

бизнес
-
терминов
:

o

Возможность создания и управления глоссарием бизнес
-
те
рминов с
помощью веб
-
интерфейса
.

o

Хранение и применение набора стандартных бизнесалгоритмов для
исполнения процессов

управления данными
.

o

Управление единым глоссарием и формирование отчетов о его
использовании.



Визуализация диаграммы

взаимосв
язей метаданн
ых
.



Создание, добавление, изменение

и удаление объектов и иерархий
.



Динамическая и фиксированная отчётность
, которые помогают отслеживать

как
важные показатели, так и разви
тие процессов изменения данных

в ис
торической
перспективе
.

Сценарии использования
.



Внедрение управления данными



Проектирование архитектуры данных предприятия
.



Внедрение ERP
-
систем
.

10.5.
Р
ешения по управлению мастер
-
данными

Предназначены для

согласования
мастер
-
данных различных информационных систем и
создания целостного представления о

материалах,

клиентах, по
ставщиках, партнерах,
продуктах или услугах.

Выделяют два типа
MDM

(
англ.


Master

Data

Management
)
систем:
а) для управления
мастер
-
данными клиентов͖

б) для управления мастер
-
данными продуктов.

Также некоторые вендоры
позиционируют свои решения как мульти доменные.

Ключевые функции



Семантическое распознавание и поддержка глобальной идентификации мастер
-
данных для их синхронизации.



Создание и управление единым репозиторием мастер
-
данных и таблицей
переходных ключей,
содержащей ссылки на записи в подключенных системах
.


47



Предоставление единой эталонной версии мастер
-
данных всем заинтересованным
лицам для обеспечения, бизнес
-
выгод организации.



Автоматизированная проверка качества данных в ходе ведения мастер
-
данных
(созда
ние, изменение, удаление/блокировка) по запросам пользователей.

Сценарии использования



Регистрация мастер
-
данных
.



Консолидация мастер
-
данных
.



Гармонизация мастер
-
данных
.



Централизованное ведение мастер
-
данных
.

10.6.
Р
ешения по управлению документами и конт
ентом

Предназначены для обеспечения процессов управления документами и контентом.
Обеспечивают управление версиями, коллективную работу, процессы согласования
изменений, распространение обновлений подключенным системам.

Ключевые функции



Управление документ
ами
.



Веб
-
контент менеджмент
.



Управление записями
.



Обработка изображений
.



Управление социальным контентом
.



Процессы согласования изменений
.



Расширенные функции

(мобильные приложения, интеграционные пакеты и
др.
)
.

Сценарии использования



Регламентация
деятельности предприятия
.



Внедрение корпоративного портала
.



Управление мультимедийными цифровыми активами
.

10.7.
Р
ешения по управлению отчетностью и бизнес
-
аналитикой

Для управления отчетностью и бизнес
-
аналитикой
могут быть использованы

два класса
решений
: хранилища данных

(
англ.


Data

Warehouse
)

и управление бизнес
-
аналитикой

(
англ.


Business

Intelligence
).


Хранилище данных


это
предметно
-
ориентированная информационная база данных,
специально разработанная и предназна
ченная для

интеграции, очистки
,
ретроспективного
хранения

информац
ии, предназначенной для анализа и

подготовки отчётов,
обеспечивающих поддержку

принятия решений в организации.

Технологии
BI

(
англ.


Business Inte
lligence
)


это инструменты
для получения и
всестороннего ан
ализа бизнес
-
да
нных.
BI
-
решения обеспечивают автоматизацию
обработки любого объема инфо
рма
ции о бизнесе. При этом
,

BI
-
средства не обязательно
должны работать в инфраструктуре хранилища данных, но в этом случае проблема очистки
и согласования данных возлагается на них.

Н
а практике, как правило, выделяют транзакционную и аналитическую компоненту

и
применение для второй различных решений по
хранению

данных.
Для обеспечения

48

интеграции решений необходима
интеграция на уровне метаданных, поэтому создание
единого бизнес
-
глоссар
ия и словаря данных в его составе является фактором успеха
внедрения таких систем.

Ключевые функции

хранилищ данных



Сбор информации из различных источнико
в



Интеграция данных в логические модели по определенным предметным областям
.



Хранение информации таким

образом, чтобы она была легко доступна и понятна
различным категориям пользователей
.



Предоставление данных разнообразным сист
емам поддержки принятия решений
.

Ключевые функции инструментов
Business

Intelligence



П
одключени
е к различным источникам данных
.



П
остроени
е

как простых о
тчетов
, так и сложных параметризированных отчетов с
комбинированной с
труктурой и ссылочными связями
.



Интерактивная работа

с данными (формирование отчетов «на лету»)
.



П
редста
вление

реляционных данных как многомерные
.



Запуск

формирования отчетов как вручную, так и автоматически по расписанию
.



Автоматическая рассылка

сформированных отчетов
.



Построение

отчетов в различных форматах (
XLS
, ITML, PDF и т. д.)
.

Сценарии использования



Управление эффективностью бизнеса
.



Прогнозирующее

моделирование
.



Оперативный контроль бизнес
-
процессов
.

10.8.
Р
ешения по управлению жизненным циклом данных

Управление жизненным циклом информации (
англ.


Information

Lifecycle

Management

(
ILM)


процесс, охватывающий вес
ь жизненный цикл информации, от
документирования
требований и моделирования данных

до в
ывода данных из эксплуатации. Цель управления
жизненным циклом информации


оптимизация использования

ресурсов хранения и
доступ

к ним с минимальными затратами, поэтому часто под
ILM

решениями
подразум
евают решения, обеспечивающие архивацию данных с возможностью
последующего доступа к этим данным.


Ключевые функции



Оценка использования данных и бизнес
-
активности для оптимизации DWI
.



Определение неиспользуемой информации в системах и выделение в историче
скую
базу данных
.



У
правление

политиками сохранения данных
.



Архивирова
ние (сжатие)
.



Управление тестовыми копиями
.



Маскирование данных
.



Анализ прироста данных
.



Валидация

данных, обе
спечение безопасности и аудит
.



Ш
ифрование при передаче и хранении
.


49

Сценарии и
спользования



Вывод приложений из эксплуатации с возможностью использования их данных
.



Снижение затрат на оборудование и повышение производительности приложений
.

10.9.
Р
ешения по интеграции данных

На рынке решений по интеграции данных существует очень много инструментов,
применение

которых зависит от выбранной архитектуры интеграции, которая может быть

следующей
:



Консолидация
.



Федерализация
.



Распространение
.



Сервисный подход
.

Ключевые функции и сцен
арии использования инструментов зависят от архитектуры
интеграции и не рассматриваются в настоящей книге в виду того, что в рамках Программы
т
рансформации решения по интеграции данных относятся к общесистемным компонентам,
а не к решениям по управлению дан
ными.




50

11.
Руководство
DAMA
-
DMBOK
Guide

DAMA
-
DMBOK

Guide



руководство по
свод
у

знаний
«
Управления данными
»
,
разработанное

международной ассоциацией по управлению данными
и опубликованное
в 2009

году.

DAMA
-
DMBOK Guide
д
ает практические рекомендации по
управле
нию данными в
следующих функциональных областях
:



Координация управлением данными
.



Управление архитектурой данных
.



Подготовка данных
.



Управление базами данных
.



Управление безопасностью данных
.



Управление референсными и мастер
-
данными
.



Управление хран
илищами данных и
BI
.



Управление документами и контентом
.



Управление метаданным
.



Управление качеством данных
.


Пример 11.1. Процессы управления данными
DMBOK



51

Ка
ждую функциональную область
DAMA
-
DMBOK Guide

рассматривает в контексте
следующих элементов окружения:



Цели и принципы



Организация и культура



Деятельность



Результаты



Роли и ответственность



Методы и подходы



Технологии


Одним из достоинств
DAMA
-
DMBOK Guide

является его интеграция
с CO.LT, LTLL, TOGAF
которые являются базовыми моделями
для

LT процессов.

Руководство

DAMA
-
DMBOK Guide

выбрано за методологическую основу при разработке
подхода к управлению данными в рамках Программы
т
рансформации.

Совместно с адаптацией
DAMA
-
DMBOK Guide

Ц
ентральной командой
трансформации
выполняются следующие работы по совершенствованию подхода к управлению данными:



Изуч
ение лучших зарубежных практик
.



Анализ результатов исследований и публикаций
.



Сопоставление рекоме
ндаций консалтинговых компаний
.



При
влечение аналитиков
Gartner, как рецензентов

бизнес
-
процессов
.



Применение

правил моделирования

Программы
т
рансформации
.



52

12.
Стратегия управления данными

портфельной компании

12.1.
Общие положения

Стратегия управления данными


документ, который должен быть разработан в каждо
й
портфельной компании в рамках процесса Координация управлением данными.

Стратегия управления данными


это стратегический план по реализации
«
Референсной
модели по

у
правлению

данными
»
, который

разрабатывается с учетом бизнес
-
стратегии,
стратегии ИТ
и
должен

отвечать на следующие вопросы:



Как реализовать
Референсную модель по управлению

данными?



Какие цели бизнес
-
стратегии и стратегии

информационных технологий

будут
достигнуты посредством управления данными?



Какие этапы и сроки реализации
должны быть о
пределены?



Какие данные наиболее важные для компании?



Какой уровень зрелости в управлении данными и когда должен быть достигнут?



Что должно быть сделано в рамках первого и последующего этапов:

o

в части повышения качества данных?

o

в части внедрения процессов
управления данными?

o

в части вовлечения бизнеса в процессы управления данными?

o

в части изменения организационной структуры?

o

в части внедрения инструментов управления данными?

o

в части разработки/развития методов и подходов?

o

в части накопления экспертизы?



На кого возлагается ответственность за реализацию
Стратегии
?



Какой бюджет необходимо выделить на реализацию
Стратегии
?

В ходе разработки Стратегии управления данными
,

объекты данных должны быть
проранжированы по критичности для бизнеса компании. Должен быт
ь сформирован
Реестр управляемых объектов данных, в который, в ходе реализации
Стратегии
, будут
добавляться объекты данных

по мере включения

их в рамки Управления данными.



Пример 12.1. Этапы построения функции управления данными


53


Инфографика

в Примере 12.1.

отражает
этапы

построения функции
управления данными.
За этап может быть выбран финансовый или календарный год, или этап внедрения
ERP
-
системы.

12.2.
Ранжирование объектов данных по критичности для бизнеса

Чтобы понять
,

насколько конкретны
й объект данных важен для бизнеса
,

необходимо
обратиться к архитектуре данных предприятия, в составе которой должны быть матрицы


элементы анализа ценности информации:



Матрица Объект данных/
KPI

(
KPL может иметь различный вес)
.



Матрица Объект данных/Докуме
нт
.



Матрица Объект данных/Бизнес
-
функция
.



Матрица Объект данных/Информационная система
.



Матрица Объект данных/Роль (
англ.


CRUD
)
.



Матрица Объект данных/Организационная единица
.

Также, при определение наиболее критичных объектов данных следует обратить
вни
мание на следующие данные:



данные, участвующие в формировании финансовой отчетности͖



данные, на основе которых принимаются решения по инвестированию͖



данные, к котором предъявлены требования внешних регулирующих органов͖



данные, на которые обращает
внимание топ
-
менеджмент͖



данные, используемые высокоприоритетными проектами͖



мастер
-
данные
ERP

системы

и других проектов трансформации
;



кросс
-
функциональные мастер
-
данные, интегрированные по различным системам͖



данные, определенные как наиболее критичными
бизнес
-
кураторами данных.




54

13.
Факторы успеха управления данными

Портфельным компаниям при организации управления данными рекомендуется принять
во внимание с
ледующие факторы успеха
,

которые
определены на основе лучших
зару
бежных практик и личного опыта со
трудников
Ц
ентральной команды трансформации:



Поддержка руководства на всех уровнях
.



CIO

поддерживает н
о НЕ отвечает за управление данными
.



Формирование

единого координирующего органа


О
фис
а

управления данными
.



Внедрение специализированных инструментов

по
управлению данными
.



Поддержка архитектуры данных предприятия в актуальном состоянии
.



Измерение результатов
: к
ак повышение качества данных отражается на
KPI
?



Постоянная просветительская работа о деятельности по управлению данными
.



Обмен передовым опытом с д
ругими компаниями
.



Мотивационная схема для вовлеченных сотрудников
.



Обучение и сертификации специалистов
.




55

14.
Примеры лучших зарубежных практик

Управление данными является распространенной практикой в западных с
транах уже много
лет
,

и компаний, успешно в
недривших подходы к управлению данными
,

довольно много.
Поэтому, чтобы ограничить список, приведем перечень компаний, номинированных на
присуждение премии

Gartner

Enterprise

Information

and

Master

Data

Management

(
MDM
)
Excellence

Award
.

Данная премия присуждается лучшей компании, которая по итогам года достигла
значительных результатов в области управления данными.
Gartner

проводит оценку
компаний
в

соответствии с

семью

основными
компонент
ами

управления данными:



Vision



Концепция
.



Strategy



Стратегия
.






Метрики
.



Governance



Процессы управления
.



Organization



Организация
.



Information

Lifecycle



Жизненный цикл информации
.



Information Infrastructure


Инфраструктура

информации
.

Компаний
,
номинированные

в

разные

годы

на

присуждение

премии

Gartner

Enterprise

Information

and

Master

Data

Management

(
MDM
)
Excellence

Award:

Asian Paints Limited







Индийская химическая компания с штаб
-
квартирой в
Мумбаи, Индия. Производит краски для декоративного и
промышленного
использования. Является крупнейшим
производителем красок в Индии
,

и третьим по величине в
Азии с годовым оборотом 140 миллиардов рупий (2,11
млрд долларов США).

BP


Британская нефтегазовая компания со штаб
-
квартирой в
Лондоне. Одна из семи крупнейших в
мире нефтегазовых
компаний. Вертикально интегрированная компания,
работающая во всех областях нефтяной и газовой
промышленности, в том числе разведки и добычи,
переработки, распределения и сбыта, нефтехим
ии,
энергетики и торговли.


Daymon Worldwide


К
омпания
, предлагающая услуги по созданию и поддержке
ретейлингового бизнеса. Имеет широкий спектр услуг, в том
числе
,

создание

и

развитие

коммерческого бренда,
разработка

стратегии,
услуги
сорсинг
а и логистики
, услуги
мерчандайзинга и маркетинга.


56

Fedex


А
мериканская компания, предоставляющая почтовые,
курьерские и другие услуги логистики по всему миру.
Входит в список Fortune 1000 по итогам 2012 года (70

е
место).


GSK


Б
ританская фармацевтическая компания, одна из
крупнейших в мире. Кроме фармацевтики
, компания
занимается микробиологией и товарами по уходу за телом.
Основные производственные мощности сконцентрированы
в Великобритании, Испании, Ирландии, США и Сингапуре.


Heineken



Н
идерландская пивоваренная компания, крупнейшая в
стране. Штаб
-
квартира


в Амстердаме.

Помимо всемирно
известных марок Ieineken и Amstel, компания выпускает
свыше 170 международных и локальных марок пива, среди
которых Cruzcampo, Tiger, Żywiec, .irra Moretti, Murphy’s,
Star и др.


Johnson & Johnson Health Care Syste
ms




Дочер
няя компания Hohnson & Hohnson.
Осуществляет
управление учетными записями, заключение договоров,
управление цепочками поставок и бизнес
-
услугами в
больницах, закупки для медицинских учреждений,
предлагает логистические услуги по транспортировк
е
различных
продуктов.


Mondelēz Lnternational (
ранее

Kraft Foods Inc.
)




М
еждународная компания по производству шоколада,
печенья и крекеров, жевательной резинки, леденцов, кофе
и растворимых напитков. Глобальный портфель снеков
дополняют ведущие бренды кофе и растворимых напитков,
такие как Hacobs, Carte Noire, Tassimo и
Tang и

мягкий сыр
Philadelphia.


Lexmark International




А
мериканская корпорация, специализирующаяся на
разработке и изготовлении устройств для печати и
обработки изображений (включая лазерные и струйные
принтеры и многофункциональные устройства), на
создании

решений и предоставлении услуг в этой области
организациям и физическим лицам.



57

Merck & Co




Крупнейшая международная
научно

исследовательская
,

фармацевтическая компания со штаб
-
квартирой в США.
Компания известна разработкой и продажей вакцин и
других
лекарств, а также публикацией на некоммерческой
основе информации о здравоохранении и здоровье
.


Michelin



Ф
ранцузская компания, производитель шин.

В
ыпускает
широкий спектр шинной продукции для автомобильной,
сельскохозяйственной техники, велосипедов и мотоциклов,
а
также самолётов.
Компании принадлежит 69 заводов в 19
странах.


State Street




Американский холдинг, предлагающий финансовые услуги
по
всему миру. Компания была основана в 1792 году. Три
основные направления деятельности: банковские услуги,
усл
уги по управлению инвестициями,

инвестиционные
исследования

и торговые услуги для инвесторов.


SwissRe




Швейца
рское перестраховочное общество



одна из
крупнейших перестраховочных компаний в мире. Была
основана в 1863 году. Штаб
-
квартира компании находится в
Цюрихе, Швейцария.



W.W. Grainger, Inc.




Промышленная компания, входящая в список
Fortune
500,
основанная

в 1927 г
оду в Чикаго.
Производит
электродвигатели
, систем
ы

освещени
я, обработки
материалов, крепеж, сантехнику, инструменты, расходные
материалы

и
средства защиты.


x
pedx




Американская компания, предлагающая услуги в сфере
промышленной упаковки про
дуктов, включая упаковку и
доставку материалов,
розничные поставки

упаковки и
оборудования по упаковке пищевых и промышленных
продуктов.



Приложенные файлы

  • pdf 7758738
    Размер файла: 2 MB Загрузок: 12

Добавить комментарий