- •Оглавление
- •Список иллюстраций
- •Список таблиц
- •Вступительное слово компании «Юнидата»
- •Вступительное слово компании BSSG
- •Предисловие
- •Глава 1. Управление данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели
- •2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И КОНЦЕПЦИИ
- •2.1 Данные
- •2.2 Данные и информация
- •2.3 Данные как актив организации
- •2.4 Принципы управления данными
- •2.5 Проблемы управления данными
- •2.6 Стратегия управления данными
- •3. РАМОЧНЫЕ СТРУКТУРЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •3.1 Модель стратегического выравнивания
- •3.2 Амстердамская информационная модель
- •3.3 Рамочная структура DAMA-DMBOK
- •3.4 Пирамида DMBOK (Айкен)
- •3.5 Дальнейшая эволюция рамочной структуры управления данными DAMA
- •4. DAMA И DMBOK
- •5. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 2. Этика обращения с данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •2. БИЗНЕС-ДРАЙВЕРЫ
- •3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И КОНЦЕПЦИИ
- •3.1 Этические принципы, связанные с данными
- •3.2 Основополагающие принципы законодательства о конфиденциальности данных
- •3.3 Этические аспекты работы с данными в режиме онлайн
- •3.4 Риски, обусловленные неэтичными практиками обращения с данными
- •3.5 Формирование культуры этичного обращения с данными
- •3.6 Этика обращения с данными и руководство данными
- •4. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 3. Руководство данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Определение задач и функций руководства данными в организации
- •2.2 Проведение оценки готовности
- •2.3 Выявление возможностей / угроз и согласование с бизнесом
- •2.4 Создание точек взаимодействия внутри организации
- •2.5 Разработка стратегии руководства данными
- •2.6 Определение операционной рамочной структуры руководства данными
- •2.7 Выработка целей, принципов и политик
- •2.8 Поддержка проектов в области управления данными
- •2.9 Внедрение практики управления организационными изменениями
- •2.10 Внедрение практики управления проблемными вопросами
- •2.11 Оценка требований по нормативно-правовому соответствию
- •2.12 Внедрение руководства данными
- •2.13 Поддержка стандартов и процедур
- •2.14 Разработка бизнес-глоссария
- •2.15 Координация взаимодействия с архитектурными группами
- •2.16 Оказание содействия в финансовой оценке данных
- •2.17 Встраивание руководства данными в процессы
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ
- •3.1 Присутствие в Сети / Веб-сайты
- •3.2 Бизнес-глоссарий
- •3.3 Инструменты для управления потоками работ
- •3.4 Инструменты для управления документами
- •3.5 Оценочная ведомость руководства данными
- •4. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •4.1 Организация и культура
- •4.2 Согласование действий и коммуникации
- •5. МЕТРИКИ
- •6. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 4. Архитектура данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Результаты и практики разработки архитектуры данных
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Внедрение практики разработки и сопровождения архитектуры данных
- •2.2 Интеграция с корпоративной архитектурой
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты моделирования данных
- •3.2 Программное обеспечение для управления ИТ-активами
- •3.3 Приложения для графического проектирования
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Проекции на фазы жизненного цикла
- •4.2 Четкость и ясность графических представлений
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО АРХИТЕКТУРОЙ ДАННЫХ
- •6.1 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 5. Моделирование и проектирование данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 План проведения работ по моделированию данных
- •2.2 Построение модели данных
- •2.3 Проверка и оценка качества моделей данных
- •2.4 Сопровождение моделей данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты моделирования данных
- •3.2 Инструменты для отслеживания происхождения данных
- •3.3 Инструменты профилирования данных
- •3.4 Репозитории метаданных
- •3.5 Шаблоны моделей данных
- •3.6 Отраслевые модели данных
- •4. ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ
- •4.1 Лучшие практики в области соглашений об именовании
- •4.2 Лучшие практики проектирования баз данных
- •5. РУКОВОДСТВО МОДЕЛИРОВАНИЕМ И ПРОЕКТИРОВАНИЕМ ДАННЫХ
- •5.1 Управление качеством моделей и проектных решений
- •5.2 Метрики моделирования данных
- •6. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 6. Хранение и операции с данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Управление технологиями баз данных
- •2.2 Управление базами данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты моделирования данных
- •3.2 Инструменты мониторинга баз данных
- •3.3 Инструменты управления конфигурацией баз данных
- •3.4 Инструменты разработки приложений
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Тестирование в средах более низкого уровня
- •4.2 Стандарты именования для физической модели данных
- •4.3 Использование сценариев для внесения любых изменений
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО ХРАНЕНИЕМ И ОПЕРАЦИЯМИ С ДАННЫМИ
- •6.1 Метрики
- •6.2 Отслеживание и учет информационных активов
- •6.3 Аудит и проверка корректности данных
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 7. Безопасность данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Выявление требований по безопасности данных
- •2.2 Определение политики безопасности данных
- •2.3 Определение стандартов в области безопасности данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Антивирусное программное обеспечение
- •3.2 Протокол HTTPS
- •3.3 Технологии управления идентификацией
- •3.4 Системы обнаружения и предотвращения вторжений
- •3.5 Межсетевые экраны
- •3.6 Отслеживание метаданных
- •3.7 Маскировка / Шифрование данных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Использование CRUD-матриц
- •4.2 Немедленное развертывание обновлений безопасности
- •4.3 Атрибуты безопасности в метаданных
- •4.4 Метрики
- •4.5 Учет потребностей в безопасности данных в проектных требованиях
- •4.6 Эффективный поиск в массиве зашифрованных данных
- •4.7 Санитизация документов
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •5.3 Доступность информации о наборах прав пользователей
- •5.4 Обеспечение безопасности данных в условиях аутсорсинга
- •5.5 Обеспечение безопасности данных в облачных средах
- •6. РУКОВОДСТВО БЕЗОПАСНОСТЬЮ ДАННЫХ
- •6.1 Безопасность данных и корпоративная архитектура
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 8. Интеграция и интероперабельность данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Планирование и анализ
- •2.2 Проектирование решений по интеграции данных
- •2.3 Разработка решений по интеграции данных
- •2.4 Внедрение и мониторинг
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Программный комплекс для преобразования данных / ETL-инструмент
- •3.2 Сервер виртуализации данных
- •3.3 Корпоративная шина данных (ESB)
- •3.4 Программный комплекс для управления бизнес-правилами
- •3.5 Инструменты моделирования данных и процессов
- •3.6 Инструменты профилирования данных
- •3.7 Репозиторий метаданных
- •4. МЕТОДЫ
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО DII
- •6.1 Соглашения о совместном доступе к данным
- •6.2 DII и происхождение данных
- •6.3 Метрики для оценки эффективности интеграции данных
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 9. Управление документами и контентом
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Планирование управления жизненным циклом
- •2.2 Управление жизненным циклом документов и контента
- •2.3 Публикация и доставка контента
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Системы управления корпоративным контентом
- •3.2 Инструменты поддержки совместной работы
- •3.3 Инструменты управления контролируемыми словарями и метаданными
- •3.4 Стандартные форматы разметки и обмена
- •3.5 Технологии e-discovery
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Сценарий подготовки электронной доказательной базы
- •4.2 Карта данных, которые могут быть найдены и представлены
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО УПРАВЛЕНИЕМ ДОКУМЕНТАМИ И КОНТЕНТОМ
- •6.1 Рамочные структуры руководства информацией
- •6.2 Рост объемов информации
- •6.3 Управление качеством контента
- •6.4 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 10. Справочные и основные данные
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Работы по управлению основными данными
- •2.2 Работы по управлению справочными данными
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ
- •4. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •4.1 Строгое следование архитектуре основных данных
- •4.2 Мониторинг движения данных
- •4.3 Управление изменениями справочных данных
- •4.4 Соглашения о совместном использовании данных
- •5. ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ И КУЛЬТУРНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ
- •6. РУКОВОДСТВО СПРАВОЧНЫМИ И ОСНОВНЫМИ ДАННЫМИ
- •6.1 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 11. Ведение хранилищ данных и бизнес-аналитика
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Выработка понимания требований к DW
- •2.2 Определение и сопровождение архитектуры DW/BI
- •2.3 Проектирование и разработка хранилища и витрин данных
- •2.4 Заполнение хранилища данных
- •2.5 Внедрение портфеля инструментов BI
- •2.6 Сопровождение информационных продуктов
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Репозиторий метаданных
- •3.2 Средства интеграции данных
- •3.3 Типы инструментов BI
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Прототипирование с целью уточнения требований
- •4.2 BI по принципу самообслуживания
- •4.3 Открытые для пользователей данные аудита
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Дорожная карта выпуска релизов
- •5.3 Управление конфигурациями
- •5.4 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО DW/BI
- •6.1 Обеспечение одобрения со стороны бизнеса
- •6.2 Удовлетворенность клиентов/пользователей
- •6.3 Соглашения об уровне обслуживания
- •6.4 Стратегия в области отчетности
- •6.5 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 12. Управление метаданными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Определение стратегии работы с метаданными
- •2.2 Выработка понимания требований к метаданным
- •2.3 Определение архитектуры метаданных
- •2.4 Создание и ведение метаданных
- •2.5 Применение метаданных в аналитике и при формировании запросов и отчетов
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты управления репозиторием метаданных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Отслеживание происхождения и анализ влияния
- •4.2 Метаданные для обработки больших данных
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО МЕТАДАННЫМИ
- •6.1 Механизмы контроля процессов
- •6.2 Документация, описывающая метаданные
- •6.3 Стандарты и руководства
- •6.4 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 13. Качество данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Определение данных высокого качества
- •2.2 Определение стратегии качества данных
- •2.3 Определение критически важных данных и бизнес-правил
- •2.4 Проведение первичной оценки качества данных
- •2.5 Выявление и приоритизация потенциальных улучшений
- •2.6 Определение целей повышения качества данных
- •2.7 Разработка и внедрение операционных процедур обеспечения качества данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты профилирования данных
- •3.2 Инструменты формирования запросов к данным
- •3.3 Инструменты моделирования данных и средства ETL
- •3.4 Шаблоны правил качества данных
- •3.5 Репозитории метаданных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Превентивные меры
- •4.2 Корректирующие меры
- •4.3 Программные модули проверки и аудита качества
- •4.4 Эффективные метрики качества данных
- •4.5 Статистическое управление процессами
- •4.6 Выявление и анализ корневых причин
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО КАЧЕСТВОМ ДАННЫХ
- •6.1 Политика в области качества данных
- •6.2 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 14. Большие данные и наука о данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Стратегическое планирование потребностей бизнеса в больших данных
- •2.2 Выбор источников данных
- •2.3 Определение источников и загрузка данных
- •2.4 Выработка гипотез и выбор методов
- •2.5 Предварительная интеграция / Cогласование данных для анализа
- •2.6 Исследование данных с помощью моделей
- •2.7 Внедрение и мониторинг
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Технологии и архитектуры MPP без разделения ресурсов
- •3.2 Базы данных на основе распределенных файловых систем
- •3.3 Алгоритмы «в базе данных»
- •3.4 Облачные хранилища больших данных
- •3.5 Языки статистических вычислений и графических представлений
- •3.6 Средства визуализации данных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Аналитическое моделирование
- •4.2 Моделирование больших данных
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Согласование со стратегией организации
- •5.2 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.3 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО В ОБЛАСТИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И НАУКИ О ДАННЫХ
- •6.1 Управление каналами визуализации
- •6.2 Наука о данных и стандарты визуализации
- •6.3 Безопасность данных
- •6.4 Метаданные
- •6.5 Качество данных
- •6.6 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 15. Оценка зрелости управления данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Планирование работ по оценке
- •2.2 Проведение оценки зрелости
- •2.3 Интерпретация результатов
- •2.4 Создание целевой программы совершенствования управления данными
- •2.5 Проведение повторных оценок зрелости
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Выбор рамочной структуры DMM
- •4.2 Возможность использования рамочной структуры DAMA-DMBOK
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ DMMA
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО УПРАВЛЕНИЕМ ЗРЕЛОСТЬЮ
- •6.1 Надзор за процессом DMMA
- •6.2 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 16. Организация управления данными и ролевые ожидания
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •2. ВЫРАБОТКА ПОНИМАНИЯ СУЩЕСТВУЮЩЕЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ И КУЛЬТУРНЫХ НОРМ
- •3. СТРУКТУРЫ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •3.1 Децентрализованная операционная модель
- •3.2 Сетевая операционная модель
- •3.3 Централизованная операционная модель
- •3.4 Гибридная операционная модель
- •3.5 Федеративная операционная модель
- •3.6 Выбор оптимальной для организации операционной модели
- •3.7 Альтернативные варианты организационной системы и соображения проектирования
- •4. КРИТИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ УСПЕХА
- •4.1 Куратор в высшем руководстве
- •4.3 Упреждающее планирование изменений
- •4.4 Согласование позиций руководства
- •4.5 Прямая и обратная связь
- •4.6 Обеспечение заинтересованности и участия
- •4.7 Ориентировка, инструктаж и подготовка
- •4.8 Мониторинг восприятия и освоения новых методов
- •4.9 Соблюдение руководящих принципов
- •4.10 Эволюции — да! Революции — нет!
- •5. ПОСТРОЕНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •5.1 Выявление действующих участников управления данными
- •5.2 Определение состава участников Координационного комитета
- •5.3 Выявление и анализ заинтересованных сторон
- •5.4 Привлечение заинтересованных сторон
- •6. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ DMO С ДРУГИМИ ОРГАНАМИ УПРАВЛЕНИЯ
- •6.1 Директор по данным
- •6.2 Руководство данными
- •6.3 Управление качеством данных
- •6.4 Корпоративная архитектура
- •6.5 Особенности управления данными, присущие глобальным организациям
- •7. РОЛИ В ОБЛАСТИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •7.1 Организационные роли
- •7.2 Индивидуальные роли
- •8. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 17. Управление данными и управление организационными изменениями
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •2. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ЗАКОНЫ ПРАКТИКИ ИЗМЕНЕНИЙ
- •3. УПРАВЛЯТЬ НЕ ИЗМЕНЕНИЯМИ, А ПРОЦЕССОМ ПЕРЕХОДА
- •4. ВОСЕМЬ ОШИБОК УПРАВЛЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЯМИ ПО КОТТЕРУ
- •4.1 Ошибка № 1: самонадеянность
- •4.2 Ошибка № 2: неспособность создать достаточно мощную поддержку сверху
- •4.6 Ошибка № 6: пренебрежение созиданием краткосрочных побед
- •4.7 Ошибка № 7: преждевременное объявление о победе
- •4.8 Ошибка № 8: Пренебрежение закреплением перемен в корпоративной культуре
- •5. ВОСЕМЬ СТАДИЙ ПРОВЕДЕНИЯ КРУПНОЙ РЕФОРМЫ ПО КОТТЕРУ
- •5.1 Выработка всеобщего понимания ситуации и безотлагательности перемен
- •5.2 Руководящая коалиция
- •6. ФОРМУЛА ИЗМЕНЕНИЙ
- •7. ДИФФУЗИЯ ИННОВАЦИЙ И ПОДДЕРЖАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ
- •7.1 Главные трудности на пути распространения инноваций
- •7.2 Ключевые элементы диффузии инноваций
- •7.3 Пять стадий восприятия инновации
- •7.4 Субъективные причины неприятия или отторжения инноваций и изменений
- •8. ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОДДЕРЖКИ ИЗМЕНЕНИЙ
- •8.1 Острота чувства неотложности или неудовлетворенности
- •8.3 Состав руководящей коалиции
- •8.4 Объективность и осязаемость улучшений
- •9. ДОНЕСЕНИЕ ЦЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ ДО ВСЕОБЩЕГО ПОНИМАНИЯ
- •9.1 Базовые принципы коммуникаций
- •9.2 Оценка информированности и подготовка целевой аудитории
- •9.3 Задействование элементов неформального общения
- •9.4 План коммуникаций
- •9.5 Продолжение осуществления коммуникаций по завершении внедрения программы управления данными
- •10. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Выражение признательности
- •Предметный указатель
- •Именной указатель
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
добиваться всеобщего понимания необходимости работ по управлению данными;
налаживать сотрудничество на благо эффективного распоряжения данными.
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
По результатам проведенной экспертизы организация может спланировать необходимые усовер шенствования своей программы управления данными в привязке к рабочим и стратегическим планам. Обычно управление данными, будучи пущено на самотек, приводит к несогласованно сти и разрозненности программ управления данными, формирующихся в различных уголках организации. Редко где первичная инициатива носит централизованный характер и приводит сразу же к формированию общеорганизационного видения данных. Методология DMMA помо гает организации вооружиться всем необходимым для выработки связной картины и — на ее основе — общеорганизационной стратегии. Кроме того, DMMA помогает организации уяснять приоритеты, выкристаллизовывать объективные задачи и разрабатывать комплексный план усо вершенствований.
1.3 Основные понятия и концепции
1.3.1 Оценки уровня зрелости и их характеристики
В стандартных CMM обычно насчитывается пять-шесть уровней зрелости с характеристиками
вдиапазоне от «нулевого» или отсутствующего управления до высокоэффективного или полно стью оптимизированного. Рисунок 104 иллюстрирует пример классификации уровней.
Ниже приведено описание самой общей модели с описаниями уровней зрелости управления данными. При детальной экспертизе оценки обязательно должны ставиться раздельно по областям знаний по управлению данными (DM) и категориям и подкатегориям направлений DM
вкаждой области (стратегия, политика, правила, стандарты, определение ролей и т. д. и т. п.).
Уровень 0. Отсутствие возможностей: нулевая организация управления данными; полная неуправляемость данных на практике или пущенные на самотек чисто формальные процессы сбора данных для отчетности. В реальном мире организации с нулевым уровнем DM — край няя редкость. В CMM этот уровень обычно определяется исключительно в качестве базовой точки.
Уровень 1. Начальный (или бессистемный — ad hoc): с использованием ограниченного набо ра инструментально-технических средств при отсутствующем или слабом централизованном распоряжении данными. Грамотно обращаться с данными умеют в лучшем случае несколь ко специалистов, от которых всецело зависят результаты. Роли и обязанности определяются исключительно в рамках параллельных вертикалей организационно-функциональных под разделений. В каждом подразделении есть свой хозяин данных, которые собирает/получает/ генерирует данные и передает их наверх в автономном от остальных вертикалей режиме. Ме ханизмы управления, если даже и существуют, применяются непоследовательно и несогласо ванно. Платформенные решения по DM не используются или применяются в ограниченных
Оценка зрелости управления данными |
675 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
|
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
пределах. Проблемы с качеством данных носят систематический и повсеместный характер, и никто не озабочен их выявлением, не говоря уже о решении. Техническая поддержка инфра структуры DM реализована на уровне бизнес-подразделений.
Дополнительные критерии оценки на этом уровне могут включать наличие хоть каких-то контроль ных механизмов — например, журналов ошибок или регистрации проблем с качеством данных.
|
|
|
|
• Высокий уровень |
|
|
|
|
• Централизованное |
прогнозируемости |
|
|
|
|
процессов |
||
|
|
|
планирование |
||
|
|
|
• Сведенные к минимуму |
||
|
|
|
и руководство |
||
|
|
• Данные рассматриваются |
риски |
||
|
|
• Управление рисками, |
|||
|
|
• Хорошо понимаемые |
|||
|
|
как важный фактор |
связанными с данными |
||
|
|
метрики для оценки |
|||
|
|
эффективности работы |
• Введение метрик |
||
|
• Появляются элементы |
управления качеством |
|||
|
организации |
эффективности |
|||
|
руководства данными |
данных и эффективности |
|||
• Слабое или отсутствующее |
• Масштабируемые |
управления данными |
|||
• Внедрение согласованного |
процессов |
||||
руководство данными |
набора инструментов |
процессы и инструменты; |
• Измеримое повышение |
|
|
• Набор инструментов |
сокращение процессов, |
качества данных |
|
||
• Определены некоторые |
|
||||
крайне ограничен |
выполняемых вручную |
|
Уровень 5 |
||
роли и процессы |
|
||||
• Результаты процессов, |
|
||||
• Роли определены |
• Рост понимания |
|
Оптимизированный |
||
включая качество данных, |
|
||||
раздельно по вертикалям |
негативных последствий |
Уровень 4 |
|||
• Механизмы контроля |
более прогнозируемы |
||||
проблем с качеством |
|||||
отсутствуют или слабо |
|
Управляемый |
|||
данных |
|
согласованы |
Уровень 3 |
|
• Проблемы качества |
Установленный |
|
не решаются |
||
Уровень 2 |
||
|
Повторяемый |
Уровень 1 Начальный / Ad Hoc
Рисунок 104. Пример модели оценки зрелости управления данными
Уровень 2. Повторяемый: появляются согласованные наборы инструментов управления дан ными, назначаются ответственные за исполнение различных процессов. На втором уровне организация начинает использовать и централизованные средства распоряжения данными и административного надзора. Активно определяются ролевые функции, процессы обработ ки данных перестают всецело зависеть лично от экспертов. Проявляются общеорганизаци онная обеспокоенность качеством данных и понимание последствий проблем с данными. За рождается понимание необходимости управления основными и справочными данными.
Критерием оценки может дополнительно служить наличие формальных определений ролей в должностных инструкциях, технологической документации процессов и инструментов DM.
Уровень 3. Установленный: появляются функции систематического управления данны ми. Именно на третьем уровне мы становимся свидетелями внедрения и институцио нального закрепления масштабируемых процессов DM и представления об эффективном
676 |
Г Л А В А 15 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
|
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
высокоуровневом распоряжении данными как о залоге успешного развития организации. Отличительные характеристики этого уровня зрелости включают репликацию данных в мас штабах организации с обязательными механизмами контроля согласованности и, в целом, повышение качества всей совокупности данных, а также скоординированное определение политики и правил DM, а также централизованный контроль их соблюдения. Формализация определений процессов приводит к устойчивому сокращению доли ручной обработки за счет внедрения средств автоматизации, а это, наряду с централизацией проектирования, в свою очередь делает результаты всех процессов более предсказуемыми.
В число критериев оценки могут быть включены наличие политик, правил или регламентов управления данными, использование масштабируемых процессов и решений, согласованность моделей данных и средств управления системами.
Уровень 4. Управляемый: институциональные знания, накопленные в процессе прохождения уровней 1–3, позволяют организации уверенно прогнозировать результаты планируемых но вых проектов, решать поставленные задачи и на фоне этого приступить к управлению риска ми, обусловленными данными. В сферу DM включаются текущие метрики производительно сти систем и оперативного контроля качества данных. К характерным признакам четвертого уровня зрелости относятся стандартизация средств DM на всех уровнях — от рабочих мест до инфраструктуры предприятия; полностью сформировавшаяся система централизованного планирования и осуществления административно-надзорных функций распоряжения дан ными. Достижение четвертого уровня характеризуется ощутимым подъемом общего уровня качества данных и развитием таких общеорганизационных функционалов, как комплексный аудит всех данных во всех процессах.
Критерии оценки могут также включать показатели успешности проектов, технико-эксплуатаци онные характеристики систем и текущие показатели качества данных.
Уровень 5. Оптимизированный: после оптимизации всех практических аспектов DM резуль таты процессов становятся максимально предсказуемыми благодаря предельной автоматиза ции и эффективному управлению технологическими изменениями. Достигнув высшего уров ня зрелости, организации перефокусируют внимание на непрерывное совершенствование всего комплекса систем и процессов DM. На пятом уровне становится возможным прозрач ный просмотр данных в полном срезе процессов, что позволяет минимизировать избыточные и повторяющиеся данные и процессы. Метрики качества данных и процессов, как и механизмы управления ими, понятны и доступны всем сотрудникам.
Оцениваться могут также документы по управлению изменениями, методологии измерения по казателей и совершенствования процессов.
Оценка зрелости управления данными |
677 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
1.3.2 Оценочные критерии
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
Каждому уровню зрелости DM соответствуют наборы оценочных критериев процессов, харак терных для соответствующего уровня и специфичным образом распределенных по направле ниям оценки. Например, если оценивается зрелость функции моделирования данных, на уров не 1 могут ставиться вопросы о существовании каких-либо моделей как таковых и понимании назначения моделирования данных и систем, которые должны охватываться этими моделями; на уровне 2 — вопросы о качестве выбранного подхода к определению моделей данных в ар хитектурной среде предприятия; на уровне 3 — о степени реализации выбранного подхода; на уровне 4 — об эффективности контроля соблюдении стандартов моделирования; на уров не 5 — о наличии процессов непрерывного совершенствования моделей и практик моделиро вания (см. главу 5).
На любом уровне и по любому направлению текущее состояние оценивается по единой шка ле, например: 0 — не начато; 1 — планируется; 2 — внедряется; 3 — функционирует; 4 — полно стью эффективно. По этим показателям отслеживается прогресс на текущем уровне и близость
ксостоянию готовности к переходу на следующий качественный уровень. Полученные оценки (в баллах) по различным параметрам могут обобщаться в сводные показатели или отображаться визуально с целью лучшего понимания разрыва между текущим и желаемым состояниями.
При оценке с использованием модели, совместимой по классификации с областями знания об управлении данными DAMA-DMBOK, критерии можно и нужно формулировать в привязке
ккатегориям, представленным на контекстной диаграмме.
Направление. Насколько проект или процесс соответствует требуемому составу работ по за явленному направлению? Вписывается ли в общий контекст? Определены ли критерии дей ственности и эффективности исполнения? Насколько хорошо определен и исполняется план работ? Соответствуют ли результаты на выходе лучшим образцам?
Технические решения и инструментальные средства. Достаточно ли автоматизированы процессы на данном направлении? Согласованы ли наборы инструментов с используемыми в других областях? Проводится ли обучение работе с инструментами всех сотрудников, кото рым полагается их использовать в силу их функциональной роли или должностных обязанно стей? Всегда ли доступны все нужные для работы инструментальные средства? Оптимально ли отконфигурированы под достижение наилучших результатов? В какой мере долгосрочное ИТ-планирование учитывает потребности, которые возникнут по достижении в будущем же лаемого состояния?
Стандарты. В какой степени выполнение работ согласовано с общепринятым набором стан дартов? Хорошо ли задокументированы стандарты? Поддерживается ли соблюдение стандар тов административными средствами обеспечения их соблюдения и управления изменениями?
Кадровые ресурсы. Укомплектован ли штат организации всеми квалифицированными специалистами, требующимися для реализации проекта? Какие навыки, подготовка, знания и опыт требуются для выполнения работ? Хорошо ли определены все роли и обязанности?
678 |
Г Л А В А 15 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
|
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
Рисунок 105 иллюстрирует возможное визуальное представление результатов экспертной оцен ки зрелости управления данными по методологии DMMA. Внешний контур задает необходимые для обеспечения конкурентоспособности организации оценки зрелости по всем функциональ ным областям (руководство данными, архитектура и т. д.), а внутренний отражает фактическое положение дел по этим направлениям, выявленное по результатам экспертизы. Области с наи большим разрывом между желаемым и текущим состояниями являются источником наиболь ших рисков для организации. Ознакомление с таким отчетом весьма полезно для определения приоритетов, а периодические повторные экспертизы могут использоваться для мониторинга достигнутого прогресса.
|
Диаграмма оценки зрелости управления данными |
|
|
Целевой уровень |
Текущая оценка |
|
Руководство данными |
|
|
5 |
|
Качество данных |
Архитектура |
|
|
4 |
|
|
3 |
|
Метаданные |
2 |
Моделирование |
|
|
|
|
1 |
|
|
0 |
|
Хранилища данных |
|
Хранение и операции |
и BI |
|
|
Справочные и основные |
Безопасность |
|
данные |
||
|
||
Документы и контент |
Интеграция и интероперабельность |
Рисунок 105. Пример визуального представления результатов оценки зрелости управления данными
1.3.3 Существующие рамочные структуры оценки зрелости управления данными
Любая методика оценки зрелости управления данными предусматривает сегментацию на отдельные объекты управления. Акцент внимания может смещаться в сторону того или иного направ ления, а состав и содержание параметров оценки — варьироваться в зависимости от ориента ции на общее или узкое/отраслевое применение. Однако большинство методик так или иначе рассматривают вопросы, вполне укладывающиеся в предметные области рамочной структуры DAMA-DMBOK. Ниже описаны лишь избранные примеры, иллюстрирующие широту спектра
Оценка зрелости управления данными |
679 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
|
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
применения CMM к управлению данными. Многие поставщики комплексных решений к тому же разрабатывают и собственные модели оценки, поэтому организациям рекомендуется произвести сравнительный анализ предлагаемых на рынке методологий, прежде чем выбирать поставщика или приступать к конструированию собственной рамочной структуры оценки зрелости управле ния данными1
1.3.3.1 МОДЕЛЬ CMMI-DMM
Институт моделирования зрелости возможностей — CMMI (Capability Maturity Model Institute) — разработал и предлагает собственную модель оценки зрелости управления данными (DMM) по критериям, отнесенным к следующим областям:
стратегия управления данными;
руководство данными;
обеспечение качества данных;
платформа и архитектура;
оперативное управление данными;
поддерживающие процессы.
В рамках каждой области эта модель определяет процессы и подпроцессы, подлежащие оценке. Например, раздел обеспечение качества данных включает параметры оценки стратегии обеспече ния качества данных, процедур проверки, профилирования и очистки данных. Модель позволя ет учитывать связи между областями управления данными, что дает возможность согласованно учитывать интересы различных сторон и участников2
1.3.3.2 МОДЕЛЬ EDM COUNCIL-DCAM
Совет по управлению корпоративными данными (Enterprise Data Management Council) — меж дународная некоммерческая организация по отстаиванию отраслевых интересов в сфере фи нансовых услуг со штаб-квартирой в США, занимающаяся стандартизацией данных на рынках финансовых услуг. Разрабатываемая EDM Council® по принципу совместного вклада и выработ ки консенсуса модель оценки возможностей по управлению данными (Data Management Capa bility Assessment Model, DCAM) описывает 37 категорий и 115 подкатегорий функциональности и устойчивости программ управления данными. Подсчет баллов ведется с учетом показателей
1 Дополнительную информацию о существующих моделях оценки функциональной зрелости управления данными (DM CMM) см.: Alan McSweeney, Review of Data Management Maturity Models, SlideShare.net (http://bit.ly/2spTCY9); Jeff Gorball, Introduction to Data Management Maturity Models, SlideShare.net (2016-08-01). Правда, в первой из двух указанных презентаций (McSweeney) модель DAMA-DMBOK также ошибочно классифицирована как одна из моделей оценки зрелости, хотя таковой не является ни концептуально, ни структурно, а лишь содержит рекомендации относительно применимости методологий DM CMM в различных ситуациях.
2 http://bit.ly/1Vev9xx
680 |
Г Л А В А 15 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
|
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
вовлечения всех заинтересованных сторон, формализации процесса, наличия подтверждающих достижения и способности документов, и т. д. и т. п.1
1.3.3.3 МОДЕЛЬ СОВЕТА ПО УПРАВЛЕНИЮ ДАННЫМИ IBM
Модель зрелости Совета по управлению данными IBM стала результатом согласования предложе ний, представленных 55 организациями — членами совета. Участники проекта сформулировали наборы наблюдаемых и желаемых схем поведения организаций, озабоченных оценкой имеющихся и разработкой перспективных программ распоряжения данными. Основное назначение модели IBM — помощь организациям в обеспечении согласованности моделей и качества данных путем последовательного применения проверенных технологий бизнес-управления в комплексе с пере довыми методами совместной работы. Модель строится вокруг четырех ключевых категорий.
Результаты: минимизация риска, соблюдение установленных требований, создание добав ленной стоимости.
Необходимые условия (предпосылки): организованность, сознательность, политика, надзор.
Ключевые дисциплины: управление качеством и жизненным циклом данных, обеспечение ИБ и защиты данных, и т. п.
Вспомогательные/технические дисциплины: архитектура и классификация данных, управ ление метаданными, аудит, регистрация и отчетность.
Модель IBM предлагается как в формате комплексной модели оценки зрелости, так и в формате опросных листов, позволяющих оценить уровни зрелости управления данными организации по различным направлениям2
1.3.3.4 МОДЕЛЬ ЗРЕЛОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ СТЭНФОРДСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
Стэнфордская модель зрелости управления данными разработана для сугубо внутренних нужд Стэнфордского университета и не претендует на роль отраслевого стандарта, однако заслужива ет упоминания, поскольку может служить образцом строгого академического подхода к опреде лению стандартов оценки качества измерений. Первоочередное внимание в этой модели уделя ется контролю, а не управлению, но базисные показатели оценки выглядят очень внушительно. Модель проводит четкое разграничение между фундаментальными (осознание, формализация, метаданные) и проектными (обслуживание, обеспечение качества, основные данные) компонен тами. В рамках каждого компонента формулируются движущие стимулы для участников, прави ла и функциональные возможности. И лишь после этого четко определяются критерии оценки зрелости по каждому из этих компонентов. Кроме того, предлагаются и количественные показа тели оценки, соответствующие каждому критерию3
1 http://bit.ly/2sqaSga
2 https://ibm.co/2sRfBIn (ссылка проверена 04/07/19).
3 См.: http://stanford.io/2sBR5bZ и http://stanford.io/2rVPyM2 (ссылки проверены 04/07/19).
Оценка зрелости управления данными |
681 |