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

2.4 Принципы управления 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

Управление данными имеет ряд общих характеристик с управлением другими активами (см. рис. 1). Оно требует знания информационных активов, имеющихся в распоряжении организа ции, а также задач, которые могут быть решены с их помощью. Кроме того, необходимо уметь определять наилучшие методы использования данных для достижения целей организации.

Как и в любых других процессах, связанных с менеджментом, в управлении данными должны сбалансированно учитываться как стратегические цели, так и текущие операционные задачи. Для нахождения и соблюдения оптимального баланса рекомендуется следовать нижеизложенному своду принципов, которые отражают наиболее характерные особенности управления данными и служат проводником в этом процессе.

Данные — актив с уникальными свойствами. Будучи нематериальным ресурсом, данные требуют соответствующего подхода к управлению ими, во многом отличного от подхода, применяемого к денежным или иным материальным ресурсам. Наиболее очевидной отли чительной особенностью данных как актива является их неисчерпаемость в том смысле, что мы используем их, не расходуя и не поглощая имеющихся запасов, в отличие от финансовых

иматериальных ресурсов.

Ценность данных может и должна выражаться в экономических терминах. Коль скоро мы называем данные активом, значит, они имеют объективную стоимость. Методики количе ственной и качественной оценки ценности данных уже существуют; правда, до их стандарти зации дело пока не дошло. Организациям, желающим принимать более эффективные реше ния в отношении имеющихся в их распоряжении данных, следует разрабатывать как можно более последовательные и унифицированные подходы к объективной оценке их ценности. Кроме того, не лишним будет также оценивать в денежном выражении и издержки, обуслов ленные низким качеством данных, и дополнительный экономический эффект от реализации мер по обеспечению их высокого качества.

Управление данными подразумевает управление качеством данных. Первоочередная зада ча управления данными — обеспечивать пригодность данных для их использования по пря мому назначению. Чтобы управлять качеством, организации должны удостовериться в том, что правильно понимают требования всех заинтересованных сторон к качеству данных,

иоценивать данные согласно этим требованиям.

Для управления данными необходимы метаданные. Для управления любым активом нуж ны данные об этом активе (численность сотрудников, номера счетов и т. д.). Данные, ис пользуемые для управления другими данными, принято называть метаданными. Поскольку данные — вещь неосязаемая, для понимания того, что они собой представляют и как их использовать, требуются определения и знания, которые и формулируются в виде метаданных. Порождаются метаданные в недрах самых различных процессов, связанных с созданием, об работкой и использованием данных, включая проектирование архитектуры, моделирование,

Управление данными

7

				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

ПРИНЦИПЫ
УПРАВЛЕНИЯ
ДАННЫМИ		Данные имеют ценность
		• Данные — актив с уникальными
Эффективное		свойствами
управление данными		• Ценность данных может
требует лидерства		и должна выражаться
и приверженности		в экономических терминах
руководства

Требования к управлению данными являются бизнес-требованиями

•Управление данными подразумевает управление качеством данных

•Для управления данными необходимы метаданные

•Для управления данными требуется планирование

•Требования к управлению данными должны оказывать определяющее влияние на решения в области информационных технологий

Управление данными требует разнообразных навыков

•Управление данными — кросс-функциональный процесс

•Управление данными требует целостного взгляда на функционирование организации

•Управление данными должно осуществляться

сучетом разноплановых перспектив

Управление данными — это управление их жизненным циклом

•Данные различного вида имеют различные характеристики жизненного цикла

•Управление данными включает управление рисками, связанными с данными

Рисунок 1. Принципы управления данными

распоряжение, руководство и управление качеством, разработку систем, текущие информа ционно-технологические и бизнес-операции, аналитику.

Для управления данными требуется планирование. Даже в небольших организациях встре чаются крайне сложные по структуре ландшафты технологических и бизнес-процессов. Дан ные создаются в различных местах и перераспределяются по различным участкам с целью по следующего использования. Для координации работы и согласования конечных результатов

8	Г Л А В А 1

				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

управление данными должно вестись тщательно спланированным образом — как с точки зре

ния архитектуры, так и с точки зрения процессов и процедур.

Управление данными — кросс-функциональный процесс, требующий широкого спектра знаний и навыков. Одной-единственной команде не по силам управлять всеми данными ор ганизации. Этот процесс требует самых разных технических и нетехнических навыков, а так же способности к сотрудничеству между функциональными подразделениями.

Управление данными требует целостного взгляда на функционирование организации.

Помимо локальных вариантов применения, управление данными должно осуществлять ся в масштабах всей организации: таково непременное условие его эффективности. Этим, в частности, и обусловлено тесное переплетение функций управления данными и руковод ства данными.

Управление данными должно осуществляться с учетом разноплановых перспектив. Дан ные — субстанция изменчивая. Управление ими должно непрерывно эволюционировать, чтобы не отставать в развитии от новых способов создания и использования данных, а также от нужд конечных потребителей.

Управление данными — это управление их жизненным циклом. У данных есть жизненный цикл, а потому управление ими требует управления их жизненным циклом. Поскольку дан ные множатся, порождая всё новые данные, жизненный цикл у них бывает крайне сложным и запутанным. Таким образом, практики управления данными должны учитывать все нюан сы жизненного цикла данных.

Данные различного вида имеют различные характеристики жизненного цикла. Как след ствие, и требования к управлению данными различного вида отличаются друг от друга. Прак тики управления данными должны распознавать эти отличия и быть достаточно гибкими, чтобы соответствовать разнообразным типам требований к жизненному циклу.

Управление данными включает управление рисками, связанными с данными. Являясь ак тивом, данные также представляют и угрозу для организации, в частности из-за рисков их утери, хищения, нецелевого использования или злоупотребления. Организации должны учи тывать и этические аспекты использования имеющихся у них данных. Управление рисками, связанными с данными, должно вестись на протяжении всего жизненного цикла данных.

Требования к управлению данными должны оказывать определяющее влияние на реше ния в области информационных технологий. Данные и управление данными тесно перепле тены с информационными технологиями и управлением ИТ. Управление данными должно быть организовано таким образом, чтобы информационные технологии обслуживали, а не определяли стратегические потребности организации в данных.

Эффективное управление данными требует лидерства и приверженности руководства.

Управление данными — сложный комплекс процессов, для эффективной реализации и рабо ты которого требуются координация, сотрудничество и приверженность. Для достижения по добного эффекта одних лишь навыков управления недостаточно: нужны еще и ясное видение, и устремленность к цели, а это всё — производные от лидерства и приверженности руководства.

Управление данными

9

				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

2.5 Проблемы управления 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

Поскольку функция управления данными обладает определенными особенностями ввиду свойств данных как таковых, следование сформулированным выше принципам управления дан ными осложняется характерными проблемами. Детальному обсуждению этих проблем посвяще ны разделы 2.5.1–2.5.13. Обратите внимание на то, что многие из них носят комплексный харак тер, поскольку касаются соблюдения двух и более принципов.

2.5.1 Данные отличаются от других активов1

Материальные активы можно продемонстрировать, потрогать, переместить. В любой момент времени каждый из них находится в определенном месте. К примеру, финансовые активы учиты ваются в балансовой ведомости. Тогда как данные — нечто иное. Они неосязаемы и эфемерны, но при этом долговечны и износоустойчивы, однако со временем могут обесцениваться или, на против, дорожать. Данные легко скопировать и отправить куда угодно. Однако в случае утери или уничтожения данных воспроизвести или восстановить их очень непросто. Поскольку данные не расходуются во время пользования, их можно задействовать многократно и даже похищать без каких-либо внешних признаков убыли. Данные динамичны и допускают многоцелевое примене ние. Одними и теми же данными могут одновременно пользоваться множество людей, что невоз можно в отношении материальных или финансовых активов. Многие способы использования данных порождают еще больше данных. Большинству организаций приходится управлять все возрастающими объемами данных и связями между наборами данных.

Все эти отличия весьма затрудняют денежную оценку данных. А незнание их ценности в де нежном выражении, в свою очередь, затрудняет измерение вклада данных в успех организации. Те же отличия приводят к возникновению и других вопросов, сказывающихся на управлении данными: в частности, вызывают затруднения с определением собственников данных, учетом на копленных организацией массивов данных, защитой данных от злоупотреблений, управлением рисками, обусловленными избыточностью данных, определением и обеспечением соблюдения стандартов качества данных.

Несмотря на затруднительность объективного определения ценности данных, большинство людей отдают себе отчет в том, что данные — это реальная ценность. Данные любой организа ции — вещь уникальная сама по себе. И в случае утери организацией своих уникальных данных (таких, как списки заказчиков, реестры товарных запасов, история претензий и т. п.) заменить их будет нечем, а восстановить невозможно или непомерно дорого. Ведь данные — еще и средство самопознания организации, это метаресурс, описывающий другие ресурсы и активы. В этой роли данные служат фундаментом системы представлений организации о себе самой.

Данные и информация критически важны для ведения бизнеса как внутри организации, так и между организациями. Большинство операционных бизнес-транзакций предусматривают

1 Настоящий раздел содержит заимствования из следующих публикаций: Redman, Thomas. Data Quality for the Infor mation Age (1996), p. 41–42, 232–236; Data Driven (2008), Chapter One, «The Wondrous and Perilous Properties of Data and Information».

10	Г Л А В А 1

				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

информационный обмен. Чаще всего он происходит в электронной форме и протоколируется. И по журналам обмена данными можно не только отследить хронологию и содержание собствен но сообщений и потоков данных, но и получить практически исчерпывающую информацию о ха рактере деятельности и порядке функционирования организации.

Именно по причине огромной значимости роли данных в жизни любой организации они и нуждаются в бережном обращении и надежном управлении.

2.5.2 Определение ценности данных

Под ценностью принято понимать разницу между затратами на создание или приобретение вещи и полученной от нее выгоды. В некоторых случаях, например с акциями, рассчитать их реальную ценность не составляет труда: это разница между ценой, по которой акции проданы, и ценой, по которой они были ранее приобретены. С данными всё обстоит значительно сложнее, поскольку ни затраты на их получение, ни выгоды от обладания ими рассчитать столь же просто не удастся за неимением стандартных методик.

Поскольку данные каждой организации уникальны и присущи только ей, оценку их стои мости нужно начинать с определения общих категорий затрат и экономических выгод, которые можно систематически и непротиворечиво использовать в рамках организации. Вот лишь неко торые примеры подобных категорий1:

Затраты на получение и хранение данных.

Затраты на восстановление данных в случае утери.

Потери организации из-за отсутствия нужных данных.

Затраты на минимизацию риска и потенциальные убытки, обусловленные рисками, связан ными с данными.

Затраты на совершенствование структуры и повышение качества данных.

Дополнительные выгоды и преимущества за счет обладания данными более высокого качества.

Цена, которую конкуренты готовы заплатить за данные.

Стоимость данных в случае их продажи.

Ожидаемые дополнительные доходы от инновационного использования данных.

Главная трудность с оценкой данных как актива заключается в том, что ценность данных зави сит от контекста (то, что имеет высокую ценность с точки зрения одной организации, может не представлять ни малейшей ценности для другой), а нередко — и от времени оценки (то, что имело ценность вчера, назавтра может обесцениться). Тем не менее внутри отдельно взятой орга низации данные определенного типа могут иметь непреходящую ценность. Возьмем, к примеру,

1 В процессе подготовки DMBOK2 к печати обнаружилось и вполне объективное средство оценки стоимости данных: сетевой червь-вымогатель WannaCry атаковал (по состоянию на 17 мая 2017 г.) компьютеры свыше 100 000 организаций в 150 странах мира. С помощью этого вредоносного ПО злоумышленники захватывали в заложники файлы с данными пользователей и требовали выкуп за их разблокировку (см.: http://bit.ly/2tNoyQ7).

Управление данными

11

				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

информацию о постоянных клиентах компании. Чем больше данных о постоянном клиенте на капливается, тем ценнее становится информация о нем, поскольку появляется всё больше сведе ний о характере его поведения.

Применительно к управлению данными установить порядок финансовой оценки ценности данных безусловно необходимо, поскольку организация обязательно должна иметь четкое пред ставление об информационных активах, которыми она располагает, в финансовых терминах, что бы принимать решения относительно того, как ими распоряжаться, грамотно и последовательно. Навешивание ценников на данные — первый шаг на пути к оценке реального экономического эф фекта от различных направлений деятельности по управлению ими1. Процедуру денежной оцен ки данных также можно использовать в качестве одного из средств управления изменениями. Попросить специалистов в области управления данными и ключевых лиц, в чьих интересах они работают, лучше понять финансовую подоплеку того, чем они занимаются, — верное средство помочь организации научиться по-настоящему ценить собственные данные и переосмыслить подход к управлению ими.

2.5.3 Качество данных

Гарантировать высокое качество данных — наиглавнейшая функция управления ими. Организа ции управляют собственными данными, потому что хотят их использовать. Если же они не могут полагаться на достоверность данных и их пригодность для использования в соответствии с по требностями бизнеса, то и все усилия, направленные на их сбор, хранение, защиту и управление доступом, были потрачены впустую. Потому для обеспечения соответствия данных потребностям бизнеса организациям нужно работать в тесном контакте с конечными потребителями данных, чтобы четко определить их нужды и совместно установить ключевые характеристики их качества.

Во многом по причине того, что работа с данными традиционно ассоциировалась с инфор мационными технологиями, управление качеством данных исторически оказалось отодвинутым на задний план. ИТ-командам часто бывает глубоко безразлично, что за данные хранятся в соз даваемых ими системах, поскольку главное для них — чтобы сами системы работали. Вероятно, тот, кто впервые заметил «мусор на входе — мусор на выходе», был программистом, и он, без сомнения, хотел оставить всё как есть. Вот только те, кому эти данные нужны для использования, не могут себе позволить столь пренебрежительного отношения к их качеству. Пользователи, как правило, исходят из того, что имеющиеся в их распоряжении данные надежны и достоверны, пока сама жизнь не заставляет их в этом усомниться. А вот единожды потеряв доверие к данным, восстановить его бывает непросто.

Большинство практических применений данных так или иначе связаны с их изучением с це лью последующего применения знаний для создания чего-то ценного. Примеры включают изу чение поведения потребителей с целью совершенствования продуктов или услуг, оценку эф фективности работы организации или изучение рыночных тенденций с целью выработки более

1 Примеры с разборами можно найти в работе: Aiken and Billings, Monetizing Data Management (2014).

12	Г Л А В А 1

				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

эффективной бизнес-стратегии, и т. д. Некачественные данные ожидаемо приведут к неверным решениям и негативным последствиям.

Не менее важно и то, что низкое качество данных чревато не только недополученной прибы лью, но и прямыми убытками. По различным экспертным оценкам, организации тратят от 10% до 30% дохода на устранение последствий проблем, обусловленных низким качеством данных. По оценке IBM, только в США совокупные издержки из-за низкого качества данных в 2016 году составили 3,1 трлн долларов1. Многие издержки, образующиеся из-за данных низкого качества, косвенны и поэтому трудноизмеримы. Другие же, такие как штрафы, являются прямыми и легко подсчитываемыми. Среди основных источников и статей издержек, которые являются следстви ем низкого качества данных, стоит отметить:

брак и переделки;

временные решения и скрытые доработки;

неэффективную организацию и/или низкую производительность труда;

внутриорганизационные конфликты;

низкую удовлетворенность работников;

разочарование, неудовлетворенность клиентов;

упущенные возможности, в том числе из-за утраты способности к инновациям;

непредвиденные расходы на устранение несоответствий или штрафы;

репутационные издержки.

Противопоставленные им выгоды от высококачественных данных:

рост удовлетворенности клиентов;

повышение производительности;

снижение рисков;

способность эффективно использовать представляющиеся возможности;

повышение дохода;

получение конкурентных преимуществ за счет глубокого понимания клиентов, продуктов, процессов и возможностей.

Все вышеперечисленные издержки и выгоды подразумевают, что обеспечение качества данных — не единоразовая задача. Для производства высококачественных данных требуются планирова ние, приверженность и в целом образ мышления, ориентированный на встраивание качества во все процессы и системы. Все функции управления данными сказываются на их качестве, а по тому все они и отвечают за него в процессе своего выполнения (см. главу 13).

1 Источник: Redman, Thomas. «Bad Data Costs U. S. $3 Trillion per Year». Harvard Business Review. 22 September 2016; https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year

Управление данными

13

				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

2.5.4 Планирование перехода к улучшенным данным

				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

Как уже упоминалось во введении к настоящей главе, извлечение выгоды из данных не происхо дит случайным образом. Для ее получения требуется всестороннее планирование. Прежде всего организациям нужно отдавать себе отчет в том, что они вполне способны контролировать про цессы получения и создания данных. Лишь начав рассматривать данные в качестве создаваемого ими же продукта, они смогут принимать оптимальные решения по управлению данными на про тяжении всего их жизненного цикла. Такие решения требуют системного мышления, поскольку затрагивают следующие аспекты:

каким образом данные связывают между собой раздельные со всех остальных точек зрения бизнес-процессы;

связи между бизнес-процессами и задействованными в них технологиями;

архитектуру информационных систем и массивы данных, которые порождаются и использу ются в этих системах;

способы использования данных для совершенствования стратегии организации.

Планирование перехода к улучшенным данным требует стратегического подхода к архитектуре, моделированию и другим функциям проектирования. Кроме того, не обойтись и без стратегиче ского взаимодействия между руководством бизнеса и ИТ. И, конечно же, планирование улучшения данных всецело зависит от способности эффективно реализовывать отдельно взятые проекты.

Трудность заключается в том, что обычно подобные работы ведутся, во-первых, под админи стративным давлением, а во-вторых, в условиях постоянного дефицита времени и денег, — и всё это никак не способствует повышению качества планирования. Поэтому организации должны четко разграничивать долгосрочные и краткосрочные цели и сбалансированно распределять ре сурсы, выделяемые на их достижение в рамках реализации своих стратегических планов. Полная ясность относительно приоритетов и компромиссов устраняет многие препятствия с пути к на хождению оптимальных решений.

2.5.5 Метаданные и управление данными

Для управления данными как активом организациям требуются надежные метаданные. В этом кон тексте метаданные включают не только описываемые в главе 12 бизнес , технические и операционные метаданные, но и метаданные, встроенные в архитектуру данных, модели данных, требования безопасности данных, стандарты интеграции данных и процессы их обработки (см. главы 4–11).

Метаданные описывают, какими данными располагает организация, что они отражают, как классифицируются, откуда получены, как перемещаются внутри организации, как видоизменя ются при использовании, кому доступны, а кому нет, а также каков уровень их качества. Дан ные — абстрактны. Без определений и сопроводительных описаний контекста понять их невозможно. Следовательно, именно метаданные делают доступными для понимания и сами данные, и их жизненный цикл, и сложные системы, содержащие или использующие эти данные.

14	Г Л А В А 1

				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

Проблема заключается в том, что метаданные являются разновидностью данных, а значит, также нуждаются в управлении. Если управление данными в организации в целом поставлено плохо, управлением метаданными в такой организации, как правило, не занимаются вовсе. Часто именно с налаживания управления метаданными начинается приведение в порядок и совершен ствование системы управления данными в целом.

2.5.6 Управление данными как кросс-функциональный процесс

Управление данными — процесс сложный. Данными в различных отделах организации управляют команды специалистов, отвечающих за различные операции на различных фазах жизненного цикла данных. Управление данными требует навыков проектирования для планирования созда ния систем, высокопрофессиональных технических умений для администрирования аппаратно го комплекса и создания программного обеспечения, специальных знаний в области анализа дан ных для проработки проблемных вопросов, аналитических навыков для интерпретации данных, языковых навыков для достижения консенсуса относительно определений и моделей, и, наконец, стратегического мышления для выявления возможностей улучшения обслуживания клиентов и достижения поставленных целей.

Трудность заключается в том, чтобы собрать команду из людей со столь разнообразными навы ками и точками зрения — и подвести их к общему пониманию того, как им воспользоваться уме ниями каждого, чтобы наладить совместную работу, направленную на достижение общих целей.

2.5.7 Целостный взгляд на функционирование организации

Управление данными требует понимания объемов и спектра предметных областей данных, ко торыми располагает организация. Данные — одна из ее «горизонталей». Потоки данных свобод но движутся между функциями продаж, маркетинга, операционного управления… По крайней мере, это должно быть именно так. В реальности же не только сама организация располагает уникальными данными: зачастую уникальными оказываются и данные какого-нибудь отдела или другого структурного подразделения внутри организации. Поскольку данные зачастую рассма триваются в качестве всего лишь побочного продукта операционных процессов (например, запи си о продажах в базе данных появляются как побочный продукт процесса продаж), порой никто и не планирует их использование вне текущих нужд.

Даже в пределах одной и той же организации данные могут быть несопоставимы по самым разным аспектам. Данные создаются на множестве участков внутри организации. При этом в разных отделах могут по-разному формализовать представление одного и того же понятия (например, «клиент», «продукт» или «поставщик»). Любой, кому доводилось участвовать в ре ализации проектов по интеграции данных или управлению основными данными, подтвердит, что неявные (а порою и вопиющие) разночтения в репрезентации создают серьезные трудности для управления данными в масштабах организации. В то же время заинтересованным лицам из числа неспециалистов представляется само собой разумеющимся, что данные в пределах одной и той же организации непременно логически согласованы между собой, а потому они видят

Управление данными

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

основную цель управления данными лишь в том, чтобы просто объединить их вместе (в обще принятом понимании), так чтобы они могли использоваться широким кругом потребителей данных.

Одна из главных причин растущего осознания важности руководства данными как раз и за ключается в необходимости помочь организациям в принятии решений о том, как наладить бес препятственный обмен данными по горизонтали, через межфункциональные вертикальные барьеры (см. главу 3).

2.5.8 Учет различных перспектив

Сегодня организации используют не только данные, создаваемые внутри, но и данные из всевоз можных внешних источников. Поэтому им нужно принимать во внимание и учитывать различные нормативно-правовые требования, действующие как в силу национального законодательства, так и в рамках отраслевого регулирования. Создатели данных часто забывают о том, что впоследствии этими данными может воспользоваться кто-то еще. Знание потенциальных направлений примене ния полученных данных позволяет лучше спланировать управление их жизненным циклом, а за одно и дополнительные меры по повышению их качества. Не следует забывать и о возможности злоупотребления данными. Учет этого риска снижает вероятность его материализации.

2.5.9 Жизненный цикл данных

Как и у любого другого актива, у данных есть свой жизненный цикл. Для эффективного управ ления информационными активами организации необходимо понимание и планирование их жизненного цикла. Хорошее управление данными подразумевает стратегическое управление на основе видения того, каким образом организация будет распоряжаться своими данными в долго срочной перспективе. Стратегически ориентированная организация определит не только требо вания к содержанию своих данных, но и требования к управлению ими. Последние включают по литики и ожидаемый порядок использования, обеспечения качества, контроля и защиты данных; подход к архитектуре и проектированию данных в масштабах предприятия; устойчивый и после довательный подход к развитию инфраструктуры и разработке программного обеспечения.

Жизненный цикл данных в своей основе такой же, как и жизненный цикл продукта. Не сле дует путать его с жизненным циклом разработки систем. Концептуально жизненный цикл дан ных описывается весьма просто (см. рис. 2). Он включает процессы, которые создают или по лучают данные; процессы, которые осуществляют их перемещение, преобразование, хранение, а также обеспечивают обслуживание данных и предоставление совместного доступа к ним; про цессы использования или применения данных, а также процессы, обеспечивающие их ликвида цию1. На протяжении всего их жизненного цикла данные могут очищаться, преобразовываться, подвергаться слиянию, улучшаться или агрегироваться. По мере использования или улучше ния данных часто создаются новые данные, а потому жизненный цикл включает внутренние

1 Подробнее о жизненном цикле продукта и данных см.: McGilvray (2008); English (1999).

16	Г Л А В А 1

				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

итерации, которые на диаграмме не отражены. Данные редко бывают статичными, и в управле нии ими задействован целый ряд взаимосвязанных процессов, выстроенных вдоль всего жиз ненного цикла данных.

				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

	Планирование	Проектирование	Создание /
		и обеспечение	Получение
		доступности

Улучшение Использование

Хранение / Обслуживание

Ликвидация

Рисунок 2. Ключевые работы, проводимые в рамках жизненного цикла данных

Специфика жизненного цикла данных в отдельно взятой организации может оказаться весь ма запутанной, поскольку данные имеют не только жизненный цикл, они имеют еще и происхож дение (lineage), то есть путь, по которому они движутся от места своего возникновения до места использования, иногда называемый цепочкой данных (data chain).

Для понимания точного происхождения данных в этом случае приходится документировать первоисточники всех наборов данных, а затем еще и каждое их перемещение, каждое преобра зование при передаче из системы в систему, где к ним предоставляется доступ и где они исполь зуются. Жизненный цикл и происхождение данных содержат пересечения, и разобраться в них можно, только учитывая все взаимосвязи. Чем лучше организация понимает жизненный цикл и происхождение собственных данных, тем лучше она готова ими управлять.

Управление данными

17

				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

Фокусировка внимания на жизненном цикле данных при управлении ими имеет ряд важных

следствий.

Создание и использование — важнейшие элементы жизненного цикла данных. Управлять

данными нужно с четким пониманием того, как они созданы или получены и как используют ся. Создание данных стоит денег. И окупаются эти затраты лишь в том случае, если получен ные данные действительно имеют ценность, то есть активно используются или применяются (см. главы 5, 6, 8, 11 и 14).

Управление качеством данных должно осуществляться на протяжении всего их жизнен ного цикла. Управление качеством данных — центральное звено управления данными. Дан ные низкого качества несут лишь издержки и риск вместо выгоды и пользы. Организации нередко сталкиваются с проблемами при управлении качеством данных по той причине, что, как уже отмечалось, данные часто создаются как побочный продукт операционных процессов и явно сформулированные стандарты качества данных не вводятся. Поскольку качество дан ных может пострадать на любом этапе их жизненного цикла, меры по обеспечению качества следует планировать в расчете на весь цикл жизни данных (см. главу 13).

Управление качеством метаданных должно осуществляться на протяжении всего их жиз ненного цикла. Поскольку метаданные являются разновидностью данных и поскольку органи зации опираются на них при управлении прочими данными, подход к управлению качеством метаданных должен быть таким же, как и к управлению качеством других данных (см. главу 12).

Управление безопасностью данных должно осуществляться на протяжении всего их жиз ненного цикла. К функциям управления данными относится и обеспечение информацион ной безопасности, и снижение рисков, связанных с данными. Данные, на которые распростра няются требования безопасности, должны быть защищены с момента создания вплоть до их ликвидации (см. главу 7).

Основные усилия по управлению данными следует фокусировать на критически важных

данных. Организации создают массу данных, значительная часть которых в действительности никогда не используется. Управлять всеми без исключения наборами данных попросту невоз можно. Управление жизненным циклом требует фокусировки на критически важных для орга низации данных и минимизации излишних, устаревших, тривиальных данных1 (Aiken, 2014).

2.5.10 Различные виды данных

Управление данными осложняется тем фактом, что существуют различные виды данных, кото рые выдвигают различные требования к управлению жизненным циклом. Любая система управ ления нуждается в четкой классификации объектов управления. Данные можно классифициро вать либо по их видам (например, транзакционные, справочные, основные данные и метаданные;

1 В англоязычных источниках по отношению к излишним, устаревшим и тривиальным данным часто используются акроним ROT (Redundant, Obsolete, Trivial) и термин «data ROT». — Примеч. науч. ред

18	Г Л А В А 1

				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

или, в качестве альтернативы, данные о категориях, ресурсах, событиях и деталях транзакций), либо по их содержанию (например, области данных, предметные области и т. п.), либо по форма ту и уровню защиты. Также данные можно классифицировать по способу хранения, размещению хранилищ, порядку доступа и другим параметрам (см. главы 5 и 10).

Поскольку данным различных видов соответствуют различные требования, присущи различ ные риски и отведены различные роли в организации, многие инструменты управления данными всецело сфокусированы на различных аспектах классификации и контроля (Bryce, 2005). Напри мер, основные данные имеют иное назначение и области применения, нежели транзакционные данные, — соответственно, и требования к управлению данными двух этих видов предъявляются различные (см. главы 9, 10, 12 и 14).

2.5.11 Данные и риск

Данные — не только ценный актив, но и источник риска. Некачественные (неточные, неполные или устаревшие) данные, бесспорно, представляют угрозу для организации по той простой при чине, что не являются верными. Но есть и другая категория рисков, обусловленных возможно стью неправильной трактовки данных, а также вероятностью злоупотреблений.

Наибольшую ценность для организации представляют данные высшего качества — доступные, релевантные, полные, точные, непротиворечивые, своевременные, удобные для использования, ос мысленные и понятные. Однако многие важные решения нам приходится принимать на фоне ин формационных разрывов — разницы между тем, что мы реально знаем, и тем, что нам нужно было бы знать для вынесения по-настоящему обоснованных и эффективных решений. Эти информаци онные разрывы вынуждают предприятия брать на себя ответственность за риски, которая потен циально может самым пагубным образом ударить по эффективности и рентабельности операцион ной деятельности. Тем не менее организации, отдающие себе отчет в ценности высококачественных данных, могут предпринимать конкретные шаги по повышению качества и удобства использования данных и информации, не выходя при этом за рамки нормативно-правового поля и деловой этики.

Всевозрастающая роль информации как актива организаций во всех без исключения секторах экономики привлекла повышенное внимание законодателей и регулирующих органов к потенци альным злоупотреблениям и лазейкам для ее неправомерного использования. Все инициативы по данному вопросу — начиная с закона Сарбейнса — Оксли1 в США (устанавливающего строгий контроль за точностью и обоснованностью данных о финансовых транзакциях, отображаемых в балансовых ведомостях) и Директивы Solvency II2 (регламентирующей порядок подтверждения подлинности данных вплоть до первоисточника и гарантий качества данных, заложенных в ос нову моделей оценки риска и достаточности собственных средств в страховом секторе) и закан чивая лавиной принятых за последнее десятилетие правил и норм защиты персональных и кон фиденциальных данных (жестко регламентирующих их получение и обработку в самых разных

1 Sarbanes–Oxley Act of 2002 (Pub. L. 107–204, 116 Stat. 745, enacted July 30, 2002).

2 Solvency II Directive (2009/138/EC).

Управление данными

19

				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

отраслях и юрисдикциях) — ясно указывают на то, что, пока мы всё еще ждем, когда же практика ведения бухгалтерского учета придет к отражению в балансовой ведомости информации в каче стве актива, регулирующая среда всё чаще и неотвратимее требует внесения ее в реестр рисков и принятия соответствующих мер по их смягчению или взятию под контроль.

Аналогичным образом и потребители, всё яснее сознавая, как именно используются данные о них, ожидают от организаций не просто более удобного обслуживания и эффективной работы, но и гарантий защиты конфиденциальной информации и невмешательства в их частную жизнь. А это подразумевает, что круг лиц, стратегически заинтересованных в эффективном управлении данными, часто не ограничивается одними лишь профессионалами и может оказаться значитель но шире, чем мы традиционно привыкли полагать (см. главы 2 и 7).

К сожалению, ввиду слаборазвитого управления данными в организации объем затрат на устранение ущербов при материализации рисков, связанных с данными, может внезапно выра сти и повлиять на финансовые результаты. Когда подобные риски не взяты под должный кон троль, акционеры «голосуют ногами», избавляясь от своих долей, регуляторы наказывают ком панию штрафами и/или запретами на виды деятельности, а потребители «голосуют кошельком», отдавая предпочтение конкурентам.

2.5.12 Управление данными и информационные технологии

Как отмечалось во введении к главе и подчеркивается постоянно, управление данными включает широчайший спектр разнообразных действий и мер как технического, так и управленческого ха рактера. Поскольку большинство данных сегодня хранится в электронном виде, тактика управле ния ими сильно зависит от информационных технологий. Концепция управления данными с са мого начала была связана с управлением информационными технологиями, и эта унаследованная взаимосвязь сохраняется. Однако во многих организациях растет напряжение вследствие кажу щихся противоречий между стремлением к созданию новых технологий и стремлением к боль шей надежности данных, в то время как это вещи взаимодополняющие.

Для успешного управления данными требуется взвешенное принятие обоснованных реше ний в отношении применяемых технологий и их надежная реализация, но тут важно помнить о том, что нельзя ставить знак равенства между управлением технологиями и управлением дан ными. Организациям нужно понимать влияние технологий на данные, дабы избежать соблазна принимать решения относительно данных исходя из особенностей и ограничений тех или иных технологий. На самом деле всё должно обстоять с точностью до наоборот: требования к данным, согласованные с бизнес-стратегией, призваны служить основой для принятия решений относи тельно того, какие технологии использовать и как.

2.5.13 Эффективное управление данными требует лидерства и приверженности руководства

Опубликованный в 2017 году «Лидерский манифест о данных» отмечает, что «лучшие возмож ности для органичного роста организации заложены в данных». Хотя в большинстве организа ций признают за данными статус актива, компании всё еще далеки от того, чтобы называть себя

20	Г Л А В А 1