DG4All

Подъехали новые рекомендации от Банка Росси.

Скачивайте, оценивайте, применяйте.

Своё мнение относительно представленных материалов по метаданным писала чуть раньше, по НСИ посмотрю внимательно и дам обратную связь - тема очень близкая мне в последнее время, поэтому не смогу пройти стороной. Ждите. ))

Пора раскрыть интригу. Всплеск постов на тему метаданных в моём канале был не спроста: всё было направлено на то, чтобы выявить ваши предпочтения и оценить толерантность к возможным нововведениям.

Есть две новости:

Первая хорошая - мы все толерантны.

Вторая не очень и звучит она так: регулятор в виде Банка России готовит нам сюрприз, они собираются выкатить новую рекомендацию, касающуюся ведения метаданных. И новый документ содержит вот такой совет.

В практической деятельности выделяют следующие виды метаданных:

1) описательные;

2) структурные;

3) административные.

Всё тайное стало явным. Если вы посмотрите результаты опроса в телеграм-канале, то увидите, что на вопрос "Какие типы метаданных вы будете использовать?", ответ - "библиотечные (описательные, структурные, административные)" - дали НОЛЬ респондентов!

Честно говоря, очень хочется, чтобы результаты опроса дошли и до участников рабочей группы Банка России, которые придумали нам такие прекрасные виды метаданных. Коллеги, ну зачем было изобретать велосипед?! Скорее отыграйте историю обратно - ведь всем нам привычнее рекомендованные международным стандартом DAMA-DMBok типы: бизнес-метаданные и технические ))

Бизнес-глоссарий - это инструмент для управления бизнес-метаданными. Бизнес-метаданные - это данные, которые описывают особенности ведения бизнес-процессов, связи между бизнес-объектами и организационную структуру вашей организации. Центральное место в бизнес-глоссарии занимает понятие Термин. Для чего вводят и описывают термины? -  для формирования единой версии правды. Глоссарий терминов представляет собой базу знаний, которая позволяет получить полное представление о бизнесе-контексте, в котором живёт компания.

Иными словами, термины помогают объяснить всем потенциальным участникам процесса, бизнес-пользователям, разработчикам и прочим вовлеченным лицам, с чем им предстоит работать, а также помогают договориться о единых правилах именования бизнес-объектов, участвующих в производственном процессе. 

И первое, с чем приходится столкнуться - это правила ведения словаря терминов и определений. Вот некоторые из них:

1. При описании терминов в бизнес-глоссарии не допускается дублирование терминов.

2. Название термина заполняется на русском языке без сокращений.

3. Если названия терминов описывают схожие бизнес-объекты, необходимо добавить к каждому из описаний бизнес-контекст, чтобы исключить дублирования и уточнить смысловую разницу между ними.

4. Описание термина заполняется максимально подробно, чтобы дать полное представление об использовании этого типа информации в бизнес-процессах компании.

5. Аббревиатуры, сокращения и названия терминов на других языках добавляются как Синонимы (в отдельное поле).

Конечно, нужно читать базу, т.е. обратиться к первоисточнику. 

Но для начала что такое Data Vault - это шаблон проектирования хранилищ данных, предложенный Дэном Линстедом в уже далёком 2000 году. Сначала был просто Data Vault, а потом появился Data Vault 2.0, который исправил недочеты и разночтения первой версии. 

В основе моделирования по Линстеду лежат три ипостаси:
Хабы, Сателлиты и Линки.

Хаб - это объект моделирования типа сущность, который консолидирует под собой Сателлиты. 

В хабе записываются обычно только идентификационные ключи экземпляров сущностей, уникальные ключи и специальные технические поля для управления сущностью.

Сателлит - объект моделирования типа сущность, являющийся дочерним по отношению к Хабу. В сателлите хранится вся красота характеристик и свойств сущности.

Типизация Сателлитов возможна по принципам, которые вы сами для себя определите. Доминируют, обычно, такие варианты:

- типизация по системе источнику - собираем под одним хабом все сущности одного объекта, живущие в разных информационных системах (Сотрудник в ИС приёма на работу, Сотрудник в ИС обучения);

- типизация по бизнес-процессу источнику - под одним хабом храним различные варианты одной сущности, в зависимости от места возникновения с ракурса бизнес-процесса (Сделка на депозит, Сделка на ипотеку);

Ещё один документ от Банка России - Концептуальный дизайн и моделирование данных, рекомендации по построению процесса.

Читайте, изучайте )

Ещё одна рекомендация от Банка России в части построения процесса "Руководство данными" (Data Governance)

Процесс руководства данными рекомендуется построить на следующих шагах:

1. Наличие документированных политик и процедур управления

данными.

2. Организация учета данных.

3. Регулярные проверки и оценка процессов управления данными.

4. Интеграция процессов управления данными с бизнес-процессами.

5. Непрерывное улучшение процессов управления данными.

6. Управление рисками данных.

7. Обучение подходам к управлению данными.

И, конечно, много-много коммуникаций между владельцами данных и офисом DGO :), а кроме того курсы, вебинары, митапы и т.д.

Счастья вам! :)

Это концептуальный дизайн процесса "Управление качеством данных". Добротное большое пособие, которое поможет вам подготовить Методику управления качеством данных и сформировать требования к информационной системе управления качеством данных. Само собой и процесс сможете разработать, опираясь на предложенные рекомендации.

Чего там много: показателей эффективности процесса с подробным описанием и с формулами расчета - ажно 20 штук ))

Есть матрица RACI по процессу с задачами-результатами, каждый результирующий артефакт подробно описан в отдельной таблице. Также есть соотнесение артефакт - уровень зрелости процесса, что поможет вам оценить свой текущий уровень зрелости и понять как вам двигаться дальше. 

Да что там говорить - берите и работайте. В целом очень полезный документ, спасибо коллегам! ))

Банк России продолжает радовать нас методическими материалами. Сегодня выкладываю методику по оценке зрелости системы управления данными (СУД) и опросник к ней.

Данная методика рекомендуется к применению всем участникам финансового рынка. Методика авторская от Банка России (не чистый CMM), но сильно на неё похожа по содержанию и даже количество уровней аналогичное. (Просто не было найдено ссылок на CMM, поэтому пишу, что не CMM)

За подробностями и инструкциями - в приложенный ниже pdf файл.

Перечень практик, учтенных в опроснике:

1) руководство данными;

2) архитектура и моделирование данных;

3) качество данных;

4) безопасность данных;

5) справочные и основные данные;

6) управление метаданными;

7) интеграция данных;

8) управление рисками и соблюдение нормативных требований к данным.