В исследовании DATAVERSITY «Тенденции в Data Management за 2023 год» выяснилось, что примерно 64% респондентов сообщили о наличии в их компаниях системы управления данными (DG) на начальном этапе. Эта система стандартизирует и координирует работу с данными на уровне всей организации.
Однако 60,9% опрошенных отметили, что Data Silos представляет собой наиболее значимую проблему в области управления данными.

Data silos - это разрозненные данные, которые часто возникают в результате того, что разные отделы или команды используют свои собственные системы или инструменты для хранения данных и управления ими. В результате данные в этих разрозненных системах становятся изолированными и недоступными для других подразделений организации.   

Если предполагается, что отдел по управлению данными (DG) должен предоставлять информацию отдельным подразделениям для более полного понимания и при этом соблюдать требования законодательства, то как он может делать это эффективно? 
Этот вопрос заставляет организации задуматься о новом подходе — адаптивном Data Governance. В данной статье мы рассмотрим, что означает адаптивное управление данными, почему оно так важно для современных компаний и как его можно успешно внедрить.

В традиционном DG организации придерживаются универсального подхода к управлению. Этот стиль способствует реактивному подходу, соблюдению последних требований к данным и жесткому реагированию на кризисные ситуации.

Однако в условиях, когда приоритеты и политики управления часто меняются, сотрудники могут испытывать затруднения в понимании того, кто принимает решения и когда они принимаются. Отсутствие чётко структурированной и сбалансированной методологии приводит к возникновению проблем, когда на утверждение даже простых рутинных запросов, например, о добавлении нового клиента в отчёт, могут уходить дни или недели. Централизованные роли, процессы и технологии также могут способствовать задержкам.

Сотрудники стремятся оптимизировать процессы, поскольку команды сталкиваются с трудностями из-за бюрократических сложностей в управлении данными и постоянно меняющихся требований. По мере роста производительности увеличивается и объём данных, что затрудняет соблюдение рекомендаций по управлению. В результате традиционные программы часто терпят неудачу, упуская возможности для бизнес-инноваций и приводя к крупным штрафам.

В отличие от этого, адаптивное управление данными предлагает более гибкий и инновационный подход, основанный на прочной основе и чёткой методологии. Этот подход позволяет предпринимателям играть более активную роль, применяя рекомендации по управлению и решая проблемы в зависимости от ситуации.

Благодаря адаптивному подходу организация может быстро выполнять рутинные операции по администрированию данных, такие как добавление нового клиента в отчёт. Необходимая информация о новом клиенте попадает к нужному специалисту или команде в нужное время благодаря доверию, хорошей коммуникации и процессам.

Любое техническое решение, например, каталог данных, поддерживает эти разговоры и действия. Несколько ключевых компонентов, рассмотренных в следующем разделе, обеспечивают основу для этого успешного адаптивного подхода.

Adaptive DG предоставляет предприятиям возможности для быстрого реагирования, поскольку ее структура, представляющая собой набор процессов, правил и обязанностей, имеет прочную основу. Эта структура создана из ключевых компонентов. Они охватывают два аспекта: поддержку культуры обработки данных и согласованность с бизнес-стратегией.

Элементы, поддерживающие культуру обработки данных, соответствуют целям компании и требованиям, предъявляемым к бизнес-операциям, и применяются последовательно. Эти компоненты устраняют разрозненность данных и поощряют обмен данными, поскольку действия Data Governance не расходятся со словами (политиками и основной методологией). Они включают:

Спонсорство со стороны руководства: Поддержка со стороны руководства и спонсорство имеют решающее значение для создания и совершенствования системы управления данными и применения гибкого подхода. Обеспечение надлежащего распределения ресурсов также имеет ключевое значение.

Эффективное сотрудничество: Различные заинтересованные стороны и бизнес-подразделения общаются и регулярно взаимодействуют друг с другом. Культура предоставляет им площадки для обсуждения и решения возникающих проблем.

Фокус на данные: бизнес желает, чтобы данные приносили пользу, и чтобы дата-грамотность позволяла хорошо разбираться в них. Таким образом, дата-команды воплощают в себе надежность, прозрачность, организованность, понимание и отслеживаемость. Эти аспекты важнее, чем выяснение того, как избежать штрафа за несоблюдение требований.

Постоянное совершенствование: При необходимости организация пересматривает существующие функции, процессы и технологии Data Governance. Фирма использует объективные данные и свидетельские показания, чтобы извлечь уроки из своих успехов и неудач. Существуют метрики, показывающие, насколько улучшилась работа Data Governance.

Факторы, влияющие на согласованность с бизнесом, указываются в явном виде, как правило, документируются и должны быть всем понятны. В них содержится необходимая информация, позволяющая сбалансировать безопасность и гибкость принятия решений. Объем разрозненных данных снижается, поскольку эти документы обеспечивают команды понятными инструкциями и предлагают предсказуемые результаты, поддерживая согласованность как между командами, так и между их приложениями.

Стратегия в области данных: Компания предоставила четкие рекомендации и описала то, как данные влияют на достижение бизнес-целей, а также выявила бизнес-критичные данные, которые имеют приоритет. Эта стратегия влияет на все аспекты управления данными (Data Management) во всей организации, включая и Data Governance.

Архитектура данных: Организация описала технические и технологические стандарты, касающиеся выравнивания бизнес-стратегии и дата-стратегии, а также способы их реализации. Имеются ресурсы для оперативного решения проблем, возникающих при отклонении от принятых стандартов.

Методология Data Governance: Этот документ устанавливает правила, которые помогают защитить данные, определяет роли и обязанности в области управления данными, а также устанавливает стандарты качества и безопасности данных.

Управление рисками: Надлежащие средства контроля и гарантии снижают риски, связанные с соблюдением требований. Документированные стандарты выявляют запросы, связанные с высоким уровнем риска или вызывающие сомнения, и маршрутизируют по соответствующим каналам для своевременной обработки.

Вместе - культура обработки данных и стандарты - формируют основу для адаптивной системы управления данными (adaptive Data Governance). Имея такую прочную основу, можно принимать больше решений на уровне отдельных бизнес-подразделений и команд.

Adaptive Data Governance — это система, которая помогает компаниям эффективно управлять своими данными в условиях постоянно меняющегося бизнеса. Она обеспечивает баланс между реагированием на изменения и соблюдением требований конфиденциальности и контроля.

Ключевые элементы этой системы включают культуру обработки данных и согласование стратегий, что подробно описано в «Ключевых компонентах».

Определите и опишите принципы Adaptive Data Governance, наиболее подходящие для вашей бизнес-культуры. Это может быть непростой задачей, поскольку бизнесмены могут опасаться потери контроля над данными, снижения их значимости или сложностей с принятием решений в отношении данных.

Для начала оцените уровень зрелости данных в вашей организации. Это поможет вам понять, насколько высоко сотрудники ценят данные, выявить пробелы в их использовании и определить дальнейшие шаги.

Затем установите чёткие роли и обязанности для каждого сотрудника, чтобы определить, кто несёт ответственность за те или иные процессы принятия решений и ресурсы. Особенно важно определить, что делать в случае срочных и критических вопросов, в каких общих контекстах они возникают, а также как и когда их следует расширять.

Наконец, используйте различные комбинации стилей управления в зависимости от конкретной ситуации и изменений. 

Adaptive Data Governance способствует эффективному использованию данных и распределению ответственности за принятие решений по управлению данными, что позволяет избежать «узких мест».

Успех достигается благодаря прочной основе, включающей ключевые компоненты, которые поддерживают культуру данных и стандартизацию обработки операций с данными.

Такая система обеспечивает баланс, позволяя быстро реагировать на изменения в различных ситуациях при этом обеспечивая контроль над данными и уверенность в соблюдении требований конфиденциальности. Хотя никакая программа Data Governance не является идеальной, адаптивное управление обещает более эффективные меры, которые способствуют более плавной работе, доверию и росту эффективности.

Как будет развиваться этот вид управления, чтобы соответствовать требованиям будущего? Увидим ли мы появление новых технологий и инструментов, которые обеспечат ещё большую оперативность и гибкость? Изменятся ли роли и обязанности специалистов по управлению данными, чтобы идти в ногу со временем? Только время покажет.

Полный текст статьи на английском: https://www.dataversity.net/adaptive-data-governance-what-why-how/