Оценка зрелости управления данными: экспресс метод

Стратегия внедрения Data Management - с чего начать?
Разные компании выстраивают стратегию развития Data по-разному, очень часто этот процесс происходит неравномерно, Data-направления развиваются разрозненно (см.Data Management Framework). Такое положение дел обычно соответствует организациям, в которых отсутствует единый центр координации всех data-инициатив - нет офиса Data Governance. Также отсутствие стратегии может быть связано с тем, что организация только начинает развивать дисциплину управления данными и находится на самом начальном, первом уровне зрелости своей системы Управления данными. Для получения сбалансированной эко-системы управления данными внутри организации, необходимо уделять внимание всем Data-направлениям и развивать их слаженно. Не важно с каких стримов Data вы начали, важно, чтобы все они работали на общую цель. В идеале, стратегия развития Data-функций должна быть согласована со стратегией организации. Отвечает за согласованность с общей стратегией и за сходимость всех целей в управлении данными направление Data Governance. На картинке ниже видим, что Data является переходным звеном между бизнесом и ИТ, поэтому начинать разрабатывать стратегию Data нужно с изучения Бизнес и ИТ-стратегии.  

Также неплохо бы разобраться, а чем вы располагаете на текущем этапе в самой функции управления данными, т.е. провести мини-аудит всего, что с этими данными связано. Проводить аудит можно самостоятельно, а можно привлечь консультантов. Первый случай предполагает, что вы уже знаете как проводить аудиты, на что обратить внимание при анализе текущей ситуации, а второй предполагает, что вы хотя бы представляете себе результат, который хотите получить на выходе из аудита. Вне зависимости от того, каким путём вы пойдёте, у вас есть возможность самостоятельно провести экспресс-оценку на выявление примерного уровня зрелости управления данными у вас в организации. Расскажу как это сделать и на что обратить внимание.

В основе экспресс-метода лежит CMA-подход и модель зрелости возможностей (Capability Maturity Model). Изначально модель создавали для оценки зрелости процессов разработки программного обеспечения, но затем она нашла себе применение во многих смежных областях, например в DATA и называется DMMA (Data Management Maturity Assessment). DMMA подход подробно описан в DAMA-DMBOK, и предлагает провести комплексную оценку всех функциональных областей DATA (см. Data Management) по нескольким критериям - мы не будем его сейчас подробно рассматривать, также как и его аналоги.

Вернемся к экспресс-методу: он базируется на пяти-ступенчатой модели зрелости возможностей. Базовое описание на рисунке:

Расшифрую каждую ступень, чтобы вы самостоятельно могли ответить на вопрос: а на каком уровне зрелости находится моя организация?

Уровень 1: В вашей организации принято готовить отчеты в той же системе, в которой вы работаете на ежедневной основе. В случае, когда ВНЕЗАПНО нужно обменяться информацией с другой системой, данные выгружают в Excel и передают в таком виде заинтересованной стороне. Никто не слышал про Data Governance.

Уровень 2: У вас есть некая база данных, в которую периодически выгружаются важные данные, возможно, у вас есть несколько таких баз данных - для каждого бизнес-направления своя. Все вокруг говорят про какое-то качество данных. Всё ещё никто не слышал про Data Governance.

Уровень 3: В организации есть хранилище данных, куда на регулярной основе передаются данные из систем-источников. Запущены процессы автоматизации управления данными, существует стратегия развития Data Management и документы, регламентирующие работу отдельных функциональных областей Data. Бизнес-пользователи недовольны работой Data Governance и требуют заняться уже исправлением ошибок в ИТ-системах везде, где найдут.

Уровень 4: Владельцы данных имеют доступ к дашбордам качества по своим данным, регулярно проводят работу по устранению инцидентов качества. Ведется повсеместная работа по измерению качества выполнения бизнес-процессов, основанная на метриках и показателях эффективности отдельных шагов и этапов - клиентские пути CJM оцифрованы и мониторятся. Data Governance процессы автоматизированы. Информация о данных собирается централизованно через инструменты Бизнес-глоссарий и Каталог данных.

Уровень 5: Внедрены аналитические модели и системы принятия решений, которые помогают владельцам данных непрерывно улучшать показатели и метрики по своим процессам. Эко-система управления данными вместе с базой знаний о данных позволяют бизнес-пользователям получать информацию в режиме реального времени и готовить отчеты и аналитику в режиме самообслуживания.

Соотнесите положение дел в вашей организации с описанием каждого уровня - экспресс-оценка завершена! Теперь, надеюсь, вам стало понятно где вы находитесь :)