Дата-стратегия, представляющая собой мастер-план или программу действий, направленную на решение бизнес-задач и достижение целей компании с использованием данных, становится все более популярной. Все больше компаний начинают осознавать связь между следованием лучшим практикам Дата-стратегии и увеличением прибыли.

Согласно оценкам Gartner, 50% руководителей в области финансового планирования и аналитики готовы брать на себя ответственность за разработку и корректировку стратегии работы с данными. Более того, корпоративные годовые отчеты ссылаются на данные почти на 80% чаще, чем в 2017 году.

Следовательно, запрос на хорошо сформулированную и реализуемую корпоративную стратегию в области данных, разработанную на основе лучших практик, будет актуален и дальше. Для достижения корпоративных целей руководители должны трансформировать Дата-стратегию в удобный шаблон, который обеспечит своевременное принятие решений всеми сотрудниками, деловыми партнерами и клиентами.

Ниже приведены пять основных рекомендаций по Дата-стратегии, которые помогут вам начать работу.

Любая Дата-стратегия должна быть интегрирована со Бизнес-стратегией, как показано на диаграмме ниже, разработанной и представленной управляющим директором Донной Бербанк (Global Data Strategy).

Благодаря такому согласованию стратегий, данные помогают предприятиям находить новые возможности, повышать эффективность, интегрировать данные из разрозненных источников для получения уникальной бизнес-информации и поддерживать организационные изменения.

Согласование Дата-стратегии может быть сложной задачей, поскольку 80% данных предприятия состоит из избыточной, устаревшей и тривиальной информации. Эти неорганизованные данные скрывают информацию, необходимую для хорошо продуманной Дата-стратегии.

Вместо этого, постарайтесь разобраться, почему, как и какие процессы должны вводить, сохранять, преобразовывать и доставлять данные, чтобы они стали хорошо организованными и их можно было использовать для обслуживания предприятия. Далее запустите процесс исследования данных, изучив местоположение, цели и метаданные, окружающие всю корпоративную информацию и то, как они влияют на  бизнес-требования. Проведите также исследование данных третьих сторон, общедоступных источников и других внешних данных, чтобы лучше понять текущий рынок.

Наконец, разработайте дорожную карту дата-стратегии, пошаговое руководство по преобразованию бизнеса из его текущего состояния в такое, которое соответствует бизнес-целям. Используйте эту дорожную карту, чтобы помочь донести и продать видение, описывающее, как стратегия в области данных будет помогать выполнять требования бизнеса и добьется успеха.

Стандартизация процессов обработки данных в масштабе всей организации без влияния или вмешательства в производственный процесс бизнес-подразделений остается сложной задачей. Как правило, бизнес-подразделения имеют собственные системы использования, распространения и подготовки данных. Чтобы заставить их изменить свои процедуры и интегрировать в общий процесс с другими командами, необходимы культурные изменения.

В качестве наилучшей практики, выберите дата-стратегию, которая содержит хорошо проработанный план управления изменениями и позволяет внутренним командам управлять эволюцией изменений. Также планируйте регулярные командные коммуникации по проблемам и сомнениям на всем пути внедрения дата-процессов, сводя к минимуму сопротивление и поощряя подразделения к решению проблем.

Например, Транспортное командование Соединенных Штатов, или USTRANSCOM, внедрило карты данных для получения экспертной оценки, создав бизнес-глоссарий и унифицировав термины с помощью общей лексики. Используя общий словарь данных, бизнес-подразделения эффективно идентифицировали критически важные источники данных, таблицы, элементы и требования к данным для совместного управления.

Чтобы справиться с разрозненными данными, рассмотрите возможность применения тактики "Оркестровки", позволяющую собирать и структурировать данные из многочисленных источников хранения с целью обеспечения доступности и эффективной обработки данных. Контролируя разработку и доставку данных, дата-стратегия, включающая инструменты оркестрации и DataOps-процессы, потенциально поможет улучшить и качество данных на предприятии.

Стандартизируя процессы обработки данных для координации бизнес-подразделений, компании вынуждены создавать новые структуры и выделять ресурсы для поддержания дата-стратегии. Чтобы это сделать, необходимо формализовать политику и процедуры управления данными и обеспечить конфиденциальность данных с помощью практик Data Governance.

Благодаря Data Governance компании гарантируют, что нужные данные эффективно поступают куда нужно и в нужное время. Питер Айкен, профессор информационных систем в VCU и основатель Anything Awesome, демонстрирует, как Дата-стратегия и Data Governance работают вместе.

Дата-стратегия должна быть согласована с общей стратегией организации, чтобы определить, какие информационные ресурсы лучше всего обеспечат успех управления данными, включая защиту данных и предоставление доступа к ним. Data Governance, в свою очередь, обеспечивает обратную связь о том, насколько успешно Дата-стратегия работает для компании. Следовательно, может потребоваться изменение либо Дата-стратегии, либо процессов Data Governance.

Внешние требования, установленные нормативными актами, играют центральную роль в этой обратной связи между Дата-стратегией и Data Governance. Мероприятия по управлению данными, направленные на соответствие требованиям, служат основой для любых изменений, необходимых в Дата-стратегии и бизнес-стратегии.

Предприятия должны лучше справляться с нюансами регулирования. Для этого организации должны перестроить свою Дата-стратегию в сторону более целостного и гибкого подхода - это и будет наилучшей практикой.

Обеспечение безопасности информационных активов также будет иметь особое значение в эффективных Дата-стратегиях. 

В качестве наилучшей практики, при реализации Дата-стратегии, следует проверять бизнес-цели, унифицированные процессы, а также политики и стандарты Data Governance, используя системный подход для определения показателей и пороговых значений. Кроме того, следует выбирать измерения, которые наилучшим образом информируют о прогрессе и минимизируют препятствия, в соответствии с дорожной картой Дата-стратегии, разработанной ранее для достижения бизнес-целей.

Рассмотрим Дата-стратегию, которая сначала устраняет сдерживающие факторы в достижении бизнес-целей и информирует о прогрессе выполнения этих задач. Питер Айкен предлагает итеративный процесс, в ходе которого руководители могут выявлять сдерживающие факторы и двигаться к их устранению, определяя препятствие с помощью показателей.

Начните с малого, сосредоточившись на одном или двух важных сдерживающих факторах и настроив их показатели. Кроме того, оцените компоненты Дата-стратегии, включая интеграцию данных, метаданные, хранение, безопасность, коммерцию и управление, и установите пороговые значения, которые будут указывать на то, что показатели являются достаточно хорошими.

Планирование изменения с целью устранения сдерживающих факторов и способов их измерения может потребовать нескольких итераций. Управление данными должно развивать свою коллекцию практик, концепций и процессов, чтобы использовать ресурсы данных в соответствии с изменениями на рынке.

Кроме того, пересматривайте стратегию управления данными при изучении результатов показателей, основанных на бизнес-целях, чтобы поддерживать их актуальность. На основе таких обзоров компании могут оценить, следует ли обновить Дата-стратегию или типы показателей и их сбор, чтобы лучше понимать прогресс в достижении бизнес-целей.

В то время как показатели, основанные на бизнес-целях, показывают, достигла ли стратегия обработки данных желаемого результата, политика управления данными, применяемая на местах, может отличаться. Например, иногда в бизнес-контексте происходят изменения, такие как внедрение новой технологии. В этом случае бизнес-деятельность адаптируется независимо от рекомендаций Дата-стратегии.

И наоборот, сотрудники компании, клиенты и заказчики, возможно, должны будут в большей степени соответствовать внедряемой политике управления данными. В этом случае им потребуется дополнительное обучение обращению с данными или их использованию.

В этом случае компании необходимо будет устранить любые недоразумения. При определении метрик, связанных с реализацией политики управления данными, учитываются причины неожиданных развертываний. Кроме того, метрики можно сравнить с показателями, основанными на бизнес-целях, чтобы увидеть, насколько сильно изменилась Дата-стратегия.

В качестве наилучшей практики, попробуйте получить представление о прогрессе реализации политик управления данными с помощью инструментов data observability, метода мониторинга и анализа работоспособности данных организации и информационных систем. Команды DataOps используют автоматизированные инструменты для оценки поведения данных, которые могут обеспечить быстрый обзор эффективности Дата-стратегии.

Там, где автоматизация не имеет смысла для нескольких критических показателей, попросите людей, внедряющих стандарты обработки данных, отслеживать их. При использовании автоматизированных или ручных подходов улучшайте метрики, связанные с реализацией политик  Data Governance, с помощью итераций, как упоминалось в пункте № 4 выше.

Лучшие практики предоставляют организациям инструменты для разработки и реализации четко сформулированной Дата-стратегии. Они включают в себя постановку бизнес-целей на основе данных, стандартизацию процессов обработки данных в бизнес-подразделениях и внедрение Data Governance для обеспечения доступа к данным и их безопасности.

Также следует настроить метрики, которые будут привязывать бизнес-цели к Дата-стратегии и следить за реализацией стандартов Data Governance.

Самое главное, при разработке и внедрении стратегии обработки данных учитывать адаптивность, чтобы создавать стратегии, которые работают и устраняют сдерживающие факторы. В быстро меняющейся бизнес-среде с огромным объемом информации Дата-стратегия должна соответствовать текущим потребностям бизнеса. Только так сотрудники, деловые партнеры и клиенты смогут принимать своевременные решения, которые положительно повлияют на прибыльность предприятия.

  Перевод и адаптация статьи Data Strategy Best Practices - ТОП-20 самых интересных статей 2023 DATAVERSITY