Управление данными (Data Governance)
Управление данными – это методология и комплекс инструментов для управления и повышения работы с данными в организации. Они позволяют определить наиболее важные данные для использования сотрудниками, находят ответственных и контролируют жизненный цикл данных в компании.
Управление данными включает в себя комплексную методологию и целый набор ИТ-инструментов, которые помогают получать полные преимущества от данных организации
-
Управление качеством данных
Создание инструментов и систем мониторинга качества данных, включающих контроль первичного ввода данных, управление мастер-данными (MDM), систематическое выявление аномальных данных и их коррекция, контроль целостности данных при интеграции от систем-поставщиков до систем-получателей.
-
Разработка корпоративной политики управления данными
Корпоративная политика Data Governance включает в себя аудит данных, внедрение SLA для корпоративных систем, назначение ответственных сотрудников, управление изменениями и создание карты рисков и «точек» мониторинга качества данных.
-
Внедрение Каталога Данных
С помощью Каталога данных источники данных легко обнаруживаются и являются понятными для пользователей, которые управляют данными. В него входят инструменты для обнаружения источников данных, получения метаданных для этих источников, выполнения поиска и управления метаданными.
-
Внедрение систем НСИ
Cистемы для управления нормативно-справочной информацией (НСИ) включают в себя относятся стандарты, регламенты, справочники клиентов и поставщиков, классификаторы и каталоги материально-технических ресурсов.
-
Каталог данных (Data Catalog)
Каталог данных – это единый достоверный источник сведений об информационных активах организации, который поможет компании максимально использовать накопленные данные. -
Внедрение систем НСИ
Нормативно-справочная информация – важная основа для эффективной работы каждой организации.
Часто задаваемые вопросы
-
Управление данными – это комплекс бизнес-процессов и технологических инструментов для упорядочения работы с данными внутри компании.
-
Несмотря на одинаковый перевод на русский язык – «управление данными», - существует различие между понятиями. В самом простом виде оно звучит так: Data Governance – это стратегия, а Data Management – тактика. Data Governance связана напрямую с технологическими решениями. Компании используют технологии для того, чтобы решить основные задачи, которые ставит перед ним управление данными. Тем не менее, Data Governance и Data management работают параллельно друг другу и дополняют друг друга.
-
Процесс создания концепции Data Governance обычно долгий и состоит из нескольких блоков, которые не всегда идут последовательно:
-
Проектирование корректной ИТ-архитектуры.
-
Создание единой виртуальной среды для работы с данными.
-
Создание хранилищ данных.
-
Корректировка бизнес-процессов по работе с данными в существующих информационных системах.
-
Добавление процесса перекрестной проверки данных между системами и процесса исправления недостоверных данных.
-
Настройка процессов извлечения данных из систем трансформации и загрузки их в нужные представления (ETL, Extract, Transform & Load).
-
Внедрение корпоративной сервисной шины данных (Enterprise Service Bus, ESB).
-
Контроль качества данных (Data Quality).
-
Внедрение инструмента управления мастер-данными (Master Data Management, MDM).
-
-
Основным источником информации о том, какие технологические продукты используются в области управления данными можно искать в аналитических отчетах Gartner. Аналитики Gartner каждый год публикуют исследования рынка Master Data Management и Metadata Management Solutions - Магические квадранты по системам управления мастер-данными и метаданными.
В последнем магическом квадранте Gartner по системам управления метаданными появились два новых лидера. Таким образом основными поставщиками в этой области считают Semarchy, TIBCO Software и Riversand. Но лидером этого рынка уже много лет остается компания Informatica.
В частности, в последнем отчете Gartner указывали на наличие в платформе Informatica движка на базе искусственного интеллекта. По их мнению, это значительно повысило интеллектуальные возможности платформы и сделала её применимой в возможных кейсах. В России в последнее время также виден спрос на эту систему в разных отраслях.
