Внутренняя ценность информации

Обзор

Показатель внутренней ценности информации (Intrinsic Value of Information, IVI) определяет связанную с ней предполагаемую выгоду. Он позволяет проводить укрупненные сравнения различных групп информационных активов независимо от того, каким образом они используются в настоящее время. Этот метод определяет, насколько верными и полными являются представленные в информационных активах данные и насколько вероятно, что такие данные имеются у других организаций. Предполагается, что более качественная и доступная информация, которая уникальна и контролируется с точки зрения принадлежности данной организации, обладает более высоким внутренним ценностным потенциалом.

Модель IVI применима для определения связанных с информацией инвестиционных приоритетов (в процессе рассмотрения различных источников данных или инициатив). Например, показатель IVI может быть особенно полезен для распределения усилий и инвестиций в области качества данных или информационной безопасности.

Формула расчета

IVI = Validity * Completeness * (1 – Scarcity) * Lifecycle,

где:

Validity (валидность) – процент записей, признанных верными;

Completeness (полнота) – процентное соотношение текущего общего количества записей и потенциально возможного количества записей;

Scarcity (редкость) – процент представленных на рынке организаций (или конкурентов), которые, вероятно, имеют такие же данные;

Lifecycle (жизненный цикл) – разумный срок полезного использования любой единицы данных (записи), принадлежащей информационному активу (например, в месяцах).

Реализация

Эта модель хорошо подходит для использования ответственными сотрудниками с целью сравнения потенциальной полезности различных видов информации или контроля улучшения (или ухудшения) динамики потенциала отдельных информационных активов с течением времени. Оптимальное значение IVI – 1.0 (идеальная точность и полнота данных при отсутствии копий или версий какой-либо части этих данных, доступных за пределами организации). Для информации с высоким IVI, возможно, будет целесообразным расширение ее доступности и использования. При низком IVI может потребоваться удвоение усилий по управлению информационным активом и обеспечению его качества.

Преимущества и проблемы

Модель IVI – самая простая из используемых моделей оценки информации. Она поможет быстро сравнить ценностный потенциал различных информационных активов, определить качество данных, их конфиденциальность или проблемы с управлением активом. Кроме того, она позволяет выявить данные, которые, возможно, не следует хранить. Однако эта модель не учитывает применимость данных для достижения какой-либо конкретной бизнес-цели.

Бизнес-ценность информации

Обзор

Модель определения бизнес-ценности информации (Business Value of Information, BVI) рассматривает полезность информационного актива с точки зрения фактического применения в бизнесе (в отличие от модели IVI). В ней рассматривается, насколько полезна, актуальна информация и насколько она применима к бизнесу. Метод удобен для быстрого получения потенциальной пользы от информации в реальном мире. Например, при наличии конкурирующих бизнес-приоритетов модель можно использовать для согласования с ними приоритетов, связанных с информацией.

Формула расчета

где:

Relevance (релевантность) – насколько полезной данная информация может быть для одного или нескольких бизнес-процессов (от 0 до 1); n – количество бизнес-процессов или функций;

Validity (валидность) – процент записей, признанных верными;

Completeness (полнота) – процентное соотношение текущего общего количества записей и потенциально возможного количества записей;

Timeliness (своевременность) – насколько быстро новые или обновленные записи собираются и становятся доступными.

Реализация

Для реализации этого метода удобно иметь общее распределение бизнес-функций по всей организации. Уровень детализации распределения может различаться в зависимости от имеющихся возможностей по анализу функций и конкретных задач по оценке информации. C помощью измерения разрывов между фактической ценностью информации и ее потенциальной ценностью (в частности, с использованием оценок фактической и потенциальной релевантности) можно быстро определить возможности для лучшего использования информационных активов.

Преимущества и проблемы

Модель BVI связывает данные с фактической ценностью для бизнеса. Она относительно проста в реализации и может учитывать фактические и потенциальные сценарии. Этот подход полезен для выявления «темных данных» (неиспользуемых или малоиспользуемых)[198] и принятия решений об удалении ненужной информации. Однако определение коэффициентов релевантности данных бизнес-функциям может потребовать трудоемкого функционального анализа и быть весьма субъективным.