Представление рамочной структуры DAMA в привязке к жизненному циклу данных

На рисунке 9.4 приведено альтернативное представление колеса DAMA. Этот вариант представления отражает концепцию общей архитектуры областей знаний по управлению данными в виде диаграммы соответствующих функций управления данными и их взаимосвязей.

Диаграмма включает дополнительные детали, разъясняющие содержание некоторых областей там, где это необходимо для более четкого понимания соотношений.

Предлагаемая структура исходит из основной цели управления данными: предоставить организациям возможность извлекать выгоду из их информационных активов так же, как и из любого другого актива. Извлечение выгоды требует управления жизненным циклом данных, поэтому функции управления данными, относящиеся к конкретным фазам жизненного цикла, помещены в центральную часть диаграммы. Начинается все с моделирования и проектирования надежных и качественных данных; затем внедряются процессы и функции, обеспечивающие доступность данных для использования и возможности по их обслуживанию; и, наконец, осуществляется использование данных в различных типах аналитики, за счет чего их ценность повышается.

* DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)

Отведенный управлению жизненным циклом раздел включает функции по проектированию и операционные функции (моделирование, архитектура, хранение, обработка и т. п.), необходимые для поддержания традиционных способов применения данных (бизнес-аналитика, управление документами и контентом и т. п.). Кроме того, он учитывает и недавно появившиеся функции, к примеру хранение больших данных, которые необходимы для реализации новых возможностей (наука о данных, предиктивная аналитика и т. п.). Когда организации управляют данными как активом, у них появляется возможность извлечения выгоды из них (монетизация данных) посредством оптимизации бизнеса на основе данных (косвенная монетизация) и (или) их продажи другим организациям (прямая монетизация).

Организации, фокусирующие внимание только на тех функциях, которые напрямую связаны с конкретными фазами жизненного цикла, не смогут извлечь из своих данных такой же большой выгоды, какую они могли бы получить, осуществляя поддержку жизненного цикла с помощью остальных функций управления данными. Эти функции делятся на базовые направления деятельности и деятельность по надзору. Базовые направления деятельности (защита данных, управление метаданными и качеством данных) охватывают весь жизненный цикл данных. Они позволяют реализовывать более качественные проектные решения и облегчают использование данных. Если деятельность по этим направлениям хорошо налажена, стоимость обслуживания данных снижается, потребители данных испытывают к ним больше доверия, а возможности их использования существенно расширяются.

Для успешной поддержки производства и использования данных, а также обеспечения деятельности по базовым направлениям с требуемым уровнем исполнительской дисциплины многие организации устанавливают надзор за управлением данными в форме руководства данными (data governance)[354].

Представленная на рисунке 9.4 схема, сильно напоминает структуру цепочки ценностей по Портеру и цепь поставок в соответствии со SCOR-моделью, которые мы обсуждали в главе 7. По сути дела, она отражает модель управления цепочками поставок данных. Как было в сказано в главе 7, хотя на первый взгляд термин «цепочка поставок» ориентирован на поставщика, однако на самом деле цепочки поставок разрабатываются с учетом потребностей клиента. Ориентация на результат позволяет более осознанно подойти к проблеме преодоления разрыва между данными и информацией. Поэтому далее в этой книге мы будем рассматривать функциональные области управления данными именно в соответствии с приведенной на рисунке 9.4 схемой.