Hero SASCOM Background 3q2014

 

Data Governance – pierwsze kroki

Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager, SAS Institute

 

XXI wiek to rewolucja informacyjna, gdzie wykorzystywanie danych na masową skalę jest codziennością. Każda działalność biznesowa wymaga dzisiaj, aby informacje wspierające podejmowanie decyzji były wysokiej jakości, dostarczane na czas, i co najważniejsze, były pewne i gwarantowały bezpieczeństwo prowadzonej działalności biznesowej. Rozwój ekosystemów analitycznych, oferowanych przez firmy innowacyjnych produktów i usług oparty został na możliwości pozyskiwania, przetwarzania i dostarczania informacji.

Jako koncepcja, idea Data Governance jest obecna od lat. Ze względu na rosnącą rolę informacji w procesie zarządzania, dane stały się tak samo ważnym zasobem każdej firmy, jak finanse lub zasoby ludzkie. Wymagają rzetelnego podejścia do ich przetwarzania, przejrzystego sposobu zarządzania nimi i zdefiniowanych odpowiedzialności, określonych standardów i zasad nimi rządzących, bezpieczeństwa i ochrony oraz monitorowania i kontroli. Ten szeroki zakres zadań związanych z zarządzaniem danymi w organizacji nazwany został Data Governance.

Metodyki i wzorce

Skuteczne wypracowanie zasad współdziałania w organizacji, w celu właściwego zarządzania informacją i jej obiegiem, wymaga wykorzystania najlepszych praktyk i odpowiednich wzorców. Każda organizacja, w zależności od swojego poziomu dojrzałości i celów biznesowych, musi odnaleźć swoją drogę, jednak sięgnięcie po wzorce i ramy dla definicji procesów, ról i odpowiedzialności daje gwarancję kompletności tworzonej polityki Data Governance oraz ułatwia i skraca ten proces. Podobnie jak w przypadku wyboru metodyk zarządzania projektami, tak i tutaj możemy wykorzystywać podejścia bardzo silnie uporządkowane i nastawione na działania w określonych z góry procesach (np. Data Management Body of Knowledge - DAMA-BOK - stworzony przez DAMA International). Możemy także sięgać po ramy Data Governance zbudowane tak, aby ułatwiać stopniowe budowane polityk i strategii zarządzania danymi w organizacji. SAS Data Governance Framework jest takim właśnie przewodnikiem wskazującym kluczowe obszary, które powinny zostać objęte politykami i procedurami. Identyfikuje także role bezpośrednio związane z realizowaniem przyjętych zasad Data Governance.

Data Governance - role i zasady

 

Wśród nich należy zwrócić uwagę na nową, bardzo istotną, rolę jaką jest Data Stewardship - czyli określenie i zidentyfikowanie w organizacji osób odpowiedzialnych za dane, będących ich „właścicielami”. Skuteczne wykreowanie postaw i zadań dla Data Stewardów powinno pozwolić na realizowanie przez nich następujących zadań:

  • zarządzanie definicjami danych rozpoczynając od ich znaczenia biznesowego, aż po techniczne określenie struktur i atrybutów opisujących obiekty biznesowe i dopuszczalne zakresy przyjmowanych przez nie wartości
  • tworzenie i realizowanie polityk oraz procedur związanych z zarządzaniem i uzgadnianiem zmian w definicjach danych oraz zmian w systemach informatycznych przetwarzających dane
  • tworzenie zasad zarządzania jakością danych, których są właścicielami, monitorowanie jakości tych danych oraz realizowanie zadań związanych z podnoszeniem ich jakości (w tym uzgadnianiem konfliktów i czasem wręcz ręczną ich korektą)
  • wspieranie właściwego i skutecznego wykorzystania danych przez organizację oraz współpracy w kreowaniu strategii rozwijania środowisk przetwarzania i analizy danych

Odpowiednie funkcjonowanie środowiska Data Stewardów to fundament skutecznego wdrożenia zasad Data Governance w organizacji. Na nich też spoczywa odpowiedzialność za operacyjne zrealizowanie stawianych przed programem Data Governance celów.

W cyfrowych czasach zadanie to musi zmierzyć się z dodatkowymi wyzwaniami, które wynikają z popularyzacji środowisk Big Data. Dążenie do uporządkowania i kontroli zderza się tutaj z wielką zmiennością danych, które organizacja przetwarza, ciągłym eksperymentowaniem z nowymi źródłami i zmianami w wykorzystaniu tak pozyskiwanych informacji. Te dwa światy nieustannie się ścierają i należy zachować racjonalne podejście w stosowaniu polityk Data Governance dla środowisk Big Data. Wskazówki dotyczące skutecznego przeprowadzenia tego procesu można odnaleźć na blogu SAS: Can Big Data be governed? oraz Is effective Data Governance possible in an era of Big Data?.
 

 

Co dalej?

Rozwijanie programu Data Governance nie kończy się na 3 przedstawionych powyżej krokach, jednak ustalenie kolejności przyszłych działań musi być dopasowane do celów biznesowych organizacji.

Naturalnym kolejnym krokiem jest rozwijanie obszaru zarządzania jakością danych, wdrażanie zautomatyzowanych rozwiązań standaryzacji i korekty danych wraz ze wsparciem dla procesów ich ręcznego uzgadniania. Wiele firm na tym etapie podejmuje decyzje o budowie dedykowanych systemów informatycznych, których zadaniem jest zarządzanie rejestrami kluczowych obiektów, takich jak klient, produkt, czy istotny dla procesu produkcyjnego katalog części. Systemy takie nazywane są Master Data Management.

Drugim istotnym obszarem może być ewolucja i planowanie rozwoju systemów analitycznych i hurtowni danych z wykorzystaniem zbudowanego obrazu przepływu danych w organizacji. W oparciu o niego możliwe jest wprowadzanie uproszczeń i ewolucyjne optymalizowanie infrastruktury informacyjnej z wykorzystaniem np. rozwiązań wirtualizacji danych (SAS Federation Server).

Zapraszamy serdecznie do zapoznania się z produktami SAS Data Governance oraz do obejrzenia webinarium poświęceonego Data Governance.  

Informacja o autorze:

Back to Top