Enterprise Data Management: utilizare și nevoie

Introducere

lumea noastră digitală este construită pe informații. Datele sunt peste tot și toată lumea le folosește pentru afacerea lor de zi cu zi. Gestionarea datelor a cunoscut recent o creștere a popularității în rândul companiilor, organizațiilor, analiștilor și consilierilor. Ce conduce această dezvoltare, având în vedere că acest subiect nu este în general considerat a fi foarte sexy?

datele sunt o reprezentare a faptelor. Prin plasarea datelor în context, se creează informații. Absența unei bune gestionări a datelor înseamnă adesea automat că gestionarea și informațiile operaționale nu sunt eficiente. Pe termen lung, acest lucru va paraliza o organizație în măsura în care nu mai poate funcționa corect. Motivul pentru aceasta este că deciziile importante sunt luate prea târziu, deoarece oamenii nu se mai pot baza pe informațiile de management. În plus, managementul proceselor de afaceri necesită creșterea timpului și a efortului, deoarece sarcinile și responsabilitățile departamentelor nu sunt bine aliniate între ele. În această situație, toată lumea creează și gestionează numai datele necesare pentru îndeplinirea propriilor atribuții și, în consecință, folosește un set propriu de definiții de date. Deoarece departamentele se acuză reciproc de inexactitate, măsurile de control sunt impuse în masă, iar operațiunile devin și mai viscoase, ducând la o spirală descendentă pentru întreaga afacere. Prin urmare, există un motiv de afaceri urgent pentru a atribui managementului datelor o poziție independentă și profesională în cadrul organizațiilor.

mai mult, regulile și reglementările impun o organizare structurată a gestionării datelor. Reglementările din sectorul financiar, precum Basel și solvabilitate, impun implementarea unui cadru de guvernanță pentru calitatea datelor și trasabilitatea informațiilor utilizate în rapoartele organizaționale. În acest context, Basel II afirmă: ‘banca trebuie să dispună de un proces de verificare a intrărilor de date într-un model statistic de predicție a neîndeplinirii obligațiilor sau a pierderilor, care să includă o evaluare a exactității, integralității și adecvării datelor specifice atribuirii unui rating aprobat. Gestionarea calitativă a datelor este importantă pentru a putea îndeplini aceste criterii, dar poate fi, de asemenea, foarte consumatoare de timp pentru implementare. În acest context, este dificil să se respecte regulile și reglementările sau să se încheie acorduri cu furnizorii și clienții.

Enterprise Data Management cuprinde toate activitățile din cadrul organizațiilor care vizează identificarea structurată, clasificarea, înregistrarea, modelarea, deblocarea, securizarea, arhivarea și ștergerea datelor. În acest cadru, termenul ‘întreprindere’ reprezintă caracterul la nivel de organizație al gestionării datelor.

faptul că gestionarea datelor joacă un rol atât de crucial în operațiunile de afaceri este subliniat de declarațiile oficialilor de nivel C. Aloys Kregting, CIO al DSM, ales ca CIO al anului în 2011, spune: ‘CIO ar trebui să fie mai presus de toate preocupat de valoarea informațiilor. Trebuie să știți exact ce oameni au nevoie de informații când și să facilitați și acest proces. Acest lucru subliniază încă o dată importanța raportării și a gestionării datelor master.’

ca al doilea exemplu putem indica CEO-ul unei companii de explorare și producție petrolieră, care își dă seama că o bună gestionare a datelor este următorul pas în progresul companiei sale către Excelența în afaceri și îi va permite să iasă în evidență de rivalii săi: ‘eforturile de îmbunătățire continuă se vor concentra acum pe a profita de aceste schimbări și a descoperi valoarea ascunsă pe care o oferă. Aceasta înseamnă stimularea proceselor simplificate și a gestionării consolidate a datelor pentru a oferi un proces decizional mai rapid și mai bine informat, o mai mare capacitate de reacție la nevoile clienților și mai puține deșeuri-toate acestea ducând la o performanță competitivă mai mare.’

date ca activ

după cum sa menționat mai sus, datele reprezintă o reprezentare a faptelor. Într-un mediu de afaceri acest lucru înseamnă ‘fapte privind operațiunile de afaceri’. Fără context sau structură, aceste date nu au valoare adăugată unei companii. Îi lipsește conținutul și semnificația pentru a avea o valoare reală. Aici, facem o distincție între datele structurate (stocate și aranjate într-o bază de date) și datele nestructurate (sub formă de documente, fișiere, imagini, mesaje text, formulare, videoclipuri sau înregistrări sonore, care nu pot fi încorporate în rânduri, coloane sau înregistrări).

fără informații suplimentare, este dificil, dacă nu imposibil, să clasificați, să înregistrați și să deblocați aceste date pentru utilizare. Momentul în care aducem contextul acestor date – atunci capătă semnificație. Apoi adăugăm o referință, o dată și o oră, semnificația mesajului, un format. Cu aceasta, datele sunt structurate și devin informații. Dacă conectăm toate diferitele surse de informații, prin stabilirea relațiilor și identificarea tiparelor, aceste informații devin cunoștințe. Aceasta este astfel valoarea adăugată a business intelligence (BI): conectarea diferitelor surse de informații într-o organizație pentru a spori luarea deciziilor de către conducerea companiei. Vezi și Figura 1.

Figura 1. Valoarea datelor, plasată în context.

organizațiile care sunt cele mai capabile să-și structureze datele și să deschidă aceste informații către lucrătorii de cunoștințe din cadrul companiei vor avea un avantaj competitiv. Utilizarea puterii comerciale inerente a acestor date va oferi companiilor și organizațiilor un avantaj strategic asupra concurenților lor. Eric Schmidt, fostul CEO al Google, a declarat în 2010: ‘nu cred că societatea înțelege ce se întâmplă atunci când totul este disponibil, cunoscut și înregistrat de toată lumea tot timpul. Și Gartner declară: În sectorul privat estimăm, de exemplu, că un retailer care utilizează big data la maximum are potențialul de a-și crește marja operațională cu peste 60%.'()

dar nu este vorba doar de o bună structurare și deblocare a datelor. De câțiva ani, ideea predominantă a fost că BI va rezolva problema informațiilor de management. Majoritatea companiilor și organizațiilor globale au implementat software complex și au executat programe bi scumpe. Cu toate acestea, managementul nu este mulțumit. Deoarece BI este orientat în primul rând către date structurate, se investește un efort insuficient în deblocarea valorii datelor nestructurate. Mai mult, informațiile de management nu pot fi modificate cu ușurință pentru a se adapta nevoilor în schimbare ale companiei. KPMG a declarat: ‘investițiile uriașe în IT nu garantează neapărat o mai bună informare. Ceea ce este mai important este schimbarea fundamentală a modului în care datele sunt colectate, prelucrate și prezentate.'()

informațiile expuse prin intermediul unui depozit de date sunt lipsite de valoare dacă calitatea setului de date subiacent este slabă. Date nestructurate (aprox. 85% din toate datele companiei) nu pot fi accesate printr-un depozit de date. Prin urmare, întrebările sunt: cum putem actualiza aceste date și ce constituie o bună gestionare a datelor pentru datele nestructurate? În acest context, ‘bun’ înseamnă în conformitate cu criteriile de calitate pe care organizația le-a impus datelor. Este evident că ‘Date bune’ nu este ceva care pur și simplu apare din aer subțire. Este necesar un cadru. Acest cadru constă în activități pe care o companie trebuie să le aranjeze și să le încorporeze în organizație într-o manieră logică și precisă. Aceasta se numește gestionarea datelor și acoperă toate activitățile organizaționale direcționate către operațiunile de afaceri, pentru a identifica, clasifica, înregistra, modela, debloca, securiza, arhiva și șterge datele într-un mod structurat. Pentru astfel de activități folosim termenul ‘Enterprise Data Management’ (EDM), deoarece implică activități care sunt executate la nivel de organizație.

conștientizarea faptului că o bună gestionare a datelor poate adăuga valoare activităților companiei și poate crește profiturile a adus analiști și consilieri să pună datele la același nivel cu alte resurse ale companiei, cum ar fi terenurile, clădirile și utilajele. În acest context, datele sunt definite ca un activ al companiei. Activele trebuie să fie bine gestionate: întreținute și protejate în mod corespunzător, cu proprietatea atribuită și eliminarea sau înlocuirea în timp util a datelor dacă acestea devin învechite. La fel ca alte active, datele organizaționale pot fi vândute și pentru a-și extrage valoarea. De exemplu, concurenții vor aprecia informațiile despre clienți, deoarece pot fi utilizate pentru a îmbunătăți vânzările.

directorii companiilor de top din întreaga lume au recunoscut pe deplin acest lucru. Programele legate de date sunt proeminente pe listele lor de acțiuni. Grupul Hackett afirmă: ‘ceea ce recunosc companiile este că au aruncat mulți bani către aplicații, dar, fără a-și standardiza și curăța datele, primesc în continuare informații care nu au sens. Au companii care folosesc definiții diferite, care calculează valori diferit, care folosesc ierarhii diferite. Întregul concept de gestionare a datelor master este absolut esențial pentru ca companiile să poată ajunge în cele din urmă la punctul în care au analize predictive.’Cazul de afaceri pentru inițierea programelor master data management (MDM) pare evident: ‘până în 2013, MDM va reduce redundanța datelor organizațiilor, ceea ce poate economisi 80% din costurile asociate gestionării datelor redundante.'()

modele pentru gestionarea datelor întreprinderii

gestionarea datelor a făcut obiectul unei atenții deosebite de ceva timp și există o abundență de modele și metode care pretind că oferă cel mai bun răspuns la structura gestionării datelor întreprinderii. Organizația Internațională pentru Standardizare, mai cunoscută sub numele de ISO, are nenumărate standarde, fiecare acoperind un sub-aspect al spectrului de date. De exemplu, ISO 27001 se ocupă de securitatea informațiilor. ISO 15489 este norma care se aplică gestionării informațiilor dintr-o perspectivă arhivistică. ISO 23081 este standardul pentru metadate. În plus, se poate utiliza ISO 19005 ca ghid pentru apariția datelor. Deci, avem o saturare de standarde. Alte cadre precum COSO și cadre precum Cobit și ISF vorbesc despre importanța datelor într-un sens mai larg, dar numai din perspectiva riscului.

Data Management Body Of Knowledge

un model mai complet ar părea să fie cel al DAMA-DMBOK. Acesta conține o colecție de cele mai bune practici în domeniul gestionării datelor, care au fost completate de noi perspective din practica din viața reală de-a lungul anilor. Ghidul dama-DMBOK (în întregime: Data Management Body Of Knowledge) este o publicație a Asociației de gestionare a datelor, o organizație internațională îndreptată către managerii de date și profesioniștii de date pentru distribuirea cunoștințelor despre gestionarea datelor.

DMBOK identifică zece funcții diferite de date. Aceste funcții sunt prezentate în Figura 2. Guvernanța datelor este funcția care leagă celelalte domenii între ele. În fiecare dintre domenii, trebuie acordată atenție factorilor de mediu, cum ar fi metodele și procedurile de lucru actuale, tehnicile utilizate și cultura organizațională.

Figura 2. Domenii de date conform DAMA ().

DAMA are punctele sale slabe. De exemplu, faptul că funcțiile menționate se referă doar una la alta în termeni generali, ceea ce înseamnă că un utilizator nu recunoaște sau înțelege întotdeauna relația dintre funcții și, ulterior, semnificația generală a combinației. Mai mult, DAMA pare să fie orientată spre date tradiționale, structurate, cel puțin în acest moment. Acesta fiind cazul, puțină atenție este dedicată importanței conținutului din social media. Securitatea datelor în cadrul DAMA vizează în primul rând protecția tehnologică a datelor. În afară de aceasta, diferența în modul în care generațiile tratează datele nu a fost recunoscută în mod explicit ca un factor relevant (factor de mediu). În cele din urmă – și aceasta este probabil cea mai mare obiecție – este mai presus de toate un cadru conceptual. Îi lipsesc exemple practice pentru a face conceptele și termenii suficient de clari pentru cititor, ceea ce implică un risc de interpretare inconsistentă. Modul în care ar trebui pus în aplicare cadrul este, de asemenea, destul de neclar. Acest lucru este contrar scopului principal al unui corp de cunoștințe. La urma urmei, aplicarea acestui corp de cunoștințe ar trebui să vizeze stimularea coerenței în aplicarea gestionării datelor. Din aceste motive, folosim DAMA doar pentru identificarea funcțiilor sale, deoarece acestea sunt într-adevăr solide.

KPMG Enterprise Data Management model

modelele menționate mai sus conțin elemente importante care trebuie luate în considerare în realizarea unei organizații profesionale de gestionare a datelor. Pentru operaționalizarea gestionării datelor, totuși, este important și un alt set de aspecte, aspecte care nu sunt acoperite de aceste modele.

în primul rând, acestea implică faptul că datele sunt schimbate între sisteme atât în cadrul organizației, cât și între organizație și terți. Prin urmare, gestionarea datelor ar trebui să se asigure că se încheie acorduri bune cu privire la formatul în care sunt livrate datele, la validarea calității datelor furnizate, la posibilele runde de îmbogățire înainte ca datele să fie prelucrate ulterior și la orice proceduri în cazul în care apar defecte în proces. Grupăm aceste activități în termenii ‘ achiziție și creație ‘și’distribuție’.

în plus, EDM ar trebui să se asigure, de asemenea, că cadrul EDM poate fi menținut în ansamblu. Organizația trebuie să aibă la dispoziție procese pentru a înregistra documente și defecte identificate în timpul executării operaționale a activităților EDM. Acestea ar trebui discutate în cadrul organismelor de consultare privind guvernanța MDE și ar trebui să conducă la o ajustare a procedurilor și tehnicilor existente. În acest context, se poate lua în considerare o situație în care un tablou de bord al calității datelor utilizat în cadrul unei organizații trebuie adaptat, deoarece organizația dorește să monitorizeze un nou obiect de date. În astfel de cazuri, ar trebui să existe un ‘proces de schimbare’ care stabilește procesul de luare a deciziilor cu privire la această modificare și pune în aplicare modificarea tabloului de bord după luarea deciziei.

în cele din urmă, toate activitățile EDM efectuate de o organizație ar trebui evaluate în funcție de eficacitatea și eficiența acestora. La fel ca în cazul proceselor primare din cadrul unei organizații, ar trebui să existe un mecanism ‘plan, Do, check, act’ pentru EDM, astfel încât să se poată controla dacă executarea activităților EDM respectă sau nu acordurile încheiate în această privință. ‘Monitorizarea proceselor’ permite acest lucru și permite organizației EDM să identifice în mod independent orice defecte și să ia măsuri corective.

acești pași sunt descriși în modelul KPMG EDM din Figura 3.

Figura 3. Modelul de gestionare a datelor KPMG Enterprise.

o scurtă descriere a celor mai importante elemente din model este prezentată mai jos.

• guvernanța datelor este îndreptată spre direcționarea activităților de gestionare a datelor. Chestiuni precum strategia, Politica, rolurile, sarcinile și responsabilitățile intră în această categorie.
• arhitectura de date se referă la definirea și documentarea obiectelor de date și a structurilor de date într-un model de date. Acestea formează baza pentru analiza informațiilor și construirea proceselor și sistemelor într-o organizație.
• gestionarea datelor Master se referă la calitatea datelor master și de referință. Scopul final este de a crea înregistrări unice (‘golden’).
• depozitarea datelor este activitatea care asigură definirea arhitecturii utilizate pentru stocarea datelor în bazele de date relaționale.
• Business Intelligence implică deschiderea datelor stocate în depozitele de date. Datele trebuie furnizate astfel încât să furnizeze informații utile conducerii, permițându-le să ia decizii bine informate.
• managementul calității datelor se referă la o documentație structurală a criteriilor de calitate, analiza calității reale a datelor și raportarea calității datelor.
• managementul conținutului este direcționat către Clasificarea datelor, structurarea fluxurilor de documente și accesul la acestea.
• arhivarea este orientată spre relocarea datelor inactive în alte medii.
• în cadrul operațiunilor de guvernanță, ‘meta-date’ se referă la informații privind elementele de gestionare a datelor, cum ar fi descrierile tehnice și funcționale ale obiectelor de date și ale modelelor de date.
• gestionarea bazelor de date este direcționată către gestionarea tehnică operațională a bazelor de date.
• securitatea datelor este direcționată spre securizarea datelor împotriva accesului și utilizării neautorizate a acestor date.
• managementul identității, în concluzie, specifică accesul la date.

pentru o descriere mai detaliată a unui număr de elemente EDM, vă referim la contribuțiile separate privind elementele EDM care au fost incluse în acest Compact.

EDM dintr-o perspectivă organizațională

în cadrul acestui articol, rămâne doar pentru noi să răspundem la problema celei mai bune modalități de implementare a modelului EDM în practica din viața reală.

dacă vă uitați atent la diferitele componente ale EDM, așa cum se arată în Figura 3, aveți impresia că există puțină ordine logică în aceste componente. Figura 3 demonstrează că nu există o prioritizare propusă sau o etapizare a construcției și implementării elementelor. Cu toate acestea, este evident că guvernanța datelor conectează toate celelalte elemente. Cu aceasta, dorim să indicăm că nu există o clasare între domenii și că ordinea secvenței în care sunt aranjate componentele EDM este pur aleatorie. Guvernanța datelor constituie o excepție aici. Legătura pe care o formează guvernanța datelor între toate celelalte părți ale EDM arată clar că nicio activitate de gestionare a datelor nu poate fi dezvoltată și implementată cu succes dacă nu există o guvernanță a datelor în cadrul organizației.

guvernanța datelor pune bazele tuturor activităților de gestionare a datelor. Fără această fundație, activitățile ar fi doar o grămadă de cărămizi libere fără structură și ciment. Acest lucru ar putea însemna că soluțiile BI sunt achiziționate și implementate în timp ce nu există standarde sau definiții de date insuficiente. Sau poate fi cazul în care calitatea datelor necesare pentru a genera informații fiabile de gestionare este inadecvată. Acest lucru poate duce la proiectarea și achiziționarea de sisteme care nu sunt compatibile cu alte sisteme, deoarece nu există un model general de date de întreprindere care să servească drept bază pentru toate evoluțiile sistemului. În cele din urmă, o organizație poate folosi în mod activ urmele pe care utilizatorii de internet le lasă în urmă pe site-urile web, fără a lua în considerare regulile de Confidențialitate, ceea ce ar putea duce la deteriorarea imaginii și, probabil, la revendicări.

guvernanța datelor asigură că există o viziune și o strategie la nivel de organizație pentru gestionarea datelor, susținute de management. Viziunea ne informează despre ceea ce dorim să realizăm. Aceasta indică ambiția organizației așa cum a fost. Toate activitățile legate de date ar trebui să respecte această viziune, iar strategia ar trebui să aducă consecvență în aceste activități. Strategia dictează, de asemenea, domeniul de aplicare al gestionării datelor în cadrul unei organizații. Ignorând modelul general DAMA, organizațiile pot prefera să omită anumite aspecte din considerație, deoarece probabil că sunt deja completate în altă parte, într-o unitate descentralizată. Un fenomen recurent constant, de exemplu, este faptul că HR își creează propria organizație de gestionare a datelor și folosește doar limitat liniile directoare și standardele pe care organizația centrală de gestionare a datelor le-a dezvoltat.

guvernanța datelor asigură, de asemenea, că se acordă atenție formulării regulilor de politică. În acest context, ne referim la Politica de securitate a informațiilor, regulile de politică privind arhitectura datelor, arhivarea și calitatea datelor. În plus, guvernanța datelor asigură încorporarea organizațională a gestionării datelor. Este necesar să se determine: cine este în cele din urmă responsabil, unde și cum se iau deciziile privind strategia, Politica, standardele, rolurile, proprietatea? De exemplu, cum și când sunt formulate rapoartele privind activitățile de gestionare a datelor din cadrul organizației? În ce mod organizăm executarea activităților de întreținere a datelor master?

această prezentare generală va clarifica faptul că guvernanța datelor este baza unei bune gestionări a datelor. Indiferent de stadiul de maturitate în care se poate regăsi o organizație, este întotdeauna benefic să examinăm serios calitatea guvernanței datelor și să verificăm dacă acoperirea sa este sau nu adecvată.

Imaginați-vă că o organizație are guvernanța datelor complet în ordine. Există atunci puncte de sprijin disponibile sau cele mai bune practici care pot clarifica care dintre celelalte componente de gestionare a datelor sunt direct eligibile pentru optimizare, în ceea ce privește prioritizarea? Din păcate, acest lucru nu este cazul. Cu alte cuvinte, experiența ne-a învățat că acest lucru depinde de prioritățile care apar din agenda Organizației în sine.

Imaginați-vă că o organizație decide să înlocuiască un sistem de informații vechi cu un nou sistem ERP. S-ar putea întreba apoi despre impactul pe care acest lucru l-ar putea avea asupra gestionării datelor. Ce ar trebui să aibă cea mai mare prioritate? Acest lucru poate duce la acordarea celei mai mari priorități gestionării calității datelor, ca urmare a migrării necesare. Datele poluate sunt curățate, meta-documentația este abordată și gestionarea datelor master este îmbunătățită. Implementarea unei aplicații de integrare a datelor poate duce, de exemplu, la actualizarea modelului de arhitectură a datelor și la selectarea și implementarea unei aplicații de calitate a datelor pentru a curăța și îmbogăți datele înainte de a fi partajate cu alte platforme.

Figura 4. Relația dintre modelul de afaceri și EDM.

concluzionând, considerăm că, pe baza guvernării datelor și în funcție de agenda de afaceri a organizației, ar trebui urmărite acele activități de gestionare a datelor care aduc cea mai mare valoare adăugată în realizarea agendei la un moment dat. Detaliile sunt prezentate în Figura 4. Centrat pe viziune și strategie, se construiește modelul de afaceri necesar realizării obiectivelor declarate în viziune și strategie. Acest model de afaceri solicită procesele primare și de sprijin. Resursele sunt necesare pentru a permite acestor procese să funcționeze și pot fi ulterior împărțite în forță de muncă, date și resurse IT. Exact ceea ce și cât de mult este necesar pe partea de date într-un caz specific este determinat de agenda de afaceri. EDM oferă un punct de sprijin pentru modul în care acest lucru ar trebui organizat. Aceasta cuprinde o abordare personalizată și nu poate fi încapsulată într-un model fix de activități de gestionare a datelor.

concluzie

în această contribuție am dat o introducere la EDM ca o abordare a gestionării tuturor datelor pe care o organizație le generează sau le dobândește. O implementare corectă a acestei abordări asigură că aceste date respectă cerințele de calitate a datelor organizației și că datele necesare pentru executarea proceselor și pentru a permite conducerii să ia decizii bine fundamentate sunt corecte, complete și disponibile în timp util. În acest caz, datele sunt un activ care trebuie gestionat la fel ca toate celelalte active ale companiei. Ulterior, am definit în continuare părțile componente ale EDM. Astfel, a apărut un cadru de activități de management care formează baza calității datelor. În cele din urmă, am susținut că punerea în aplicare a părților componente nu poate avea loc în conformitate cu un model fix. În operaționalizare, strategia și prioritizarea companiei determină care dintre componentele EDM sunt selectate și optimizate. Un rol crucial este alocat guvernanței datelor, care asigură viziunea și Strategia la nivel de organizație și sponsorizată de management.