zarządzanie danymi korporacyjnymi: użyteczność i konieczność

wprowadzenie

nasz Cyfrowy świat zależy od informacji. Dane są wszędzie. Dlaczego tak wiele firm, organizacji, analityków i konsultantów tak się tym martwi?

dane są reprezentacjami faktów. Umieszczenie danych w kontekście tworzy informacje. Brak odpowiedniego zarządzania danymi często automatycznie oznacza, że informacje o zarządzaniu i kontroli są nieefektywne. W dłuższej perspektywie sparaliżuje organizację do tego stopnia, że nie będzie już w stanie prawidłowo funkcjonować. Powodem tego jest to, że ważne decyzje są podejmowane zbyt późno, ponieważ informacje zarządcze nie są już zaufane. Ponadto zarządzanie procesami biznesowymi na poziomie departamentów będzie wymagało coraz więcej czasu i wysiłku, ponieważ działania jednostek nie są dobrze skoordynowane. W tej sytuacji każdy tworzy i zarządza tylko danymi potrzebnymi do wykonania własnej pracy, a zatem używa własnego zestawu definicji danych. Ponieważ działy obwiniają się nawzajem za zaniedbanie, kontrole nakładają się na siebie, a proces biznesowy staje się jeszcze bardziej skomplikowany, co prowadzi do spirali spadkowej. Istnieje więc dobry powód biznesowy, aby zapewnić zarządzanie danymi niezależne i profesjonalne miejsce w organizacjach.

ponadto przepisy i regulacje wymagają również uporządkowanego zarządzania danymi. Wetgeving in de financiële sector zoals Basel en Solvency vereist dat een mechanisme voor datakwaliteit en herleidbaarheid van in rapportages gebruikte informatie geborgd is binnen de organisatie. Basel II stelt in dit verband: “bank musi wdrożyć proces weryfikacji danych wprowadzanych do statystycznego modelu niewykonania zobowiązania lub przewidywania strat, który obejmuje ocenę dokładności, kompletności i stosowności danych specyficznych dla przypisania zatwierdzonego ratingu”. Kwalitatief datamanagement is belangrijk om te kunnen voldoen aan deze eisen. Prawidłowe zapisywanie danych w systemach jest jedną z najbardziej czasochłonnych części takiego programu. W takiej sytuacji trudno jest spełnić wymogi zewnętrzne wynikające z przepisów ustawowych i wykonawczych oraz umów zawartych z dostawcami i klientami.

zarządzanie danymi korporacyjnymi to zestaw działań w organizacjach mających na celu identyfikację, klasyfikację, rejestrację, modelowanie, odblokowywanie, ochronę, archiwizację i niszczenie dane w uporządkowany sposób. Termin “Przedsiębiorstwo” odzwierciedla charakter zarządzania danymi w całej organizacji.

fakt, że zarządzanie danymi odgrywa tak ważną rolę w operacjach biznesowych, podkreśla oświadczenie niektórych kierowników organizacji. Alois Kregting, cio DSM i wybrany cio roku w 2011 r., mówi: “cio musi być szczególnie zaniepokojony wartością informacji. Musisz bardzo dobrze wiedzieć, którzy ludzie potrzebują jakich informacji, kiedy, a także przyczyniać się do tego. To po raz kolejny podkreśla znaczenie raportowania i zarządzania danymi podstawowymi.’

Als tweede de CEO van een olie-exploratie-en productiebedrijf die zich realiseert dat goed datamanagement voor zijn bedrijf een volgende stap naar Business excellence is en hem in staat stelt zich te onderscheiden van zijn concurrenten: ‘Continuous improvement efforts will now focus on taking advantage of these changes and uncover the hidden value they offer. Oznacza to uproszczenie procesów i lepsze zarządzanie danymi w celu umożliwienia szybszego i bardziej świadomego podejmowania decyzji, szybszego reagowania na potrzeby klientów i mniejszej ilości odpadów – wszystko to przekłada się na większą konkurencyjność”.

dane jako zasób

dane, jak podano, są reprezentacją faktów. Rzutowane na środowisko biznesowe są “fakty dotyczące operacji biznesowych”. Bez kontekstu i struktury dane te nie mają żadnej dodatkowej wartości dla firmy. Brakuje im treści i znaczenia, aby naprawdę zwiększyć wartość firmy. Rozróżniamy dane ustrukturyzowane (przechowywane i uporządkowane w bazie danych) i dane nieustrukturyzowane (w postaci dokumentów, plików, obrazów, wiadomości tekstowych, formularzy, filmów lub nagrań dźwiękowych, które nie mogą być zawarte w wierszach, kolumnach ani rekordach).

bez dodatkowych informacji trudno, jeśli nie niemożliwe, sklasyfikować, zarejestrować i uzyskać dostęp do tych danych. W momencie, gdy dodajemy kontekst do tych danych, dane stają się znaczące. Następnie dodajemy link, datę i godzinę, wartość wiadomości, format. Daje strukturę danych i staje się informacją. Jeśli skorelujemy ze sobą różne źródła informacji, ustanawiając relacje i identyfikując wzorce, wówczas informacja staje się wiedzą. Jest to również dodatkowa wartość Business Intelligence (BI): łączenie różnych działów informatycznych w organizacji w celu podejmowania decyzji przez kierownictwo firmy. Patrz także rysunek 1.

Rysunek 1. Umieść wartość danych w kontekście.

organizacje, które są w stanie najlepiej uporządkować swoje dane w znaczące informacje i uczynić te informacje logicznie dostępnymi dla pracowników wiedzy w firmie, będą w stanie lepiej zdominować swoich konkurentów. Wykorzystanie nieodłącznej siły handlowej tych danych zapewni firmom i organizacjom strategiczną przewagę nad konkurencją. Eric Schmidt, ówczesny dyrektor generalny Google, powiedział w 2010 roku: “Nie wierzę, że społeczeństwo rozumie, co się dzieje, gdy wszystko jest dostępne, poznawalne i nagrywane przez wszystkich przez cały czas.”En Gartner stelt:” w sektorze prywatnym szacujemy na przykład, że detalista korzystający w pełni z big data może zwiększyć marżę operacyjną o ponad 60%.”()

Maar het gaat niet alleen om het goed structureren en ontsluiten. Een aantal jaren was de heersende gedachte dat BI het problemem van goede managementinformatievoorziening zou oplossen. Wszystkie duże firmy i instytucje na świecie uruchomiły drogie programy BI i wdrożyły drogie aplikacje. Niemniej jednak kierownictwo firmy nie jest z tego zadowolone. BI nie ujawnia wszystkich danych biznesowych, w praktyce koncentruje się głównie na danych ustrukturyzowanych, przy niewystarczającej koncentracji na wartości danych nieustrukturyzowanych. Ponadto raporty nie są łatwe do dostosowania, dlatego często nie są wystarczająco skoncentrowane na potrzebach firmy w danym momencie. KPMG oparte na badaniach: “Ogromne inwestycje w IT niekoniecznie gwarantują lepsze informacje. Ważniejsze jest zasadnicza zmiana sposobu gromadzenia, przetwarzania i prezentacji danych.”()

Gestrutureerde data die door een datawarehouse worden ontsloten, zijn waardeloos als de kwaliteit van die data niet goed is. Ongestructureerde gegevens (ok. 85% van alle bedrijfsgegevens) kunnen niet via een datawarehouse worden ontsloten. De vraag is dan hoe je deze data ‘goed’ krijgt en wat goed datamanagement voor ongestructureerde gegevens is. W tym kontekście dobro oznacza spełnienie wymagań jakościowych ustalonych dla niego przez organizację. Oczywiście dobre dane nie są czymś, co przychodzi samoistnie. Potrzebny jest system zarządzania. Struktura zarządzania obejmuje działania, które firma musi logicznie i starannie zorganizować i zainwestować w organizację. Jest to zarządzanie danymi i obejmuje wszystkie działania w organizacjach mające na celu identyfikację, klasyfikację, rejestrację, modelowanie, dostęp, ochronę, archiwizację i niszczenie danych w uporządkowany sposób. W tym celu używamy terminu “zarządzanie danymi korporacyjnymi” (EDM), ponieważ odnosi się on do działań prowadzonych w całej firmie we wszystkich organizacjach.

uświadomienie sobie, że efektywne zarządzanie danymi może zwiększyć wydajność operacji biznesowych i zyski, skłoniło analityków i konsultantów do zrównania danych z innymi aktywami biznesowymi, takimi jak grunty, budynki i sprzęt. W tym kontekście dane są również opisywane jako aktywa biznesowe. Aktywa muszą być dobrze zarządzane: w dobrym stanie, dobrze zabezpieczony, musi być właściciel, który kontroluje, a składnik aktywów również musi zostać wymieniony w odpowiednim czasie. Podobnie jak inne aktywa, dane mogą być również sprzedawane. Można z niego czerpać wartość. Pomyśl tylko o plikach adresowych, które stanowią pewną wartość zarówno dla firm w dobrej wierze, jak i nieuczciwych.

liderzy wiodących firm na świecie są tego świadomi. Programy powiązane z danymi zajmują ważne miejsce na liście działań. Grupa Hackett stwierdza: “Firmy dostrzegają, że rzuciły dużo pieniędzy na aplikacje, ale bez standaryzacji i oczyszczenia swoich danych nadal otrzymują informacje, które nie mają sensu. Mają firmy, które używają różnych definicji, które obliczają metryki w różny sposób, które używają różnych hierarchii. Ta cała koncepcja zarządzania danymi podstawowymi jest absolutnie kluczowa dla firm, aby móc ostatecznie dotrzeć do punktu, w którym mają analitykę predykcyjną.’. De businesscase om master Data management (MDM) programma ‘ s te starten lijkt evident: “Do 2013 r. MDM zmniejszy redundancję danych organizacji, co może zaoszczędzić 80% kosztów związanych z zarządzaniem nadmiarowymi danymi”. ()

Modellen voor Enterprise Data Management

Over het beheersen van data wordt al tijden nagedacht en er zijn dan ook modellen en methodieken te over, die allemaal claimen het beste antwoord voor de inrichting van Enterprise Data Management te hebben. De International Organization for Standardization, beter bekend als ISO, kent talloze standaarden die elk op zich weer een deelaspect van Het spectrum van data behandelen. Na przykład norma ISO 27001 dotyczy bezpieczeństwa informacji. ISO 15489 jest standardem stosowanym do zarządzania informacjami w zakresie archiwizacji. ISO 23081 to standard metadanych. Ponadto norma ISO 19005 może być wykorzystana jako przewodnik po wyglądzie danych. Standardy obfitują. Inne frameworki, takie jak COSO i frameworki, takie jak Cobit i ISF, mówią o znaczeniu danych w szerszym znaczeniu, ale tylko z perspektywy ryzyka.

zbiór wiedzy na temat zarządzania danymi

bardziej kompletnym modelem wydaje się być Model DAMA-DMBOK. Zawiera zbiór “najlepszych praktyk” w zakresie zarządzania danymi, które od kilku lat są uzupełniane o nową wiedzę praktyczną. Przewodnik DAMA-DMBOK (kompletny: zbiór wiedzy o zarządzaniu danymi) to publikacja stowarzyszenia zarządzania danymi, międzynarodowej organizacji, która koncentruje się na menedżerach danych i specjalistach od danych w celu rozpowszechniania wiedzy na temat zarządzania danymi.

DMBOK rozróżnia dziesięć różnych funkcji danych. Funkcje te pokazano na rysunku 2. Zarządzanie danymi to funkcja łącząca inne domeny. W każdym z obszarów należy wziąć pod uwagę czynniki środowiskowe, takie jak obecne metody i procedury pracy, stosowane technologie i kultura organizacyjna.

Rysunek 2. Domeny danych zgodnie z DAMA ().Jednak

DAMA również zna swoje słabości. Na przykład: fakt, że nazwane funkcje odwołują się do siebie tylko w ogólnym zarysie, dzięki czemu użytkownik nie zawsze widzi związek między funkcjami, a tym samym szersze znaczenie. Ponadto DAMA wydaje się obecnie koncentrować na tradycyjnych danych strukturalnych. Na przykład wciąż niewiele mówi się o znaczeniu treści w mediach społecznościowych. Bezpieczeństwo danych w DAMA koncentruje się głównie na technicznej ochronie danych. Ponadto różnica w sposobie przetwarzania danych przez pokolenia nie została jeszcze wyraźnie uwzględniona jako istotny czynnik (czynnik środowiskowy). Wreszcie, i to chyba największy sprzeciw, to przede wszystkim ramy koncepcyjne. Brakuje praktycznych przykładów, aby koncepcje i terminy były wystarczająco jasne dla czytelnika. Istnieje ryzyko niespójnej interpretacji. Nie jest również jasne, w jaki sposób należy wdrożyć tę strukturę. Jest to sprzeczne z głównym celem zbioru wiedzy. Powinno to mieć na celu zapewnienie, że ich użycie sprzyja spójności w stosowaniu zarządzania danymi.

model zarządzania danymi korporacyjnymi KPMG

powyższe modele zawierają ważne elementy, które należy wziąć pod uwagę przy tworzeniu profesjonalnej organizacji zarządzania danymi. Jednak dla praktycznej implementacji zarządzania danymi ważny jest szereg innych aspektów, które nie są objęte tymi modelami.

po pierwsze, dotyczy to faktu, że wymiana danych odbywa się między systemami zarówno w organizacji, jak i między organizacją a stronami trzecimi. Zarządzanie danymi musi następnie zapewnić dobre umowy dotyczące formatu, w którym dane są dostarczane, kontroli jakości dostarczanych danych, możliwych kroków wzbogacania przed dalszym przetwarzaniem danych oraz wszelkich procedur, jeśli w procesie wystąpią błędy. Grupujemy te działania zgodnie z terminami “pozyskiwanie i rozwój” i “dystrybucja”.

ponadto EDM musi również zapewnić, że struktura EDM jako całości może być zachowana. Organizacja musi mieć procesy rejestrowania dowodów dokumentalnych i problemów zidentyfikowanych podczas operacyjnej realizacji działań EDM. Że są one omawiane w organach doradczych w zakresie zarządzania EDM i że prowadzą do dostosowania istniejących procedur i technik. Można to postrzegać jako sytuację, w której pulpit nawigacyjny jakości danych używany w organizacji musi zostać dostosowany, ponieważ organizacja chce monitorować nowy obiekt danych. Następnie powinien istnieć “proces zmiany”, który przygotowuje decyzję o tej zmianie i wdraża zmianę na pulpicie nawigacyjnym po podjęciu decyzji.

wreszcie wszystkie działania EDM prowadzone przez organizację powinny być oceniane pod kątem skuteczności i skuteczności. Podobnie jak podstawowe procesy w organizacji, EDM musi mieć mechanizm “planuj, wykonuj, sprawdzaj, działaj”, który można wykorzystać do sprawdzenia, czy wdrożenie działań EDM jest zgodne z zawartymi umowami na ten temat. “Monitorowanie procesu” umożliwia to i umożliwia organizacji EDM samodzielne identyfikowanie wszelkich nieprawidłowości i podejmowanie działań naprawczych.

przekłada się to na model EDM KPMG pokazany na rysunku 3.

Rysunek 3. Model zarządzania danymi korporacyjnymi KPMG.

poniżej znajduje się Krótki opis kluczowych elementów modelu.

• zarządzanie danymi koncentruje się na (kierowaniu) działaniami zarządzania danymi. Rozważane są takie kwestie, jak strategia, Polityka, role, zadania i obowiązki.
• Architektura danych polega na tworzeniu i zapisywaniu obiektów danych i struktur danych w organizacji w modelach danych. Stanowią one podstawę do analizy informacji oraz budowy procesów i systemów.
• zarządzanie danymi podstawowymi polega na zapewnieniu jakości danych podstawowych i referencyjnych. Ostatecznym celem jest stworzenie unikalnych (“złotych”) wpisów.
• Hurtownia danych to działanie, które zapewnia definicję architektury przechowywania danych w relacyjnych bazach danych.
• Business Intelligence jest odpowiedzialny za odblokowywanie danych zawartych w hurtowniach danych w taki sposób, że dostarcza informacji kierownictwu organizacji, na podstawie których może podejmować decyzje.
• zarządzanie jakością danych obejmuje ustrukturyzowane Definiowanie kryteriów jakości, analizę rzeczywistej jakości danych i ich reprezentację.
• zarządzanie treścią koncentruje się na klasyfikacji danych, strukturyzacji przepływów dokumentów i zapewnieniu ich dostępności.
• Archiwizacja koncentruje się na przenoszeniu nieaktywnych danych do innych środowisk.
• Onder de Governance Operations is metadata de informatie over datamanagementelementen, zoals technische en functionele beschrijvingen van dataobjecten en datamodellen. Zarządzanie bazami danych Dane techniczne dotyczące baz danych. Data Security Rict zich op het beveiligen van data tegen ongeoorloofde inbreuken op die data. Zarządzanie tożsamością tot slot regelt de toegang tot data.

aby uzyskać bardziej szczegółowy opis niektórych z tych elementów EDM, zapoznaj się z poszczególnymi wkładami dotyczącymi elementów EDM zawartych w tej Umowie.

EDM z punktu widzenia organizacyjnego

w tym artykule wciąż mamy odpowiedź na pytanie, w jaki sposób model EDM można wdrożyć praktycznie.

jeśli przejdziesz przez różne części EDM, jak pokazano na rysunku 3, i pozwolisz im działać samodzielnie, szybko będzie się wydawać, że w tych częściach jest mało logicznego porządku. Rysunek 3 pokazuje, że nie proponuje się priorytetyzacji ani stopniowego opracowywania i wdrażania elementów. Oczywiście zarządzanie danymi łączy wszystkie inne elementy. W ten sposób chcemy wskazać, że nie ma uporządkowania między domenami i że kolejność, w jakiej przetwarzane są części EDM, ma charakter arbitralny. Jednym z wyjątków jest zarządzanie danymi. Komunikacja, jaką zapewnia zarządzanie danymi między wszystkimi innymi częściami EDM, dobrze odzwierciedla fakt, że w rzeczywistości żadna aktywność zarządzania danymi nie może być z powodzeniem zaprojektowana i wdrożona, jeśli organizacje nie mają zarządzania danymi.

zarządzanie danymi stanowi podstawę wszystkich działań związanych z zarządzaniem danymi. Bez fundamentu są to luźne bloki konstrukcyjne, które mniej więcej wiszą w pustce bez struktury i połączenia. Może to prowadzić do pozyskiwania i wdrażania rozwiązań BI przy niewystarczającym poziomie standardów danych lub definicji danych lub do tego, że jakość danych potrzebna do uzyskania wiarygodnych informacji zarządczych pozostawia wiele do życzenia. Może to ułatwić projektowanie i pozyskiwanie systemów, które nie łączą się z innymi systemami, ponieważ nie ma kompleksowego modelu danych przedsiębiorstwa, który służyłby jako podstawa do opracowania wszystkich systemów. Wreszcie, może to spowodować, że organizacja aktywnie wykorzysta ślady pozostawione przez internautów na stronach internetowych bez uwzględnienia zasad prywatności, powodując uszkodzenie wizerunku i odpowiedzialności.

zarządzanie danymi zapewnia wizję firmy i strategię zarządzania danymi, która jest wspierana przez kierownictwo firmy. Wizja mówi nam, co chcemy osiągnąć. Strategia, jak to osiągnąć. Odzwierciedlają ambicje organizacji. Wszystkie działania związane z danymi muszą być zgodne z tą wizją, a strategia zapewnia spójność tych działań. Strategia określa również zakres zarządzania danymi w organizacji. Pomimo Kompleksowego modelu DAMA organizacje mogą pozostawić pewne kwestie bez rozważenia, ponieważ można je już wypełnić w sposób zdecentralizowany. Powszechnym zjawiskiem jest na przykład to, że dział zasobów ludzkich tworzy własną organizację zarządzania danymi i w ograniczonym stopniu stosuje wytyczne i standardy opracowane przez Centralną organizację zarządzania danymi.

zarządzanie danymi zapewnia również skupienie się na tworzeniu reguł polityki. Obejmuje to politykę bezpieczeństwa informacji, politykę dotyczącą architektury danych, archiwizacji i jakości danych. Ponadto zarządzanie danymi zapewnia organizacyjne wdrożenie zarządzania danymi: kto jest ostatecznie odpowiedzialny, gdzie i jak podejmowane są decyzje dotyczące strategii, polityki, standardów, ról, odpowiedzialności. Na przykład: jak i kiedy w organizacji zgłaszane są działania związane z zarządzaniem danymi? Jak organizujemy wykonywanie prac związanych z konserwacją danych podstawowych?

z tego opracowania jasno wynika, że zarządzanie danymi jest podstawą skutecznego zarządzania danymi. Bez względu na to, na jakim etapie dojrzałości znajdują się organizacje, zawsze warto monitorować jakość zarządzania danymi i sprawdzać, czy jego wdrożenie jest zadowalające.

Załóżmy, że w organizacji zarządzanie danymi jest w porządku. Czy istnieją jakieś wytyczne lub najlepsze praktyki, które wyjaśniają, które z innych elementów zarządzania danymi można zoptymalizować pod kątem priorytetów? W rzeczywistości tak nie jest. Oznacza to, że nasze doświadczenie sugeruje, że zależy to od priorytetów wynikających z programu samej organizacji.

Załóżmy, że organizacja decyduje się zastąpić przestarzały system informatyczny nowym systemem ERP. Następnie można zadać sobie pytanie, jaki wpływ ma to na zarządzanie danymi. Więc jaki jest najwyższy priorytet? Może to spowodować, że” zarządzanie jakością danych ” stanie się priorytetem w wyniku niezbędnej migracji danych. Że zanieczyszczone dane są czyszczone, dokumentacja metadanych jest rozwiązywana, a zarządzanie danymi podstawowymi jest lepsze. Na przykład wdrożenie aplikacji do integracji danych może doprowadzić do aktualizacji modelu architektury danych oraz wyboru i wdrożenia aplikacji zapewniającej jakość danych w celu oczyszczenia i wzbogacenia danych przed ich udostępnieniem innym platformom.

Rysunek 4. Związek między modelem biznesowym a EDM.

podsumowując, uważamy, że w oparciu o zarządzanie danymi, w zależności od agendy biznesowej organizacji, należy wykonywać te działania związane z zarządzaniem danymi, które zapewniają największą wartość dodaną w czasie realizacji tego programu. Jest to pokazane na rysunku 4. Z punktu widzenia wizji i strategii wdrażany jest model biznesowy niezbędny do realizacji celów określonych w wizji i strategii. Ten model biznesowy nakłada wymagania na procesy podstawowe i pomocnicze. Aby te procesy mogły funkcjonować, potrzebne są zasoby. Można je dalej podzielić na Zasoby ludzkie, Dane i zasoby IT. O tym, co i w jakim zakresie jest niezbędne do przetwarzania danych w konkretnym przypadku, decyduje program biznesowy. EDM zapewnia narzędzia do tego, jak powinno być zorganizowane. Odbywa się to celowo i nie pozwala na powiązanie się ze stałym wzorcem działań związanych z zarządzaniem danymi.

wniosek

w tym artykule opisaliśmy EDM jako podejście do zarządzania wszystkimi danymi generowanymi przez organizację. Właściwa interpretacja tego zapewnia, że dane te spełniają wymagania jakościowe, które ustanawiają dla nich organizacje. Zapewnia to, że dane potrzebne do przeprowadzenia procesów i umożliwienia kierownictwu podejmowania świadomych decyzji są dokładne, kompletne i dostępne w odpowiednim czasie. To sprawia, że dane są “zasobem”, którym należy zarządzać w taki sam sposób, jak wszystkimi innymi aktywami biznesowymi. Omówiliśmy bardziej szczegółowo części składowe EDM. Stworzyło to podstawę działań zarządczych, które stanowią podstawę zapewnienia jakości danych. Na koniec argumentowaliśmy, że implementacja tych komponentów nie może być realizowana zgodnie ze stałymi ramami. To strategia biznesowa i ustalanie priorytetów określają, które części EDM zostaną wybrane i zoptymalizowane po uruchomieniu. Kluczową rolę w tym odgrywa zarządzanie danymi, które zapewnia wizję i strategię EDM w całej firmie i wspieraną przez kierownictwo.