Enterprise Data Management: utilitate și necesitate

introducere

lumea noastră digitală depinde de informații. Datele sunt peste tot. De ce sunt atât de multe companii, organizații, analiști și consultanți atât de îngrijorați de acest lucru?

datele sunt reprezentări ale faptelor. Prin plasarea datelor în context, se creează informații. Absența unei bune gestionări a datelor înseamnă adesea automat că informațiile de gestionare și control sunt ineficiente. Pe termen lung, acest lucru va paraliza o organizație într-o asemenea măsură încât nu mai poate funcționa corect. Motivul pentru aceasta este că deciziile importante sunt luate prea târziu, deoarece informațiile de management nu mai sunt de încredere. În plus, gestionarea proceselor de afaceri la nivel de departament va necesita din ce în ce mai mult timp și efort, deoarece activitățile diviziilor nu sunt bine coordonate. În această situație, toată lumea creează și gestionează doar datele necesare pentru a-și desfășura propria activitate și, prin urmare, folosește propriul set de definiții de date. Deoarece departamentele se învinovățesc reciproc pentru neglijență, măsurile de control sunt stivuite una peste alta, iar procesul de afaceri este și mai alimentat, rezultând o spirală descendentă. Astfel, există un motiv de afaceri convingător pentru a oferi managementului datelor un loc independent și profesional în cadrul organizațiilor.

în plus, legile și reglementările impun și gestionarea structurată a datelor. Wetgeving în sectorul financiar unqulle zoals Basel en Solvabilitate vereist dat een mechanisme voor datakwaliteit en herleidbaarheid van în raportori gebruikte informații geborgd este binnen de organisatie. Basel II stelt in dit verband: ‘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’. Kwalitatief datamanagement este belangrijk om te kunnen voldoen aan deze eisen. Înregistrarea corectă a datelor în sisteme este una dintre cele mai consumatoare de timp ale unui astfel de program. Într-o astfel de situație, este dificil să se respecte cerințele externe care decurg din legile și reglementările și acordurile încheiate cu furnizorii și clienții.

Enterprise Data Management este setul de activități din cadrul organizațiilor care se concentrează pe identificarea, clasificarea, înregistrarea, modelarea, deblocarea, securizarea, arhivarea și distrugerea datelor într-o manieră structurată. Termenul de întreprindere reflectă natura la nivel de organizație a gestionării datelor.

faptul că gestionarea datelor joacă un rol atât de crucial în operațiunile de afaceri este subliniat de declarațiile unor manageri organizaționali. Aloys Kregting, CIO al DSM și ales CIO al anului în 2011, spune: “CIO ar trebui să fie deosebit de preocupat de valoarea informațiilor. Trebuie să știți foarte bine ce oameni au nevoie de informații când și, de asemenea, să facilitați acest lucru. Acest lucru subliniază încă o dată importanța raportului și gestionarea datelor Master.’

Als tweede de CEO van een olie-explorare – en productiebedrijf die zich realiseert dat goed datamanagement voor zijn bedrijf een volgende stap naar excelența în afaceri este en hem în staat stelt zich te onderscheiden van zijn concurrenten: ‘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.’

datele ca activ

datele sunt, după cum este indicat, reprezentări ale faptelor. Proiectat pe un mediu de afaceri sunt ‘fapte despre operațiunile de afaceri’. Fără context sau structură, aceste date nu au valoare adăugată pentru o companie. Le lipsește conținutul și sensul Pentru a adăuga cu adevărat valoare companiei. Facem distincția între datele structurate (stocate și ordonate într-o bază de date) și datele nestructurate (sub formă de documente, fișier, imagine, mesaj text, formă, înregistrare video sau sonoră care nu pot fi conținute în rânduri, coloane sau înregistrări).

fără informații suplimentare, este dificil, dacă nu imposibil, să clasificăm, să înregistrăm și să accesăm aceste date. În momentul în care adăugăm context acestor date, datele devin semnificative. Apoi adăugăm o referință, o dată și o oră, semnificația mesajului, un format. Aceasta oferă structura datelor și devine informație. Dacă relaționăm diferite surse de informații între ele, făcând relații și identificând modele, atunci informația devine cunoaștere. Aceasta este, de asemenea, valoarea adăugată a business intelligence( BI): conectarea diferitelor unități de informații într-o organizație în scopul luării deciziilor de către conducerea companiei. Vezi și Figura 1.

Figura 1. Puneți valoarea datelor în context.

organizațiile care sunt cele mai capabile să-și structureze datele în informații semnificative și să facă aceste informații accesibile logic lucrătorilor de cunoștințe din cadrul companiei vor fi mai capabili să-și domine concurenții. Valorificarea puterii comerciale inerente a acestor date va oferi companiilor și organizațiilor un avantaj strategic față de concurenții lor. Eric Schmidt, apoi 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. En Gartner stelt: 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%.'()

Maar het gaat niet alleen om het goed structureren en ontsluiten. Een aantal jaren a fost de heersende gedachte dat BI het probleem van goede managementinformatievoorziening zou oplossen. Toate marile companii și instituții din lume au derulat programe BI costisitoare și au implementat aplicații scumpe. Cu toate acestea, conducerea companiei nu este satisfăcută. BI nu deblochează toate datele de afaceri, în practică se concentrează în principal pe date structurate, acordând o atenție insuficientă valorii datelor nestructurate. În plus, rapoartele nu pot fi adaptate cu ușurință, astfel încât acestea nu sunt adesea suficient concentrate pe nevoile companiei la un moment dat. KPMG, bazat pe cercetare: 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.'()

gestructureerde date die door een datawarehouse worden ontsloten, zijn waardeloos als de kwaliteit van die date niet goed este. Ongestructureerde gegevens (cca. 85% van alle bedrijfsgegevens) kunnen niet prin een datawarehouse worden ontsloten. De vraag este dan hoe je deze date ‘goed’ krijgt en wat goed datamanagement voor ongestructureerde gegevens este. În acest context, mijloace bune în conformitate cu cerințele de calitate stabilite de organizație. Este clar că datele bune nu sunt ceva care vine în mod natural. Este nevoie de un cadru de management. Cadrul de management include activități pe care o companie trebuie să le organizeze și să investească logic și cu atenție în organizație. Aceasta este gestionarea datelor și include toate activitățile din cadrul organizațiilor care vizează operațiunile de afaceri pentru a identifica, clasifica, înregistra, modela, accesa, securiza, arhiva și distruge datele într-o manieră structurată. Folosim termenul Enterprise Data Management (EDM) pentru aceasta, deoarece se referă la activități care se desfășoară la nivelul întregii companii în cadrul organizațiilor.

realizarea faptului că gestionarea datelor bine poate adăuga valoare operațiunilor de afaceri și linia de jos a determinat analiștii și consultanții să echivaleze datele cu alte active de afaceri, cum ar fi terenuri, clădiri și mașini. În acest context, datele sunt, de asemenea, descrise ca un activ de afaceri. Activele trebuie să fie bine gestionate: bine întreținut, bine asigurat, trebuie să existe un proprietar care supraveghează și un activ trebuie, de asemenea, înlocuit în timp util. Ca și alte active, datele pot fi, de asemenea, vândute. Valoarea poate fi derivată din ea. Gândiți-vă doar la fișierele de adrese care reprezintă o anumită valoare atât pentru companiile bona fide, cât și pentru cele necinstite.

liderii companiilor de top din lume sunt conștienți de acest lucru. Programele legate de date apar în mod vizibil pe lista lor de acțiuni. Grupul Hackett afirmă: Ceea ce recunosc companiile este că au aruncat o mulțime de bani către aplicații, dar fără a-și standardiza și curăța datele, încă primesc 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.’. De businesscase om master data management (MDM) programul lui te starten lijkt evident: Până în 2013, MDM va reduce redundanța datelor organizațiilor, ceea ce poate economisi 80% din costurile asociate gestionării datelor redundante. ()

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 Organizația Internațională pentru Standardizare, beter bekend als ISO, Kent talloze standaarden die elk op zich weer een deelaspect van Het Spectrum van date behandelen. De exemplu, ISO 27001 abordează securitatea informațiilor. ISO 15489 este standardul utilizat pentru gestionarea informațiilor dintr-o perspectivă de arhivare. ISO 23081 este standardul pentru metadate. În plus, ISO 19005 poate fi utilizat ca ghid pentru apariția datelor. Standardele abundă. 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 pare a fi cel al DAMA-DMBOK. Acesta include o colecție de’ cele mai bune practici ‘ în domeniul gestionării datelor, care au fost completate de-a lungul mai multor ani cu noi perspective din practică. Ghidul dama-DMBOK (Full: Data Management Body Of Knowledge) este o publicație a Asociației de gestionare a datelor, o organizație internațională care se concentrează pe manageri de date și profesioniști de date pentru diseminarea cunoștințelor despre gestionarea datelor.

DMBOK distinge zece funcții diferite de date. Aceste funcții sunt prezentate în Figura 2. Guvernanța datelor este funcția care conectează celelalte domenii. Pentru fiecare dintre domenii, trebuie luați în considerare factorii de mediu, cum ar fi metodele și procedurile de lucru actuale, tehnologia utilizată și cultura organizațională.

Figura 2. Domenii de date conform DAMA ().Cu toate acestea,

DAMA își cunoaște și slăbiciunile. De exemplu: faptul că funcțiile numite se referă doar reciproc în termeni generali, astfel încât un utilizator să nu vadă întotdeauna relația dintre funcții și, prin urmare, importanța mai largă. În plus, DAMA pare să se concentreze pe date tradiționale, structurate pentru moment. De exemplu, încă se vorbește puțin despre importanța conținutului social media. Securitatea datelor în cadrul DAMA se concentrează în principal pe protecția tehnică a datelor. În plus, diferența dintre modul în care generațiile gestionează datele nu a fost încă inclusă în mod explicit ca 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. Există riscul unei interpretări inconsistente. Modul în care ar trebui implementat cadrul nu este, de asemenea, clar. Acest lucru este contrar obiectivului principal al unui corp de cunoștințe. Acest lucru ar trebui să vizeze asigurarea faptului că utilizarea lor promovează coerența în aplicarea gestionării datelor.

KPMG Enterprise Data Management model

modelele de mai sus conțin elemente importante care trebuie luate în considerare la realizarea unei organizații profesionale de gestionare a datelor. Cu toate acestea, pentru operaționalizarea gestionării datelor, sunt importante o serie de alte aspecte, care nu sunt acoperite de aceste modele.

în primul rând, aceasta se referă la faptul că datele sunt schimbate între sisteme atât în cadrul organizației, cât și între organizație și terți. Gestionarea datelor ar trebui apoi să asigure acorduri bune cu privire la formatul în care sunt furnizate datele, validarea calității datelor furnizate, posibile etape de îmbogățire înainte ca datele să fie prelucrate ulterior și orice proceduri în cazul în care apar erori în proces. Grupăm aceste activități în termenii ‘ achiziție și creație ‘și’distribuție’.

în plus, EDM trebuie să se asigure, de asemenea, că structura EDM în ansamblu poate fi menținută. Organizația ar trebui să aibă procese de înregistrare a dovezilor documentare și a problemelor identificate în timpul implementării operaționale a activităților EDM. Că acestea sunt discutate în cadrul organismelor de consultare privind guvernanța MDE și că acestea conduc la adaptarea procedurilor și tehnicilor existente. Aceasta poate fi considerată o situație în care tabloul de bord al calității datelor utilizat în cadrul unei organizații trebuie adaptat, deoarece organizația dorește să monitorizeze un nou obiect de date. Atunci ar trebui să existe un’ proces de schimbare ‘ care pregătește luarea deciziilor cu privire la această modificare și implementează modificarea în tabloul de bord după decizie.

în cele din urmă, toate activitățile EDM desfășurate de o organizație ar trebui evaluate pentru eficacitate și eficiență. La fel ca procesele primare din cadrul unei organizații, EDM ar trebui să aibă un ‘plan, Do, check, act’ mecanism care poate fi folosit pentru a verifica dacă punerea în aplicare a activităților EDM este în conformitate cu acordurile care au fost făcute cu privire la aceasta. ‘Monitorizarea proceselor’ face acest lucru posibil și permite organizației EDM să identifice în mod independent orice abateri și să ia măsuri corective.

aceasta se traduce prin modelul KPMG EDM prezentat în Figura 3.

Figura 3. Modelul de gestionare a datelor KPMG Enterprise.

mai jos este o scurtă descriere a elementelor cheie din model.

• guvernanța datelor se concentrează pe (direcționarea)activităților de gestionare a datelor. Sunt acoperite aspecte precum strategia, Politica, rolurile, sarcinile și responsabilitățile.
• arhitectura de date se referă la stabilirea și înregistrarea obiectelor de date și a structurilor de date din cadrul unei organizații în modele de date. Acestea formează baza pentru analiza informațiilor și construcția proceselor și sistemelor.
• gestionarea datelor Master se referă la asigurarea calității datelor master și de referință. Scopul final este de a crea înregistrări unice (‘golden’).
• depozitarea datelor este activitatea care prevede definirea arhitecturii stocării datelor în bazele de date relaționale.
• Business Intelligence este responsabil pentru deblocarea datelor conținute în depozitele de date în așa fel încât să furnizeze informații pentru managementul organizației, pe baza cărora poate lua decizii.
• managementul calității datelor implică definirea structurată a criteriilor de calitate, analiza calității reale a datelor și raportarea acestora.
• managementul conținutului se concentrează pe Clasificarea datelor, structurarea fluxurilor de documente și accesibilitatea acestora.
• arhivarea se concentrează pe mutarea datelor inactive în alte medii.
• Onder de operațiuni de guvernare este metadate de informatii peste datamanagementelementen, zoals technische en funcționele beschrijvingen van dataobjecten en datamodellen. Managementul bazelor de date richt zich op het operationele technisch beheer van baze de date. Securitatea datelor richt zich op het beveiligen van date tegen ongeoorloofde inbreuken op die date. Managementul identității slot tot regelt de date toegang tot.

pentru o descriere mai detaliată a unora dintre aceste elemente ale EDM, vă rugăm să consultați contribuțiile individuale privind elementele EDM incluse în acest Compact.

EDM dintr-o perspectivă organizațională

în acest articol, avem încă răspunsul la întrebarea modului în care modelul EDM poate fi implementat practic.

dacă parcurgeți diferitele părți ale EDM așa cum se arată în Figura 3 și le lăsați să acționeze asupra lor, atunci va apărea rapid impresia că există puțină ordonare logică în aceste părți. Figura 3 arată că nu se propune prioritizarea sau Etapizarea construcției și implementării elementelor. Este clar că guvernanța datelor conectează toate celelalte elemente. Cu aceasta dorim să indicăm că nu există o ordonare între domenii și că ordinea în care sunt tratate părțile EDM este de natură arbitrară. O excepție este guvernanța datelor. Legătura pe care o are guvernanța datelor între toate celelalte părți ale EDM reflectă bine faptul că, de fapt, nicio activitate de gestionare a datelor nu poate fi dezvoltată și implementată cu succes dacă nu există o guvernanță a datelor în cadrul organizațiilor.

guvernanța datelor pune bazele tuturor activităților de gestionare a datelor. Fără fundație, acestea sunt blocuri de construcție libere care atârnă mai mult sau mai puțin în gol, fără structură și conexiune. Poate duce la achiziționarea și implementarea soluțiilor BI, în timp ce nu există standarde sau definiții de date insuficiente sau că calitatea datelor necesare pentru a ajunge la informații fiabile de gestionare lasă mult de dorit. Poate contribui la proiectarea și achiziționarea de sisteme care nu se conectează la alte sisteme, deoarece nu există un model general de date de întreprindere care să servească drept bază pentru toată dezvoltarea sistemului. În cele din urmă, poate duce la o organizație care utilizează în mod activ urmele lăsate de utilizatorii de internet pe site-uri web, fără a ține cont de regulile de Confidențialitate, ceea ce duce la deteriorarea imaginii și a răspunderii.

guvernanța datelor asigură că există o viziune și o strategie la nivel de companie pentru gestionarea datelor, care este susținută de conducerea companiei. Viziunea ne spune ce vrem să realizăm. Strategia privind modul de realizare a acestui lucru. Ele reflectă, ca atare, ambiția organizației. Toate activitățile legate de date trebuie să se încadreze în această viziune, iar strategia asigură coerența acestor activități. Strategia dictează, de asemenea, domeniul de aplicare al gestionării datelor în cadrul unei organizații. În ciuda modelului general DAMA, organizațiile pot alege să lase anumite probleme din considerație, deoarece acestea pot fi deja completate descentralizat. Un fenomen comun este, de exemplu, că HR își creează propria organizație de gestionare a datelor și folosește limitat liniile directoare și standardele pe care organizația centrală de gestionare a datelor le-a dezvoltat.

guvernanța datelor asigură, de asemenea, atenția asupra elaborării normelor de politică. Aceasta include o politică de securitate a informațiilor, politici privind arhitectura datelor, arhivarea și calitatea datelor. În plus, guvernanța datelor asigură încorporarea organizațională a gestionării datelor: cine este în cele din urmă responsabil, unde și cum sunt luate deciziile cu privire la Strategie, Politică, standarde, roluri, proprietate. De exemplu: cum și când sunt raportate activitățile de gestionare a datelor în cadrul organizației? Cum organizăm executarea activităților de întreținere a datelor master?

din această elaborare poate fi clar că guvernanța datelor este baza pentru o bună gestionare a datelor. Indiferent în ce stadiu de maturitate se află organizațiile, merită întotdeauna să fii cu ochii pe calitatea guvernanței datelor și să verifici dacă implementarea acesteia este satisfăcătoare.

să presupunem că o organizație are o guvernare a datelor în ordine. Există orientări sau bune practici care să clarifice care dintre celelalte componente de gestionare a datelor sunt eligibile pentru optimizare în ceea ce privește prioritizarea? De fapt, nu este cazul. Adică, experiența noastră spune că acest lucru depinde de prioritățile care decurg din agenda Organizației în sine.

să presupunem că o organizație decide să înlocuiască un sistem de informații vechi cu un nou sistem ERP. S-ar putea întreba apoi ce impact are acest lucru asupra gestionării datelor. Atunci care este cea mai mare prioritate? Acest lucru poate duce la prioritizarea managementului calității datelor ca urmare a migrării necesare a datelor. Că datele contaminate sunt curățate, documentația metadatelor este abordată și gestionarea datelor master este îmbunătățită. De exemplu, implementarea unei aplicații de integrare a datelor poate duce 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 schimbate cu alte platforme.

Figura 4. Relația dintre modelul de afaceri și EDM.

în concluzie, considerăm că din Baza de guvernanță a datelor, în funcție de agenda de afaceri a organizației, ar trebui preluate acele activități de gestionare a datelor care oferă cea mai mare valoare adăugată la acel moment în realizarea acelei agende. Acest lucru este prezentat în Figura 4. Din perspectiva viziunii și strategiei, se realizează modelul de afaceri care este necesar pentru realizarea obiectivelor stabilite în viziune și strategie. Acest model de afaceri pune cerințe asupra proceselor primare și de sprijin. Pentru ca aceste procese să funcționeze, sunt necesare resurse. Acestea pot fi subdivizate în continuare în resurse umane, date și resurse IT. Ce și cât de mult este necesar pe partea de date într-un anumit caz este determinat de agenda de afaceri. EDM oferă instrumente pentru modul în care ar trebui organizat acest lucru. Acest lucru este personalizat și nu se lasă prins într-un model fix de activități de gestionare a datelor.

concluzie

în această contribuție, am subliniat EDM ca o abordare a gestionării tuturor datelor pe care o organizație le generează. O bună interpretare a acestui lucru asigură faptul că aceste date îndeplinesc cerințele de calitate pe care organizațiile le stabilesc. Se asigură că datele necesare pentru a executa procesele și pentru a permite conducerii să ia decizii în cunoștință de cauză sunt corecte, complete și disponibile în timp util. Acest lucru face ca datele să fie un’ activ ‘ care trebuie gestionat la fel ca toate celelalte active de afaceri. Am elaborat în continuare părțile componente ale EDM. Acest lucru a creat un cadru de activități de management care formează baza pentru asigurarea calității datelor. În cele din urmă, am susținut că implementarea acestor componente nu poate avea loc în conformitate cu un cadru fix. Strategia de afaceri și prioritizarea determină care dintre părțile EDM sunt preluate și optimizate în operaționalizare. Un rol crucial în acest sens îl joacă guvernanța datelor, care asigură o viziune și o strategie la nivel de companie și susținută de management pentru EDM.