Основные цели для организации управления данными: повышение эффективности работы организации, ускорение бизнес-функций и проектов за счет повышения ценности используемых данных повышение гибкости текущей деятельности компании повышение прозрачности при работе с данными снижение трудозатрат на согласование и реализацию доработок при внесении изменений упрощение и повышение эффективности при формировании и анализе собираемой отчетности по подотчетным организациям исполнение требований регуляторных органов в поставленные сроки Краткая характеристика инициатив, покрываемых деятельностью CDO: Data governance – собственно, управление данными как активом компании; Data ownership – процесс выявления и назначения владельцев данных; Data architecture – архитектура данных как дисциплина по созданию и ведению стандартов данных в системах или при взаимодействии между ними; Data modeling – процесс создания и ведения моделей данных; Data integration – интеграция данных, процессы перемещения и трансформации данных согласно требованиям пользователей; Database management and operations – управление хранением данных и операциями над данными в СУБД ; Data security and privacy – процессы предотвращения неавторизованного доступа к данным; Master data management – управление НСИ в части создания «единой версии правды» таких критичных для организации данных, как клиенты, продукты, материалы, счета и т.д.; Reference data management – процесс ведения статичных справочных данных (страны, классификации и т.д.); Data warehousing – процесс создания централизованного окружения для хранения и использования данных в целях отчетности и аналитики; Critical data elements – элементы данных, имеющих существенное влияние на регуляторную, операционную и управленческую отчетность; Metadata management – управление метаданными как объектами описаний данных и их характеристик – название, расположение, критичность, качество, бизнес-правила, связи с другими объектами; Data quality management – инициатива по управлению методами измерения и улучшения качества данных организации; Information Lifecycle management – Процесс и методология управления жизненным циклом информации от создания до удаления, включая соответствие всем внутренним и внешним требованиям; Content management – процесс оцифровки, сбора и классификации информации из бумажных и электронных документов. Вклад П. Айкена в развитие методологии управления данными. Питер Айкен — эксперт мирового уровня. Он консультирует US армию. Питер признан одним из ведущих авторитетов в сфере управления данными (УД). В качестве консультанта по данным, автора и исследователя, он активно работает и изучает вопросы УД уже более 30 лет. Достижения Питера Айкена признаны на международном уровне, также он консультирует более 75 организаций в 21 стране в различных секторах, включая оборону, банковскую деятельность, производство. здравоохранение, телекоммуникации и промышленное Ответы на вопросы: 1. Активы — это имущество предприятия (имущественное и неимущественное), которым оно распоряжается в ходе осуществления своей деятельности для получения прибыли. Активы делятся на оборотные и внеоборотные. Оборотные активы — это те активы, срок полезного использования которых не более одного года. Внеоборотные активы — находятся на балансе и используются больше года. 2. Актив данных — это совокупность данных организации, имеющая высокую ценность для бизнеса. Он включает в себя необработанные данные, которые были обработаны и преобразованы в более полезное и ценное состояние. Сюда может входить информация о клиентах, продуктах, сотрудниках или любой другой тип данных, которые можно использовать для получения информации, принятия решений или создания продуктов, или услуг. 3. Монетизация актива данных — это процесс превращения данных в ключевой актив для развития бизнеса. Существует несколько путей монетизации данных: B2G-монетизация. В основе лежит комплаенс. Например, для банков и финансовых организаций это соответствие требованиям Национального банка, а для промышленных и логистических компаний приоритетными являются критерии ESG и допустимые объёмы выброса углекислого газа. Data-продукты для внешней монетизации. Строится на создании dataпродукта и выстраивании экосистемы вокруг него. Внутренняя монетизация. Речь идёт о повышении эффективности процессов самой компании: коммуникаций с клиентом, логистики, закупочных процедур и т.д. 4. Data-driven (англ. «управляемый данными») – это подход к управлению, который основывается на собираемых данных. Только они имеют значение, когда принимается то или иное решение для бизнеса. Но цифры сами по себе остаются цифрами. Data-ориентированную компанию отличает умение её сотрудников анализировать данные, учитывая рыночный контекст. 5. CEO (Chief Executive Officer) — глава компании. Как переводится. Дословный перевод — главный исполнительный директор. Иногда ту же должность в англоязычных источниках называют Executive Director или Chief Executive. Что означает. На русском CEO называют генеральным директором. Это лицо компании — тот, кто принимает все важные решения. Должность генерального директора обычно есть только в крупных компаниях. 6. К основным проблемам управления данными в современных организациях относятся: Доступ к организационным данным. Необходимо определить цели аналитики и отчётности, разработать комплексную стратегию сбора, подготовки, хранения и распространения данных. Управление большими объёмами данных. Постоянно растущие объёмы данных требуют дополнительного места для хранения или более совершенных систем хранения, что приводит к увеличению затрат. Консолидация данных в разных системах. Необходимо создать единый источник достоверной информации, объединив разрозненные данные в централизованном месте. Анализ неструктурированных данных. Необходимо преобразовать неструктурированные данные в структурированные для отчётности и анализа. Поддержание качества данных. Необходимо внедрить проверки достоверности данных с определёнными показателями качества. Обеспечение безопасности данных. Необходимо выделять ресурсы на создание безопасной инфраструктуры. Обработка нескольких решений для обработки данных. Необходимо использовать единый поставщик средств управления данными для устранения разрозненности данных и уязвимостей. 7. Аспекты культуры работы с данными: Пример для подражания. В компаниях с сильной культурой данных существуют лидеры, пропагандирующие работу с данными. Доступность данных. Передовые инструменты и технологии могут избавить данные от изоляции в рамках организационной структуры, и тогда сотрудники смогут получать необходимую им информацию в те моменты, когда она им нужна. Оптимизация процессов работы с данными. Программное обеспечение для обработки данных и аналитики автоматизирует наиболее трудоемкие части процесса поиска инсайтов, такие как выбор, визуализация и интерпретация данных. Помощь сотрудникам в работе с данными. Компании с культурой, основанной на работе с данными, повышают информационную грамотность среди сотрудников.
