Фреймворк управления данными: 4 кита успешности

17-кратный лидер Магического квадранта™ Gartner® в области решений для дополненного контроля качества данных

Что такое фреймворк управления данными?

Фреймворк управления данными создает единый набор правил и процессов для сбора, хранения и использования данных. Даже при постоянном росте объемов данных фреймворк позволяет проще:

• Оптимизировать и масштабировать основные процессы управления данными
• Поддерживать соответствие политикам и нормативным требованиям
• Демократизировать данные
• Поддерживать совместную работу

Фреймворк управления данными помогает гарантировать, что ваши политики, правила и определения применяются ко всем данным в вашей организации. Он помогает предоставлять надежные данные сотрудникам на самых разных должностях: от руководителей бизнеса до администраторов данных и разработчиков.

Фреймворк также позволяет внедрять инструменты самообслуживания (self-service). Эти инструменты могут расширить возможности даже нетехнических пользователей, которым необходимо находить и использовать нужные данные для целей управления данными и аналитики. Кроме того, фреймворк гарантирует возможность управления данными, их преобразования и доставки во все приложения и аналитические среды как в облаке, так и локально (on-premises).

Зачем мне нужен фреймворк управления данными?

Компании используют фреймворк управления данными для определения и документирования стандартов и норм, подотчетности, владения данными, а также ролей и обязанностей. Фреймворк управления данными также устанавливает:

• Ключевые показатели качества (KQI)
• Ключевые элементы данных (KDE)
• Ключевые показатели эффективности (KPI)
• Метрики рисков и конфиденциальности данных
• Политики и процессы
• Общий бизнес-словарь и семантику
• Правила качества данных

Фреймворк управления данными включает обнаружение данных для создания единого представления в масштабе всей компании. Это охватывает не только сами данные, но и:

• Связи между данными и происхождение данных (lineage)
• Технические и корпоративные метаданные
• Профилирование данных
• Сертификацию данных
• Классификацию данных
• Инженерию данных
• Совместную работу

Поскольку фреймворк определяет важнейшие компоненты процессов программы управления данными, он поддерживает все управление данными в организации. Сюда входит внедрение изменений процессов, которые:

• Улучшают качество данных и управляют им
• Решают проблемы с данными
• Определяют владельцев данных
• Строят каталог данных
• Создают эталонные и основные данные (master data)
• Защищают конфиденциальность данных
• Применяют и отслеживают политики в отношении данных
• Повышают грамотность в работе с данными
• Предоставляют и доставляют данные

Затем бизнес может использовать фреймворк управления данными для измерения и мониторинга результатов. Это позволяет оптимизировать процессы обеспечения доверия, конфиденциальности и защиты данных. Эти возможности управления становятся важнейшими при развертывании систем на базе агентов ИИ, принимающих автономные решения, где агентам требуются средства контроля доступа на основе ролей, журналы аудита, соблюдение политик и непрерывный мониторинг качества для безопасной работы, а создание четкого фреймворка ответственного использования ИИ гарантирует соответствие этих средств контроля этическим и нормативным стандартам. Фреймворк облегчает задачи:

• Отслеживания процессов, качества данных и распространения данных
• Мониторинга конфиденциальности данных и подверженности рискам
• Отслеживания аномалий доступа к данным и их использования
• Создания журналов аудита
• Упрощения управления корректирующими мерами и рабочими процессами для политик и других аспектов.

Каковы основы готовности к управлению данными?

Конечная цель вашей стратегии управления данными — получение максимальной окупаемости инвестиций в данные. Фреймворк помогает использовать важнейшие возможности для работы с активами данных. Он также помогает избежать рисков, связанных с ненадлежащим использованием или раскрытием данных. Вот ключевые факторы, которые следует учитывать при оценке вашей готовности и зрелости к управлению данными:

• Люди. Управление успешно тогда, когда налажены совместная работа и планирование. Людям необходимо определить технологические требования, а также задать политики и процессы, которые обеспечивают результаты управления данными, поддерживающие стратегические цели. Важные моменты для рассмотрения: привержены ли ваши сотрудники идее управления данными? Четко ли определены их роли и обязанности? Обладают ли они необходимыми навыками и достаточной грамотностью в работе с данными? Разработали ли вы план управления изменениями (включая спонсоров), который поддерживает согласованность и вовлеченность?
• Процессы. Они позволяют сотрудникам подтвердить, что ваши данные управляются на уровне всей компании. Это гарантирует, что ключевые бизнес-процессы опираются на надежные данные. Важные моменты для рассмотрения: реалистичны и уместны ли ваши определения данных, правила и цели? Модернизировали ли вы свои бизнес-процессы? Пересмотрели ли вы свои бизнес-правила для интеграции управления данными, чтобы обеспечивать значимые результаты?
• Участники (Contributors). Это бизнес-эксперты и ИТ-специалисты, которые обеспечивают необходимый контекст. Это руководители бизнеса, владельцы процессов и администраторы, которые управляют вышестоящими и нижестоящими процессами, затронутыми вашей инициативой. К участникам также могут относиться ИТ-архитекторы, аналитики и эксперты по системам. Важные моменты для рассмотрения: можете ли вы определить заинтересованные стороны (стейкхолдеров) управления данными? Знаете ли вы, какими экспертными знаниями обладают участники в масштабе всей организации?
• Технологии. Это платформы, инструменты и экспертные знания, которые обеспечивают надежные процессы управления данными. Даже если некоторые средства управления уже внедрены, технологические платформы могут улучшить результаты. Инструменты профилирования данных, происхождения (lineage) и метаданных позволяют автоматизировать и масштабировать процессы управления данными, а также ускорить получение ценности.

Важные моменты для рассмотрения: есть ли у вас полноценная платформа, способная масштабировать управление данными на всю организацию? Выявили ли вы какие-либо пробелы — такие как качество данных, конфиденциальность данных, происхождение данных или обмен данными, — чтобы иметь необходимые инструменты?

Как связаны нормативно-правовое соответствие и фреймворки управления данными?

Ваша организация должна уметь выполнять требования законодательства и отраслевые стандарты. Примерами отраслевых стандартов являются требования к финансовой отчетности и прозрачности бухучета, такие как закон Сарбейнса-Оксли (SOX), требования к агрегированию рисковых данных BCBS 239, стандарты отчетности об устойчивом развитии (CSRD), требования к прозрачности продукции, такие как цифровые паспорта продукции для аккумуляторов и текстиля, или требования к конфиденциальности медицинских данных HIPAA. Управление данными — это способ, с помощью которого ваша компания достигает цели соответствия нормативным требованиям; оно делает выполнимым внедрение таких политик, как соответствие GDPR.

Фреймворк управления данными обеспечивает соответствие нормативным требованиям и мандатам политик, включая:

• Определение и классификацию регулируемых данных, подпадающих под действие нормативов
• Определение того, как, почему и где ваша компания получает доступ к регулируемым данным, перемещает и использует их
• Управление соответствующими правами на использование внутри вашей организации, включая согласие субъектов данных
• Оценку подверженности рискам для последующего принятия мер защиты и надлежащего распоряжения данными

Определение ключевых требований регулирующих органов и стандартов комплаенса является критически важной частью любой оценки готовности к управлению данными. Вы рискуете столкнуться с несоответствием требованиям, если не знаете отраслевых регламентов и региональных законов, применимых к вашему бизнесу. Несоблюдение требований подвергает вашу компанию таким последствиям, как штрафы, пени и затраты на устранение нарушений.

Когда вы знаете, каковы требования нормативно-правового соответствия, вы можете создать программу управления данными для удовлетворения этих потребностей. А добавив такие возможности, как обнаружение данных, маскирование данных для анонимизации и управление метаданными, вы сможете гарантировать, что ваша программа управления данными будет развиваться.

Более глубокое понимание ваших данных и повышение уровня грамотности в работе с данными приносят и другие преимущества. Ваша программа управления данными будет масштабироваться для поддержки других инициатив по управлению данными, таких как:

• Очистка данных о клиентах для маркетинга
• Оптимизация отчетности для отдела продаж
• Запуск корпоративной аналитики

Почему компании выбирают Informatica Data Governance?

Мы хотим, чтобы наши клиенты были успешны сегодня и в будущем. Поэтому мы разработали Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC), чтобы приносить пользу сегодня и адаптироваться по мере изменения ваших требований к управлению данными. Сегодняшняя бизнес-цель может заключаться в обеспечении качества данных. Через два месяца вы, возможно, захотите поддержать общекорпоративную программу по работе с клиентами. А позже, в следующем году, вы, возможно, захотите ускорить обмен доверенными данными с помощью маркетплейса данных.

С каждым проектом вы сможете подключать новые данные и новых пользователей без ущерба для скорости или эффективности. Наша модель ценообразования на основе потребления Informatica Processing Unit (IPU) позволяет легко добавлять новые основные возможности по мере необходимости, расширяясь для поддержки различных систем и инструментов управления данными.

Наша технологическая платформа создана модульной, интегрированной и совместимой. Облачные решения Informatica легко подключаются друг к другу и к другим приложениям. Хотите, чтобы ваша команда тратила больше времени на анализ и стратегию? Наш движок CLAIRE™ применяет искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации ранее выполнявшихся вручную процессов. Автоматизация таких процессов, как обнаружение данных или каталогизация, означает, что ваша команда тратит меньше времени на курирование данных или поиск источников данных.

Наши службы управления данными и каталогизации IDMC управляют данными в облачных, гибридных и мультиоблачных средах из единого интерфейса. Они также масштабируются, чтобы справляться с быстрым ростом объема данных и числа пользователей. И та же централизованная консоль управления данными создает единое место, где каждый может оценить использование данных в соответствии со стандартами и нормами, которые вы установили:

• Связывайте происхождение данных с бизнес-процессами
• Документируйте политики управления
• Согласовывайте рабочие процессы между бизнесом и ИТ

Примеры управления данными: истории успеха

Celcom превращает данные в возможности и значимый клиентский опыт

Задача. Ведущий поставщик телекоммуникационных услуг в Малайзии проходит масштабную трансформацию из традиционного мобильного оператора в конвергентного цифрового оператора, открывая новую эру связи. Они хотели:

• Усилить управление информацией
• Повысить качество данных за счет автоматизации, чтобы высвободить время сотрудников для более стратегических задач
• Принимать более обоснованные решения и обеспечить соблюдение нормативных требований за счет ускорения отчетности

Решение. Использование инструментов управления данными Informatica в качестве основы для корпоративного управления. Эта структура управления данными создает единое целостное представление о клиентах. Обеспечение обнаружения данных в масштабах всей компании позволяет им назначать владельцев, KPI, политики и рабочие процессы. Celcom теперь может ускорить дедупликацию данных до 30 раз, что позволяет быстро принимать решения на основе управляемых данных. Узнайте больше об их истории успеха в области управления данными.

AIA Singapore получает более глубокое понимание того, чего хотят клиенты

Задача. Этот поставщик услуг по страхованию жизни и финансовым услугам хотел лучше понимать своих клиентов. Они хотели взаимодействовать с ними более персонализированными способами, предлагать им новые продукты и услуги и сокращать операционные расходы.

Решение. Они разработали структуру управления данными корпоративного уровня. Эта новая структура включала в себя совместный бизнес-глоссарий, происхождение данных и интеллектуальные метаданные. Благодаря этой новой структуре они теперь могут отслеживать данные по всей организации и поддерживать высокое качество данных. Эта новая прозрачность помогает агентам и сотрудникам в принятии решений. И это привело к оптимизации продаж и затрат. Узнайте больше об истории успеха AIA в области управления данными.

Дополнительные ресурсы по готовности к управлению данными

• Узнайте, как успешно справляться с распространенными проблемами управления данными.
• 5 лучших практик для унифицированного корпоративного управления данными в Azure: делитесь нужными данными с нужными людьми, используя облачное управление данными.
• Переосмысление управления данными: структура, необходимая для трансформации вашего бизнеса.
• Прочитайте нашу рабочую тетрадь по управлению данными и ИИ