Фреймворк управления данными: 4 столпа для достижения успеха

17-кратный лидер Магического квадранта Gartner® в области решений для расширенного обеспечения 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 управления данными упрощает следующие задачи:

• Оптимизация и масштабирование базового управления данными
• Соблюдение политик и нормативных требований
• Демократизация данных
• Поддержка совместной работы

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

Фреймворк также позволяет внедрять инструменты самообслуживания. Эти инструменты расширяют возможности даже нетехнических пользователей, которым необходимо находить и получать доступ к нужным данным для управления данными и аналитики. Кроме того, фреймворк гарантирует возможность администрирования, преобразования и предоставления данных во всех приложениях и аналитических системах — как в облаке, так и локально.

Зачем нужен фреймворк управления данными?

Компании используют фреймворк управления данными для определения и документирования стандартов и норм, подотчетности, ответственности, 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 по всему предприятию. Это касается не только самих данных, но и:

• Связей между данными и происхождения данных
• Технических и корпоративных метаданных
• Профилирования данных
• Сертификации данных
• Классификации данных
• Инженерии данных
• Совместной работы

Поскольку фреймворк управления данными определяет основные процессуальные компоненты программы управления данными, он поддерживает все аспекты управления данными в организации. Это включает в себя реализацию изменений процессов, которые:

• Улучшают качество данных и управляют им
• Решают проблемы с данными
• Определяют владельцев данных
• Создают каталог данных
• Создают справочные и основные (мастер-) данные
• Защищают конфиденциальность данных
• Обеспечивают соблюдение и мониторинг политик данных
• Повышают уровень грамотности в работе с данными
• Предоставляют и доставляют данные

Затем бизнес может использовать фреймворк управления данными для измерения результатов и мониторинга. Это позволяет оптимизировать процессы обеспечения доверия, конфиденциальности и защиты данных. Эти возможности управления становятся критически важными при развертывании систем на базе ИИ-агентов, принимающих автономные решения. Таким 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 упрощает следующие задачи:

• Отслеживание процессов, качества данных и распространения данных
• Мониторинг конфиденциальности данных и подверженности рискам
• Контроль аномалий доступа к данным и их использования
• Создание журнала аудита
• Упрощение управления политиками и другими процессами исправления и устранения нарушений.

Каковы столпы готовности к управлению данными?

Конечная цель вашей стратегии управления данными — получение максимально возможной отдачи от данных. Фреймворк помогает использовать важнейшие возможности для реализации потенциала активов данных. Он также помогает избежать рисков, связанных с ненадлежащим использованием или раскрытием данных. Вот основные факторы, которые следует учитывать при оценке вашей готовности и зрелости к управлению данными:

• Люди. Управление успешно тогда, когда налажены совместная работа и планирование. Сотрудникам необходимо определить технологические требования, а также политики и процессы, которые обеспечивают результаты управления данными, поддерживающие стратегические цели. Важные моменты для рассмотрения: преданы ли ваши сотрудники идее управления данными? Четко ли определены их роли и обязанности? Обладают ли они необходимыми навыками и достаточным уровнем грамотности в работе с данными? И разработали ли вы план управления изменениями (включающий спонсоров), который поддерживает согласованность и вовлеченность?
• Процессы. Они позволяют убедиться в том, что ваши данные управляются во всем масштабе предприятия. Это гарантирует, что ваши критически важные бизнес-процессы опираются на надежные данные. Важные моменты для рассмотрения: реалистичны ли и целесообразны ли ваши определения, правила и цели в отношении данных? Модернизировали ли вы свои бизнес-процессы? И пересмотрели ли вы свои бизнес-правила для интеграции управления данными, чтобы получать значимые результаты?
• Участники. Это эксперты в предметной области из бизнеса и IT, которые обеспечивают необходимый контекст. Это лидеры бизнеса, владельцы процессов и стюарды, которые руководят восходящими и нисходящими процессами, затронутыми вашей инициативой. К участникам также могут относиться IT-архитекторы, аналитики и эксперты по системам. Важные моменты для рассмотрения: можете ли вы определить заинтересованные стороны в управлении данными? И знаете ли вы, какими экспертными знаниями обладают участники в разных подразделениях организации?
• Технологии. Это платформы, инструменты и экспертные знания в предметной области, которые обеспечивают надежность процессов управления данными. Даже если некоторые элементы управления уже внедрены, технологические платформы могут улучшить результаты. Инструменты профилирования, происхождения и метаданных позволяют автоматизировать и масштабировать процессы управления данными и ускорить получение ценности.

Важные моменты для рассмотрения: есть ли у вас полноценная платформа, способная масштабировать управление данными на всю организацию? И выявили ли вы какие-либо пробелы — например, в качестве, конфиденциальности, происхождении или совместном использовании данных — чтобы у вас были необходимые инструменты?

Как связаны нормативно-правовое соответствие и фреймворки управления данными?

Ваша организация должна уметь выполнять требования нормативных актов и отраслевых стандартов. Примерами отраслевых стандартов являются требования к финансовой отчетности и прозрачности бухучета, такие как закон Сарбейнса-Оксли (SOX), требования к агрегированию рисковых данных, такие как BCBS 239, отчетность об устойчивом развитии, такая как Директива корпоративной отчетности об устойчивом развитии (CSRD), требования к прозрачности продукции, такие как Цифровые паспорта продукции для аккумуляторов и текстиля, или требования к конфиденциальности медицинских данных, такие как HIPAA. Управление данными — это способ, с помощью которого ваша компания достигает цели соответствия нормативным требованиям; оно делает выполнимыми такие политики, как соблюдение GDPR.

Фреймворк управления данными обеспечивает соответствие нормативным требованиям и политикам, включая следующие аспекты:

• Определение и классификация регулируемых данных, подпадающих под действие нормативов
• Определение того, как, почему и где ваша компания получает доступ к регулируемым данным, перемещает и использует их
• Управление надлежащими правами на использование внутри вашей организации, включая согласие субъектов данных
• Оценка подверженности рискам для последующего устранения угроз путем защиты и надлежащей утилизации данных

Определение ключевых требований комплаенса и нормативных актов является важнейшей частью любой оценки готовности к управлению данными. Вы рискуете столкнуться с несоблюдением требований, 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 вам известны требования нормативно-правового соответствия, вы можете выстроить программу управления данными для их удовлетворения. А добавив такие возможности, как обнаружение данных, маскирование данных для анонимизации и управление метаданными, вы гарантируете, что ваша программа управления сможет развиваться.

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

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

Почему компании выбирают Informatica Data Governance?

Мы хотим, чтобы наши клиенты добивались успеха сегодня и в будущем. Поэтому мы разработали платформу Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC), призванную приносить пользу сегодня и адаптироваться по мере изменения ваших требований к управлению данными. Бизнес-целью сегодня может быть качество данных. Через два месяца вы можете захотеть поддержать общекорпоративную программу клиентского опыта. А в следующем году вы можете захотеть ускорить безопасный обмен данными с помощью маркетплейса данных.

С каждым проектом вы сможете подключать новые данные и новых пользователей без ущерба для скорости и эффективности. Наша модель ценообразования на основе потребления единиц обработки Informatica Processing Unit (IPU) позволяет легко добавлять новые ключевые функции по мере необходимости, расширяя возможности 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 процессов, которые раньше выполнялись вручную. Автоматизация таких процессов, как обнаружение или каталогизация данных, означает, что ваша команда тратит меньше времени на кураторство 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 для обработки быстрого роста объемов данных и количества пользователей. А та же централизованная консоль управления данными создает единое место, где каждый может оценить использование данных в соответствии с установленными вами стандартами и нормами:

• Свяжите происхождение данных с бизнес-процессами
• Задокументируйте политики управления
• Согласуйте рабочие процессы между бизнесом и ИТ

Примеры управления данными: истории успеха

Celcom превращает данные в возможности и значимый клиентский опыт

Проблема. Ведущий телекоммуникационный провайдер в Малайзии переживает масштабную трансформацию из традиционного мобильного оператора в конвергентного цифрового оператора, открывая новую эру связи. Они хотели:

• Усилить управление информацией
• Повысить качество данных с помощью автоматизации, чтобы высвободить время сотрудников для более стратегических задач
• Принимать более разумные решения и обеспечить соответствие нормативным требованиям за счет более быстрой отчетности

Решение. Использовали инструменты управления данными Informatica в качестве основы для общекорпоративного управления. Эта структура управления данными создает единое целостное представление о клиентах. Обеспечение общекорпоративного обнаружения данных позволяет им назначать владельцев, ключевые показатели эффективности (KPI), политики и рабочие процессы. Теперь Celcom может ускорить дедупликацию данных до 30 раз, обеспечивая быстрое принятие решений на основе управляемых данных. Читайте подробнее об их истории успеха в управлении данными.

AIA Singapore получает более глубокое понимание того, чего хотят клиенты

Проблема. Этот поставщик услуг страхования жизни и финансовых услуг хотел лучше понимать своих клиентов. Они хотели взаимодействовать с ними более персонализированными способами, предлагать им новые продукты и услуги, а также снизить операционные расходы.

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

Дополнительные ресурсы по готовности к управлению данными

• Узнайте больше о том, что такое управление данными и почему это важно.
• Узнайте, как успешно преодолевать распространенные проблемы управления данными.
• 5 лучших практик унифицированного корпоративного управления данными в Azure: обмен правильными данными с правильными людьми с помощью облачного управления данными.
• Переосмысление управления данными: структура, необходимая для трансформации вашего бизнеса.
• Прочтите наше руководство по управлению данными и искусственным интеллектом