Данные, как и любой ценный актив, нуждаются в управлении, иначе он может быть поврежден или скомпрометирован. Если ваш бизнес генерирует терабайты данных и вы ищете способы организовать их для хранения и дальнейшего использования, то в этой статье вы узнаете о компонентах управления данными и о подготовке и реализации стратегии управления данными в сложной индустрии.
- Что такое управление данными и почему это критично для роста бизнеса?
- Основные компоненты общего процесса управления данными
- Архитектура данных: согласование технологий с бизнес-целями
- Моделирование данных: создание полезных и значимых объектов данных
- Администрирование базы данных: поддержание доступности данных
- Интеграция и совместимость данных: консолидация данных в едином представлении
- Существует два основных подхода к интеграции данных
- Анализ данных и бизнес-аналитика: получение информации из данных
- Управление качеством данных: поддержание работоспособности данных
- Безопасность данных: предотвращение утечек данных
- Управление данными и управление основными данными: обеспечение последовательного и эффективного использования информации
- Платформы управления данными
- Ваши первые шаги к реализации стратегии управления данными
- Приведите управление данными в соответствие с бизнес-целями
- Назначьте роли управления данными
- Обеспечьте доступность данных
- Подготовьте документацию
- Адаптируйтесь к культуре обработки данных
Что такое управление данными и почему это критично для роста бизнеса?
Управление данными — это набор методов обработки данных, собранных или созданных компанией, чтобы их можно было использовать для принятия обоснованных бизнес-решений.
Основная идея, лежащая в основе всего процесса, заключается в том, чтобы относиться к данным как к ценному активу, поскольку именно так оно и есть.

Хорошо продуманные процессы управления данными могут принести вашему бизнесу следующие большие преимущества.
- Общее повышение производительности. При тщательной организации управление данными сводит к минимуму перемещение данных, помогает выявлять сбои в производительности и позволяет пользователям получать всю необходимую информацию одним щелчком мыши.
- Экономическая эффективность. При внедрении системы управления данными компания может избежать ненужного дублирования, а сотрудники не будут выполнять одни и те же задачи снова и снова.
- Способность быстро реагировать на изменения. Успех компании в значительной степени зависит от ее способности быстро принимать правильные решения в случае любых изменений. Если требуется слишком много времени, чтобы реагировать на изменения рынка или действия конкурентов, вы теряете деньги и возможности. Организованные данные позволяют ЛПРам быстрее получать важную информацию и реагировать соответствующим образом.
- Повышенная точность решений. Чем больше у вас качественных данных, тем более широкую картину вы видите и тем более правильные решения принимаете. И наоборот, недостаток информации или ошибки в доступных данных могут привести к фатальным ошибкам.
Основные компоненты общего процесса управления данными
Ассоциация управления данными (DAMA) определяет несколько крупных областей знаний, включенных в комплексную стратегию управления данными. Каждая из них невероятно важна и заслуживает отдельной статьи. Здесь мы дадим лишь краткий обзор этих дисциплин и задействованных специалистов.
Архитектура данных: согласование технологий с бизнес-целями
Отвечает за эту область в компании архитектор данных.
Архитектура данных является отправной точкой для любой модели управления данными. Вписываясь в более широкий контекст организационной архитектуры, она описывает, как данные собираются, интегрируются, преобразуются, хранятся и используются. Архитектор данных фокусируется на создании надежной инфраструктуры, чтобы данные приносили пользу бизнесу.
В обязанности архитектора входит (но не ограничивается этим) выбор правильных программных и аппаратных решений, выбор между облачными и локальными платформами и предоставление заинтересованным сторонам легкого доступа к информации, необходимой им для принятия решений.
Моделирование данных: создание полезных и значимых объектов данных
Отвечает за эту область в компании разработчик моделей данных, специалист по обработке данных.
Моделирование данных это процесс обнаружения, анализа, представления и передачи требований к данным в точной форме, называемой моделью данных.
— DAMA: свод знаний по управлению данными
Разработчики моделей данных тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами, чтобы выяснить, какие данные полезны для компании, и создают базовые объекты данных (модели), представляющие основные бизнес-концепции (например, продукты и клиенты), их ключевые атрибуты и взаимосвязи между ними. В результате данные превращаются в важный бизнес-актив, а полезные объекты данных можно эффективно хранить, извлекать и совместно использовать.
Администрирование базы данных: поддержание доступности данных
Отвечает за эту область в компании администратор базы данных
Администрирование баз данных включает в себя все необходимое для управления базами данных и обеспечения доступности данных. Она включает в себя мониторинг производительности базы данных и создание необходимых конфигураций для достижения приемлемого времени ответа на запросы. Функции администраторов баз данных варьируются от создания дизайна базы данных до внесения обновлений для обеспечения безопасности данных. Обычно они используют системы управления базами данных для автоматизации различных задач администрирования.
Интеграция и совместимость данных: консолидация данных в едином представлении
Отвечает за эту область в компании архитектор данных, инженер по обработке данных, разработчик ETL.
Компании получают данные из нескольких источников — записи сотрудников, устройства Интернета вещей, платежные системы, CRM, CMS, платформы электронной коммерции, инструменты веб- и мобильной аналитики, социальные сети. Эти данных, разбросанные по разным хранилищам в разных форматах, не взаимодействуют друг с другом.
Необходима интеграция и совместимость данных для обеспечения связи между системами и объединения контента из разных мест в единый набор данных для использования для анализа и отчетности. Без этой части невозможно получить точные аналитические результаты и извлечь ценные бизнес-идеи.
Существует два основных подхода к интеграции данных
- Извлекайте, преобразуйте, загружайте или обрабатывайте пакеты данных ETL и перемещайте их из исходных систем в хранилище данных. Инструменты для этих операций разрабатываются или контролируются разработчиками ETL.
- Виртуализация данных использует абстракцию данных для создания единого представления данных для клиентов, независимо от того, где они находятся. В этом случае нет необходимости в едином форматировании или отдельной базе данных для объединения информации из разных источников.
Анализ данных и бизнес-аналитика: получение информации из данных
Отвечает за эту область в компании аналитик данных, аналитик бизнес-аналитики, специалист по обработке данных, маркетинговый аналитик
Легко потеряться во всех собранных вами данных, если у вас нет подходящих инструментов, которые помогут вам разобраться в них. Аналитика данных и решения BI — это лучший способ получить доступ к данным и интерпретировать их, чтобы вы могли использовать их для повышения дохода или снижения издержек — обеспечивая капитализацию ваших знаний.
Бизнес-аналитика использует данные для улучшения качества принятия решений относительно организационных операций. Он обобщает исторические данные и визуализирует их таким образом, чтобы компании могли действовать на их основе сразу. Благодаря агрегированию, визуализации и тщательному анализу BI помогает компаниям повысить эффективность их текущей деятельности.
Анализ данных — это разработка алгоритмов для обнаружения скрытых идей из огромных массивов данных. Эти выводы могут быть использованы для обеспечения безопасности и защиты используемых данных.
Управление качеством данных: поддержание работоспособности данных
Отвечает за эту область в компании инженер по качеству данных
Управление качеством данных (DQM) направлено на обеспечение соответствия данных конкретным бизнес-требованиям. В нем используется ряд технологий и методов — например, качество полученных данных можно оценить с помощью измерений. Для этой цели вы можете использовать систему оценки качества данных.
DQM имеет непрерывный и упреждающий характер. Благодаря постоянному наблюдению, анализу и улучшению информации DQM поддерживает работоспособное состояние данных, а не исправляет последствия ошибочных данных.
Безопасность данных: предотвращение утечек данных
Отвечает за эту область в компании архитектор данных, специалист по безопасности данных, администратор базы данных
Защита данных охватывает все методы, процессы и технологии, предотвращающие несанкционированный доступ к информационным ресурсам и их ненадлежащее использование.
Среди широко используемых методов защиты данных
- шифрование,
- токенизация, или превращение конфиденциальных данных в строки идентификационных символов, называемых токенами,
- контроль доступа, который регулирует, кто может использовать данные компании,
- обнаружение угроз с использованием аналитики для выявления аномалий в сети компании
- резервное копирование для предотвращения потери данных
Соответствующий план защиты данных должен предусматривать сбор только необходимых данных, их сохранность и удаление информации, когда она больше не нужна. Когда данные собираются подвергнуться архивированию или уничтожению, необходимо разумно сохранять данные и избегать избыточных архивных копий.
Управление данными и управление основными данными: обеспечение последовательного и эффективного использования информации
Отвечает за эту область в компании аналитик по управлению данными
Управление данными устанавливает политики и процедуры для обеспечения согласованности и эффективного использования данных во всей организации. Это помогает избежать ошибок, блокирует потенциальное неправомерное использование конфиденциальных данных и приводит ваш бизнес в соответствие с законодательством, касающимся данных.
Управление данными включает в себя управление основными данными.
Основные данные — это важнейшие корпоративные данные, относящиеся к клиентам, продуктам, персоналу, технологиям и материалам.
Управление основными данными обеспечивает их последовательное использование, исправляя любые дублирующиеся, неполные или противоречивые данные. Например, ИТ-отдел контролирует, чтобы имена клиентов были указаны одинаково в отделах продаж, обслуживания клиентов и логистики. Действия MDM включают в себя сбор и очистку данных, а также их сравнение, консолидацию и контроль качества.
Особенно важно создать всеобъемлющую политику управления данными. В противном случае у разных команд могут быть свои взгляды на ключевые объекты данных, что приведет к досадным разногласиям.
Платформы управления данными
Платформы управления данными (DMP) поддерживают долгосрочные стратегии управления данными. Они объединяют данные на единой платформе, обеспечивая целостное представление о бизнесе.
Хранилища от крупнейших поставщиков облачных технологий, таких как Amazon Redshift, Google BigQuery и MS Azure SQL Server довольно сложны в использовании из-за сложности их интерфейсов и используемых настроек, а так же могут быть недоступны в связи с риском санкций. Но эти хранилища можно найти и в России.
В 2022 году CNews Analytics провели исследование о том, как российские компании меняют стратегию хранения данных. Исследование показало, что крупные российские предприятия «продвинуты» в вопросах хранения данных. При этом компании пока не собираются переходить на импортонезависимые технологии — так заявило большинство опрошенных. Они планируют оптимизировать имеющиеся ИТ-ресурсы (70%), а также использовать параллельный импорт (41%) и облака (41%).
Ваши первые шаги к реализации стратегии управления данными
Обеспечение управляемости и надежности данных имеет важное значение для проведения квалифицированного анализа данных и получения адекватной информации. Как вам наладить управление данными?
Приведите управление данными в соответствие с бизнес-целями
Прежде чем сразу переходить к сути, обрисуйте цели, которых вы хотите достичь с помощью данных компании. Если вы понимаете, что делать с информацией, вы сможете отфильтровать нужные данные и избежать переполнения вашего программного обеспечения для управления данными. Например, если ваша цель — определить покупательские привычки клиентов, вы сосредоточитесь на данных, связанных с покупками.
Назначьте роли управления данными
Процесс управления данными включает в себя широкий спектр задач, обязанностей и навыков. В небольших организациях с ограниченными ресурсами этим могут заниматься отдельные сотрудники. Но в целом к специалистам по управлению данными относятся:
- архитекторы данных,
- разработчики моделей данных,
- администраторы баз данных,
- разработчики баз данных,
- аналитики и инженеры по качеству данных,
- разработчики интеграции данных,
- менеджеры по управлению данными и
- инженеры по обработке данных, которые работают с командами аналитиков для построения конвейеров данных и подготовки данных к анализу.
Обеспечьте доступность данных
Предоставляя доступ к данным вашей компании только тем, у кого есть соответствующие разрешения, не превращайте это в борьбу за ваш авторизованный персонал. Настройте различные уровни разрешений в зависимости от конкретной роли или запрашиваемых данных. Поскольку руководителям и руководителям групп требуется больший доступ к данным клиентов, чем аналитикам или торговым представителям, у них будет больше разрешений.
Подготовьте документацию
Создавая документацию по управлению данными, вы можете поделиться ценными навыками со всей командой вместо того, чтобы обучать каждого сотрудника по отдельности. Документируйте и формализуйте практики лучших сотрудников и многократно их используйте, капитализируйте знания компании!
Адаптируйтесь к культуре обработки данных
Развитие внутренней культуры обработки данных означает принятие стратегии по улучшению вашей организации с использованием данных. Вот некоторые из столпов, которые формируют культуру обработки данных:
- внушение доверия к данным,
- осознание ценности активов данных и
- формирование сообщества для обмена лучшими практиками обработки данных
По оценкам, к 2025 году объем цифровых данных, ежегодно генерируемых по всему миру, достигнет 175 зеттабайт. Сколько это стоит в более привычных единицах? Согласно отчету Data Age 2025, для хранения всей этой информации на DVD-дисках требуется стопка дисков, которая могла бы облететь Землю 222 раза. У предприятий есть два варианта — оставить все эти огромные объемы данных без дела или управлять ими и извлекать из них выгоду. Правильный выбор кажется довольно очевидным.