Насколько вы уверены, что ваша организация максимально использует потенциал своих данных?

Зрелость данных – это не просто модное словечко; это важнейший показатель умения организации эффективно собирать, управлять и использовать данные. Те, кто находится в зените зрелости данных, не просто хранят или анализируют данные — они преобразуют их в стратегические решения, повышают операционную эффективность и снижают риски. Модели зрелости данных служат не только диагностическим инструментом для определения областей улучшения, но и помогают организациям принимать обоснованные решения об инвестициях в технологии. Оценка зрелости данных — это многогранный процесс, имеющий как стратегические, так и тактические последствия. Для организаций с высокой степенью зрелости данных периодические проверки и корректировки функций управления данными носят упреждающий характер и обусловлены объективными показателями. Напротив, те, у кого данные низкой зрелости, часто реагируют на изменения, как правило, после того, как какое-либо событие выявило слабость модели.

Фундаментальные практики, такие как управление данными, архитектура данных, операции с данными и качество данных, составляют основу эффективного управления данными. Эти элементы взаимозависимы; пренебрежение одним из них может дестабилизировать всю конструкцию. Хотя соблазн принять технологические решения, ориентированные на поставщиков, для расширенного управления данными высок, к ним следует подходить с хорошо продуманной основополагающей стратегией.

Погружение в сложные проекты, такие как искусственный интеллект или анализ больших данных, без такой основы увеличивает организационный риск. Без этого вы, по сути, строите дом на песке.

Ваши домены управления данными должны дополнять и поддерживать друг друга; игнорирование одного из них может поставить под угрозу всю вашу стратегию обработки данных. Поэтому, прежде чем приступить к реализации своей стратегии обработки данных, рассмотрите иерархический подход, который начинается с основополагающих элементов и переходит к более продвинутым практикам.

Проблемы неправильного управления данными

Неправильное управление данными — это ахиллесова пята любой организации, стремящейся стать титаном, управляемым данными. Помимо вопиющих финансовых последствий — таких как тревожные ежегодные затраты в 12,9 миллиона долларов, о которых упоминает Gartner, из-за низкого качества данных — менее ощутимые последствия также разрушительны. Они варьируются от подорванного доверия к системам, запаздывающих отчетов, разочарованных клиентов, несоблюдения нормативных требований до фрагментированной операционной динамики. Каждый неправильно управляемый набор данных — это упущенная возможность, мешающая организациям получить подлинную информацию. В более широком смысле такое плохое управление может превратиться в стратегическую ловушку, отвлекающую бизнес от его основных целей.

Одна из эффективных стратегий — повысить роль распорядителя данных в вашей системе управления данными. Распорядитель данных может не только выявить слабые места в вашей системе управления данными, но и предложить целевые решения. Сотрудничая с различными отделами, управляющий обеспечивает целостность и безопасность данных, тем самым облегчая многие проблемы, связанные с неправильным управлением данными.

Выбор подходящей модели 🎯

Существует множество различных моделей зрелости данных, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Ни одна модель зрелости данных не идеальна для каждой организации. Лучшая модель для конкретной организации будет зависеть от ее конкретных потребностей и целей.

Некоторые факторы, которые следует учитывать при выборе модели зрелости данных, включают:

  • Цели организации в области управления данными. Каковы конкретные цели организации в области управления данными? Они стремятся улучшить качество данных, повысить безопасность данных или лучше использовать данные для принятия решений?
  • Размер и сложность организации. Более крупным и сложным организациям потребуется более полная модель зрелости данных, чем меньшим и менее сложным организациям.
  • Бюджет и ресурсы организации. Сколько денег и ресурсов организация готова инвестировать в модель зрелости данных?
  • Культура организации и готовность к изменениям. Некоторые модели зрелости данных требуют значительных культурных изменений внутри организации. Организации, которые не желают вносить такие изменения, могут не подойти для этих моделей.
  • Существующая структура управления данными в организации. Если в организации уже существует структура управления данными, важно выбрать модель зрелости данных, соответствующую этой структуре.
  • Отрасль организации: в некоторых отраслях предъявляются особые требования к зрелости данных. Например, организации здравоохранения должны соблюдать правила конфиденциальности данных, такие как HIPAA.

Сравнительный анализ зрелости ваших данных📈

После выбора модели зрелости данных организации могут использовать ее для сравнения текущего уровня зрелости данных. Это поможет им определить области, в которых они могут улучшиться.

Существует два основных способа оценки зрелости данных:

  • Внутренний бенчмаркинг: включает в себя сравнение уровня зрелости данных организации с ее собственными прошлыми показателями или с уровнями зрелости данных других аналогичных организаций.
  • Внешний бенчмаркинг: включает сравнение уровня зрелости данных организации с отраслевыми стандартами или с уровнями зрелости данных организаций, которые считаются лидерами в области управления данными.

Бенчмаркинг – это нечто большее, чем беглое сравнение. Это интроспективное путешествие, которое помогает организациям определить свою позицию по спектру зрелости данных. Это также может помочь организациям отслеживать прогресс с течением времени и определять области, в которых они добились улучшений.

Модель DAMA — Основа 🌐

Ассоциация управления данными (DAMA) является ведущей фигурой в разработке авторитетных практик в области управления данными. Модель DAMA сосредоточена на создании среды, в которой данные рассматриваются как стратегический актив. Модель подчеркивает целостную интеграцию людей, процессов и технологий, предоставляя организациям комплексную дорожную карту для достижения успеха в управлении данными.

Этапы зрелости данных: пять стадий зрелости данных

  • Уровень 1 — Начальный/специальный: управление данными носит разовый и неформальный характер. Не существует определенных ролей или процессов для управления данными.
  • Уровень 2 — Управляемый: Управление данными является управляемым, но неформальным. Существуют определенные роли и процессы, но они недостаточно документированы и не соблюдаются последовательно.
  • Уровень 3 — Определенный: управление данными определено и документировано. Существуют четкие роли и процессы управления данными, и они последовательно соблюдаются.
  • Уровень 4 — Управляемый и измеряемый: Управление данными управляется и измеряется. Основное внимание уделяется постоянному совершенствованию, а качество данных контролируется и сообщается.
  • Уровень 5 — Оптимизация: управление данными оптимизировано. Данные используются для принятия бизнес-решений, при этом основное внимание уделяется инновациям и новым способам использования данных.

Модель зрелости управления данными DAMA отличается своей сегментацией на отдельные области знаний, которые затрагивают различные аспекты управления данными. Эти области знаний включают в себя основные дисциплины, которые обеспечивают эффективность данных и стратегическое позиционирование внутри организации. Определяющей особенностью является комплексный подход, использованный для объединения этих областей воедино, обеспечивая всестороннее представление об управлении данными.

Одной из основополагающих областей знаний является управление данными, которое устанавливает процессы, роли, стандарты и показатели, создавая основу для дисциплинированной обработки данных. Не менее важна архитектура данных, которая фокусируется на структурировании организационных данных, обеспечении их связности и легкой доступности. Моделирование и проектирование данных идут еще дальше, гарантируя, что данные методично и эффективно структурированы, удовлетворяя как текущие потребности, так и будущую масштабируемость. Между тем, безопасность данных остается первостепенной задачей, защищая данные от несанкционированного доступа и взлома, сохраняя их целостность и конфиденциальность. Каждая из этих областей, переплетаясь, создает надежную систему эффективного управления данными.

Практические проблемы: Хотя модель DAMA предлагает надежную основу, организации часто сталкиваются с реальными проблемами во время ее реализации. Экспансивный характер DAMA, хотя и всеобъемлющий, иногда может показаться подавляющим, особенно для новых или небольших предприятий с ограниченными ресурсами. Реализация каждого аспекта может показаться сложной задачей и потребовать значительного времени и усилий. Более того, задача согласования многочисленных областей знаний с конкретными бизнес-целями часто требует сложного планирования и может оказаться непростой задачей без правильного руководства. Обеспечение поддержки на всех уровнях, особенно на уровне руководства, становится первостепенным. Если не решать их тщательно, эти проблемы могут помешать оптимизации данных как стратегического актива, отвлекая от основной цели модели.

Зрелость данных постоянно развивается📊

Зрелость данных — это динамичный путь, отражающий развивающуюся природу организаций по мере того, как они накапливают больше данных и инновационным образом их развертывают. С ростом доступности данных и достижениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения стратегии управления данными постоянно меняются. Однако это больше, чем просто распределение ресурсов. Исполнительному руководству крайне важно признать важность модели зрелости данных двумя основными способами: обеспечить разумное использование ресурсов при управлении данными и рассматривать данные не просто как факты, но как ценные активы, которые могут способствовать достижению бизнес-целей.

Изменения в бизнес-среде подчеркивают необходимость адаптируемых методов работы с данными. Повышение зрелости данных означает инвестирование в качество данных и надежную политику управления. Необходимы надежные меры безопасности, а также обучение сотрудников соблюдению передовых методов последовательного управления данными. Ключевым моментом является вовлечение руководителей высшего звена; информируя их о преимуществах усовершенствованной модели зрелости данных, организации могут проложить путь к культуре, ориентированной на данные. Использование этих стратегий позволяет организациям эффективно ориентироваться в сфере динамических данных, раскрывая множество потенциальных преимуществ.