- •Оглавление
- •Список иллюстраций
- •Список таблиц
- •Вступительное слово компании «Юнидата»
- •Вступительное слово компании BSSG
- •Предисловие
- •Глава 1. Управление данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели
- •2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И КОНЦЕПЦИИ
- •2.1 Данные
- •2.2 Данные и информация
- •2.3 Данные как актив организации
- •2.4 Принципы управления данными
- •2.5 Проблемы управления данными
- •2.6 Стратегия управления данными
- •3. РАМОЧНЫЕ СТРУКТУРЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •3.1 Модель стратегического выравнивания
- •3.2 Амстердамская информационная модель
- •3.3 Рамочная структура DAMA-DMBOK
- •3.4 Пирамида DMBOK (Айкен)
- •3.5 Дальнейшая эволюция рамочной структуры управления данными DAMA
- •4. DAMA И DMBOK
- •5. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 2. Этика обращения с данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •2. БИЗНЕС-ДРАЙВЕРЫ
- •3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И КОНЦЕПЦИИ
- •3.1 Этические принципы, связанные с данными
- •3.2 Основополагающие принципы законодательства о конфиденциальности данных
- •3.3 Этические аспекты работы с данными в режиме онлайн
- •3.4 Риски, обусловленные неэтичными практиками обращения с данными
- •3.5 Формирование культуры этичного обращения с данными
- •3.6 Этика обращения с данными и руководство данными
- •4. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 3. Руководство данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Определение задач и функций руководства данными в организации
- •2.2 Проведение оценки готовности
- •2.3 Выявление возможностей / угроз и согласование с бизнесом
- •2.4 Создание точек взаимодействия внутри организации
- •2.5 Разработка стратегии руководства данными
- •2.6 Определение операционной рамочной структуры руководства данными
- •2.7 Выработка целей, принципов и политик
- •2.8 Поддержка проектов в области управления данными
- •2.9 Внедрение практики управления организационными изменениями
- •2.10 Внедрение практики управления проблемными вопросами
- •2.11 Оценка требований по нормативно-правовому соответствию
- •2.12 Внедрение руководства данными
- •2.13 Поддержка стандартов и процедур
- •2.14 Разработка бизнес-глоссария
- •2.15 Координация взаимодействия с архитектурными группами
- •2.16 Оказание содействия в финансовой оценке данных
- •2.17 Встраивание руководства данными в процессы
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ
- •3.1 Присутствие в Сети / Веб-сайты
- •3.2 Бизнес-глоссарий
- •3.3 Инструменты для управления потоками работ
- •3.4 Инструменты для управления документами
- •3.5 Оценочная ведомость руководства данными
- •4. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •4.1 Организация и культура
- •4.2 Согласование действий и коммуникации
- •5. МЕТРИКИ
- •6. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 4. Архитектура данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Результаты и практики разработки архитектуры данных
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Внедрение практики разработки и сопровождения архитектуры данных
- •2.2 Интеграция с корпоративной архитектурой
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты моделирования данных
- •3.2 Программное обеспечение для управления ИТ-активами
- •3.3 Приложения для графического проектирования
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Проекции на фазы жизненного цикла
- •4.2 Четкость и ясность графических представлений
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО АРХИТЕКТУРОЙ ДАННЫХ
- •6.1 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 5. Моделирование и проектирование данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 План проведения работ по моделированию данных
- •2.2 Построение модели данных
- •2.3 Проверка и оценка качества моделей данных
- •2.4 Сопровождение моделей данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты моделирования данных
- •3.2 Инструменты для отслеживания происхождения данных
- •3.3 Инструменты профилирования данных
- •3.4 Репозитории метаданных
- •3.5 Шаблоны моделей данных
- •3.6 Отраслевые модели данных
- •4. ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ
- •4.1 Лучшие практики в области соглашений об именовании
- •4.2 Лучшие практики проектирования баз данных
- •5. РУКОВОДСТВО МОДЕЛИРОВАНИЕМ И ПРОЕКТИРОВАНИЕМ ДАННЫХ
- •5.1 Управление качеством моделей и проектных решений
- •5.2 Метрики моделирования данных
- •6. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 6. Хранение и операции с данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Управление технологиями баз данных
- •2.2 Управление базами данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты моделирования данных
- •3.2 Инструменты мониторинга баз данных
- •3.3 Инструменты управления конфигурацией баз данных
- •3.4 Инструменты разработки приложений
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Тестирование в средах более низкого уровня
- •4.2 Стандарты именования для физической модели данных
- •4.3 Использование сценариев для внесения любых изменений
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО ХРАНЕНИЕМ И ОПЕРАЦИЯМИ С ДАННЫМИ
- •6.1 Метрики
- •6.2 Отслеживание и учет информационных активов
- •6.3 Аудит и проверка корректности данных
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 7. Безопасность данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Выявление требований по безопасности данных
- •2.2 Определение политики безопасности данных
- •2.3 Определение стандартов в области безопасности данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Антивирусное программное обеспечение
- •3.2 Протокол HTTPS
- •3.3 Технологии управления идентификацией
- •3.4 Системы обнаружения и предотвращения вторжений
- •3.5 Межсетевые экраны
- •3.6 Отслеживание метаданных
- •3.7 Маскировка / Шифрование данных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Использование CRUD-матриц
- •4.2 Немедленное развертывание обновлений безопасности
- •4.3 Атрибуты безопасности в метаданных
- •4.4 Метрики
- •4.5 Учет потребностей в безопасности данных в проектных требованиях
- •4.6 Эффективный поиск в массиве зашифрованных данных
- •4.7 Санитизация документов
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •5.3 Доступность информации о наборах прав пользователей
- •5.4 Обеспечение безопасности данных в условиях аутсорсинга
- •5.5 Обеспечение безопасности данных в облачных средах
- •6. РУКОВОДСТВО БЕЗОПАСНОСТЬЮ ДАННЫХ
- •6.1 Безопасность данных и корпоративная архитектура
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 8. Интеграция и интероперабельность данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Планирование и анализ
- •2.2 Проектирование решений по интеграции данных
- •2.3 Разработка решений по интеграции данных
- •2.4 Внедрение и мониторинг
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Программный комплекс для преобразования данных / ETL-инструмент
- •3.2 Сервер виртуализации данных
- •3.3 Корпоративная шина данных (ESB)
- •3.4 Программный комплекс для управления бизнес-правилами
- •3.5 Инструменты моделирования данных и процессов
- •3.6 Инструменты профилирования данных
- •3.7 Репозиторий метаданных
- •4. МЕТОДЫ
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО DII
- •6.1 Соглашения о совместном доступе к данным
- •6.2 DII и происхождение данных
- •6.3 Метрики для оценки эффективности интеграции данных
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 9. Управление документами и контентом
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Планирование управления жизненным циклом
- •2.2 Управление жизненным циклом документов и контента
- •2.3 Публикация и доставка контента
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Системы управления корпоративным контентом
- •3.2 Инструменты поддержки совместной работы
- •3.3 Инструменты управления контролируемыми словарями и метаданными
- •3.4 Стандартные форматы разметки и обмена
- •3.5 Технологии e-discovery
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Сценарий подготовки электронной доказательной базы
- •4.2 Карта данных, которые могут быть найдены и представлены
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО УПРАВЛЕНИЕМ ДОКУМЕНТАМИ И КОНТЕНТОМ
- •6.1 Рамочные структуры руководства информацией
- •6.2 Рост объемов информации
- •6.3 Управление качеством контента
- •6.4 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 10. Справочные и основные данные
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Работы по управлению основными данными
- •2.2 Работы по управлению справочными данными
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ
- •4. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •4.1 Строгое следование архитектуре основных данных
- •4.2 Мониторинг движения данных
- •4.3 Управление изменениями справочных данных
- •4.4 Соглашения о совместном использовании данных
- •5. ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ И КУЛЬТУРНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ
- •6. РУКОВОДСТВО СПРАВОЧНЫМИ И ОСНОВНЫМИ ДАННЫМИ
- •6.1 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 11. Ведение хранилищ данных и бизнес-аналитика
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Выработка понимания требований к DW
- •2.2 Определение и сопровождение архитектуры DW/BI
- •2.3 Проектирование и разработка хранилища и витрин данных
- •2.4 Заполнение хранилища данных
- •2.5 Внедрение портфеля инструментов BI
- •2.6 Сопровождение информационных продуктов
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Репозиторий метаданных
- •3.2 Средства интеграции данных
- •3.3 Типы инструментов BI
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Прототипирование с целью уточнения требований
- •4.2 BI по принципу самообслуживания
- •4.3 Открытые для пользователей данные аудита
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Дорожная карта выпуска релизов
- •5.3 Управление конфигурациями
- •5.4 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО DW/BI
- •6.1 Обеспечение одобрения со стороны бизнеса
- •6.2 Удовлетворенность клиентов/пользователей
- •6.3 Соглашения об уровне обслуживания
- •6.4 Стратегия в области отчетности
- •6.5 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 12. Управление метаданными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Определение стратегии работы с метаданными
- •2.2 Выработка понимания требований к метаданным
- •2.3 Определение архитектуры метаданных
- •2.4 Создание и ведение метаданных
- •2.5 Применение метаданных в аналитике и при формировании запросов и отчетов
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты управления репозиторием метаданных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Отслеживание происхождения и анализ влияния
- •4.2 Метаданные для обработки больших данных
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО МЕТАДАННЫМИ
- •6.1 Механизмы контроля процессов
- •6.2 Документация, описывающая метаданные
- •6.3 Стандарты и руководства
- •6.4 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 13. Качество данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Определение данных высокого качества
- •2.2 Определение стратегии качества данных
- •2.3 Определение критически важных данных и бизнес-правил
- •2.4 Проведение первичной оценки качества данных
- •2.5 Выявление и приоритизация потенциальных улучшений
- •2.6 Определение целей повышения качества данных
- •2.7 Разработка и внедрение операционных процедур обеспечения качества данных
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Инструменты профилирования данных
- •3.2 Инструменты формирования запросов к данным
- •3.3 Инструменты моделирования данных и средства ETL
- •3.4 Шаблоны правил качества данных
- •3.5 Репозитории метаданных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Превентивные меры
- •4.2 Корректирующие меры
- •4.3 Программные модули проверки и аудита качества
- •4.4 Эффективные метрики качества данных
- •4.5 Статистическое управление процессами
- •4.6 Выявление и анализ корневых причин
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО КАЧЕСТВОМ ДАННЫХ
- •6.1 Политика в области качества данных
- •6.2 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 14. Большие данные и наука о данных
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Стратегическое планирование потребностей бизнеса в больших данных
- •2.2 Выбор источников данных
- •2.3 Определение источников и загрузка данных
- •2.4 Выработка гипотез и выбор методов
- •2.5 Предварительная интеграция / Cогласование данных для анализа
- •2.6 Исследование данных с помощью моделей
- •2.7 Внедрение и мониторинг
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •3.1 Технологии и архитектуры MPP без разделения ресурсов
- •3.2 Базы данных на основе распределенных файловых систем
- •3.3 Алгоритмы «в базе данных»
- •3.4 Облачные хранилища больших данных
- •3.5 Языки статистических вычислений и графических представлений
- •3.6 Средства визуализации данных
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Аналитическое моделирование
- •4.2 Моделирование больших данных
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ
- •5.1 Согласование со стратегией организации
- •5.2 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.3 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО В ОБЛАСТИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И НАУКИ О ДАННЫХ
- •6.1 Управление каналами визуализации
- •6.2 Наука о данных и стандарты визуализации
- •6.3 Безопасность данных
- •6.4 Метаданные
- •6.5 Качество данных
- •6.6 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 15. Оценка зрелости управления данными
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •1.1 Бизнес-драйверы
- •1.2 Цели и принципы
- •1.3 Основные понятия и концепции
- •2. ПРОВОДИМЫЕ РАБОТЫ
- •2.1 Планирование работ по оценке
- •2.2 Проведение оценки зрелости
- •2.3 Интерпретация результатов
- •2.4 Создание целевой программы совершенствования управления данными
- •2.5 Проведение повторных оценок зрелости
- •3. ИНСТРУМЕНТЫ
- •4. МЕТОДЫ
- •4.1 Выбор рамочной структуры DMM
- •4.2 Возможность использования рамочной структуры DAMA-DMBOK
- •5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ DMMA
- •5.1 Оценка готовности / Оценка рисков
- •5.2 Организационные и культурные изменения
- •6. РУКОВОДСТВО УПРАВЛЕНИЕМ ЗРЕЛОСТЬЮ
- •6.1 Надзор за процессом DMMA
- •6.2 Метрики
- •7. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 16. Организация управления данными и ролевые ожидания
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •2. ВЫРАБОТКА ПОНИМАНИЯ СУЩЕСТВУЮЩЕЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ И КУЛЬТУРНЫХ НОРМ
- •3. СТРУКТУРЫ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •3.1 Децентрализованная операционная модель
- •3.2 Сетевая операционная модель
- •3.3 Централизованная операционная модель
- •3.4 Гибридная операционная модель
- •3.5 Федеративная операционная модель
- •3.6 Выбор оптимальной для организации операционной модели
- •3.7 Альтернативные варианты организационной системы и соображения проектирования
- •4. КРИТИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ УСПЕХА
- •4.1 Куратор в высшем руководстве
- •4.3 Упреждающее планирование изменений
- •4.4 Согласование позиций руководства
- •4.5 Прямая и обратная связь
- •4.6 Обеспечение заинтересованности и участия
- •4.7 Ориентировка, инструктаж и подготовка
- •4.8 Мониторинг восприятия и освоения новых методов
- •4.9 Соблюдение руководящих принципов
- •4.10 Эволюции — да! Революции — нет!
- •5. ПОСТРОЕНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •5.1 Выявление действующих участников управления данными
- •5.2 Определение состава участников Координационного комитета
- •5.3 Выявление и анализ заинтересованных сторон
- •5.4 Привлечение заинтересованных сторон
- •6. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ DMO С ДРУГИМИ ОРГАНАМИ УПРАВЛЕНИЯ
- •6.1 Директор по данным
- •6.2 Руководство данными
- •6.3 Управление качеством данных
- •6.4 Корпоративная архитектура
- •6.5 Особенности управления данными, присущие глобальным организациям
- •7. РОЛИ В ОБЛАСТИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
- •7.1 Организационные роли
- •7.2 Индивидуальные роли
- •8. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Глава 17. Управление данными и управление организационными изменениями
- •1. ВВЕДЕНИЕ
- •2. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ЗАКОНЫ ПРАКТИКИ ИЗМЕНЕНИЙ
- •3. УПРАВЛЯТЬ НЕ ИЗМЕНЕНИЯМИ, А ПРОЦЕССОМ ПЕРЕХОДА
- •4. ВОСЕМЬ ОШИБОК УПРАВЛЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЯМИ ПО КОТТЕРУ
- •4.1 Ошибка № 1: самонадеянность
- •4.2 Ошибка № 2: неспособность создать достаточно мощную поддержку сверху
- •4.6 Ошибка № 6: пренебрежение созиданием краткосрочных побед
- •4.7 Ошибка № 7: преждевременное объявление о победе
- •4.8 Ошибка № 8: Пренебрежение закреплением перемен в корпоративной культуре
- •5. ВОСЕМЬ СТАДИЙ ПРОВЕДЕНИЯ КРУПНОЙ РЕФОРМЫ ПО КОТТЕРУ
- •5.1 Выработка всеобщего понимания ситуации и безотлагательности перемен
- •5.2 Руководящая коалиция
- •6. ФОРМУЛА ИЗМЕНЕНИЙ
- •7. ДИФФУЗИЯ ИННОВАЦИЙ И ПОДДЕРЖАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ
- •7.1 Главные трудности на пути распространения инноваций
- •7.2 Ключевые элементы диффузии инноваций
- •7.3 Пять стадий восприятия инновации
- •7.4 Субъективные причины неприятия или отторжения инноваций и изменений
- •8. ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОДДЕРЖКИ ИЗМЕНЕНИЙ
- •8.1 Острота чувства неотложности или неудовлетворенности
- •8.3 Состав руководящей коалиции
- •8.4 Объективность и осязаемость улучшений
- •9. ДОНЕСЕНИЕ ЦЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ ДО ВСЕОБЩЕГО ПОНИМАНИЯ
- •9.1 Базовые принципы коммуникаций
- •9.2 Оценка информированности и подготовка целевой аудитории
- •9.3 Задействование элементов неформального общения
- •9.4 План коммуникаций
- •9.5 Продолжение осуществления коммуникаций по завершении внедрения программы управления данными
- •10. ЦИТИРУЕМАЯ И РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •Выражение признательности
- •Предметный указатель
- •Именной указатель
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
|
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|
|||
w |
|
|
to |
|
|
|
|
|
Г Л А В А 1 2 |
||
w Click |
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
o |
m |
|
||||
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
|
||
Управление метаданными
Архитектура
Качество |
данных |
|
данных |
|
проектирование |
|
|
Моделирование |
данных |
операции |
|
|
|
||
|
|
|
данными |
и |
|
Хранение |
|
|
|
|
с |
Метаданные |
Руководство |
Безопасность данных |
|
данными |
|
|
|
|
|
данных |
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
документамиинтероперабельность |
|||
и |
|
|
|
|
|
||
|
-аналитика |
|
|
Интеграция |
|||
|
Ведение |
|
|
данные |
|
данных |
|
хранилищ |
|
Справочные |
и |
||||
|
бизнес |
|
|
Управление |
|
||
|
|
|
|
основные |
|
контентом |
|
|
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
DAMA-DMBOK2 Data Management Framework
1. ВВЕДЕНИЕ
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
||
Наиболее распространенное определение метаданных (metadata) — «данные о данных» — вводит в заблуждение своей простотой. В реальности к метаданным можно отнести очень широкий спектр сведений, включая информацию о технологических и бизнес-процессах, правила обработки данных, ограничения, определения логической и физической структуры данных и т. д.
Метаданные могут описывать не только данные как таковые (базы данных, элементы данных, модели данных и т. д.), но и представляемые ими объекты (бизнес-процессы, системы и приложения, элементы ИТ-инфраструктуры и т. п.), а также связи (отношения) между данными и объектами. Метаданные помогают организации правильно понимать смысл имеющихся в ее
Управление метаданными |
519 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
|
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
||
распоряжении данных, функционирование систем, структуру и содержание рабочих процессов. Они позволяют проводить оценку качества данных и неразрывно связаны с управлением база ми данных и другими приложениями. Обобщая вышесказанное: метаданные необходимы для обеспечения возможности обработки, сопровождения, интеграции, хранения, защиты, проверки и контроля всех прочих данных организации.
Для полноты понимания незаменимости метаданных в сфере управления данными пред ставьте себе огромную библиотеку с миллионами книг и журналов на полках, но без картотеки. Читателю будет весьма проблематично найти не только интересующую его книгу, но и стеллаж с книгами соответствующей тематики. И совсем другое дело — библиотека с каталогизированной картотекой, не просто содержащей всю необходимую информацию о библиотечном фонде (ка кие книги и периодические издания имеются в наличии, в каких залах и на каких стеллажах они хранятся), но еще и позволяющей отыскивать нужные материалы по различным признакам или исходным данным (предметная область, автор, название и т. п.). Без каталога отыскать в огром ной библиотеке конкретную книгу практически нереально. Таким образом, организация без ме таданных уподобляется библиотеке без карточного каталога.
Для управления данными метаданные нужны не меньше, чем для их поиска и использова ния (свидетельством чему служат регулярные упоминания метаданных на протяжении всей этой книги, посвященной всестороннему описанию универсальной концепции управления данными DAMA-DMBOK). Все крупные организации производят и используют данные в огромных объе мах. Внутри организации на разных уровнях и в различных подразделениях работает множество самых разных людей, и у каждого из них собственный набор представлений о данных, которыми
располагает организация, — но никто не имеет и не может иметь исчерпывающего и достоверно го представления о данных организации. Поэтому и требуется скрупулезный учет данных, а без ведения подобной документации организация рискует перестать понимать саму себя. А метадан ные служат главным средством регистрации, формализации и упорядочения знаний о данных, имеющихся у организации.
Однако управление метаданными не сводится к одному лишь управлению знаниями о данных; управление метаданными — это еще и средство управления риском. Без метаданных не возможно обеспечить выявление и защиту конфиденциальной и чувствительной информации, управление жизненным циклом данных, а также соблюдение внутренних и внешних требований.
Без надежных метаданных организация не имеет представления ни о том, какими данными она располагает; ни о том, что эти данные отражают, откуда берутся, как перемещаются внутри систем и между системами; ни о том, кто имеет доступ к данным; ни об их качестве и средствах контроля качества. Без метаданных организация не сможет не только управлять данными как ценным ресурсом или активом, но и просто хоть как-то ими управлять.
С развитием технологий колоссально выросли темпы и объемы генерирования всевозможных данных, и технические метаданные сделались незаменимым средством управления переда чей и интеграцией данных. Обмен данными в гетерогенных информационных средах на основе
520 |
Г Л А В А 12 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
||
УПРАВЛЕНИЕ МЕТАДАННЫМИ
Определение: Планирование, организация и контроль деятельности по обеспечению доступа к качественным, интегрированным метаданным
Цели:
1.Обеспечение единого понимания бизнес-терминов и их согласованного использования
вмасштабах организации
2.Сбор и интеграция метаданных из различных источников
3.Стандартизация доступа к метаданным
4.Обеспечение качества и безопасности метаданных
Бизнесдрайверы
Входные материалы: |
|
|
|
Проводимые работы: |
|
|
Результаты: |
• Бизнес-требования |
|
|
|
1. Определение стратегии |
|
|
• Стратегия работы |
• Проблемные вопросы |
|
|
|
работы с метаданными (П) |
|
|
с метаданными |
в области метаданных |
|
|
|
2. Выработка понимания |
|
|
• Стандарты метаданных |
• Архитектура данных |
|
|
|
требований к метаданным (П) |
|
|
• Архитектура метаданных |
• Бизнес-метаданные |
|
|
|
1. Требования бизнес- |
|
|
• Метамодель |
• Технические метаданные |
|
|
|
пользователей |
|
|
• Унифицированные |
• Метаданные процессов |
|
|
|
2. Требования технических |
|
|
метаданные |
• Операционные |
|
|
|
специалистов |
|
|
• Хранилища метаданных |
метаданные |
|
|
|
3. Определение архитектуры |
|
|
• Происхождение |
|
|
|
метаданных (П) |
|
|
||
• Метаданные, |
|
|
|
|
|
метаданных |
|
|
|
|
1. Создание метамодели (Р) |
|
|
||
относящиеся к области |
|
|
|
|
|
• Анализ влияния |
|
|
|
|
2. Применение стандартов |
|
|
||
руководства данными |
|
|
|
|
|
• Анализ зависимостей |
|
|
|
|
метаданных (К) |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
• Процесс контроля |
|
|
|
|
|
3. Управление хранилищами |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
метаданных |
|
|
|
|
|
метаданных (К) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4. Создание и ведение |
|
|
|
|
|
|
|
метаданных (O) |
|
|
|
|
|
|
|
1. Интеграция метаданных (O) |
|
|
|
|
|
|
|
2. Распространение и доставка |
|
|
|
|
|
|
|
метаданных (O) |
|
|
|
|
|
|
|
5. Применение метаданных |
|
|
|
|
|
|
|
в аналитике и при формировании |
|
|
|
|
|
|
|
запросов и отчетов (O) |
|
|
|
Поставщики: |
|
|
Участники: |
|
|
Потребители: |
|
|
|
|
|
||||
• Распорядители |
|
|
• Распорядители данных |
|
|
• Разработчики приложений |
|
|
|
• Руководители проектов |
|
|
• Аналитики |
||
бизнес-данных |
|
|
|
|
|||
|
|
• Архитекторы данных |
|
|
• Специалисты |
||
• Специалисты |
|
|
|
|
|||
|
|
• Бизнес-аналитики |
|
|
по интеграции данных |
||
по управлению данными |
|
|
|
|
|||
|
|
• Системные аналитики |
|
|
• Бизнес-пользователи |
||
• Органы руководства |
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
• Работники |
||
данными |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
интеллектуального труда |
||
• Разработчики моделей |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
• Клиенты и партнеры |
||
данных |
|
|
|
||||
|
|
|
• Специалисты в области |
||||
• Администраторы |
|
|
|
||||
|
|
|
науки о данных |
||||
баз данных |
|
|
|
||||
|
|
|
• Дата-журналисты |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Технические |
|
|
|
|
|
|
|
драйверы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Методы: |
|
Инструменты: |
|
|
Метрики: |
||
• Анализ происхождения |
|
• Инструменты управления |
|
|
• Оценочная ведомость |
||
и влияния данных |
|
репозиторием метаданных |
|
|
полноты метаданных |
||
• Использование |
|
• Репозитории метаданных в других |
|
|
• Отдача от использования |
||
метаданных для |
|
инструментах |
|
|
реестра метаданных |
||
обработки больших |
|
|
|
|
• Отчеты об использовании |
||
данных |
|
|
|
|
метаданных |
||
|
|
|
|
|
|
|
• Оценочная ведомость |
|
|
|
|
|
|
|
качества метаданных |
|
|
|
|
|
|
|
|
(П) Планирование, (К) Контроль, (Р) Разработка, (О) Операции
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
||
Рисунок 84.
Контекстная диаграмма: метаданные
Управление метаданными |
521 |
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
-xcha |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
hang |
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C |
|
E |
|
|
|||
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|||
|
|
- |
|
|
|
|
|
d |
|
||
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
||
|
P |
|
|
|
|
|
NOW! |
o |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
BUY |
|
|
|||
|
|
|
|
|
to |
|
|
|
|
|
|
|
w Click |
|
|
|
|
|
m |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
w |
|
|
|
|
|
|
|
o |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
. |
|
|
|
|
|
.c |
|
||
|
|
|
p |
|
|
|
|
g |
|
|
|
|
|
|
|
df |
|
|
n |
e |
|
||
|
|
|
|
|
-x cha |
|
|
|
|
||
определений метаданных регламентируется стандартом ISO/IEC 11179 «Регистры метаданных»1 В XML и ряде других форматов документов без метаданных невозможно интерпретировать и ис пользовать остальные данные. В других случаях метаданные используются для маркировки дан ных, предназначенных для обмена, сведениями об их принадлежности, авторстве, конфиденци альности и т. д. (см. главу 8).
Как и любые другие данные, метаданные нуждаются в управлении. С ростом способности организаций собирать и накапливать колоссальные массивы данных роль метаданных в сфере управления данными неуклонно возрастает. Чтобы быть «управляемой на основе данных» (datadriven) организация должна быть «управляемой на основе метаданных» (metadata-driven).
1.1 Бизнес-драйверы
Без метаданных управление остальными данными невозможно. Однако и сами метаданные тре буют управления. Надежные и качественно управляемые метаданные обеспечивают:
повышение доверия к данным за счет предоставления их контекста и поддержки возможно сти измерения качества данных;
повышение ценности стратегической информации (в частности, основных данных) за счет ее многоцелевого использования;
повышение эффективности работы информационных систем через выявление и устранение избыточных данных и процессов;
своевременное выявление и отбраковку устаревших или неверных данных;
оптимизацию планирования и проведения статистических исследований;
лучшее взаимопонимание между потребителями данных и специалистами по ИТ;
точность вводных данных, используемых для аналитического прогнозирования последствий, что способствует минимизации риска провала проектов;
ускорение внедрения за счет сокращения времени, уходящего на разработку систем;
снижение затрат на обучение и негативные последствия текучки кадров за счет исчерпываю щей документации данных, включая контекст, источники и историю;
выполнение требований действующего законодательства и надзорных органов.
Метаданные также способствуют согласованности и непротиворечивости данных и единообраз ному представлению информации, оптимизации потоков данных и рабочих процессов, надле жащей защите чувствительной информации, что особенно важно для отраслей с повышенными нормативно-правовыми требованиями.
Чем выше качество данных, тем выше их ценность для организации. Качество данных за висит от руководства данными. Метаданные играют критически важную роль в осуществле нии руководства данными, поскольку без них невозможно понимание данных в контексте
1 См.: ГОСТ Р ИСО/МЭК 11179. Информационная технология (ИТ). Регистры метаданных (РМД). — Примеч. пер.
522 |
Г Л А В А 12 |