Ценность ваших данных

Стадия корректировки включает работы по оперативному устранению текущих проблем с данными по мере их выявления системами контроля качества. Как только объем или характер текущих проблем выходят за рамки таких возможностей, цикл возобновляется и начинается поиск первопричин, а затем – проработка возможных решений.

Непрерывность обеспечения качества данных достигается за счет перезапуска цикла управления качеством данных в случае возникновения любой из перечисленных ниже ситуаций:

● выход текущих результатов измерений контрольных показателей за пределы допусков;

● появление новых наборов данных;

● изменение действующих или появление дополнительных требований к имеющимся наборам данных;

● изменение бизнес-правил, стандартов или ожиданий.

Сделать наборы данных правильными изначально – дешевле, чем исправлять неправильные наборы данных. Встроить процессы управления качеством данных в процессы оперативного управления данными с самого начала – на порядок дешевле, чем последующее исправление. Обеспечивать стабильно высокое качество данных на протяжении всего их жизненного цикла – менее рискованно, чем пытаться повышать качество данных в рамках существующих процессов. Перестройки на ходу достаточно тяжело бьют по организации. Определение критериев качества данных до начала планирования нового процесса или системы – признак зрелости организации в области управления данными и отличное средство укрепления административной дисциплины и налаживания плодотворного сотрудничества между функциональными подразделениями[518],[519].

* DAMA. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)

15.3.5. Контекстная диаграмма области знаний и уровни зрелости функции «Качество данных»

Контекстная диаграмма области знаний «Качество данных» представлена на рисунке 15.10.

На рисунке 15.11 отражено распределение деятельности в области управления качеством данных по этапам их жизненного цикла.

На рисунке 15.12 представлены обобщенные характеристики уровней зрелости функции «Качество данных». Для каждого уровня, помимо характеристик зрелости практик управления качеством данных в целом, отдельно приведены характеристики деятельности по измерению качества.

* Sebastian-Coleman L. Navigating the Labyrinth: An Executive Guide to Data Management, First Edition. Technics Publications, 2018.

* Sebastian-Coleman L. Navigating the Labyrinth: An Executive Guide to Data Management, First Edition. Technics Publications, 2018.

* Smith P., Edge J., Parry S., Wilkinson, D. Crossing the Data Delta: Turn the data you have into the information you need. Entity Group Limited, 2016.

ПРАКТИЧЕСКИЙ ПРИМЕР

Вернемся к герою рубрики «Практический пример» – компании «Телеком Дубль». Говоря о базовой поддержке жизненного цикла данных, следует заметить, что особую роль здесь играет безопасность. Хороший пример – обеспечение требований Федерального закона № 152 «О персональных данных». Имея в арсенале централизованную модель данных с описанием клиента компании, «Телеком Дубль» может определять системы, которые используют сведения о клиентах, маркировать «чувствительные» данные и, исходя из этого, ограничить доступ к ним со стороны тех систем, для которых не предусмотрена работа с защищенной информацией.

В части управления метаданными компания инициировала важные работы по созданию бизнес-глоссария и внедрению каталога технических метаданных.

Наконец, был сделан важнейший шаг по обеспечению базовой поддержки жизненного цикла информационных ресурсов «Телеком Дубль» – проведение мероприятий по разработке стратегии и рамочной модели системы обеспечения качества данных.

Литература к главе 15

• Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».