Ситуация немного сложнее для записей данных. В большинстве случаев требуется время и усилия, чтобы изменения были отражены. Например, адрес человека меняется в день его переезда, но до обновления базы данных проходит некоторое время. Информационные технологии могут уменьшить время задержки во многих ситуациях, но оно не может быть устранено полностью.
Естественно, менеджеры хотят использовать последние данные. Свойство возобновляемости выдвигает для исполнения этого желания два требования. Во-первых, поскольку обеспечение актуальности данных – важная задача, бизнес-процессы, фиксирующие изменения, должны быть надежными. Во-вторых, механизмы обеспечения актуальности должны быть синхронизированы, иначе в избыточных базах данных обязательно возникнут несоответствия. При неучете этих требований совещания по принятию решений могут перерасти в жаркий обмен мнениями о том, чьи данные точнее.
13. Компьютерное (электронное) хранилище
Данные, в отличие от большинства других ресурсов, могут храниться на компьютерах (в электронных хранилищах). Исключение составляют финансовые ресурсы, которые могут храниться в виде электронных денежных средств. Это свойство вносит свой вклад в обеспечение других свойств, таких как копируемость, возможность совместного использования и транспортабельность. Электронные средства хранения облегчают управление данными, поскольку стоимость хранения данных невелика по сравнению со стоимостью хранения других ресурсов. С другой стороны, дешевое хранилище может способствовать принятию решений о сохранении всего, включая данные, которые больше не нужны. Непреднамеренным последствием является то, что полезные данные становится труднее найти. Дешевое хранилище также может способствовать принятию несколькими подразделениями в рамках организации независимых решений о хранении собственных копий, что приводит к избыточности данных.
В следующем разделе мы обсудим, каким образом специфические свойства данных влияют на подходы к управлению этим ресурсом.
4.2. Особенности управления данными как ресурсом
Управление любым ресурсом направлено на достижение следующих целей:
● иметь достаточный, но не чрезмерный запас ресурса, основанный на потребностях пользователей и моделях использования;
● предоставлять законным пользователям своевременный и эффективный доступ к ресурсу;
● защищать ресурс от незапланированного уничтожения и несанкционированного доступа и использования; поддерживать и улучшать качество ресурса;
● содействовать эффективному использованию ресурса для максимальной выгоды организации.
Для каждой из этих целей в отношении данных можно выделить особенности управления, связанные с рассмотренными в предыдущем разделе фундаментальными свойствами этого ресурса[146].
1. Управление поставками
Основные вопросы управления поставками включают определение пользователей ресурса, их потребностей и моделей использования, а также принятие мер по получению ресурса. Для традиционных ресурсов, таких как сырье, новые технологии позволили применять подход к управлению запасами «точно в срок». Аналогичные подходы могут быть применены и к управлению поставками данных[147] (во избежание создания ненужных данных), но при этом нельзя недооценивать возникающие проблемы.
Прежде всего незаменяемость данных подразумевает, что проблема поставок заключается не в том, чтобы верно определить количество необходимых единиц ресурса, а скорее в релевантности данных. Ключевой вопрос для менеджеров не в том, сколько единиц данных необходимо, а в том, каких именно данных.
Во-вторых, в то время как нерасходуемость данных устраняет одну из проблем управления поставками традиционных ресурсов – недостаточность, она создает хорошо знакомую проблему переизбытка данных. Хранение ненужных данных обходится дорого не столько потому, что это приводит к уменьшению свободного места на носителе, сколько потому, что отвлекает внимание руководства и затрудняет поиск необходимых данных. Только лишь получение достоверной информации о различных данных, хранящихся в большой организации, – достаточно сложная задача.
В-третьих, определить пользователей и понять их потребности гораздо сложнее для данных, чем для других ресурсов. Кроме того, часто приходится согласовывать требования к данным разных пользователей (например, различные семантические интерпретации, казалось бы, одинаковых терминов), что также сложная проблема, с которой не сталкиваются традиционные ресурсы.
В-четвертых, некоторые запросы на получение данных являются изменчивыми и непредсказуемыми. Нерасходуемость данных не устраняет потребности знать шаблоны их использования (в частности, с целью обеспечения своевременного обновления значений данных и гарантирования их актуальности).