Текст книги "Ценность ваших данных"

В начале главы мы перечислили семь «смертных грехов» в области работы с данными (рис. 6.3). Остановимся коротко на каждом из них[231]231
  Aiken P. The Seven Deadly Data Sins – Emerging from Management Purgatory. Dataversity, 2017. – URL: https://www.dataversity.net/data-ed-slides-seven-deadly-data-sins-emerging-management-purgatory/.


[Закрыть],[232]232
  Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.


[Закрыть].

1. Непонимание основ дата-центричного мышления

Идеи и мотивы, лежащие в основе дата-центричного мышления, требуют, чтобы соответствующие темы вошли в качестве базовых в программы высших и средних специальных учебных заведений. К сожалению, сейчас этому уделяется недостаточно внимания. От начала разработки программ обучения до массового выпуска подготовленных специалистов могут пройти долгие годы.

В настоящее время компаниям и учреждениям, чтобы заполнить пробел в знаниях и повысить зрелость специалистов по работе с данными, в основном приходится опираться на материалы наиболее авторитетных профессиональных организаций, таких как Международная ассоциация управления данными (Data Management Association International, DAMA)[233]233
  https://www.dama.org/cpages/home.


[Закрыть], Институт моделирования зрелости способностей (Capability Maturity Model Institute, CMMI)[234]234
  https://cmmiinstitute.com.


[Закрыть], Совет по управлению корпоративными данными (Enterprise Data Management Council, EDM Сouncil)[235]235
  https://edmcouncil.org.


[Закрыть] и ряд других[236]236
  В Российской Федерации в 2021 году начала работать официально зарегистрированная Ассоциация профессионалов управления данными (АПУД) (http://dgpa-rus.org/).


[Закрыть].

Как и другие предметы обучения, управление данными требует прочной, продуманной и всеобъемлющей образовательной основы. Нельзя построить какую-либо структуру на плохо спроектированном фундаменте, поэтому организациям необходимы надежные базовые методы управления данными.

В частности, компаниям и учреждениям необходимо стандартизировать способы получения, обработки, хранения и совместного использования информационных активов. В противном случае на всех уровнях управления будут продолжать изобретать свои собственные приемы и процедуры в ущерб организации в целом. Каждая организация и ее руководство обязаны обеспечить повышение грамотности корпоративной работы с информационными активами всех сотрудников, а не только команды по управлению данными. Это непростая задача, потому что в кругах руководства мало кто понимает основы управления данными.

Неосведомленность лидеров ставит организацию в сложное положение. Большинство руководителей организаций не осознают, что работа по управлению данными основана на особых дата-центричных подходах к архитектуре и разработке, и ее непросто сочетать с утвердившимся опытом создания программного обеспечения и другой проектной работы в области ИТ. Отсюда следуют два ошибочных представления, которые существенно влияют на увеличение затрат:

● управление данными рассматривается как часть отдельных ИТ-проектов;

● бизнес ожидает, что управление данными осуществляется правильным образом силами одного блока ИТ.

Современная практика состоит в том, что подготовленные специалисты по управлению данными должны на постоянной основе тесно сотрудничать с бизнесом. Основная цель такого сотрудничества – выявление и обобщение потребностей бизнеса с последующей их фиксацией в виде практических требований к данным. Организациям необходимо инвестировать время, деньги и ресурсы для смещения фокуса с информационных технологий на сами данные.

2. Отсутствие квалифицированного руководства и лидерства в области данных

Как зарубежная, так и российская система высшего образования до сих пор рассматривают область данных как составную часть комплекса технических дисциплин по информационным технологиям. Отдельной представленной в программах вузов фундаментальной базы знаний, необходимой для управления данными как деятельностью, связанной с решением масштабных и сложных проблем на уровне организации, не существует. Вместо этого некоторые учебные заведения предлагают выборочные темы в рамках множества различных программ, в первую очередь по библиотечному делу, компьютерным наукам и управлению бизнесом.

Поскольку роль руководителя по работе с данными все еще не имеет четких академических представлений о предъявляемых к ней квалификационных требованиях, организации в значительной степени не осведомлены о бизнес-процессах, архитектуре и методах, необходимых для успешного повторного использования и оптимизации информационных активов.

По мнению ряда специалистов, в настоящее время помимо Свода знаний по управлению данными – DAMA-DMBOK[237]237
  DAMA International. 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.)


[Закрыть] и Модели зрелости управления данными Института CMMI–CMMI DMM[238]238
  CMMI Institute. Data Management Maturity (DMM)^SM. Build, improve, and measure your Enterprise Data Management Program. ISACA, 2021. – URL: https://cmmiinstitute.com/dmm.


[Закрыть] практически не существует доступных полноценных материалов по управлению данными, которые не зависят от поставщика соответствующих решений[239]239
  Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.


[Закрыть]. Посодействовать в восполнении такого пробела в знаниях пока могут только профессиональные организации и консультанты.

Если рассматривать данные как корпоративный актив, можно провести некоторую аналогию между ролью руководителя по работе с данными и ролью финансового директора.

Финансовый директор прежде всего отвечает за управление финансовыми активами организации. Кроме того, он несет ответственность перед вышестоящим руководством за финансовое планирование и ведение учета, а также за финансовую отчетность. В некоторых секторах финансовый директор дополнительно отвечает за анализ данных.

Руководство финансами требует широкого спектра знаний и навыков. Помимо компетенций в области финансов и бухгалтерского учета эта роль обязывает быть бизнес-стратегом и разбираться в технологиях. Используя свои знания, финансовый директор формирует финансовую стратегию, направленную на рост организации и увеличение ее прибыльности, а также разрабатывает планы оптимизации финансовых активов.

Имеющиеся сегодня учебные программы и системы сертификации для подготовки финансовых директоров являются зрелыми и устоявшимися. Можно было бы ожидать наличия подобных образовательных стандартов и в отношении роли руководителя по работе с данными. Однако пока таких стандартов нет, как нет и единого мнения относительно того, какие виды сертификатов подходят для этой роли.

Таким образом, в то время как организации быстро осознают потребность в руководителях, которые сосредоточены исключительно на данных, на открывающиеся вакансии не так легко найти подходящих кандидатов. Часто поиск проблематичен, дорогостоящ и разочаровывает.

По мнению многих организаций, наиболее точно отражают их потребности в осуществлении руководства работой с данными эксперты в области информационных технологий. Это означает, что новый назначенец, скорее всего, будет склонен рассматривать возникающие в организации проблемы с данными как технические и требующие, соответственно, технических решений.

Пока организации не поймут, что извлечение максимальной ценности из их данных требует ориентированного на данные квалифицированного и ответственного руководителя, они не смогут изменить устоявшийся образ мышления в сторону большей дата-центричности.

3. Неспособность внедрить программный подход к обеспечению совместного использования данных

Тема управления корпоративными данными в рамках ИТ-проекта обычно обсуждается в контексте вопроса: «Каким образом деятельность по управлению данными вписывается в ИТ-проект?» Однако требования к данным организации развиваются, как правило, более медленными и устойчивыми темпами, отличающимися от темпов развития требований, связанных с ИТ-проектами. Например, определенная однажды область корпоративных данных, обеспечивающая бизнес-цель выхода на новый рынок, может в дальнейшем многие годы использоваться все новыми и новыми приложениями. Поэтому целесообразно рассматривать управление данными в контексте не отдельных ИТ-проектов, а всей их совокупности.

Выше, на рисунке 6.2 была показана взаимосвязь между разработкой архитектуры данных организации и ИТ-проектов. Сфера ИТ работает, как правило, в соответствии со стандартизированным методическим подходом, основанным на проектах, чтобы обеспечить контроль затрат и повысить производительность.

Развитие области совместно используемых данных не ориентировано на проектные методы, оно должно осуществляться на постоянной основе в соответствии с единой стратегией и требует целенаправленных и контролируемых усилий в масштабе всей организации. Общие данные должны проектироваться и документироваться отдельно от ИТ-проектов. Эта работа основополагающа, поскольку данные должны быть определены, прежде чем их можно будет использовать в любом индивидуальном ИТ-проекте.

Вопрос, прозвучавший в начале этого подраздела, должен быть поставлен по-другому: «Как ИТ-проекты вписываются в деятельность по управлению данными?»

Требования к данным, их форма и семантика продолжают развиваться по мере того, как бизнес реагирует на изменения окружающей среды, пока существует организация. Проекты же работают в соответствии с конечным промежутком времени. Было бы неправильно предполагать, что узконаправленные, рассчитанные по времени усилия в рамках конкретного проекта смогут быстро, точно и полностью определить информацию, необходимую всей организации для успешной работы. Кроме того, в одном проекте трудно разработать общепринятые бизнес-процессы и правила, которые позволят обмениваться данными внутри организации стандартным образом.

К сожалению, часто перед конкретными ИТ-проектами не ставятся задачи по определению данных, необходимых в масштабе всей организации. Когда это происходит, потребности отдельного проекта удовлетворяются в ущерб потребностям организации.

Чтобы эффективно использовать свои информационные активы, организации нужно сосредоточить усилия на углубленном понимании потребностей в данных, не отвлекаясь на индивидуальные ИТ-проекты. Необходимо, чтобы работы по выработке требований к корпоративным данным развивались отдельно и независимо от ИТ-проектов, опережая их. Такая деятельность должна быть оформлена в организации в виде специальной программы. Имеется в виду классический подход проектного менеджмента, в котором под программой понимается «совокупность взаимосвязанных проектов и другой деятельности, направленной на достижение общей цели и реализуемой в условиях общих ограничений»[240]240
  См. ГОСТ Р 54871-2011 «Проектный менеджмент. Требования к управлению программой».


[Закрыть]. Программа позволяет решать проблемы, где один проект не сможет справиться. Основные отличия проекта от программы представлены в таблице 6.1.

4. Отсутствие согласованности программы в области данных c ИТ-проектами

Разработка и реализация корпоративных инициатив в области данных на уровне управления ИТ-проектами создает трудноразрешимые конфликты. У каждого проекта есть начало, середина и окончание. Однако, как мы уже обсуждали, данные организации должны быть исследованы, проанализированы, смоделированы и спроектированы на уровне выше отдельных ИТ-проектов. ИТ-проекты предназначены для реализации ИТ-решений. Выработка понимания того, какие данные необходимы организации для создания или поддержания наиболее выгодной конкурентной позиции, – это совершенно другое направление деятельности. Его должен возглавлять руководитель с опытом работы в бизнесе, отвечающий за управление информационными активами организации. Здесь существует аналогия с работой руководителей, которым поручено управлять другими видами организационных активов, такими как финансы, имущество и персонал, и которые выполняют эту работу на постоянной основе. Для достижения отдельных целей они могут создавать конкретные проекты, но фундаментальная направляющая и объединяющая все усилия работа продолжается без перерыва в течение всей жизни организации. При этом блок ИТ не должен иметь возможности что-либо делать с данными без одобрения бизнеса.

* Вершинин В. П. Верификация отличий проекта от программы // Научно-практический журнал «Вестник Университета Российской академии образования», 1/2020: 108–116. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/verifikatsiya-otlichiy-proekta-ot-programmy.

Вид деятельности, которую осуществляют руководители по работе с данными, – это программа. Работа начинается и продолжается до тех пор, пока организация не решит, что ее больше не нужно выполнять. В рамках ее выполнения может одновременно поддерживаться несколько программ, проектов и конкретных мероприятий, которые составляют общую программу работы с данными.

Путаница, связанная с распределением ответственности в отношении данных, приводит к появлению все новых и новых осложнений, отнимающих много времени и ресурсов. Например, при попытке поиска первопричины низкого качества данных быстро приходит понимание, что существует фундаментально неправильное представление о том, кто на самом деле отвечает за решение проблемы. Многочисленные опросы представителей бизнеса показывают, что, по их мнению, качество данных обеспечивается блоком ИТ. В свою очередь представители ИТ-подразделений считают, что обеспечение качества данных – это функция, выполняемая бизнесом. За последние несколько десятилетий в организациях укрепилось представление о том, что данные являются проблемой ИТ и что именно ИТ-директор несет ответственность за ее решение. Между тем, поскольку ИТ-директора должны учитывать множество других вещей помимо данных, качество данных стало причиной разрыва между бизнесом и ИТ. Исследования показали, что только примерно 10 % всех организаций получают положительную отдачу от инвестиций в управление данными, при этом около 30 % сталкиваются с отрицательными результатами в отношении рентабельности инвестиций[241]241
  Там же.


[Закрыть].

Очевидно, что подход организаций к управлению информационными активами должен кардинально отличаться от принятого в настоящее время. Необходимо создание новой руководящей должности на стороне бизнеса c правами и обязанностями по руководству работой с данными.

После выработки общего понимания потребностей организации в данных они должны постоянно уточняться со стороны бизнеса в рамках самостоятельного направления деятельности, обеспечивающего предоставление четких требований в отношении данных для отдельных ИТ-проектов. Появление стандартов и спецификаций данных, доступных для каждого ИТ-проекта, позволит сократить объем работ и путаницу, с которой они регулярно сталкиваются. По мере созревания соответствующих процессов управления данными каждый новый проект по созданию приложений сможет предоставлять задействованным в процессах сотрудникам документированную обратную связь на основе сформированных подробных сведений о данных. Однако для этого организациям необходимо сначала пересмотреть свое понимание данных и применить это новое понимание к проектам и программам. Простое указание ИТ-специалистам изменить способ их работы не приведет к успеху. Изменения должны начинаться с высшего звена управления, что обеспечит использование преимуществ, создаваемых индивидуальными ИТ-проектами, в масштабах всей организации.

Чтобы проиллюстрировать затруднительное положение, в котором оказываются специалисты по управлению данными, сравним два подхода к выполнению ИТ-проектов.

Схема на рисунке 6.4 отражает традиционную, ориентированную на приложения практику проектирования информационных систем, которая принята сегодня в большинстве организаций.

* Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.

Следуя данному подходу, организация разрабатывает свою общую бизнес-стратегию, затем определяет конкретные ИТ-проекты, которые предположительно помогут ее реализовать, и наконец ИТ-проекты определяют, какие данные и информацию организация должна использовать, чтобы быть конкурентоспособной. Таким образом, планирование и проектирование данных, используемых организацией, осуществляется в ходе отдельных ИТ-проектов, после их запуска.

Описанный подход имеет очевидный недостаток – он не обеспечивает нужной согласованности с бизнес-стратегией. При такой модели бизнес-операции определяют, какие данные необходимы, хотя обычно происходит наоборот. Кроме того, ориентация на приложения приводит к тому, что данные тесно интегрированы с бизнес-процессами, реализуемыми программным обеспечением, что затрудняет их обслуживание, изменение и развитие. Требования к данным определяются требованиями к конкретному приложению, а не потребностями организации в целом. В результате лишь малая часть данных, обрабатываемых приложением, может быть использована повторно.

Часто ориентированная на приложения практика проектирования приводит к тому, что создаваемая в ходе ИТ-проекта информационная система превращается в так называемый информационный силос (silo[242]242
  В переводе с английского silo – «силосная яма (бункер)» или «силосная башня».


[Закрыть]) – изолированную систему, которая не может обмениваться данными с другими системами[243]243
  Бакланов И. Г. SILOсная яма современного телекома, или Блеск и нищета Open Source в России // ИнформКурьер-Связь (ИКС), 3/2019: 27–29. – https://www.iksmedia.ru/articles/5604674-SILOsnaya-yama-sovremennogo-telekom.html.


[Закрыть],[244]244
  Aiken P. The Seven Deadly Data Sins – Emerging from Management Purgatory. Dataversity, 2017. – URL: https://www.dataversity.net/data-ed-slides-seven-deadly-data-sins-emerging-management-purgatory/.


[Закрыть].

* Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.

Как и при ориентации на приложения, при дата-центричном подходе организация прежде всего определяет свою общую бизнес-стратегию. Но далее (до начала инициации ИТ-проектов) ответственными за работу с данными со стороны бизнеса должны быть определены основные инициативы в области данных, необходимые для достижения стратегических целей. Должна быть выработана стратегия работы с данными в масштабах всей организации, предполагающая общую, совместно используемую архитектуру данных. В результате проведения указанных мероприятий ИТ-проекты получают необходимые определения и спецификации в отношении данных уже в начале своего выполнения.

При таком построении проектной работы блок ИТ не несет основного груза ответственности за проведение анализа потребностей в данных на уровне организации. Вместо этого он может сосредоточиться на технических решениях, которые в отношении данных уже приведены в соответствие со стратегическими целями организации. Совместное осуществление руководства в области данных и руководства в области ИТ показано на рисунке 6.6.

* Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.

Дата-центричный подход предлагает множество явных преимуществ по сравнению с традиционным ИТ-подходом.

● Информационные активы планируются и развиваются как по-настоящему корпоративные.

● ИТ-проекты обеспечивают потребности в данных в масштабах всей организации.

● Инициируемые ИТ-проекты могут быть существенно оптимизированы с точки зрения сложности решений и привлекаемых ресурсов, поскольку они будут использовать существующую организационную модель данных.

● Увеличивается совместное и повторное использование данных, а также снижается взаимозависимость данных и программного обеспечения.

● Расширяются возможности обмена данными, сокращается их дублирование и повышается качество.

● Упрощается сопровождение информационных систем, особенно когда данные совместно используются несколькими функциональным направлениями.

● Увеличивается совместное использование метаданных и обеспечивается более ясное и полное понимание бизнес– и технических требований.

● Повышается эффективность деятельности сотрудников, работающих с данными, и улучшается интеграция приложений с развивающимися бизнес-процессами и практиками.

В конце концов становится ясно, что внедрение дата-центричного подхода может привести к оптимизации корпоративного ИТ-ландшафта за счет создания более качественных и простых в обслуживании программных приложений и базовых информационно-технологических решений. Одновременно это обеспечивает более точную фокусировку работы с данными на достижении стратегических целей организации.

5. Неспособность адекватно управлять ожиданиями

Прежде чем организация сможет воспользоваться преимуществами дата-центричного подхода, она должна выполнить два условия:

● начать управлять ожиданиями;

● привести себя в соответствие с новой парадигмой.

Важно отметить, что оба условия необходимы для использования дата-центричной модели.

На достижение ощутимых изменений в поведении могут потребоваться годы. Ответственность за то, чтобы организация понимала, каким образом управление данными оказывает положительное влияние на ее способность достигать своих стратегических целей, лежит на руководителе, отвечающем за работу с данными. Во главе с ним организации необходимо развивать корпоративные компетенции в области управления данными в рамках серии соответствующих программ, проектов и мероприятий. На этом пути он должен устанавливать организационные ожидания и управлять ими. Это предполагает тщательную поддержку баланса между планируемыми изменениями и достижением реальных, ощутимых и измеримых результатов. В долгосрочной перспективе ситуация может быть очень неустойчивой.

Часто очень сложно бывает показать, каким образом данные поддерживают стратегию организации, и не менее сложно управлять ожиданиями в отношении новых инициатив по управлению данными. Если организация намерена использовать данные в качестве актива, она сначала должна понять их двойственную природу – либо она будет использовать данные в интересах реализации своей стратегии, либо те же самые данные станут препятствием. Нейтральной позиции не существует, поэтому организации необходимо контролировать факторы, которые могут помешать ей в полной мере использовать корпоративные информационные активы.

Высший менеджмент должен понимать и признавать, что на изменения потребуется время. Ответственному за данные руководителю необходимо четко сформулировать повестку дня, поддерживающую баланс между развитием конкретных способностей и измеримыми результатами. Она должна быть описана таким образом, чтобы другие могли оценить выгоды от предлагаемых инициатив. До тех пор пока организации придерживаются практики выполнения ИТ-проектов, ориентированной на приложения, ответственному за данные придется объяснять, почему разработка корпоративной архитектуры данных и в целом внедрение грамотного управления данными требуют времени для реализации на должном уровне. Кроме того, ему придется защищать результаты своей деятельности, пока не будет доказана рентабельность инвестиций.

Многие организации активно стремятся проводить работы в области больших данных и расширенной аналитики. Однако они должны отчетливо осознавать, что если действительно хотят доверять получаемым при этом результатам, то должны осуществлять учет своих данных и управление ими на протяжении всего их жизненного цикла, от получения до ликвидации. Единственный способ добиться этого – обеспечить, чтобы специалисты по управлению данными и ИТ-эксперты работали вместе как команда. По мере того как их способности по управлению данными становятся все более зрелыми, они должны фиксировать полученные знания с целью передачи их своим последователям.

Организации должны отдавать себе отчет, что они не могут просто купить способности по эффективному управлению данными, как бы заманчиво это ни было. Чтобы быть устойчивыми, эти навыки должны целенаправленно развиваться с течением времени. Только понимая свои текущие способности, а также свои сильные и слабые стороны, можно надеяться на успех.

6. Отсутствие последовательности в реализации стратегии в области данных

В большинстве организаций команды по управлению данными не готовы одновременно фокусировать свои усилия и на улучшении операционной деятельности организации, и на развитии инноваций. Практики управления данными развиваются постепенно, и по мере роста их зрелости фокус стратегии организации в области данных последовательно перемещается по четырем квадрантам, представленным на рисунке 6.7. Изменение фокуса стратегии условно отражено в виде четырех уровней ее развития – как бы четырех ее версий: от V1 до V4.

В организациях, соответствующих уровню V1, данные не считаются стратегически важными с точки зрения обеспечения стратегии бизнеса. Управление данными осуществляется в основном в рамках локальных рабочих групп и не выходит за их пределы. Организации не управляют своими данными на корпоративном уровне и не рассматривают их как стратегический актив. Вместо этого прилагаются минимальные усилия по обслуживанию данных с целью обеспечения текущей операционной деятельности. Образно говоря, организации сосредотачивают свои усилия на отчетности об остатках наличности, а не на развитии способностей к прогнозированию наличности.

* Aiken P. The Seven Deadly Data Sins – Emerging from Management Purgatory. Dataversity, 2017. – URL: https://www.dataversity.net/data-ed-slides-seven-deadly-data-sins-emerging-management-purgatory/.

** Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.

Организации с уровнем V2 следуют стратегии работы с данными, ориентированной в первую очередь на повышение эффективности и результативности операционной деятельности. Например, на оптимизацию управления цепочками поставок.

Организации, реализующие стратегию в версии V3, осознали, что данные могут помочь им переосмыслить себя и занять лучшие позиции на рынке. Например, они могут проводить работу по анализу данных и выявлению перспективных категорий клиентов с целью создания новых видов продуктов и услуг.

Деятельность по работе с данными на уровне V3 часто сопряжена с серьезными затратами и имеет не очень высокую отдачу от сделанных инвестиций. Это характерно, в частности, для многих проектов в области больших данных и науки о данных.

Наконец, организации с уровнем V4 – это те, которые успешно освоили методы управления данными на уровнях V2 и V3.

Важно понимать, что большинству организаций для эффективного осуществления стратегии в области данных требуется серьезная перестройка. Поэтому руководители по работе с данными должны ориентировать свою стратегию прежде всего на обеспечение отдачи от уже сделанных организацией долгосрочных инвестиций, включая вложения в обучение и образование. И только потом – на поддержку инновационной деятельности.

7. Отсутствие внимания к проблемам, связанным с культурой и управлением изменениями

Джон Лэдли выделяет несколько основных проблемных областей, недостаточное внимание к которым может способствовать срыву внедрения в организации программы руководства работой с данными. Они перекликаются с уже перечисленными «смертными грехами»[245]245
  Ladley J. Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program: 2nd Edition. Academic Press, 2020.


[Закрыть]:

● Грамотность в области данных (data literacy). Отсутствие понимания важности данных.

● Выравнивание с бизнесом и приоритетность. Руководство в области данных должно поддерживать потребности бизнеса и входить в число приоритетных и развивающихся направлений деятельности организации.

● Качество данных. Организация не может рассчитывать на получение ожидаемой отдачи от данных при их недостаточном качестве.

● Обучение и коммуникации. Основными компонентами внедрения стратегии в области данных являются постоянное обучение и налаженные коммуникации.

● Заблуждение «сначала стюарды». Во многих организациях распространено ошибочное мнение, что, пока не выработано поддерживаемое руководством ясное представление о задачах и функциях корпоративного управления данными, необходимо делать хоть что-то. Поэтому нужно начинать с назначения ответственных за работу с данными на местах – дата-стюардов (data stewards). Однако при таком подходе для данной категории сотрудников трудно сформировать четкие требования к выполняемым обязанностям и определить зоны ответственности.

● Заблуждение «сначала технологии». Этому распространенному заблуждению противостоит утверждение о ценности № 2 из рассмотренной выше Доктрины в области данных. Тут можно только повторить, что без четкого понимания потребностей в информационном обеспечении деятельности организации приобретаемые технологии могут привести даже к снижению ее эффективности.

● Отнесение проблематики работы с данными исключительно к сфере ИТ. В большинстве организаций распространено ошибочное представление: «Данные – это ответственность ИТ».

● Понимание руководства в области данных как проекта. Как уже отмечалось выше, вид деятельности, которую осуществляют руководители по работе с данными, – это не отдельный проект с фиксированным сроком завершения, а программа. Работа начинается и продолжается до тех пор, пока организация не решит, что ее больше не нужно выполнять.

● Ориентация на наем специалистов извне. Во многих компаниях и учреждениях предпочитают внедрять деятельность по руководству в области данных не за счет использования внутренних ресурсов, а приглашая нужных специалистов извне. Такая практика препятствует развитию необходимых компетенций внутри самой организации.

● Управление изменениями. Успех внедрения в организации руководства в области данных зависит от ее способности проводить необходимые изменения.

Хотя управление изменениями и стоит в перечисленном списке на последнем месте, Джон Лэдли выделяет эту область в качестве ключевой. Со всеми остальными проблемными областями можно справиться, грамотно проводя организационные изменения (рис. 6.8).

Не случайно методам управления организационными изменениями (Organizational Change Management, OCM) посвящена отдельная глава DAMA-DMBOK2[246]246
  DAMA International. 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.)


[Закрыть]. Проводимые изменения должны привести к постепенному изменению организационной культуры и в итоге к изменению поведения каждого сотрудника. От того, насколько эффективно будет продвигаться этот процесс, зависит успешность формирования и выполнения стратегии организации в области данных. Как заметил Питер Друкер[247]247
  Питер Друкер (Peter Ferdinand Drucker) – выдающийся американский экономист, публицист, педагог, один из самых влиятельных теоретиков менеджмента XX века.


[Закрыть], «культура съедает стратегию на завтрак»[248]248
  Aiken P., Harbour T. Data Strategy and the Enterprise Data Executive: Ensuring that Business and IT are in Synch in the Post-Big Data Era. Technics Publications, 2017.


[Закрыть].