Четкая связь, демонстрирующая важность каталогизации основных данных и ловушек, которых следует избегать, если у вас их нет.
Управление основными данными (MDM) при надлежащем финансировании, серьезном отношении к руководителям организаций и адекватном применении улучшает процессы, контроль операций, безопасность и эффективность. Благодаря современным каталогам данных, являющимся побочным продуктом управления данными, организации могут эволюционировать, чтобы отслеживать корпоративные процессы и безопасность в режиме реального времени.
Представьте, что вы идете в библиотеку в поисках книги. Здесь нет ни кассы, ни библиотекаря, ни какой-либо системы, где бы вы ни искали свою книгу, чтобы найти ее чертово местонахождение! Разочарованный, вы начинаете думать, как, черт возьми, я собираюсь закончить свой проект? Процесс поиска информации в этом месте ужасен! Время, которое я потрачу здесь на поиск нужной информации, займет всю жизнь! К сожалению, эта картина слишком часто проявляется в организациях, которые не отработали процессы управления мастер-данными.
Что касается этого примера, то нет ничего нового под солнцем. Придумывая способы облегчения поиска информации, скорости, качества и каталогизации информации, следует вспомнить систему десятичной классификации Деви (DDC). Хотя это и не всегда актуальная система управления мастер-данными (MDM), базовая концепция бесценна! Впервые опубликованная в 1876 году: система DDC (известная как Десятичная система Дьюи) представляет собой запатентованный процесс категоризации библиотек, разработанный г-ном Мелвиллом Луи Коссутом «Мелвил» Дьюи. Это, несомненно, одно из самых успешных и давних решений MDM и каталогизации данных, когда-либо созданных. Простые арендаторы системы состоят из классов, таблиц и относительных индексов, присутствующих в большинстве решений MDM. MDM имеет решающее значение для процессов каталогизации организационной информации и обеспечивает организованный способ хранения, извлечения и фильтрации данных из различных источников. MDM интегрируется с приложениями информационных технологий (ИТ), позволяя пользователю быстро извлекать информацию и создавать новые идеи путем агрегирования нескольких источников информации.
Как и в случае с вневременным сценарием во вступлении к этой статье, этот сценарий продолжает разыгрываться спустя почти двести лет после того, как было разработано решение для его решения: многие распорядители данных сталкиваются с одним и тем же проблемным пространством в современных терминах. Чтобы закрыть этот пробел, организации должны постоянно совершенствовать и развивать свои собственные стратегии управления мастер-данными, поскольку они упускают возможность капитализировать неиспользованный интеллектуальный капитал в своих организациях. В этой статье рассматриваются две концепции:
- Модель зрелости управления мастер-данными (MD3M)
- Идеи для успешного внедрения управления мастер-данными.
Управление мастер-данными — это процесс поддержания и защиты всех важных данных и информации для доступа к этим данным или информации с наименьшими возможными трудностями в будущем. Термин «мастер-данные» взят из оригинальной системы управления мастер-данными (MDM), разработанной IBM в начале 1980-х годов.
MD3M состоит из пяти уровней зрелости. Описание уровней широкое, потому что они описывают уровень зрелости очень разных возможностей, относящихся к разным темам. Занятия направлены на то, чтобы адекватно объяснить все способности.
- первый уровень, называемый «начальным» или недисциплинированным, описывает раннее знакомство с темой MDM для различных основных областей.
- второй уровень отображает "повторяемое" состояние, означающее, что изолированные меры были инициализированы в разных отделах, но они не имеют никакого отношения к другим проектам.
- третий уровень «определенного процесса» указывает на активное первое сотрудничество и осведомленность на уровне между подразделениями.
- Четвертый уровень содержит «управляемые и измеримые» регулируемые процессы, действующие в организации. Определены процессы.
- пятый уровень предполагает дальнейшую оптимизацию.
Метод защищал конфиденциальную информацию и данные в информационных сетях. Данные, хранящиеся в больших хранилищах, которыми обычно управляют менеджеры хранилищ данных, обрабатываются с помощью деликатного процесса, который обновляет текущую ситуацию на складе с помощью ее/его управленческих отчетов на месте. Этот процесс позволяет командам отслеживать свои данные. Менеджер склада отвечает за регулярную проверку данных склада и передачу их в главный центр управления. Центральный центр управления информирует менеджера склада о любых расхождениях в данных или нарушениях безопасности. Затем он направляет отчет соответствующим заинтересованным лицам и сообщает о воздействии другим отделам склада. Заведующий складом должен сообщить об инциденте заинтересованному лицу, а ответственное лицо принимает необходимые корректирующие меры для исправления ситуации. Заведующий складом может передать данные или информацию другим соответствующим отделам, если они имеют большое значение. Warehouse Manager гарантирует, что аналитики данных, имеющие опыт управления складами, регулярно просматривают данные. Менеджер склада проводит обучение для всех сотрудников склада, чтобы улучшить процедуры безопасности склада и качество данных. Всегда нужно помнить, что дата-центр — это не только данные. Это также сложная система связи, подобная библиотеке, которая требует постоянной защиты. Это требование безопасности зависит от размера организации, которой необходим доступ к своим данным.
Внедрение корпоративных стандартов данных
Для многих организаций финансовые и материальные активы, как правило, лучше всего управляются, в то время как информационные активы часто хуже всего обслуживаются, наименее понятны и, возможно, наиболее плохо используются. Из-за того, что данные: легко собирать и оцифровывать, имеют недолговечное значение в продуктах и услугах, их трудно оценить, они сопряжены с риском нарушения конфиденциальности и безопасности, а также из-за стоимости управления ими, организации не справляются с этим. вид данных.
Установление универсальных стандартов данных — одна из важнейших частей реализации MD3M. Команда высшего руководства должна быть куплена заранее, чтобы установить стандарты организации и согласиться со сбором и созданием различных типов данных по всему предприятию. Чтобы сделать это успешно, важно, чтобы организация оценивала технические навыки руководителей и занимала позицию «Аналитика в первую очередь», чтобы гарантировать успех и последовательность в повышении ценности от последующих продуктов данных. Технологии развиваются с сегодняшней скоростью, и важно, чтобы организации перешли от традиционного управления проектами: модели затрат, графика и производительности к «прогнозу текущей погоды», чтобы не отставать от технологических достижений, особенно заметных в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Проще говоря, если ваша исполнительная команда плохо разбирается в Paas, Aaas, Saas, IL2, IL5 и т. д., им нужно набрать скорость еще вчера. Ожидание развития обучения в этих областях также быстро меняется: технические карьерные лагеря и / или работа с Google — это будущее: просто сделайте это!
Определения модели
Модели основных данных обычно доступны с тремя различными уровнями: основные данные первого уровня, основные данные второго уровня и метаданные (информация об информации). Ассимиляция этих различных слоев делает основные данные более понятными и простыми.
Ваше решение MDM должно оказывать значительное влияние на ваши организационные и бизнес-операции и быть достаточно гибким, чтобы адаптироваться к системным изменениям.
Управление данными и спонсорство и вопрос «почему?»
Без спонсорства заинтересованность старших менеджеров в управлении мастер-данными со временем снижается.
Сочетайте усилия по управлению мастер-данными с политиками корпоративного управления и конкретными бизнес-правилами. Без этого важного центрального камня здание рухнет. Лица, принимающие решения, должны осознавать важность проекта мастер-данных, быть в согласии и добиваться целей организации. Эти усилия помогают с любыми вопросами «почему» на предприятии, позволяя организации следовать последовательному направлению для измерения эффективности.
Инструменты и процессы
Научите свою организацию не увлекаться дорогостоящими инструментами, шумихой и модными словечками, которые не добавляют ценности.
Думайте как шеф-повар и расставляйте приоритеты в еде или ситуации. Кроме того, обязательно оцените будущие потребности и существующую сферу деятельности, чтобы избежать переоснащения предприятия.
Управление данными
Данные — это самый ценный актив после людей в вашей организации. Управление данными так же важно, как и ваш отдел внутреннего аудита. Если вы собираете и передаете недостаточно данных в свою систему, это препятствует консолидации основных данных и создает проблемы с управлением данными в долгосрочной перспективе. Если вы пренебрегаете управлением данными, вы наносите ущерб своим усилиям по успешному внедрению решения для управления мастер-данными.
Чтобы добиться успеха, ваша организация должна приобретать, развивать, извлекать выгоду и удерживать критически важные специалисты в области науки о данных вместе с другими распорядителями данных, чтобы гарантировать, что информационные конвейеры перекачивают ценную информацию туда, где она необходима. В большинстве организаций есть специалисты по обработке и анализу данных; они еще не осознают этого, поскольку эти люди, прошедшие надлежащее обучение, являются штатными рок-звездами!
Интеграция данных и отображение
Интеграция является важной частью MDM, поскольку вам необходимо извлекать данные из различного корпоративного программного обеспечения и каналов ценности, преобразовывать и загружать их в выбранное вами решение MDM.
Интеграция и сопоставление данных — это трудоемкие процессы, которые требуют руководства настоящими ИТ-специалистами. К счастью, это передовое программное обеспечение диаметрально минимизировало утомительный характер этой работы по интеграции данных, поскольку картирование и перемещение становятся более легкими. Хотя проще быть осторожным и следить за препятствиями и ошибками при перемещении данных. Например, при переносе данных из одной системы в другую некоторые поля могут быть переданы без проблем, а другие могут столкнуться с трудностями. Документирование всех таблиц и производных значений критически важно. Без него это подчеркивает, что будущие требования будут громоздкими и дорогостоящими из-за плохой дисциплины.
