Управление данными

Управление данными (Data Governance) — комплекс мер, процедур, активностей, подходов, которые помогут превратить ваши данные в ценный корпоративный актив. Мы поможем вам разработать стратегию DG, выбрать оптимальную платформу и выстроить процессы управления информацией.

Трудности

  • У Вас есть трудности с формализацией корпоративных стандартов данных и политик их обработки. В компании существует несколько определений того, что такое «Доход» и по какой формуле он должен рассчитываться
  • Ваши затраты на извлечение, храниение и обработку данных растут, но Вы до сих пор не уверены, используете ли Вы данные эффективно и насколько эти данные качественны
  • Существует споры между Вашими ИТ и бизнес-подразделениями о роли и обязанности каждого в процессе подготовки и предоставления информации для обеспечения качества принятия решений.

Процессы

Анализ и архитектура
1
Бизнес и функциональные требования к метаданным
Выбор платформы и инструментов
Требования к инфраструктуре и техническая готовность
Оценка (аудит) качества данных
Проектирование
2
Архитектура решения
Логическое и физическое представления
Стратегия качества данных и метаданных
Техническая архитектура
Разработка и тестирование
3
Хранилище и витрины данных
Анализ источников данных
Проектирование базы данных
Презентационный слой пользователя
Эксплутация
4
Физическая база данны
Процессы обеспечения качества данных
Процессы интеграции данных
Презентационный слой пользователя

Технологии

Ваши выгоды

  • Повышение конкурентноспособности, за счет обеспечения соответствия мировым бизнес-стандартам, управления рисками и принятия эффективных решений на основе точной, достоверной и актуальной информации
  • Оптимизация инвестиций в бизнес-приложения и ИТ инфраструктуру, за счет четких и однозначных требований к информации
  • Стабильно высокое качество информации благодаря эффективному взаимодействию ИТ и бизнеса, с четко обозначенными зонами ответственности

История успеха

  • Крупная телекоммуникационная компания при ежедневном планировании, анализе и отчетности использовала большой объем операционных данных. Даже для базовой аналитики на основании данных 3800 счетчиков расчитывалось 700 показателей с постоянно изменяемыми формулами.
    При формировании отчетности на подобном объеме данных возникали постоянные ошибки, поскольку отсутствовал единый каталог продуктов, бизнес-показателей и правил их расчетов. В компании не был выстроен процесс управления метаданными с закреплением ответственных сотрудников
  • Acctiva построила систему управления метаданными, которая формализовала процессы описания, использования, трансформации и мониторинга метаданных. Система включала в себя средство описания метаданных, а также роли и обязанности ответственных.
  • Благодаря системе клиент вышел на новый уровень качества данных, получил возможность управлять метаданными, производить их эффективный поиск по информационным системам, оперативно отслеживать изменения и реагировать на них.