Разработка методики построения датацентричной организации

Хуснулина Альбина Валерьевна
Группа ИТМ-44
Школа IT-менеджмента Институт ЭМИТ
РАНХиГС при Президенте РФ

В современной динамичной бизнес-среде накопление и использование данных стали ключевой силой в обеспечении успеха организации. В условиях жесткой конкуренции возможность использовать данные стала не просто полезным, но и необходимым условием для устойчивого роста и значимости компании.
В основе ориентированности на данные лежит признание того, что данные при правильном управлении, анализе и использовании являются стратегическим активом с огромным потенциалом. Современные организации все больше осознают, что их способность принимать обоснованные решения, внедрять инновации и быстро реагировать на динамику рынка зависит от их способности применять, основанный на данных, подход ко всем аспектам своего бизнеса.
Разработка универсальной методики построения датацентричной организации обусловлена растущим признанием данных, как стратегического актива, и необходимостью эффективно использовать их для обеспечения устойчивого роста и конкурентных преимуществ. Применяя тиражируемые стандартизированные подходы к управлению данными, их аналитике и культуре, организации могут раскрыть весь потенциал своих активов данных и получать наибольшую выгоду от их использования.
Цель выпускной квалификационной работы: разработка методики построения датацентричной организации.
В ходе выполнения исследований в аттестационной работе поставлены задачи:
1. Проанализировать понятия данных, датацентричности и обосновать необходимость разработки методики построения датацентричной организации.
2. Разработать унифицированную методику построения датацентричной организации.
3. Спрогнозировать затраты и возможный экономический эффект от внедрения разработанной методики.
В Главе 1 выделены понятие и определение датацентричной организации: датацентричная организация — это организация, которая ставит данные в основу своей деятельности, процессов принятия решений и стратегических инициатив.
Приведены характеристики компаний, ориентированных на данные:
 Принятие решений, ориентируясь на данные
 Доступность и прозрачность данных
 Эффективное управление данными
 Интеграция и консолидация данных
 Аналитика данных
 Корпоративная культура данных
 Инновации в культуру данных
 Особая роль безопасности данных
Выделены риски, которые может нести организация при пренебрежительном отношении к данным. Наибольшие риски прогнозируются, если данные не защищены или недостаточно защищены.
Когда идет речь о компаниях, ориентированных на данные, необходимо понимать, что из себя представляют данные. В Главе 1 также выделено понятие: данные - суть информации, состоящая из необработанных фактов, наблюдений или символов, наполненных смыслом и актуальностью, в информационных технологиях данные - информация, сохраненная в цифровой форме, в целом, данные – это актив организации, правильное использование которого способствует конкурентоспособности, развитию и росту компании.
Данные весьма разнообразны. Выделяют приоритетные модели и подходы к оценке качества данных, которые по определенным параметрам ранжируют данные. В главе упомянуты модели Р. Уанга и Д. Стронг, Т. Редмана, Л. Инглиша, а также модели выделенные ассоциацией управления данными DAMA UK.
Спектр данных включает в себя структурированные, неструктурированные и полуструктурированные форматы, каждый из которых имеет свои особенности, варианты использования и недостатки.
Данные, как организм, имеют свой жизненный цикл. Он включает в себя ряд взаимосвязанных этапов, от создания до архивирования и ликвидации, каждый из которых способствует управлению, использованию и сохранению информационных активов. Понимая и эффективно управляя жизненным циклом данных, организации могут оптимизировать управление данными, улучшить процесс принятия решений и раскрыть весь потенциал своих активов данных в стимулировании инноваций, конкурентоспособности и создании ценности в современной экономике, основанной на данных.
В эпоху обилия данных организациям необходимо придерживаться подхода, ориентированного на данные, чтобы процветать в условиях неопределенности и сложности. Создание методологии, адаптированной к потребностям организации, является обязательным условием для эффективного прохождения этого преобразующего пути. Приняв структурированные подходы к управлению данными, архитектуре, аналитике и управлению изменениями, организации могут раскрыть весь потенциал своих активов данных и подготовиться к устойчивому успеху в эпоху цифровых технологий.
В Главе 2 приведены основные причины необходимости построения датацентричной организации, проведен анализ российских и международных стандартов, а также рассмотрены наиболее применяемые методологии в области информации и данных.
Следуя цели аттестационной работы описана методика построения датацентричной компании.
Разработан план и выделены основополагающие шаги методики построения датацентричной организации:
1. Определить цели компании
2. Сформировать систему управление данными
3. Построить архитектуру данных
4. Построить модель данных
5. Проанализировать потоки данных
6. Настроить взаимодействие бизнес-процессов
7. Наделить ролями и полномочиями сотрудников компании
8. Организовать хранение данных и операции с данными
9. Обезопасить данные
10. Настроить интеграцию данных и интероперабельность
11. Управлять документами и контентом
12. Классифицировать справочные и основные данные
13. Поддерживать в актуальном состоянии хранилища и систему бизнес-аналитики
14. Ввести понятие этики данных
15. Выработать практику управления изменениями
16. Использовать машинное обучение и методы искусственного интеллекта
17. Внедрить практику DataOps
18. Использовать гибридные и облачные хранилища
На каждом этапе на пути к датацентричности необходимо установить метрики ключевых показателей эффективности и оценивать риски.
Часть этапов плана должны выполняться последовательно, часть - могут идти и разрабатываться параллельно.
Методика может использоваться в компаниях, которые стремятся к деятельности, ориентированной на данные. Методика является масштабируемой и может реализовываться в компаниях различных сфер деятельности и отраслей.
В главе 3 раскрыто, что построение датацентричной компании неразрывно связано со сферой информационных технологий, поэтому и экономическую оценку стоит делать с точки зрения показателей и коэффициентов, которые обычно используются в ИТ.
Выделены показатели оценки экономического эффекта - ROI (Return On Investment), TVO (Total Value of Opportunity) и TCO (Total Cost of Ownership).
Приведены прогнозируемые затраты, которые необходимо учитывать при построении датацентричной компании:
 Затраты на приобретение оборудования и программного обеспечения
 Эксплуатационные затраты
 Затраты на обучение и поддержку
 Время простоя и потери производительности
 Затраты на замену и модернизацию
 Затраты на утилизацию
 Затраты на риск и непредвиденные расходы
 Альтернативные издержки
Сделан акцент на прогнозировании положительного экономического эффекта при построении датацентричной компании за счет:
 прироста производительности
 оптимизации и минимизации затрат
 стимулирования инновации и повышения конкурентоспособности
 модернизации бизнес-процессов
 улучшения качества обслуживания клиентов
 создания новых потоков доходов
 принятия обоснованных решений
 сокращения первоначальных капитальных затрат
 кибербезопасности и повышения уровня защиты данных, снижения от угроз и уменьшения уязвимостей
 цифрового охвата и обеспечения авторизованного доступа к данным
Подтверждением успешности построения датацентричных организаций является все больше примеров российских компаний, переходящих к ориентированности на данные. В аттестационной работе приведены для наглядности два купных предприятия ведущих отраслей промышленности России.
Задачи аттестационной работы выполнены:
1. Проанализированы понятия данных, датацентричности и обоснована необходимость разработки методики построения датацентричной организации.
2. Разработана унифицированная методика построения датацентричной организации.
3. Спрогнозированы затраты и возможный экономический эффект от внедрения разработанной методики.
Цель выпускной квалификационной работы достигнута – разработана методика построения датацентричной организации.