* Smith P., Edge J., Parry S., Wilkinson D. Crossing the Data Delta: Turn the data you have into the information you need. Entity Group Limited, 2016.

11.1.8. Влияние на ценность данных

В каждой организации реализована некоторая архитектура данных, но для многих – это плохо представляемый комплекс проектных решений, про которые известно только то, что они состоят из некоторого количества физических хранилищ данных, систем, процессов, сервисов и интерфейсов. Данные поступают в организацию, циркулируют в ней и выходят через эти компоненты.

В таких организациях обычно мало что из архитектурного ландшафта задокументировано, поэтому никто не может с достаточной уверенностью утверждать, каким образом данные поддерживают бизнес. Это также означает, что изменения в информационном ландшафте могут оказаться слишком рискованными.

Во введении мы говорили о том, что четвертая промышленная революция характеризуется дизруптивным (ломающим привычные представления) воздействием на компании. Последние, чтобы остаться на плаву, вынуждены в ускоренном темпе трансформировать себя. У организаций, которые не способны внедрять инновации, быстро реагировать на меняющиеся рыночные условия, будет самое трудное и неопределенное будущее.

Архитектура данных в целом направлена на развитие способностей организации эффективно работать с данными и, следовательно, на повышение готовности к изменениям ее деятельности.

Архитекторы данных создают и поддерживают знания организации о данных и системах, через которые эти данные распространяются. Такие знания позволяют управлять данными как активом и повышать получаемую от них выгоду за счет выявления возможностей по их применению, а также снижения издержек и рисков. Поэтому одним из артефактов архитектуры данных (наряду с корпоративной моделью данных, описанием потоков данных и другими) могут быть описания цепочек ценности данных, которые мы обсуждали в главе 7.

Архитектуру стремятся сделать такой, чтобы она приносила организации ценность. Ценность же достигается за счет оптимизации требуемых ресурсов, операционной и проектной эффективности, а также расширения возможностей организации по использованию данных (см. главу 5). Для этого необходимы качественное проектирование и планирование, а также способность обеспечить эффективную реализацию проектов и планов[396]. Кроме того, повышение ценности данных обеспечивается за счет расширения сотрудничества между различными функциональными направлениями организации – налаживания отношений, выявления областей для сокращения дублирования и затрат. Это позволит привлечь к участию больше сотрудников и повысить заинтересованность в улучшении процессов управления данными. Таким образом, архитектура данных станет важным элементом поддержки непрерывного совершенствования.

11.2. Моделирование и проектирование данных

Моделирование данных – критически важный компонент управления данными. Оно требует от организации выяснения и документирования того, как данные соотносятся друг с другом в рамках общей картины. В то же время моделирование само по себе заключается в разработке решений в отношении компоновки данных и их связи. Модели данных отражают и одновременно улучшают понимание организацией информационных активов, которыми она располагает и оперирует[397],[398].

11.2.1. Определение области знаний «Моделирование и проектирование данных»

Моделирование данных – это процесс последовательного выявления, анализа и формулирования основных требований к данным с последующим их представлением и распространением в точно определенной форме.

Модель – это представление чего-либо, что уже существует, или примерный образец того, что предстоит создать. Модель может содержать одну или несколько диаграмм. В каждой диаграмме используются стандартные символы, обеспечивающие понимание ее смыслового содержания. Примерами широко распространенных моделей являются карты, схемы организационных структур, чертежи зданий.

Модели данных – важная форма метаданных. Они содержат полезные для потребителей данных сведения. Значительная часть этих сведений, выявленных в процессе моделирования, необходима другим функциям управления данными. Например, определения, требующиеся для руководства данными, или информация, относящаяся к происхождению данных и используемая при ведении хранилищ данных, а также в бизнес-аналитике.

Модель данных либо описывает данные организации так, как они понимаются на текущий момент, либо отражает то состояние данных, в котором организация хотела бы их видеть. Она содержит набор символов с текстовыми метками, предназначенными для визуального представления требований к данным, в том виде, в котором их сообщили специалисту по моделированию. При этом количество элементов описываемой области данных может варьироваться от небольшого (если рассматривается отдельный проект) до весьма внушительного (если рассматривается организация).