Модель управления данными DAMA · Конспекты по бизнес-анализу

Главные идеи#

Управление данными (data management) — дисциплина планирования, контроля и предоставления данных как актива на протяжении всего их жизненного цикла. Её границы задаёт свод знаний DAMA International (DMBOK). Она пересекается с бизнес-анализом, но это другая дисциплина: Руководство BABOK посвящено анализу потребностей и решений, а DMBOK — управлению данными как активом.

Колесо DAMA#

Колесо DAMA (DAMA Wheel) показывает 11 областей знаний. В центре находится руководство данными (data governance). Это не одна из равноправных областей, а функция, которая поддерживает согласованность и баланс всех остальных. Вокруг неё расположены десять областей: - Архитектура данных - Моделирование и проектирование данных - Хранение данных и операции с ними - Безопасность данных - Интеграция и интероперабельность данных - Управление документами и контентом - Справочные и основные данные - Хранилища данных и бизнес-аналитика - Управление метаданными - Качество данных

Большим данным и науке о данных в книге отведена отдельная глава, но на рисунок колеса они не попали. Обязательного порядка внедрения областей нет: организация начинает там, где потребность острее всего.

Шестиугольник факторов среды#

Для каждой области DMBOK рассматривает людей, процессы и технологии: - Цели и принципы находятся в центре: они определяют, как подходить к работе и какими инструментами пользоваться. - Люди: роли и обязанности; организация и культура. - Процессы: работы (activities). - Технологии: методы и инструменты.

Шестиугольник — ключ к чтению контекстной диаграммы любой области знаний.

Контекстная диаграмма#

Каждая область знаний описана по одному шаблону, построенному как диаграмма SIPOC (поставщики, входы, процесс, выходы, потребители). В шаблоне двенадцать блоков: 1. Определение: краткое описание области. 2. Цели: назначение и руководящие принципы. 3. Работы в четырёх фазах: планирование (стратегия и тактика, к ним регулярно возвращаются), разработка (анализ, проектирование, сборка, тестирование и развёртывание в рамках жизненного цикла разработки), эксплуатация (поддержка, сопровождение, совершенствование) и контроль (постоянное обеспечение качества, целостности, надёжности и безопасности). 4. Входы: часто это результаты других областей. 5. Результаты: часто становятся входами других областей. 6. Роли и обязанности: кросс-функциональные, на основе модели навыков SFIA. 7. Поставщики. 8. Потребители. 9. Участники. 10. Инструменты. 11. Методы. 12. Метрики.

Поскольку у всех областей одни и те же блоки, любые две области можно сравнить бок о бок.

Как применять#

Быстро сориентируйтесь. Если проект затрагивает незнакомую область данных, например основные данные, сначала прочитайте её контекстную диаграмму. Она подскажет, каких входов, работ, ролей и метрик ожидать.
Найдите заинтересованные стороны. Поставщики, потребители и участники из контекстной диаграммы — готовый чек-лист заинтересованных сторон.
Помечайте требования к данным по областям. Отмечайте, к чему относится требование: к безопасности, качеству, интеграции и так далее, — чтобы его проверили нужные специалисты.
Начните с руководства данными. Раз оно находится в центре, выясните, кто принимает решения о данных, прежде чем предлагать их изменить.
Опишите новую практику. Шаблон из 12 блоков подходит для описания любой регулярной дисциплины, в том числе собственной работы команды с данными.

Пример#

«Мастерская», вымышленная сеть из 12 веломастерских, создаёт онлайн-запись и уведомления о статусе ремонта. Аналитик проходит по всем секторам колеса, чтобы найти в требованиях аспекты, связанные с данными: - Качество данных: уведомления не доходят, если номер телефона не указан или указан неверно. - Справочные и основные данные: каждая мастерская ведёт собственные записи о клиентах и велосипедах; нужна одна общая запись о клиенте. - Интеграция данных: заказы запчастей должны попадать в систему поставщика. - Безопасность данных: контактные данные клиентов нужно защищать. - Руководство данными: никто не решил, что считать одним «клиентом» и кто исправляет ошибочные записи.

Затем аналитик набрасывает контекстную диаграмму для области «качество данных в „Мастерской“»:

Люди и роли
Входы и результаты
Инструменты, методы и метрики

Рис. 1. Контекстная диаграмма «Качество данных в „Мастерской“». Определение: поддерживать данные о клиентах, бронированиях и запчастях пригодными для использования. Цели: надёжные уведомления; точные складские остатки. Нотация: контекстная диаграмма DAMA-DMBOK, упрощённая

Показать текстом

Определение:  поддерживать данные о клиентах, бронированиях и запчастях пригодными для использования
Цели:         надёжные уведомления; точные складские остатки
Работы:       спланировать правила → встроить проверки в бронирование → измерять ежемесячно → исправлять и отслеживать
Входы:        формы бронирования, записи о клиентах, выгрузка остатков от поставщика
Результаты:   правила качества данных, ежемесячный отчёт о качестве
Роли:         владелец данных (владелец сети), распорядитель бизнес-данных (старший администратор стойки приёма)
Поставщики:   клиенты, стойка приёма, поставщик запчастей
Потребители:  механики, управляющие мастерскими, владелец
Участники:    внешняя команда разработки
Инструменты:  проверки в системе бронирования, отчёт в электронной таблице
Методы:       проверки по правилам, выборочная сверка с фактическими остатками
Метрики:      доля корректных мобильных номеров, доля дублей клиентов

Подводные камни#

Считать управление данными задачей ИТ → привлекайте владельцев бизнес-данных и распорядителей данных.
Пытаться охватить все одиннадцать областей сразу → начните с тех, которые блокируют ваш проект.

Источники и что почитать#

DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, 2nd ed. Technics Publications, 2017. Рус. изд.: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными, 2-е изд. М.: Олимп-Бизнес, 2020. Гл. 1 «Управление данными» (Колесо DAMA, шестиугольник факторов среды и контекстная диаграмма области знаний).