Управление данными (data governance)

Что это значит

Data governance, или управление данными, - совокупность правил, ролей и процессов, которые определяют, как фирма обращается со своими данными. Оно отвечает на вопросы, кто отвечает за какие данные, как они определяются, где их единственный достоверный источник, кто может их менять и читать и как долго они хранятся.

Типичный результат - словарь данных с общими определениями: что такое «активный клиент», «выручка» или «заказ» и из какой системы их берут. Без него у продаж, бухгалтерии и руководства свои цифры, и совещания крутятся вокруг того, какие правильные, а не что с ними делать.

Сюда же относится качество данных: правила ввода основных данных, проверки дублей и незаполненных полей и ответственность за исправление. А также защита: классификация по чувствительности, права доступа и соблюдение GDPR для персональных данных.

Как это работает на практике

Для бухгалтерии управление данными - очень практичная вещь. Если у одного поставщика в системе три карточки с разными IČO, если центры затрат называют непоследовательно или продажи ведут скидки вне системы, то отчётность и бизнес-аналитика показывают неверные цифры, хотя каждая запись сама по себе правильна.

В небольшой фирме сложные структуры не нужны. Достаточно назначить владельцев основных областей данных, например клиенты - продажи, поставщики - закупки, учётные коды - бухгалтерия, записать базовые определения и регулярно чистить основные данные. При внедрении новой системы или хранилища данных это условие успеха.

При миграции данных из старой системы правила нужнее всего: видно, сколько дублей и бессмыслицы накопилось за годы. Мы советуем использовать миграцию для очистки и договориться о правилах так, чтобы беспорядок не вернулся в новую систему.

На что обратить внимание

Самая частая ошибка - считать управление данными ИТ-проектом. Техника помогает, но об определениях и ответственности должны решать люди из бизнеса. Когда ИТ пишет правила само, их никто не соблюдает, потому что никто не чувствует их своими.

Обратная ошибка - бюрократия: комитеты, согласования и документы, которые лишь замедляют работу с данными. Цель - не правила сами по себе, а цифры, которым руководство доверяет и по которым можно принимать решения. Правила стоит вводить постепенно там, где ошибки в данных болят больше всего.