4.5 МОДЕЛЬ ЗРЕЛОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
Прежде чем оценивать зрелость управления данными, организация должна оценить текущее состояние (базовый уровень) своих возможностей, ресурсов, целей и приоритетов. Затем предстоит эффективно отреагировать на результаты такой оценки, определив цели, утвердив дорожную карту и наладив мониторинг прогресса.
Существующие модели оценки зрелости управления данными (Data Management Maturity Assessment, DMMA) предполагают продвижение по уровням зрелости. С переходом на очередной уровень система управления данными становится более стабильной, предсказуемой и надежной. При этом ни один уровень не может быть пропущен. Как правило, рассматриваются шесть уровней (рис. 23).
DAMA-DMBOK: свод знаний по управлению данными. 2-е изд. М.: Олимп-Бизнес, 2020.
Рисунок 23
Пример модели оценки зрелости управления данными
- Уровень 0. Отсутствие возможностей.
- Уровень 1. Начальный (или бессистемный — ad hoc): успех зависит от компетенции отдельных сотрудников.
- Уровень 2. Повторяемый: присутствует минимальная дисциплина выполнения процессов.
- Уровень 3. Установленный: введены и используются стандарты.
- Уровень 4. Управляемый: измеряются характеристики процессов, связанных с данными, и осуществляется их контроль.
- Уровень 5. Оптимизированный: обеспечена возможность измерять степень достижения целей.
«Для каждого из уровней характерна определенная корпоративная культура. Так, на уровне 1 наблюдается „феодализм данных“: каждый из элементов организационной структуры держит у себя какие-то данные и старается ими не делиться. На уровне 2 действует культура правил; появляются всевозможные ИС, в рамках которых начинается выстраивание первых справочников, но при этом наблюдается „зоопарк информационных систем“. На уровне 3 возникают инструменты, с помощью которых различные ИС или подразделения обмениваются данными с заранее оговоренными параметрами. И только на уровне 5 возникает потребность в открытых данных, а организации начинают мыслить в долгосрочной перспективе».
Иван Добровольский, руководитель программ ПАО «Газпром нефть»
Иван Добровольский, руководитель программ ПАО «Газпром нефть»
Существуют разнообразные методики оценки зрелости управления данными. Любая из них предусматривает наличие фреймворка из отдельно оцениваемых областей процессов управления данными. Фокус и содержание методик зависят от того, делается ли упор на общие вопросы или отраслевую специфику. Предпочтительны те методики, в которых можно отобразить используемую модель процессов на области знаний по управлению данными.
В методологии оценки уровня цифровой зрелости организации, разработанной в ЦПУР, данные — один из семи блоков, на основе которых производится оценка. Подробнее см. презентацию ЦПУР «Цифровая зрелость».
Наиболее известны, проработаны и подробно описаны (а также представлены в форме обучающих материалов и тренингов) две модели зрелости применительно к данным.
- Модель зрелости управления данными (Data Management Maturity, DMM) Института моделирования зрелости способностей (Capability Maturity Model Institute, CMMI).
- Модель оценки способностей по управлению данными (Data Management Capability Assessment Model, DCAM) Совета по управлению корпоративными данными (Enterprise Data Management Council, EDM Сouncil).
Вторая модель ориентирована прежде всего на финансовые организации; хотя ее вполне могут применять и в других отраслях, первая модель полнее и универсальнее. В качестве приоритетной процессной области обе модели выделяют дата-стратегию и стратегию управления данными.
Наиболее известны, проработаны и подробно описаны (а также представлены в форме обучающих материалов и тренингов) две модели зрелости применительно к данным.
- Модель зрелости управления данными (Data Management Maturity, DMM) Института моделирования зрелости способностей (Capability Maturity Model Institute, CMMI).
- Модель оценки способностей по управлению данными (Data Management Capability Assessment Model, DCAM) Совета по управлению корпоративными данными (Enterprise Data Management Council, EDM Сouncil).
Вторая модель ориентирована прежде всего на финансовые организации; хотя ее вполне могут применять и в других отраслях, первая модель полнее и универсальнее. В качестве приоритетной процессной области обе модели выделяют дата-стратегию и стратегию управления данными.
На рис. 24 показан пример возможной визуализации для результатов экспертной оценки уровня зрелости управления данными в организации по методологии DMM. Внешний контур задает необходимые для обеспечения конкурентоспособности организации уровни зрелости по всем областям (руководство данными, архитектура и т. д.), а внутренний отражает фактическое положение дел по этим направлениям, выявленное в ходе экспертизы. Каждая область оценивается по шкале от 1 до 5. Области с наибольшим разрывом между желаемым и текущим состояниями являются источником наибольших рисков для организации. Такая диаграмма наглядно показывает, какие области развития приоритетны для организации.
Рисунок 24
Пример диаграммы оценки зрелости управления данными
Если перед организацией стоит задача оценить зрелость управления данными, рекомендуем для начала обратиться к фреймворку (приложение А), разработанному авторами навигатора. В нем представлен краткий список вопросов для быстрой самодиагностики; ответы на них позволят понять, на каком уровне управления данными находится организация сейчас, какие у нее есть слабые и сильные стороны, куда двигаться дальше.