Опубликовано в журнале "Менеджмент в России и за рубежом" №1 год - 2017
Гадасина Л.В.,
кандидат физико-математиче ских наук, доцент кафедры
информационных систем в экономике СПбГУ
Иванова В.В.,
кандидат экономических наук, доцент кафедры информационных
систем в экономике СПбГУ
Лезина Т.А.,
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры
информационных систем в экономике СПбГУ
В настоящее время данные являются одним из основных активов компании. Многие компании внедряют громоздкие системы BI для оперативного получения аналитических отчётов, раскрывающих причины успехов и неудач. Наблюдаемый разрыв между ожиданием бизнеса и получаемыми результатами связан не с качеством программного обеспечения, а с умением управлять данными. На основании анализа мировых практик и российских профессиональных стандартов предложен принцип формирования необходимых компетенций в области управления данными для топ-менеджмента компаний.
Успешность компании зависит от многих факторов, в частности от качества управления её активами. Важен и такой актив, как данные. Компании создают специальные аналитические отделы, закупают дорогостоящее программное обеспечение, позволяющее управлять бизнесом на основе анализа данных. Особенность российских компаний состоит в том, что специалисты, занимающиеся организацией и обработкой данных, работают, как правило, в ИТ-отделах и поставленные задачи решают с точки зрения своего технологического опыта. Как следствие, появляется разрыв между ожиданием бизнеса и получаемыми результатами, связанный не с качеством программного обеспечения, а с умением управлять данными.
Ряд западных компаний принимают за основу свод знаний по управлению данными DMBOK – Data Management Body of Knowledge [1] или различные модели зрелости, такие как Data Management Maturity Model [2–4]. В России каждая компания ищет свои подходы.
Стандартизация управления данными требует получения ответов в первую очередь на вопросы:
– кто заинтересован в качественном управлении данными и какова их роль в управлении данными;
– в чьи функции входит управление данными;
– как должен быть организован процесс управления данными компании;
– каковы ожидаемые результаты системы управления данными.
Цель предлагаемой работы – на основании анализа мировых практик и российских профессиональных стандартов предложить принцип формирования необходимых компетенций для топ-менеджмента в управлении данными.
Современный взгляд на управление данными
Быстрый рост технологий обработки данных дал толчок к обсуждению проблем управления данными. Проблемы анализа данных – реультат проблем организации бизнеса (например, слабости бизнес-стратегии [5; 6]). В ряде исследований признаётся тот факт, что управление данными – это вопрос организации, требующий тесной кооперации ИТ-экспертов и менеджеров [7–9]. При этом согласно отчёту Data Governance: Streamlining and Enriching Data Across the Organisation, 44% зарубежных компаний считают, что вопрос управления данными необходимо рассматривать на уровне высшего руководства [10].
Активно обсуждаются методологии оценки готовности организации к внедрению системы управления данными [2; 11]. Ряд работ посвящён требованиям к работникам управления данными [5; 12; 13]. Все авторы признают, что управление данными не является профессией начального уровня, а «требует огромного опыта работы и зрелого суждения» [14].
В РФ идёт законодательное утверждение профессиональных стандартов. В них, как правило, подробно описываются трудовые функции, требуемые знания и умения специалистов, привязанные к должностям. Структура профессиональных стандартов предполагает указание необходимых образовательных у ровней. Профессиональные стандарты именуются «Специалист по…». По сути, это – определение трудовых вертикалей.
Существует ряд российских и зарубежных стандартов, сводов знаний, которые предлагают универсальные подходы к организации процессов в различных профессиональных областях. В 1970-е гг. подобная задача возникла в области управленияресурсами ИТ. Решением стал ITIL, который, по сути, является стандартом управления инфраструктурой ИТ. В управлении проектами следуют общепризнанным универсальным стандартам PMBOK, PRINCE2. К таким же сводам знаний отнесём BABOK (Business Analysis Body of Knowledge) – свод знаний по бизнес-анализу. В области управления данными универсальным для компаний любой профессиональной сферы сводом знаний является DMBOK (Data Management Body of Knowledge), последняя версия которого опубликована в 2015 г. DMBOK не переведён на русский язык.
Управление данными через призму DMBOK
Свод знаний по управлению данными (DMBOK) содержит описание подходов к планированию, исполнению, контролю и развитию стратегий, практик и проектов, связанных с организацией, защитой, передачей, хранением данных для повышения ценности данных и информационных активов. DMBOK должен удовлетворить потребности заинтересованных лиц в организации, доступности, качестве и безопасности данных.
Очень важно, что с точки зрения DMBOK целевая аудитория – это «ИТ-профессионалы, менеджеры по управлению данными (datastewards) и руководители бизнеса». Значит, проблема управления данными должна находиться в зоне ответственности не только ИТ-специалистов, но и топ-менеджеров компаний. Как сказано в DMBOK: «управленцы – законодательная власть в компании, а ИТ – исполнительная».
Одним из ключевых положений DMBOK является декларация совместной ответственности за качество данных как их «производителей» (ИТ-представителей), так и «потребителей» (бизнес-структур). Правила управления данными представлены в DMBOK для управления архитектурой предприятия в рамках модели Захмана.
Авторы свода знаний представляют основные его задачи так:
– предложить универсальные принципы, детализированные до практик, методик, технологий управления данными и не привязанные к конкретным продуктам;
– сформировать универсальный глоссарий для управления данными;
– обозначить организационные и культурные проблемы, связанные с управлением данными;
– определить границы области управления данными.
Управление данными описывается через процессный подход. Предлагаемые процессы управления данными «привязаны» к жизненному циклу данных, хотя и не следуют точно его последовательности. Цель бизнес-процесса «Управление данными» формулируется с точки зрения бизнеса, затем декомпозируется на подцели, в которых уже отражается и точка зрения уровня ИТ. Подпроцессы управления данными выстроены в соответствии с концепцией цикла Дёминга.
В DMBOK выделены следующие процессы:
1) руководство данными (уровень топ-менеджмента компании), включая планирование, контроль, оценку;
2) управление архитектурой данных;
3) развертывание и разработка данных (по сути, реализация стратегии в рамках определённой архитектуры);
4) операционное управление;
5) управление безопасностью;
6) управление мастер-данными и справочниками;
7) управление хранилищами данных и поддержка BI;
8) управление документами и контентом;
9) управление метаданными;
10) управление качеством данных.
Предложенные процессы в DMBOK охватывают все аспекты, связанные с данными.
Стандарт не предлагает окончательных решений. Естественно, он избыточен, но адаптируем для тех, кто заинтересован в эффективности информационных активов. DMBOK содержит характеристики процессов в рамках следующей структуры: цели процесса, стандартные параметры (входы, выходы, участники, общее описание, краткая характеристика действий с определением функционала ролей, рекомендации по метрикам процесса). Функционал каждой роли раскрывается последовательно для каждого процесса.
Ключевое внимание в рассматриваемом своде знаний уделяется ролям в управлении данными, представлены возможная организационная структура (что важно для больших компаний) и компетенции отдельных ролей.
Сопоставим роли, обозначенные в DMBOK, с должностями, обозначенными в профессиональных стандартах, принятых в РФ. DMBOK идентифицирует более 20 ролей – участников процесса управления данными. Название «роли» не слишком привычно для русскоязычного читателя. Роли процесса управления данными образуют две группы: ИТ-роли и бизнес-роли.
Исполнителями ИТ-ролей являются сотрудники подразделений ИТ. Функционал ИТ-ролей традиционен. Основная их миссия – реализовать политики и стратегии, обеспечить все этапы обработки данных на требуемом уровне качества и безопасности.
Некоторые ИТ-роли: архитектор данных, аналитик данных, специалист метаданных, аналитик качества данных, администратор информационной безопасности, BI-архитектор.
Основными владельцами процесса управления данными являются представители топ-менеджмента компании. Следовательно, трудовые функции менеджеров (не ИТ!) среднего и высшего звеньев должны включать функции, связанные с управлением данными. DMBOK определяет пять бизнес-ролей: бизнес-управляющий, управляющий данными компании, бизнес-управляющие данными по предметным областям, бизнес-координатор, исполнительный бизнес-представитель. На наш взгляд, все перечисленные бизнес-роли присутствовать в компании не обязаны из-за разных размеров компаний. Поскольку для выполнения той или иной роли необходим соответствующий набор профессиональных компетенций, рассмотрим подробнее обобщённую роль «бизнес-управляющий данными», выделив набор её областей ответственности, соответствующих процессам управления данными.
В ряде областей (например, разработка данных, оперативное управление, управление безопасностью) функции менеджеров типичны для большинства российских компаний. Они предполагают наличие у управленцев таких стандартных компетенций, как понимание политик безопасности компании, консультирование при проектировании информационных модулей, контроль соответствия информационных продуктов заявленным требованиям, определение прав доступа к тем или иным данным, участие в разработке.
Обсудим те области управления данными, трактовка которых в DMBOK непривычна для большинства российских компаний. Это обсуждение позволит сформировать дополнительный перечень компетенций менеджеров, включённых в процесс управления данными.
Область общего руководства управления данными предполагает определение стратегических потребностей в данных; разработку, анализ и утверждение политик, стандартов и процедур в области данных (в соответствии с предварительно разработанной стратегией управления данными), их контроль и мониторинг; планирование проектов и ИТ-сервисов, связанных с данными, и надзор над ними; оценку активов данных.
На наш взгляд, перечисленные функции предполагают следующие компетенции менеджеров:
– знание методов формирования стратегии в области данных (в рамках стратегии компании) и умение применять их на практике;
– знание основ управления проектами и способность участвовать в реализации проектов ИТ как консультант и руководитель;
– умение проводить экономическую оценку ИТ.
Область управления архитектурой данных предполагает следующие функции менеджеров, включённых в управление компанией: определение информационных потребностей компании (подразделения); консультирование по соответствию модели данных, включая архитектуру BI, бизнес-модели компании; консультирование при разработке системы классификации и кодирования.
Перечисленные функции требуют, на наш взгляд, таких компетенций, как:
– понимание основ организации операционных и аналитических данных и умение сформировать перечень информационных потребностей компании в области данных;
– умение формализации бизнес-процессов для определения необходимых структур данных, источников и потребителей данных, в том числе внешних;
– чёткое понимание конечных результатов эксплуатации баз данных в оперативной и аналитической деятельности компании;
– знание возможностей представления, хранения и преобразования данных, в том числе их форматов, стандартных технологий преобразования.
К функциям менеджеров компании при разработке хранилищ данных и приложений BI относятся: формирование потребностей компании в аналитических данных; участие в разработке BI-архитектуры; участие в определении источников данных для бизнес-аналитики.
Соответствующей компетенцией является умение определить потребности компании в аналитических данных. Это умение определяется знанием методов и технологий анализа данных.
При управлении метаданными функциями менеджеров компании являются: определение требований к метаданным, в том числе перечень структур бизнес-данных; бизнес-правила и алгоритмы движения и преобразования данных, концептуальная модель данных, периодичность обновления данных, аналитические структуры данных, система документооборота, источники данных, владельцы и пользователи данных, принадлежность бизнес-процессам, утверждение правил организации хранилища метаданных. Эта область требует понимания концепции метаданных, их комплексной структуры.
Управление качеством данных предполагает выполнение менеджерами компаний (не ИТ) следующих функций: консультирование при определении требований к качеству данных, разработка метрик качества данных с точки зрения бизнес-управления и бизнес-правил оценки качества, мониторинг, анализ и оценка соответствия нормативных и фактических метрик. Управление качеством данных требует компетенции «знание концепций управления качеством и организация системы оценки качества данных».
Выделенные компетенции относятся к роли бизнес-управляющего данными, а не к ИТ-ролям. Рассмотрим, насколько выделенные компетенции отражены в профессиональных стандартах.
Российские профессиональные стандарты: компетенции в управлении данными
Мы выделили среди утверждённых (или находящихся на стадии утверждения) профессиональных стандартов две группы: профессиональные стандарты сферы ИТ и области бизнес-управления. В первой группе было выделено 15 стандартов, которые мы считаем связаными с управлением данными: системный аналитик [15], архитектор программного обеспечения [16], специалист по информационным системам [17], администратор баз данных [18], специалист по большим данным [19], руководитель разработки программного обеспечения [20], менеджер по информационным технологиям [21], специалист по автоматизированным системам управления [22], руководитель проектов в области информационных технологий [23].
Проведённый анализ позволяет сделать следующие выводы:
1. Большинство функций, определённых в рамках DMBOK, отражены только в профессиональных стандартах ИТ-сферы. Так, требования к функционалу ролей в области архитектуры, разработки данных практически полностью отражены в трудовых функциях, знаниях и умениях системного аналитика для квалификационных уровней 6–7. Функции операционного управления отражены в профессиональном стандарте специалиста по информационным системам, администратора баз данных.
2. Все стандарты, охватывающие функции управления данными, относятся к квалификационным группам «Информационные технологии», «Бизнес-информатика», «Информатика и вычислительная техника», «Прикладная информатика», «Информационные системы» и, как правило, ориентированы на специалистов ИТ.
3. В профессиональных стандартах практически не отражены функции и связанные с ними компетенции в области стратегического управления данными (выработка политик, определение стратегических потребностей).
4. Функции, связанные с оценкой качества данных с точки зрения основных бизнес-процессов, явно присутствуют только в стандарте специалиста по большим данным, который на данный момент находится в стадии проекта. В остальных документах оценка качества указана на уровне «соответствия установленным требованиям».
Как упоминалось выше, DMBOK рекомендует вменить роль бизнес-управляющего данными представителю бизнес-управления. Набор его функций не должен исчерпываться только управлением данными: это может быть менеджер высокого управленческого уровня, в обязанности которого входит «опека» информационных активов компании. В связи с этим были рассмотрены профессиональные стандарты руководителей: «Руководитель в организации» (проект) [24], «Специалист по управлению рисками» [25], «Специалист по управлению персоналом» [26], «Статистик» [27], «Специалист по финансовому консультированию» [28], «Специалист по качеству продукции» [29], «Специалист по организационному обеспечению управления организацией» [30]. Анализ проводился по квалификационным уровням 6–7, то есть по уровням, определяющим трудовые функции и компетенции руководителей.
Присутствующие в настоящий момент в профессиональных стандартах трудовые функции и компетенции в области данных можно сгруппировать так:
1) функции и компетенции, связанные с анализом показателей предметной области. Типовой формулировкой компетенции этой группы является «знание методов количественного и качественного анализа данных» [25–27]. Примерами формулировки типовой трудовой функции являются анализ информации, полученной на различных этапах производства продукции, работ (услуг) [29]; анализ деятельности организации, различных ситуаций, финансовой и другой информации [28];
2) функции, связанные с безопасностью данных. Типовой формулировкой компетенции этой группы является «обеспечение информационной безопасности организации» [30; 24]. Пример формулировки типовой трудовой функции: контроль состава и порядка раскрытия информации [24];
3) функции, связанные с этапами жизненного цикла данных. Типовой формулировкой компетенции этой группы являются сбор и обработка данных по показателям деятельности [27; 29; 30]. Примеры формулировки обобщённой трудовой функции: обработка данных по показателям качества, характеризующих разрабатываемую и выпускаемую продукцию [29]; обработка и структурирование информации с образованием информационных ресурсов [30]; разработка и совершенствование методологии сбора и обработки статистических данных [27];
4) функции, связанные с оценкой потребности в информационных ресурсах. Типовой формулировкой компетенции этой группы является оценка информационных ресурсов, необходимых для эффективного функционирования подразделения [25]. Пример формулировки обобщённой трудовой функции: установление требований к организации аппаратно-информационного обеспечения процесса [28];
5) функции, связанные с постановкой задач на автоматизацию. Типовой формулировкой компетенции этой группы является разработка программ, принципов стандартизации, унификации, автоматизации процессов [24; 26; 28]. Примеры формулировки обобщённой трудовой функции: описание бизнес-процессов [25], разработка, формулировка технических заданий и управление проектами аппаратно-информационного обеспечения финансового консультирования [28].
Таким образом, функции и компетенции руководителей высокого квалификационного уровня, связанные с данными, касаются только получения и обработки данных в профессиональной области. Задачи стратегии организации данных, оценки качества данных практически не отражены.
Заключение
Управление данными в компаниях перекладывается большей частью на ИТ-роли, лишь пунктиром появляясь в требованиях к бизнес-ролям. Мировой опыт показывает, что «законодателем» данных является бизнес-уровень компании, а ИТ-уровень является «исполнителем». Система профессиональных стандартов формирует набор вертикальных функций внутри компании, связанных со сферой деятельности конкретных должностей. Для успешной работы компании необходимо объединение руководства бизнесом и ИТ в области работы с данными. Такое руководство должно осуществляться в рамках логики DMBOК, что предполагает наличие у высшего руководства компании необходимых к омпетенций.
Литература
1. Mosley M., Brackett M., Earley S., Henderson D. The DAMA guide to the data management body of knowledge (DAMA-DMBOK Guide). New Jersey: Technics Publications. – 2010.
2. Data Management Maturity Model V1.0, CMMI Institute. – 2014.
3. Newman D., Logan D. Gartner Introduces the EIM Maturity Model. Gartner Research, ID Number: G00160425. – 2008.
4. The IBM Data Governance Council Maturity Model: Building a Roadmap for Effective Data Governance, IBM Corporation. – 2009.
5. Lee Y., Madnick S., Wang R., Wang F., Zhang H. A Cubic Framework for the Chief Data Officer: Succeeding in a World of Big Data, Working Paper CISL# 2014-01, March 2014.
6. Mecca M. 5 Steps to Jump-start Your Data Management Program. Brochure Submitted by: CMMI Institute. – 2015.
7. Ритзерт Р., Рикардс Р.С. Обязательная и произвольная программа в работе контроллера: требования в области управления данными (DATA GOVERNANCE), 2011 // Контроллинг. – 2011. – № 41. – С. 70–78.
8. Dahlberg T., Nokkala T. A Framevork for the Corporate Governance of Data – Theoretical Background and Empirical Evidence. Business, Management and Education, 2015, 13(1): 25–45.
9. Otto B. A Morphology of the organisation of data governance. – 2011. ECIS 2011 Proceedings. Paper 272. aisel.aisnet.org/ecis2011/272.
10. Data Governance: Streamlining and Enriching Data Across the Organisation. Qlikview report. – 2013.
11. Olama M.M., McNair A.W., Sukumar S.R., Nutaro J.J. A Qualitative ReadinessRequirements Assessment Model for Enterprise Big-Data Infrastructure Investment, 2014. SPIE Proceedings Vol. 9122: Next-Generation Analyst II.
12. Aiken P. Leveraging Data as an Enterprise Asset: Emergence of the Chief Data Officer. A Data Driven Business Report. – 2014.
13. Great expectations: The evolution of the chief data officer. PwC, February 2015, pwc.com/fsi
14. Longenecker H.E., Yarbrough D.M., and Feinstein D.L. A Recommendation for A Professional Focus Area in Data Management for the IS2002 Information Systems Model Curriculum. Information Systems Education Journal, 2010, 8 (68). isedj.org/8/68/
15. Профессиональный стандарт «Системный аналитик»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 28 октября 2014 г. № 809н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-28.10.2014-N-809n/ (дата обращения: 01.11.2016).
16. Профессиональный стандарт «Архитектор программного обеспечения»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 11 апреля 2014 г. № 228н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-11.04.2014-N-228n/ (дата обращения: 01.11.2016).
17. Профессиональный стандарт «Специалист по информационным системам»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 18 ноября 2014 г. № 896н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-18.11.2014N-896n/ (дата обращения: 01.11.2016).
18. Профессиональный стандарт «Администратор баз данных»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 17 сентября 2014 г. № 647н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-17.09.2014-N-647n/ (дата обращения: 01.11.2016).
19. Профессиональный стандарт «Специалист по большим данным»: проект [Электронный ресурс]. URL: ncsu.ru/index.php/2011-09-13-17-43-55/166--2016-.html (дата обращения: 01.11.2016).
20. Профессиональный стандарт «Руководитель разработки программного обеспечения»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 17 сентября 2014 г. № 645н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot17.09.2014-N-645n/ (дата обращения: 01.11.2016).
21. Профессиональный стандарт «Менеджер по информационным технологиям»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 13 октября 2014 г. № 716н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-13.10.2014N-716n/ (дата обращения: 01.11.2016).
22. Профессиональный стандарт «Специалист по автоматизированным системам управления»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 13 октября 2014 г. № 713н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot13.10.2014-N-713n/ (дата обращения: 01.11.2016).
23. Профессиональный стандарт «Руководитель проектов в области информационных технологий»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 18 ноября 2014 г. № 893н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossiiot18.11.2014-N-893n/ (дата обращения: 01.11.2016).
24. Профессиональный стандарт «Руководитель организации»: проект [Электронный ресурс]. URL: apkit.ru/committees/education/meetings/standarts.php (дата обращения: 01.11.2016).
25. Профессиональный стандарт «Специалист по управлению рисками»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 7 сентября 2015 г. № 591н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-07.09.2015-N-591n/ (дата обращения: 01.11.2016).
26. Профессиональный стандарт «Специалист по управлению персоналом»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 октября 2015 г. № 691н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-06.10.2015-N-691n/ (дата обращения: 01.11.2016).
27. Профессиональный стандарт «Статистик»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 8 сентября 2015 г. № 605н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-08.09.2015-N-605n/ (дата обращения: 01.11.2016).
28. Профессиональный стандарт «Специалист по финансовому консультированию»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 19 марта 2015 г. № 167н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-19.03.2015N-167n/ (дата обращения: 01.11.2016).
29. Профессиональный стандарт «Специалист по качеству продукции»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 31 октября 2014 г. № 856н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-Mintruda-Rossii-ot-31.10.2014-N-856n/ (дата обращения: 01.11.2016).
30. Профессиональный стандарт «Специалист по организационному обеспечению управления организацией»: приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 мая 2015 г. № 276н [Электронный ресурс]. URL: rulaws.ru/acts/Prikaz-MintrudaRossii-ot-06.05.2015-N-276n/ (дата обращения: 01.11.2016).
