Обычно принято проводить четкое разграничение между транзакционными и основными данными, а также между основными и справочными данными.
Основные данные — данные, предоставляющие контекст для сведений о бизнес-деятельности, представленные в форме относящихся к этой деятельности общепринятых абстрактных понятий. Они включают описания (определения и идентификаторы) деталей внутренних и внешних объектов, вовлеченных в бизнес-процессы, таких как клиенты, продукты, сотрудники, продавцы и контролируемые области.
Справочные данные — менее изменчивы, проще по структуре и менее объемны, чем наборы транзакционных или основных данных.
В предложенной Малкольмом Чисхолмом таксономии данных выделены 6 следующие категории:
→ метаданные,
→ справочные данные,
→ данные о структуре организации,
→ данные о структуре транзакций (transaction structure data),
→ данные о деятельности в рамках транзакций (transaction activity data)
→ данные аудита транзакций (transaction audit data)
(Chisholm, 2008; Talburt and Zhou, 2015).
В рамках этой таксономии основные данные определяются как объединение справочных данных, данных о структуре организации и данных о структуре транзакций.
Управление основными данными (MDM)
Контроль значений и идентификаторов, обеспечивающий cогласованность данных во всех системах и наиболее точное отражение актуальных сведений об основных бизнес-сущностях.
Цели MDM включают обеспечение доступности точных текущих значений основных данных и минимизацию риска, cвязанного с их неоднозначной идентификацией.
Управление моделью данных
В логической модели основных данных термины и определения автоматически подразумевают их применимость в масштабе всей организации и должны с равным успехом вписываться в контекст операций всех без исключения бизнес-подразделений организации, а кроме того, не зависеть от терминологии, используемой в низовых системах, служащих источниками значений различных данных
Сбор и накопление данных
Планирование, оценка и подключение новых источников данных к системному решению по управлению основными данными должны осуществляться в рамках надежного, многократно воспроизводимого процесса.
Проверка, стандартизация и обогащение данных
Для обеспечения разрешения сущностей данные требуется сделать как можно более согласованными и однородными по структуре. Это подразумевает, как минимум, устранение разнобоя в форматах и рассогласованных значений. Устранение противоречий необходимо для минимизации риска ошибок из-за рассогласования записей в системе MDM
Разрешение сущностей
Разрешением сущностей называется процесс определения, относятся ли две различные ссылки на объекты реального мира к двум разным объектам или одному и тому же объекту (Talburt, 2011). Разрешение сущностей реализуется через процедуру принятия решения. Модели этой процедуры могут варьироваться в зависимости от выбранного подхода к определению тождественности или различия объектов, на которые указывают две ссылки.
Совместное использование и распоряжение данными
В идеале уроки, почерпнутые в процессе обслуживания основных данных, можно и нужно использовать для совершенствования алгоритмов и дальнейшей автоматизации процессов сравнения и согласования записей с целью минимизации ручной работы
Источник: dataliteracy.ru
Управление бизнес-данными
Управление бизнес-данными включает в себя все множество дисциплин, связанных с управлением данными как ресурсом, имеющим свою ценность. Официальное определение управления данными, представленное организацией DAMA International (Data management assotiation), гласиг, что управление данными — это разработка и реализация архитектуры, политик, практик и процедур, связанных с полным жизненным циклом данных, в которых нуждается предприятие.
Другое определение управления данными содержится в документе DAMA-DMBOK (DAMA — Data Management Body of Knowledge). Согласно этому документу, управление данными — развитие, выполнение и контроль планов, политик, программ и практик для контроля, защиты, доставки и повышения значения данных и информационных ресурсов компании.
Понятие управления данными возникло еще в 1980-е гг. вместе с развитием технологий, которые позволяли получить доступ к данным компании из разных мест, преимущественно удаленно. По мере развития информационных технологий росло и значение управления бизнес-данными, поскольку последние все больше превращались в стратегически важный ресурс для любой компании.
На сегодняшний день в сфере управления данными одну из ключевых ролей занимает документ под названием «Управление качеством корпоративных данных» («Corporate Data Quality Management» — CDQM), который включает в себя полный набор активностей, направленных на улучшение качества корпоративных данных. Авторы документа также исходят из предпосылки о высокой потребности современного бизнеса в качественных данных. Выделяют следующие области деятельности по повышению качества данных:
- • стратегия корпоративного качества данных. Поскольку бизнес-данные зависят от различных бизнес-факторов, то работа с их качеством требует участия всего предприятия. Вот почему работа с корпоративными данными должна затрагивать всю компанию в целом;
- • контроль качества корпоративных данных. Эффективная работа с бизнес-данными требует соблюдения установленных стандартов, правил и процедур. Соответствие должно контролироваться по заранее определенным метрикам и показателям эффективности;
- • организация качества корпоративных данных. Согласно CDQM, в компании должно быть четкое разделение ролей и обязанностей для использования корпоративных данных. Организация качества корпоративных данных определяет задачи и привилегии для различных ролей в организации;
- • процессы и методы обеспечения качества корпоративных данных. Принципы работы с бизнес-данными должны быть встроены в бизнес-процессы компании, поскольку только так возможно собрать бизнес-данные в заранее определенной стандартизированной форме;
- • архитектура для качества корпоративных данных. Это направление управления бизнес-данными включает в себя способы хранения и архитектуру их распределения внутри компании в соответствии с имеющимися бизнес-процессами;
- • приложения для обеспечения качества корпоративных данных. Документ CDQM предполагает, что обеспечение качества бизнес-данных требует использования определенных приложений, причем компания должна заранее планировать их внедрение, а также заниматься мониторингом, управлением и совершенствованием.
Источник: studme.org