Koncepcja modelu operacyjnego dla zarządzania jest nadal aktualna: są to ramy określające, gdzie podejmowane i egzekwowane są decyzje dotyczące danych.
Ciągle jeszcze właściwe dla modelu operacyjnego zarządzania danymi:
- Zapewnia, że właściwe osoby są reprezentowane i tworzy odpowiedzialność.
- Artykuły procesów decyzyjnych i komunikacyjnych dla ról, odpowiedzialności, odpowiedzialności, własności i praw decyzyjnych potrzebnych do zarządzania danymi.
- Wyjaśniają podział pracy i sposób jej wykonania.
- Dostosowują się do zmieniających się potrzeb organizacji.
- Przedstawia ramy zarządzania i nie jest hierarchicznym schematem organizacyjnym.
Agile Data Governance
Model operacyjny, który obserwujemy obecnie to agile data governance, który umożliwia demokratyzację danych i wzrost roli obywatela danych. Ta iteracja, w odróżnieniu od poprzednich, nie jest podejściem odgórnym – jest oddolna i dotyczy odpowiedzialności za dane jak najbliżej punktu ich użycia i konsumpcji.
Jest to model, który umożliwia twórcom i użytkownikom danych uczestnictwo w działaniach związanych z zarządzaniem, jednocześnie dając im uprawnienia i oczekując, że ich wkład w rozwój wiedzy o danych przyczyni się do poprawy znajomości danych w całym przedsiębiorstwie. Zachęca się ich do postępowania zgodnie z wytycznymi, a nie sztywnymi, nakazowymi procedurami.
Agile governance wykorzystuje nowe i udoskonalone technologie, które monitorują i egzekwują praktyki zarządzania, jednocześnie wspierając wymagania różnych użytkowników danych w skali całego przedsiębiorstwa oraz rosnącą złożoność zagadnień związanych z danymi.
Wyobrażenie na nowo obowiązków i tytułów związanych z zarządzaniem
Przy przechodzeniu na nowoczesne, zwinne zarządzanie nadal widzimy potrzebę pełnienia tradycyjnych ról, takich jak liderzy zarządzania danymi, właściciele danych i osoby zarządzające danymi. Widzimy jednak, że stare role są na nowo wyobrażane (i nazywane), a także pojawiają się nowe.
Na przykład, w niektórych organizacjach osoby odpowiedzialne za zarządzanie danymi są obecnie nazywane opiekunami danych (data custodians) lub strażnikami danych (data guardians). W innych, właściciele danych są teraz znani jako mistrzowie danych. Te zmiany w nazewnictwie wynikają z większej świadomości ról i ich krytycznego zakresu odpowiedzialności, w połączeniu z chęcią uzyskania bardziej angażujących i mniej autorytarnie brzmiących tytułów.
Dostrzegamy również większą ziarnistość niektórych ról. Steward danych biznesowych jest odpowiednikiem tego, co powszechnie nazywa się stewardem danych. Steward danych technicznych to odpowiednik biznesowego stewarda danych IT, który jest odpowiedzialny za narzędzia wspierające stewarda danych biznesowych. Te role stewardów pracują ramię w ramię, aby upewnić się, że procesy biznesowe są wspierane przez infrastrukturę technologiczną, przy czym steward danych technicznych rekomenduje usprawnienia procesów w oparciu o lepsze i bardziej kreatywne wykorzystanie technologii.
Popularne staje się również określanie wyraźnych ról interesariuszy, takich jak konsumenci danych, producenci danych i inni uczestnicy zarządzania danymi, nawet jeśli nie są oni zaangażowani w zarządzanie w pełnym wymiarze godzin. Jest to wyraz uznania, że ich udział jest naprawdę ważny i powinien być podkreślony.
Nowe, zwinne role inspirowane zarządzaniem
Współcześnie wiele firm rozszerza grono C-Suite poprzez zatrudnianie Chief Analytics Officer (CAO), który, jak określiła to jedna z publikacji, jest osobą zarządzającą, która przekształca dane w decyzje. (Uwaga: szybkie wyszukiwanie na LinkedIn pokazuje 1 689 osób z tytułem CAO.)
CaO jest zazwyczaj odpowiednikiem dyrektora ds. danych (CDO). CAO zazwyczaj nadzoruje cały proces i środowisko analityczne. Rola ta może podlegać CDO, ale częściej spotykamy się z rolą równorzędną.
Nowością w krajobrazie zarządzania jest również funkcja lidera ds. pozyskiwania danych, który jest odpowiedzialny za kompleksowy proces identyfikacji nowych danych potrzebnych organizacji. Rola ta nadzoruje negocjacje i pozyskiwanie danych, wprowadzanie ich do systemu oraz zapewnienie, że spełniają one wszystkie wewnętrzne wymagania (np. dotyczące ładu korporacyjnego, prywatności i bezpieczeństwa). Kolejnym zadaniem osoby odpowiedzialnej za pozyskiwanie danych jest uświadomienie przedsiębiorstwu, że dane są dostępne poprzez efektywną komunikację oraz stworzenie strategii dostarczania lub dostępu do danych.
Osoba odpowiedzialna za pozyskiwanie danych nie musi jedynie zarządzać danymi pozyskanymi z zewnętrznych źródeł. W wielu dużych organizacjach rola ta odnosi się również do danych wewnętrznych poruszających się po organizacji. Ponieważ zarządzanie danymi ewoluowało w kierunku linii usługowej dla reszty biznesu, rola ta staje się coraz ważniejsza w ułatwianiu tworzenia, dystrybucji i dostarczania usług.
W związku z ilością danych potrzebnych do wspierania biznesu, operacje na danych stają się coraz ważniejsze dla firm. Operacje na danych mogą być osadzone w grupach analitycznych, aby przyspieszyć czas cyklu analizy danych, lub mogą być skoncentrowane na danych, które są wykorzystywane w ramach operacji biznesowych. W tym przypadku będą odpowiedzialni za bezpośredni nadzór i zarządzanie danymi, w tym za remediację danych w systemach źródłowych. Operacje na danych będą odpowiedzialne za gromadzenie wiedzy na temat danych, zgodnie ze strategią metadanych, oraz za współpracę z innymi osobami w celu rozwiązywania problemów i wymagań dotyczących danych o charakterze międzyfunkcjonalnym i międzydziałowym. Może to brzmieć podobnie do roli strażnika danych, ale różnica polega na tym, że jest ona bardziej praktyczna – i wykonywana w ramach konkretnego procesu, np. sprzedaży lub marketingu.
Wprowadzanie nowych modeli i ról w życie
Jak połączyć nową strukturę i ewoluujące (lub nowo nazwane) role, aby organizacja zarządzania danymi była bardziej nowoczesna i odnosiła większe sukcesy?
Przedstawiamy czynniki, które należy wziąć pod uwagę podczas tworzenia lub przebudowy modelu zarządzania danymi w Państwa organizacji:
- Wziąć pod uwagę istniejące w Państwa firmie procesy decyzyjne i strukturę. Obejmuje to złożoność i dojrzałość organizacyjną oraz, ewentualnie, złożoność i dojrzałość domenową, a także to, w jaki sposób zarządzanie może być najlepiej skalowane w całej organizacji.
- Upewnij się, że zespół ds. zarządzania jest wielofunkcyjny i obejmuje osoby z wielu linii biznesowych. Jest to klucz do uzyskania akceptacji i zapewnienia przyjęcia standardów, procesów i wytycznych, które tworzycie jako organizacja zarządzająca.
- Zachęcajcie zespoły do regularnych spotkań i rozliczajcie je z tego. Zapewnia to mechanizm, w którym ludzie regularnie spotykają się, aby identyfikować problemy, tworzyć i wdrażać rozwiązania, szczególnie te związane z nowymi i powstającymi programami, dzięki czemu zarządzanie pozostaje powiązane z bieżącymi potrzebami biznesowymi. Może to przypominać bardziej spotkanie niż posiedzenie rady, dlatego ważne jest, aby istniała istotna treść do przeanalizowania, decyzje do podjęcia i działania do wykonania.
- Promuj jasną, otwartą komunikację – i to nie tylko z partnerami z obszaru zarządzania i interesariuszami pierwszego poziomu, ale również z kadrą kierowniczą. Należy również pamiętać, że istnieją inni interesariusze, kierownicy projektów i potencjalnie inni zarządcy domeny, którzy mogliby skorzystać z pewnego rodzaju zaangażowania, a przynajmniej z okresowych aktualizacji statusu. Upewnij się, że komunikacja odbywa się często twarzą w twarz i wykorzystuje kreatywne mechanizmy, przy czym poczta elektroniczna jest najrzadziej spotykana.
- Sponsorowanie przez kadrę zarządzającą jest zdecydowaną koniecznością – jest to osoba, która jest cheerleaderem, ewangelistą i kluczowym mistrzem programu zarządzania danymi i jego możliwości. Może to być osoba fizyczna, ale rola ta może być również realizowana poprzez forum przywódców.
- Niezależnie od tego, w jakim punkcie się znajdujesz – tworzenia modelu operacyjnego czy rewizji starego – wykorzystaj pracę związaną z zarządzaniem, która została już wykonana w Twojej organizacji. Pomaga to zredukować ilość (i percepcję) zmian, których wymaga organizacja i sprawia, że przyjęcie nowego, ulepszonego modelu jest znacznie łatwiejsze.
Nowoczesne, zwinne zarządzanie danymi nie oznacza, że nie ma potrzeby stosowania reguł dotyczących danych – a la podejście scentralizowane, zdecentralizowane lub model hybrydowy. Zwinne zarządzanie danymi łączy w sobie najlepsze elementy ustalonych modeli, ale przesuwa punkt ciężkości w kierunku zapewnienia większego wsparcia, które umożliwia jednostkom szerszą współpracę i uzyskanie większej wartości z danych.
Jest to model, którego czas nadszedł. Obserwujemy jego przyjęcie w niektórych organizacjach naszych klientów i oczekujemy, że w najbliższych latach jeszcze więcej z nich pójdzie w ich ślady.