Я часто задавался вопросом "как фреймворки качество данных и управление данными соотносятся между собой?" Многие занимаются качеством данных и беспокоятся о нем  гораздо дольше, чем управляют ими. Поэтому они видят, что это два разных фреймворка в действии.  Другое распространенное заблуждение ставит знак равенства между двумя фреймворками. Это связано с недостатком знаний о том, что такое управление данными на самом деле. Давайте разбираться.

Является ли управлением данными тем же самым, что и качество данных?

Самый короткий ответ - нет! Качество данных — это степень точности, полноты, своевременности и соответствия бизнес-требованиям.  Управление данными в общих чертах — это фреймворк для проактивного управления данными, чтобы помочь организации в достижении целей и решении бизнес-задач путем повышения качества данных.  

Управление данными помогает не только защитить бизнес, но и повысить его эффективность.  Оно гарантирует, что доверенная информация используется для бизнес-процессов, принятия решений и учета.  Таким образом, основная цель управления данными - управлять и улучшать качество данных.

Другими словами, если бы данные были водой, тогда

- Data Quality (качество данных) обеспечивает чистоту и предотвращает загрязнение 

- Data Governance (управление данными) позволяет убедиться, что у нужных людей есть нужные инструменты для обслуживания водопровода.

Итак, зачем же нужны два фреймворка, связанные с качеством данных?

Простой ответ - не нужны. Это не вопрос о том, как Вы состыковываете два фреймворка. У Вас должен быть только один фреймворк, а data quality (качество данных) и data governance (управление данными) должны работать в гармонии друг с другом, а не против. 

Data quality и data governance очень сильно зависят друг от друга, между ними симбиоз, поскольку их отношения построены на взаимозависимости.  Поэтому вам нужно и то и другое! 

Печально, но некоторые организации до сих пор не понимают, что нужно делать и то и другое.  Довольно редко встречаются организации, которые внедряют фреймворк управления данными без намерения улучшить их качество, но очень распространена ситуация улучшения качества данных без внедрения управления для их поддержки.  К сожалению, это оставляет многие инициативы, связанные с качеством данных, только как тактические решения, имеющие краткосрочные результаты. 

Итак, давайте создадим один фреймворк качества данных, который охватывает роли и обязанности, связанные с данными, и тогда не будет неверных ходов, дублирования, пробелов между различными фреймворками. Пусть это будет просто, но устойчиво.

No Comments