Описание процесса аудита проектов по управлению даннымиЮ основные технологические и организационные проблемы и пути их решения. Ключеые метрики оценки возврата инвестиций (ROI). Особое внимание уделено направлениям управления НСИ (MDM) и качеством данных (Data Quality).

1. Заставьте данные работать на вас
Сергей Кузнецов, TaskData
26/11/2014
Informatica Day- Москва

3.  Основные показатели эффективности вложений:
" Внутренняя норма дохода (IRR - Internal Rate of Return);
" Чистая приведенная (текущая) стоимость (NPV - Net Present Value);
" Срок окупаемости (PB - Payback Period);
" Норма возврата инвестиций (ROI - Return of Investment).
Стандартные расчеты?

4. Возврат
Инвестиций
(ROI)
Анализ
Клиентов
Маркетинг
Новые
Рынки
Конкурентные
преимущества
Стратегия
развития
Косвенные показатели

5. Задачи Доля ИТ бюджета* Задачи ИТ блока
Инновации 14% Уменьшение вывода на рынок
(ROI)
Развитие 20 % Увеличение отдачи от ИТ (ROI,
TCO)
Эксплуатация 66% Уменьшение стоимости владения
(TCO)
Статьи Расходов
* По данным Gartner IT Key Metrics, 2012
CapEx (34%) OpEx (66%)

6. Часто бывает…

7. Начальные Бизнес предпосылки
Технический Аудит
Соответствие решаемой задаче
Текущие Риски Проекта
Рекомендации
Задачи Аудита

8. Модель Данных
Очистка Данных
Консолидация
Объекты и связи
Ядро
Добыча
Финансы
Выявление ошибок
Стандартизация
Выявление дубликатов
Достоверность аттрибутов
Необходимый функционал
Нечеткий поиск
Средства
Аудит активности
Обогащение данных
Ролевая модель
История изменений
Котроль за качеством
Бизнес-процессы
Интеграция
Композитные сервисы
Публикация данных
Публикация событий
Обновление источников
Проверка транзакций
Иерархии
“Умный” ввод данных
Отсутствие привязки к ERP
Производительность и масштабируемость
Потенциал к развитию
Отсутствие привязки к производителю СХД

9. Типовые проблемы проектов
Производительность
Отсутствие методологии тестирования
Расширяемость функционала
Квалификация персонала
Несоответствие итогового функционала исходным
бизнес-предпосылкам
Неспособность внедрения регламентов на
организационном уровне
Недостаточная вовлеченность представителей
бизнес-подразделений

10. Текущее БудущееПроцессы
• Технические
стандарты
• Бизнес-процессы
• Регламенты
• Дорожная карта
Персонал
• Java/MDM
• Вовлечение
бизнеса
• Регламенты
Технологии
• Качество
Данных
• Мастер-данные
• Расширяемость
• Фрагментирование
данны
• Производительность
• Множественность
сущностей
• Нет репликации
• БД персонал
• Использование мастер-
данных
• Процессы и потоки
данных
• Предсказуемая
KPI
Аудит Master Data Management

11. 11
Выбор DQ инструментария и
создания политики качества
Реагирование на данные
Создание метрик и KPI
по качеству данных
Организационная
поддержка
Задачи Цели Метрики
Резуль
тат
Аудит Data Quality

12. 12
Data Quality
Master Data
Management
Качество данных поддерживает
работу MDM и всей программы
Управления Данными
Организационная модель

13. TBD
Топ-Менеджмент (Спонсоры)
Управление
Бизнес-Лидер
Руководитель Практики
Исполнение
ИТ Лидер
Функциональные направления
ITEnablement
Управляющий Комитет
Контроль
High Level
Deliverables
Data Management: Data Stewards
Партнеры
Продажи
сайта
Межд
операции
COPSПродажи
ПоддержкаФинансы
Data Governance Рабочие Группы
Executive Level VPs
Маркетинг
• DG strategic
roadmap and
capabilities
• Budgetary Support
• Charter
• Execution Work Plan
• Technology
Strategy
• Training Strategy
• Communication
Plan
• Templates
• SOPs/Guidelines
• DG Metrics• Policies
• Processes
• Standard
• Definitions
• DQ Metrics & KPIs
• Issues Log
• Data Profiling
Scorecards
• Data Flows
• RACI Matrix
• CRUD Matrix
• Data Analysis
Report
• ToolsИсполнители
Модель Управления

14. Нашим решениям доверяют

15. ТаскДата
Сергей Кузнецов
Россия, Санкт-Петербург
199106, Средний пр. В.О. 88A,
Телефон: +7 812 385 0337
email: sergey@taskdata.com
www.taskdata.com