Upravljanje podacima (Data Governance) Prof. dr Dragana Bečejski-Vujaklija Upravljanje razvojem IS Upravljanje podacima (Data Governance) Upravljanje ključnim podacima (Master Data Management)

Cilj upravljanja podacima Smanjiti mogućnost nastanka negativnih događaja koji su posledica lošeg kvaliteta podataka. „Nije moguće zaštiti podatke, ako nije poznata njihova vrednost“

Šta je Upravljanje podacima (Data Governance)? Skup aktivnosti koji uključuje: Definisanje uloga i odgovornosti za podatke Uspostavljanje internih standarda kvaliteta podataka Definisanje pravila za kreiranje podataka Arbitraža u situacijama deljenja podataka (shared data)

Da li nam je potrebno upravljanje podacima? “Moramo zaustaviti rasprave o tome ko je vlasnik kojih podataka” “Ne možemo uvesti Upravljanje podacima dok ne formalizujemo procese donošenja odluka u preduzeću.” “Besmisleno je fiksirati podatke za jedan podsistem, mnogi od njih imaju više vlasnika u preduzeću.” “Svi su saglasni da je kvalitet podataka loš, ali niko nije saglasan oko načina kako da se to poporavi.” “Naši CRM, supply chain management i ERP programi su u mrtvom zagrljaju!.” “Imamo više verzija jedine verzije istine!”

Šta je alternativa? Konfuzija, fragmentacija & frustracija Nedostatak progresa Više rada za osoblje Sporovi i troškovi Nemogućnost uspostavljanja tokova između više sistema Teškoće pri integrisanju sistema u celinu bez ‘šavova’ Nemogućnost izrade pouzdanih pokazatelja performansi

Čime se bavi Data Governance Utvrđivanje interesnih grupa i vlasnika podataka Utvrđivanje zajedničkih podataka za preduzeće Nivelisanje zahtevanog kvaliteta podataka saglasno poslovnim ciljevima Izolovanje IT od konflikata među vlasnicima podataka Obezbeđenje upravljanja podacima nezavisno od aplikacija Uspostavljanje monitoringa i merenje efekata.

Dimenzije kvaliteta podataka

Data Governance : Data Management Zaštititi, poboljšati, obezbediti podatke Osigurati nadzor, procenu usklađenosti, upravljanje rizicima za podatke Razumeti poslovne procese, poslovnu politiku, pravila i smernice Data Management Razviti pravila i standarde za podršku podacima

Koraci u razvoju Data Governance 1. Proceniti spremnost preduzeća za DG 2. Definisati DG strategiju 3. Identifikovati tela koja donose odluke 4. Definisati oblasti i pravila odlučivanja 5. Identifikovati mehanizme upravljanja 6. Razviti alate i kapacitete

Realizacija DG Formiranje tima Definisanje organizacije Izrada plana Obuka, trening, informisanje Usvajanje standarda

Uloga ‘čuvara podataka’ - Data Stewards Najvažnija uloga u Data Governance Definiše procedure, značenje podataka, implementira pravila za podatke Podrazumeva dobro poznavanje oblasti poslovanja

Tehničke obaveze funkcije ‘čuvara podataka’ (Data Stewards) Svakodnevna odgovornost za održavanje i korišćenje baze podataka Korišćenje alata za pomoć u lociranju i održavanju podataka

Zadaci funkcije Data Stewards Osigurava da svaki elemenat podatka: ima jasnu i nedvosmislenu definiciju, nije u suprotnosti s drugim podacima (uklanja duplikate, preklapanje i sl.), još uvek se koristi (sklanja neiskorišćene podatke), dosledno se koristi u različitim delovima sistema, ima adekvatnu dokumentaciju, ima dokumentovano poreklo i izvore autoriteta.

Model Data Governance

Ključni faktori uspeha DG Jasno vlasništvo nad podatkom Prepoznata vrednost podatka Efikasna pravila i procedure održavanja Pouzdanost podatka

Master Data Management Upravljanje ključnim podacima

Definicija Master podataka Ključne činjenice koje opisuju glavne objekte poslovanja Visoko vredne informacije koje imaju uticaja na najvažnije poslovne procese Uključene su u više procesa, aplikacija i baza podataka

Različito predstavljanje sličnih koncepata

MDM komponente MDM se ne može kupiti kao gotovo rešenje Iterativna priroda njihovog razvoja Slojevi MDM komponenti Upravljanje poslovnim procesima Integracija Identifikacija Operativno upravljanje Upravljanje podacima Arhitektura

Prethodni koraci u realizaciji MDM Utvrditi koji podaci u poslovnim procesima se mogu identifikovati kao ključni Pronaći podatke povezane sa svakim ključnim podatkom Pronaći način za izolovanje ključnih podataka Osmisliti način za korišćenje ključnih metapodataka Proceniti razlike među podacima u cilju utvrđivanja standardizovanih modela za prikupljanje i integraciju ključnih podataka Utvrditi tehnike za integraciju u jedinstveno skladište podataka

Pristupi identifikaciji master podataka Top-down pristup analizi modela podataka i dokumentovanih modela poslovnih procesa utvrđuje se koji objekti su kritični u skupu poslovnih aplikacija. Bottom-up proces evaluacije organizacionih resursa pronalaženje aplikacija i struktura podataka koje one koriste, radi utvrđivanja ključnih podataka

Master Data Management Podrška svim aplikacijama koje kreiraju i/ili koriste master podatke Uspostavljanje fleksibilne funkcionalnosti za održavanje sistema, u zavisnosti od tačnosti master podataka Održavanje konzistentnosti i odnosa među master podacima Upravljanje životnim ciklusom podataka

Nivoi strukture za upravljanje ključnim podacima Nivo upravnog odbora (top menadžment) Odbor srednjeg nivoa upravljanja podacima Nivo pojednaca koji se pridržavaju kreiranih procedura i pravila

MDM kao kombinacija ljudi, rešenja i automatizacije

25 Vrste MDM Operacioni MDM – Definisanje, kreiranje i sinhronizacija master podataka koji se koriste kroz transakcioni sistem i njihova isporuka putem servisno orijentisane arhitekture (SOA); Hibridni MDM – Deo master podataka je upravljan unutar transakcionog sistema, a deo podataka je arhiviran, kao reference. Reference File MDM – Upravljanje master podacima nije deo aktuelnih aplikacija, već su oni (redundantno) smešteni u refrerentne fajlove u nadležnim sektorima preduzeća.

Karakteristike uspešnog projekta MDM Efektivna tehnička infrastruktura koja omogućava kolaboraciju, Organizaciona spremnost na promene, Mogućnost integracije u trenutno korišćeni sistem, Visok kvalitet podataka, Mogućnost nadgledanja procesa pomoću procedura za upravljanje podacima, Postojanje metoda za identifikaciju novih podataka kao kandidata za integraciju u skup ključnih podataka.

Rezultat MDM projekta Jedinstveno skladište visokokvalitetnih ključnih podataka koji se koriste u aplikacijama širom organizacije Potpuno poverenje svih interesnih grupa u ispravnost master podataka.

Koristi od MDM za sve aspekte poslovanja organizacije: U finansijama, MDM može dovesti do tačnijeg izveštavanja, efikasnijeg planiranja i budžetiranja U prodaji i marketnigu, dobar MDM može obezbediti jedinstven pogled na kupca, što dovodi do većeg zadovljstva samog kupca. U nabavci i menadžmentu lanaca snabdevanja, MDM može znatno da smanji kašenjenja u isporuci i smanji greške u kodiranju artikala. Za proizvođače, MDM znači brže lansiranje proizvoda i bolje upravljanje povratnim informcijama od klijenata. Za IT, MDM vodi ka povećanoj produktinosti u razvijanju aplikacija zasnovanih na standardima.

Trendovi razvoja MDM Korišćenje alata za održavanje i proveru kvaliteta podataka unutar MDM čvorišta. Korišćenje opšte platforme za podatke iz više tematskih oblasti. Izgradnja dobrih studija slučaja primene MDM u vertikalnim segmentima (javna uprava, avio saobraćaj, zdravstvo i sl.)

Preporučena literatura Loshin D.,”Master Data Management”, Morgan Kaufman, Amsterdam, 2009. – biblioteka FONa http://www.datagovernance.com/ http://tdwi.org/microsites/mdm-portal/master-data-management.aspx http://www-01.ibm.com/software/data/master-data-management/ http://www.oracle.com/us/products/applications/master-data-management/index.htm