DAMA DMBOK2. Назначение и структура

Записаться

Отбор ИТ-процессов для рассмотрения

Выбор процессов, связанных с ИТ, для этого курса субъективен. Здесь не рассматриваются, например, процессы управления ИТ-проектами. Это отдельная тема: управление проектами (project management) — самостоятельная область с обширной методической литературой. Аналогично управление данными (data management) — отдельная наука, и затрагивать её «на бегу» было бы не совсем правильно.

Тем не менее управление данными рассматривается ограниченно: не вся дисциплина, а несколько простейших ситуаций.

Почему используется DAMA-DMBOK

Причина — документ Свод знаний по управлению данными (Data Management Body of Knowledge, DAMA-DMBOK), уже вышедший вторым изданием. Это свод знаний (body of knowledge), подобно сводам знаний по управлению проектами (Project Management Body of Knowledge, PMBOK) и по программной инженерии (Software Engineering Body of Knowledge, SWEBOK).

DAMA-DMBOK пытается под одной обложкой собрать всё, что относится к управлению данными организации. Тем много. Все вопросы рассматриваются с единой точки зрения — через стандартизированное описание области знаний. В таком описании есть последовательность действий, которую организация должна выполнить, чтобы реализовать область знаний. Иначе говоря, присутствует процессный взгляд. Он новый и интересный: процессы управления данными получают определённое место и описываются в одних терминах.

Игнорировать такую инициативу было бы неправильно.

Содержательные особенности процессов управления данными здесь не разбираются. Рассматривается один самый высокоуровневый процесс, не связанный с техническими решениями и проблемами, чтобы показать, как процессы встроены в дисциплину управления данными.

Принципы управления данными

Принципы управления данными сформулированы ясно и лаконично: данные — это актив (data as an asset). Если это актив, им нужно управлять. Особенность данных: после использования они не исчезают. У данных есть ценность, и она должна выражаться в экономических категориях — не обязательно в деньгах, но через ценность для потребителя и заинтересованных сторон (stakeholders). У данных есть качество, и им нужно управлять. Для управления данными нужны метаданные (metadata). Управление данными включает планирование.

Здесь видна перекличка со свойствами процессов. Есть качество процессов и качество данных. Есть ценность, которую вырабатывает процесс, и ценность, которую содержат данные. Данные — актив с уникальными свойствами. Процессы тоже можно рассматривать как актив с уникальными свойствами. Управление данными включает планирование, и управление процессами включает планирование. Эта перекличка неслучайна, поэтому процессно-ориентированный взгляд на данные может быть полезным.

Управление данными — это управление их жизненным циклом (life cycle). Разные типы данных могут иметь разные свойства жизненного цикла. С данными связаны риски — как и с процессами.

Структура области знаний в DAMA-DMBOK

Типичная область знаний в DAMA-DMBOK устроена так:

• сверху — высокоуровневое описание области, например архитектуры данных или руководства данными;
• затем — цели области знаний;
• далее — активности для достижения целей;
• в центре — процесс или группа процессов, связанных с областью знаний о данных;
• у процессов есть входы и выходы, результаты/поставки (deliverables);
• для выполнения процессов предусмотрены роли;
• входы предоставляют поставщики, выходы потребляют потребители;
• используются методы, инструменты и метрики.

Всего областей знаний около одиннадцати. Среди них: архитектура данных, моделирование и проектирование данных, хранение данных и операции с данными, безопасность данных и другие. В центре находится фундаментальная область — руководство данными (data governance). Именно её процессы и набор активностей рассматриваются, но не вся область целиком.

Краткие итоги

Практическая ценность процессного взгляда на данные определяется тем, что он превращает разрозненные направления работы в связанную управленческую систему. Признание данных активом меняет приоритеты: появляется необходимость измерять их ценность, качество, риски и жизненный цикл, а не ограничиваться техническим хранением. Ценность данных проявляется через пользу для потребителей и заинтересованных сторон, поэтому управление должно связывать данные с экономическими и организационными результатами. Качество данных требует такой же управленческой дисциплины, как качество процессов, а метаданные становятся основой прозрачности, планирования и контроля.

Единая рамка описания областей знаний позволяет сопоставлять разные направления и не терять их взаимосвязи. Архитектура, моделирование, хранение, безопасность и другие аспекты перестают выглядеть изолированными: у них появляются общие элементы — цели, активности, входы, выходы, роли, методы, инструменты и метрики. Такой язык облегчает согласование решений между бизнесом, ИТ и владельцами данных. Он помогает выявлять пробелы: если не определены роли, метрики или результаты, управление рискует остаться декларативным.

Руководство данными выполняет связующую функцию: задаёт правила, приоритеты и ответственность для остальных областей. Практическая реализация не сводится к копированию полного свода знаний. Для обучения и первичного внедрения полезно выбрать высокоуровневый процесс, не зависящий от конкретных технических решений. Это снижает сложность и показывает логику процессного управления.

Процессный взгляд не отменяет специализации. Управление проектами, управление данными и технические дисциплины сохраняют специфику. Но общая рамка помогает встроить данные в управление организацией: связать ценность и качество, учесть жизненный цикл и риски, определить ответственность и измеримые результаты. Эта связка, а не набор разрозненных практик, создаёт основу для устойчивых решений.