28 АПРЕЛЯ 2020
Синергия решений MDM и DG
В этой статье мы расскажем, как разные концепции управления ключевыми данными бизнеса могут использоваться вместе, и почему их сочетание дает больший эффект, чем по отдельности.

Для начала важно понимать, что концепции Master data management (MDM) и Data governance (DG) предполагают различия по выполняемым функциям:

  • Концепция MDM описывает исполнительную функцию. То есть при помощи решений класса MDM можно организовать практическое исполнение управления данными: обеспечение качества, стандартизация, валидация и т.п.
  • Концепция DG описывает надзорную функцию. То есть при помощи решений класса DG можно создавать требования к управлению данными и контролировать их исполнение: формировать бизнес-термины, связывать понятия бизнеса с технической реализацией ИТ-ландшафта, определять требования к ведению MDM и т.п.

Иными словами, если MDM – это, в первую очередь, набор инструментов для ведения основных данных, то DG – набор инструментов для работы над политикой ведения данных.

Тем не менее, и решения класса MDM, и решения класса DG предназначены для управления основными данными, помогая бизнесу стремиться к глобальной цели: зрелой, оптимизированной системе управления.
Что включает в себя MDM
Использование исключительно решения класса MDM позволяет очищать, обогащать, валидировать и консолидировать данные для получения эталонных записей, которые будут использоваться сразу в нескольких информационных системах бизнеса. Все это достигается стандартными инструментами MDM, которые настраиваются на этапе внедрения решения.

С этим не возникает сложностей на начальных уровнях зрелости управления данными, когда первоочередными задачами является получение эталонных данных и закрепление практики работы с данными по новому сценарию. MDM хорошо себя показывает в отдельных проектах и в организациях среднего размера (самостоятельный бизнес или часть холдинга).

Однако, если бизнес использует несколько MDM-систем, или если на работу с данными влияют внешние регуляторы, требования которых следует соблюдать, настройка инструментов MDM заметно усложняется. Здесь могут проявляться ошибки или дополнительные разночтения в понимании правильности эталонных данных. Из-за этого, например, могут различаться правила поиска дубликатов или правила качества данных, что повлияет как на сами данные, так и на разные отчеты.

Кроме того, MDM-системы в разных предприятиях одного холдинга могут изначально иметь отличающиеся модели данных, которые будет сложно сопоставить или привести к единому виду. А различия в понимании терминологии или правил дополнительно усугубляют ситуацию.
Что включает в себя DG

С описанными выше проблемами невозможно решать стратегические задачи управления данных, поэтому возникает потребность в data governance (руководстве данными). Внедрение DG-системы позволяет:

  • Создать единую верхнеуровневую модель данных;
  • Оценить данные как активы и управлять этими активами;
  • Определить единое понимание бизнес-терминов;
  • Управлять всеми доступными источниками данных;
  • Создать политики/регламенты управления данными;
  • Организовать процессы управления данными;
  • Унифицировать отчетность;
  • Решать прочие задачи, связанные с руководством данных (в отдельных DG-системах могут быть реализованы дополнительные инструменты).

Решения класса DG подходят для крупного бизнеса, например, для повсеместного внедрения в холдинге. DG-система позволяет перейти к следующим уровням зрелости управления данными, когда все необходимые задачи и проекты будут реализовываться в срок, качественно, предсказуемо и в рамках составленного бюджета, привнося гораздо больший положительный экономический эффект.
Совмещение MDM и DG
Теперь рассмотрим точки соприкосновения MDM и DG.

Точка 1. Верхнеуровневая модель данных в DG-системе создается на основе ИТ-ландшафта бизнеса при объединении всех доступных источников данных. Источниками могут быть:


  • Базы данных.
  • Информационные системы.
  • Потоки данных.
  • Отчеты.
  • Модели данных MDM-систем.

DG-система должна распарсить структуру из БД, других систем, потоков или отчетов чтобы составить подходящие модели данных и связать их между собой. Готовые модели MDM-систем, как правило, парсить не требуется, что заметно упрощает как процесс первичной загрузки, так и обновления при изменениях в источнике данных.

Точка 2. Модель данных MDM-системы значительно проще оценить с точки зрения актива, чем источники данных другого типа. Кроме того, модель данных уже объединяет несколько источников, унифицированных и содержащих эталонные данные, то есть является агломератом.

Точка 3. Бизнес-термины, политики управления данными и требования регуляторов проще транслировать исполнителям через MDM-системы, так как MDM содержит в себе все необходимые инструменты для управления данными.

Если новые требования передаются напрямую в информационные системы или базы данных, то изменения в них вносятся вручную. Если же требования передаются через MDM, то все изменения реализуются внутри, и только после этого готовые эталонные данные приходят в целевые системы.
Таким образом, пусть решения класса DG и являются самостоятельными, и могут решать все необходимые задачи, но комплексное использование решений DG и MDM дает усиливающий эффект, который влияет как на процесс интеграции новых решений, так и на само руководство данными.
Автор статьи
Данико И.