📌 Цель:
Определить ключевые роли в управлении данными, их зоны ответственности и взаимодействие. Это позволит гарантировать качество, безопасность и доступность данных в рамках всей компании.
🔹 1️⃣ Проблемы без чётко определённых ролей
🚨 Неизвестно, кто отвечает за данные – при проблемах никто не берёт на себя ответственность.
🚨 Нет контроля качества данных – пользователи работают с устаревшими или неполными данными.
🚨 Проблемы с безопасностью – неконтролируемый доступ к данным может привести к утечкам.
🚨 Трудности с Data Lineage – непонятно, кто и как меняет данные.
Роли в управлении данными помогают избежать хаоса и наладить прозрачное взаимодействие команд.
🔹 2️⃣ Ключевые роли в управлении данными
📌 1. Data Owner (Владелец данных)
✅ Кто это: Бизнес- или технический лидер, ответственный за определённый дата-актив.
✅ Задачи:
- Определяет, как должны использоваться данные.
- Контролирует политику доступа и безопасность.
- Принимает решения о качестве и актуальности данных.
✅ Пример: Руководитель отдела продаж – Data Owner для CRM-данных.
📌 2. Data Steward (Куратор данных)
✅ Кто это: Операционный менеджер, который следит за корректностью и качеством данных.
✅ Задачи:
- Следит за качеством данных (дубликаты, ошибки, устаревшие записи).
- Документирует метаданные и бизнес-глоссарий.
- Участвует в Data Governance-инициативах.
✅ Пример: Аналитик отдела маркетинга – Data Steward для данных о клиентах.
📌 3. Data Consumer (Потребитель данных)
✅ Кто это: Пользователь данных – аналитик, дата-сайентист, BI-разработчик.
✅ Задачи:
- Использует данные для анализа, отчетов, ML-моделей.
- Обратная связь – сообщает о проблемах с качеством данных.
✅ Пример: Аналитик BI использует Data Product “Продажи за месяц” для отчетности.
📌 4. Data Engineer (Дата-инженер)
✅ Кто это: Разработчик, который отвечает за ETL/ELT-процессы, хранение и обработку данных.
✅ Задачи:
- Разрабатывает пайплайны для загрузки данных.
- Оптимизирует производительность DWH и Data Lake.
✅ Пример: Инженер в IT-команде создаёт автоматический процесс обработки заказов.
📌 5. Data Architect (Архитектор данных)
✅ Кто это: Специалист, отвечающий за общую архитектуру хранения и обработки данных.
✅ Задачи:
- Разрабатывает Data Mesh-архитектуру.
- Контролирует соответствие стандартам безопасности и комплаенсу.
✅ Пример: Главный архитектор данных проектирует систему управления Data Products.
📌 6. Chief Data Officer (CDO) – Директор по данным
✅ Кто это: Топ-менеджер, который определяет стратегию работы с данными в компании.
✅ Задачи:
- Управление Data Governance на стратегическом уровне.
- Развитие инициатив Data Mesh, Data Products, AI/ML.
✅ Пример: CDO разрабатывает план внедрения Data Mesh в компании.
🔹 3️⃣ Взаимодействие ролей
📌 Как выглядит структура ролей?
1️⃣ Chief Data Officer (CDO)
⬇️ Руководит стратегией управления данными.
2️⃣ Data Architect
⬇️ Определяет техническую архитектуру.
3️⃣ Data Owner
⬇️ Отвечает за бизнес-данные в своём домене.
4️⃣ Data Steward & Data Engineer
⬇️ Контролируют качество, обрабатывают и документируют данные.
5️⃣ Data Consumer
✅ Использует данные, даёт обратную связь.
📌 Пример реального взаимодействия:
- Data Consumer сообщает, что отчёт по продажам содержит ошибки.
- Data Steward проверяет качество данных и замечает пропущенные значения.
- Data Engineer исправляет проблему в ETL-пайплайне.
- Data Owner утверждает обновления и сообщает командам.
🔹 4️⃣ Внедрение системы управления ролями
📌 Шаг 1: Определение Data Owners
- Назначить ответственных за каждую группу данных (Продажи, Финансы, Клиенты).
📌 Шаг 2: Внедрение Data Steward процессов
- Регулярный мониторинг качества данных.
- Ведение каталога метаданных и бизнес-глоссария.
📌 Шаг 3: Настройка взаимодействия между ролями
- Разработка SLA и регламентов по обработке данных.
- Создание каналов коммуникации (Jira, Confluence).
📌 Шаг 4: Автоматизация контроля доступа
- Внедрение RBAC, ABAC, Data Governance tools.
🔹 5️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Ясное распределение ответственности – всегда понятно, кто отвечает за данные.
✅ Повышение качества данных – Data Stewards следят за корректностью данных.
✅ Гибкость и масштабируемость – легко добавлять новые домены и Data Products.
✅ Снижение рисков безопасности – чёткие политики управления доступом.
📍 Итог:
Определение владельцев данных и ролевой модели гарантирует прозрачность, контроль качества и безопасность данных.