Данная стратегия управления данными применяется ко всем аспектам работы с данными в организации и охватывает весь жизненный цикл данных — от их создания до использования в бизнес-процессах.
🔹 1️⃣ Основные области применения
📌 1. Управление дата-активами и Data Governance
- Учет всех существующих и создаваемых данных в компании.
- Введение процессов каталогизации, классификации и lineage данных.
- Определение владельцев данных и их зон ответственности (Data Owners, Stewards).
- Внедрение автоматизированных механизмов контроля качества данных.
📌 2. Построение и управление Data Products
- Создание независимых data-продуктов по принципам Data Mesh.
- Определение стандартов для метаданных, SLA, API и интеграции data-продуктов.
- Управление жизненным циклом data-продуктов от разработки до эксплуатации.
📌 3. Инфраструктура обработки данных
- Внедрение гибких ETL/ELT пайплайнов для обработки и трансформации данных.
- Автоматизация потоков данных между хранилищами, API, ML-моделями и BI-отчетами.
- Разработка сквозной архитектуры lineage данных от источников до конечных пользователей.
📌 4. Управление качеством данных
- Определение ключевых метрик качества данных (Data Quality Metrics).
- Автоматический мониторинг анализ данных на полноту, достоверность, актуальность.
- Внедрение механизмов Data Observability и Data Contracts.
📌 5. Безопасность и контроль доступа
- Введение ролевой модели управления доступом (RBAC, ABAC).
- Определение политик Data Sharing внутри компании и с партнёрами.
- Настройка аудита и логирования доступа к данным.
📌 6. Процессное управление и автоматизация
- Введение сквозных процессов работы с данными – от конечного продукта к исходным данным.
- Автоматизация лицензирования, использования и мониторинга дата-активов.
- Внедрение инструментов Data Governance (Data Mesh Manager, Collibra, OpenMetadata, Alation и др.).
🔹 2️⃣ Какие данные охватывает стратегия?
| Категория данных | Пример |
|---|---|
| Операционные данные | Транзакции, заказы, клиенты |
| Финансовые данные | Отчёты, бухгалтерские данные |
| Производственные данные | Логистика |
| Аналитические данные | BI-отчёты, ML-модели |
| Данные безопасности | Логи событий, контроль доступов |
| Метаданные | Каталоги, lineage, классификация |
| Внешние данные | API-интеграции, open data |
🔹 3️⃣ Где и как применяется стратегия?
✅ Внутренние системы компании
- DBSS, CRM, DWH, Data Lake
- BI-системы
- ML/AI-платформы
✅ Интеграции с внешними системами
- API и партнерские системы
- Обмен данными через event-driven архитектуру
- Маркетплейсы и SaaS-сервисы
✅ Бизнес-процессы
- Управление клиентскими данными
- Анализ и прогнозирование
- Контроль производственных данных
📍 Итог:
Стратегия управления данными применяется ко всем типам данных, бизнес-процессам и технической инфраструктуре. Она охватывает каталогизацию, lineage, Data Quality, безопасность и автоматизацию, а также построение Data Products на принципах Data Mesh.