📌 Цель:
Обеспечить прозрачный учет всех дата-активов компании, их происхождения, владельцев, правил использования и технических характеристик. Данные должны рассматриваться как стратегический актив, которым необходимо управлять на уровне бизнес-процессов.
🔹 1️⃣ Основные проблемы, которые решает учет дата-активов
🚨 Разрозненность данных – отсутствие единого реестра дата-активов приводит к дублированию и потере данных.
🚨 Неясность ответственности – непонятно, кто владеет данными, кто их обновляет и как они используются.
🚨 Сложности с lineage – бизнес-пользователи не могут отследить путь данных и определить их достоверность.
🚨 Низкое качество данных – без четких правил управления могут использоваться устаревшие или некорректные данные.
🔹 2️⃣ Как реализуется учет дата-активов?
📌 1. Каталогизация и реестр дата-активов
- Внедрение Data Catalog (Data Mesh Manager, Collibra, Alation, OpenMetadata) для управления метаданными.
- Регистрация всех дата-активов, их типов, форматов и источников.
- Включение бизнес-описаний, технических характеристик и схем хранения.
📌 2. Введение ролей и ответственности
- Data Owners – владельцы конкретных дата-активов, отвечающие за их содержание и доступность.
- Data Stewards – отвечают за поддержание качества данных и документации.
- Data Consumers – бизнес-пользователи, которые используют данные в BI-отчетах, моделях и аналитике.
📌 3. Построение Data Lineage (происхождение данных)
- Создание графа lineage, который показывает путь данных от исходных систем до конечных потребителей.
- Использование автоматизированных инструментов lineage (Collibra, Atlan, Manta).
- Визуализация всех этапов трансформации данных (ETL/ELT, API-интеграции, Data Lake, DWH).
📌 4. Введение стандартов и атрибутов учета данных
- Data Classification – категоризация данных (персональные, финансовые, операционные и т. д.).
- Data Contracts – определение форматов, SLA, требований к данным.
- Data Quality Metrics – контроль корректности, полноты, актуальности.
🔹 3️⃣ Пример реализации учета дата-активов
1. Каталогизация дата-активов
📌 Пример структуры каталога в Data Catalog
| Категория | Пример | Источник | Ответственный |
|---|---|---|---|
| 📊 Клиенты | Таблица customers | CRM-система | Data Owner: Иван Петров |
| 🏦 Финансы | Отчет Profit_Loss_2024 | Бухгалтерская система | Data Steward: Мария Смирнова |
| 📦 Продажи | API Sales Data | E-commerce платформа | Data Owner: Алексей Иванов |
2. Lineage для бизнес-процессов
📌 Пример визуализации lineage для показателя “Выручка”
📥 Источник (DBSS) ➝ 🏗️ ETL (Data Pipeline) ➝ 📊 Data Warehouse ➝ 📈 BI (Power BI)
🛠 Инструменты: Collibra, Manta, Atlan, Alation, OpenMetadata
🔹 4️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Прозрачность – бизнес и IT-команды видят, какие данные существуют и как они используются.
✅ Качество данных – мониторинг lineage позволяет предотвратить ошибки в трансформации.
✅ Контроль доступа – легче управлять безопасностью и аудитом данных.
✅ Эффективность аналитики – понятное происхождение данных повышает доверие к BI и моделям.
📍 Итог:
Принцип учета дата-активов позволяет компании структурировать все данные, обеспечить прозрачность их происхождения, внедрить роли и стандарты управления. Это основа для Data Mesh и управления Data Products.