🪴 BLOG IT

DG Report

22 min read

Стратегия и организационная структура»

Общий уровень осведомлённости и понимания стратегии DG:

  • 62% респондентов знают о существовании стратегии DG — это хороший результат, но указывает на дефицит видимости в коммуникации: почти треть (29%) — не уверены, а 9% — не слышали о стратегии вовсе.

  • 76–85% участников осознают влияние стратегии на их работу, но только треть (36%) понимает это влияние полностью.

  • Наиболее осведомлённые — Data Engineers, наименее — бизнес и Data Scientists, что подчёркивает низкую вовлечённость непрофильных ролей.

Коммуникация и согласованность:

  • Обсуждение стратегии проходило хотя бы один раз у 72%, но только 22% утверждают, что обсуждения регулярны.

  • 44% участников не могут оценить последовательность реализации стратегии, а только 10% видят её как системную.

  • Лишь 34% респондентов уверены в наличии единого согласованного процесса — остальным это неизвестно.

  • 52% участников оценили зрелость как среднюю, а только 27% — как высокую.

Организационная структура и роли:

  • 64% знают о формальных ролях в DG, но остальная треть — не в курсе или уверена в их отсутствии.

  • Только 27% уверены в наличии ответственного за реализацию стратегии DG в своей команде.

  • В распределении обязанностей только 34% видят чёткость, 43% считают распределение размытым или отсутствующим.

Взаимодействие и поддержка:

  • 66% респондентов считают, что менеджмент скорее поддерживает инициативы, но только 18% видят активную вовлечённость C-level.

  • 48% отмечают регулярный интерес к результатам DG, ещё 30% — иногда, но 15% — не уверены, есть ли интерес вообще.

  • 57% считают взаимодействие между командами эффективным, но 23% — неэффективным или неосведомлённым.

Основные барьеры:

  • Дефицит ресурсов (время, бюджет, люди) — главный барьер.

  • Низкая осведомлённость.

  • **Низкая вовлечённость команд — указывает на формальный характер стратегии без глубокого внедрения.

Дополнительные сигналы:

  • Data lineage и несогласованность данных — два ключевых риска.

  • Площадки и каналы DG практически не используются: 59% либо не знают о них, либо не пользуются.

  • Вовлечённость data owners в принятие решений слаба: только 47% считают её устойчивой.

Вывод о зрелости

Общая зрелость стратегического направления оценивается как средняя:

  • Есть элементы поддержки, понимания и зафиксированных ролей.

  • Однако системности, регулярности и прозрачности недостаёт.

  • Коммуникация, осведомлённость и закрепление процессов — главные точки роста.

Рекомендации

  1. Обеспечить регулярную и визуальную коммуникацию стратегии:

    • Включить в общие собрания, рассылки, внутриролевые Q&A.

  2. Назначить и явно обозначить ответственных за стратегические направления:

    • Сделать оргструктуру DG прозрачной и доступной.

  3. Усилить роли data owners и формализовать их участие в принятии решений.

  4. Проводить регулярную оценку и пересмотр стратегии с вовлечением ключевых ролей.

  5. Обеспечить доступность обучающих материалов, платформ и документации по DG.

Роли и ответственности

Общие выводы:

  1. Осведомлённость о владельцах данных — умеренная:

    • 57% участников уверенно знают владельца данных в своей области.

    • Однако треть затрудняется с ответом — что сигнализирует о недостатке формализации и прозрачности.

  2. Формальное назначение владельцев данных — слабое:

    • Лишь треть респондентов подтвердили наличие официально закреплённых владельцев данных.

    • Самый частый ответ — «частично» — указывает на фрагментарность и несистемность назначения.

  3. Ответственные за качество данных известны только половине участников:

    • 56% знают ответственного.

    • Остальные либо не уверены, либо не знают вовсе — это влияет на контроль и восстановление качества.

  4. Понимание своей ответственности есть, но не у всех:

    • Только 63% респондентов уверены в своей зоне ответственности.

    • 27% — понимают частично, и ещё 10% — вовсе не осведомлены.

  5. Информация о ролях доступна лишь частично:

    • Лишь 27% имеют полный доступ к данным о ролях и зонах ответственности.

    • Почти четверть не имеют доступа вовсе.

  6. Чёткость распределения обязанностей — на среднем уровне:

    • 78% респондентов говорят об определённости («очень чётко» или «в целом понятно»).

    • Однако 22% отмечают размытость или отсутствие распределения.

  7. Конфликты ролей возникают, но не критично:

    • 1/3 респондентов сталкиваются с ними иногда, 1/4 упомянули редкие конфликты.

  8. Разграничение владельцев и потребителей данных понимают почти все:

    • 90% участников чётко различают эти роли — высокий уровень зрелости.

  9. Документация по ролям слабо видна:

    • Только 30% участников подтвердили наличие доступных описаний ролей.

    • Самый частый ответ — «не знаю», что говорит о слабой коммуникации и видимости.

  10. Организационная ответственность за DG не всегда очевидна:

    • Только 38% респондентов знают, кто отвечает за реализацию политики DG.

    • Почти половина — не уверены.

  11. Понимание, кто отвечает за набор данных, отсутствует у половины участников:

    • Только 43% легко определяют владельца конкретного набора.

    • Остальные — сталкиваются со сложностями или не знают вовсе.

  12. Проверка корректности данных — зона риска:

    • Лишь 30% респондентов сообщили, что такая роль/команда есть.

    • У половины — частичное понимание или незнание.

  13. Обращения по вопросам DG носят неформальный и эпизодический характер:

    • Только 25% регулярно получают такие обращения.

    • У большинства взаимодействие происходит «иногда» или «редко».

  14. Вовлечённость во взаимодействие с владельцами данных — нерегулярная:

    • Большинство — общаются по мере необходимости, что указывает на реактивный подход.

  15. Ответственные за обновление метаданных известны лишь 18% участников — это критически низкий показатель.

  16. Формализованный процесс решения проблем с качеством данных есть только у 1/3 — остальное основано на импровизации и «разруливании по ситуации».

  17. Передача ответственности почти не формализована:

    • Только 10% заявили о полной формализации.

    • Остальные — «частично», «не знаю», «неформализовано».

  18. Участие в формировании ролей принимает лишь каждый восьмой сотрудник — управление часто осуществляется без вовлечения ключевых исполнителей.

  19. В половине случаев решение по владению данными принимает руководитель команды, а не формальный data owner — это сигнал о незрелости модели.

  20. Ролевые конфликты отсутствуют у 59%, но 41% сталкиваются с ними иногда или редко — особенно инженеры и аналитики.

  21. Место фиксации ролей — confluence, но оно не известно 30% участников, что говорит о слабой навигации или отсутствии доступности.

  22. Пересмотр ролей осуществляется по мере необходимости (71%), регулярных процессов почти нет.

  23. Обучение по ролям почти не проводится

  24. Выполнять обязанности по данным удобно большинству (66%), но 18% считают их неудобными — чаще всего из-за неясности ролей или отсутствия инструментов.

  25. Понимание влияния своей роли на качество данных — у 73% участников, что говорит о хорошем уровне осознания операционного вклада.

  26. Правила передачи ролей при изменениях формализованы лишь у 10%, а ещё 35% — не в курсе или вообще не знают о таких правилах.

  27. Data stewards отсутствуют в 53% команд, а 13% не знают, существуют ли такие роли.

  28. Различие в понимании ролей между бизнесом и IT фиксируют 66% участников — это проблема согласованности и единых ожиданий.

  29. Только 47% считают, что data owners вовлечены в принятие решений, остальные — сталкиваются с редким или эпизодическим участием.

Оценка зрелости:

Зрелость по направлению «Роли и ответственности» — низкая-средняя.

  • Сильные стороны: понимание своей роли, разграничение функций владельцев/потребителей, осознание влияния на качество данных.

  • Слабые стороны: отсутствие формализации, слабая документация, невовлечённость в процессы, отсутствие механизмов контроля, неясные зоны ответственности, реактивность в изменениях.

Рекомендации:

  1. Утвердить и опубликовать ролевую модель, включая описания data owner, steward, custodian и их зоны ответственности.

  2. Назначить ответственных за ключевые наборы данных и визуализировать их в системах (confluence, каталог, глоссарий).

  3. Построить процесс регулярного пересмотра ролей (ежеквартально/раз в полгода).

  4. Провести серию обучений по ролям и структуре DG — особенно для менеджеров и технических специалистов.

  5. Обеспечить видимость и доступ к документации, включая точки входа для взаимодействия по вопросам DG.

  6. Усилить роль владельцев данных в принятии решений и формировании стандартов.

Политики и стандарты

Наличие политик и стандартов:

  • Менее четверти сотрудников (21%) уверены в наличии утверждённых политик управления данными.

  • Половина участников (47%) не осведомлены о существовании таких политик, особенно среди инженеров и прочих ролей.

  • Лишь 11% подтвердили доступность документов в полном объёме.

  • Наиболее распространённый ответ — «не знаю, где искать» (**43%).

Хранение и доступность стандартов:

  • Только 5% респондентов уверенно знают, где хранятся актуальные стандарты.

  • 43% участников не знают, где искать стандарты, а ещё 51% испытывают неопределённость.

  • Централизованное хранилище стандартов уверенно подтвердили лишь 11% участников. Большинство (75%) не осведомлены о его существовании.

Использование и понимание стандартов:

  • Полностью понятны стандарты лишь 5% опрошенных. Большинство (54%) указывают на общее, но не полное понимание.

  • Регулярно используют стандарты менее половины сотрудников (49%), а 19% вообще не знакомы с ними.

Контроль соблюдения и пересмотр стандартов:

  • 57% участников указали, что политики пересматриваются только по необходимости. Регулярный пересмотр заявили всего 19%.

  • Только 17% уверены в наличии процедур контроля соблюдения стандартов, а половина респондентов (52%) не знают, как осуществляется контроль.

  • Формальные санкции за нарушения отсутствуют.

Обучение и вовлечённость:

  • Только 9% сотрудников подтвердили прохождение обучения по стандартам и политикам.

  • Лишь 8% участвуют в создании и обновлении стандартов. При этом 65% выразили готовность или потенциальный интерес к такому участию.

Коммуникация и информирование:

  • 67% участников не читали политики, что является ключевым сигналом недостаточной коммуникации.

  • Почти половина сотрудников (50%) узнают об изменениях только через email или новости; 24% не получают информацию вовсе.

Трудности в использовании стандартов:

  • 68% сотрудников периодически испытывают сложности в работе из-за отсутствия или неполноты стандартов.

  • 54% участников сталкиваются с трудностями при поиске необходимых документов.

Вывод о зрелости:

Текущий уровень зрелости в области управления политиками и стандартами оценивается как низкий с элементами средней зрелости. Ключевые проблемы заключаются в слабой формализации, низкой доступности документов, отсутствии регулярного пересмотра и контроля исполнения, недостаточной коммуникации и низком уровне вовлечённости сотрудников.

Рекомендации по повышению зрелости:

  1. Создание и популяризация централизованного репозитория стандартов и политик с понятной навигацией.

  2. Регулярный пересмотр и актуализация всех нормативных документов, введение формализованного ежегодного или полугодового цикла ревизии.

  3. Расширение программ обучения и вовлечение сотрудников в разработку и ревью политик и стандартов.

  4. Повышение прозрачности и доступности информации через улучшение коммуникации, визуализацию и упрощение стандартов.

  5. Внедрение автоматизированных инструментов контроля исполнения политик и введение формальных санкций за нарушения.

Качество данных

Восприятие важности и доверия к данным:

  • Почти все участники (97%) считают высокое качество данных критически важным или важным для своей работы. Особенно это выражено среди аналитиков и инженеров данных.

  • 91% респондентов в целом доверяют данным, с которыми работают. Однако только 20% полностью уверены в их корректности, а 13% часто сомневаются в данных.

  • 67% участников заявляют, что сомневаются в корректности данных хотя бы изредка. Технические роли (аналитики и инженеры данных) склонны к более частым сомнениям.

  • 41% опрошенных работают в командах с формализованными процедурами контроля качества, но 21% отметили полное отсутствие таких процедур.

  • Ответственность за качество чаще всего (44%) воспринимается как командная, однако у трети респондентов нет понимания, кто именно отвечает за качество.

Метрики и контроль качества:

  • Лишь 24% участников уверены, что знают используемые метрики качества данных. 56% знают их частично, а 21% не знают вовсе.

  • 36% респондентов используют SQL-запросы для контроля качества, 33% — специализированные инструменты, но 18% не используют вообще никакие инструменты.

  • Аудит качества данных проводится регулярно только в 29% случаев, чаще всего — время от времени или очень редко.

  • Ошибки фиксируются в системах тикетов в 66% случаев, но 18% не знают, как фиксируются ошибки, а 12% используют ручные способы.

SLA, уведомления и реакции на ошибки:

  • 28% участников указали, что SLA или KPI по качеству данных существуют. 31% не знают об их наличии, а 25% — утверждают, что их нет.

  • После сообщения об ошибке, в 80% случаев ошибка устраняется. Однако в 17% случаев отсутствует конкретная реакция.

  • Уведомления о проблемах чаще всего приходят от коллег (56%), автоматические системы работают только у 33% участников.

  • Время устранения ошибок: 33% — в течение дня, 55% — в течение недели, 15% — в течение месяца.

Стандарты и автоматизация:

  • Только 29% респондентов знают о существовании стандартов качества данных. 42% не знают, существуют ли они.

  • 44% считают, что в разработке стандартов участвуют data stewards или владельцы данных, но почти половина не знает, кто этим занимается.

  • Автоматизированные проверки данных присутствуют в полной мере только у 33% участников, ещё у 33% они частично внедрены.

  • Доступ к «источнику истины» (trusted source) есть лишь у 30% опрошенных, 36% — не знают, есть ли он вообще.

Влияние на решения и бизнес-процессы:

  • 30% респондентов сталкивались с влиянием плохого качества данных на решения или отчёты.

  • Причины проблем с качеством анализируются регулярно только в 35% случаев, а 14% вообще не проводят такой анализ.

  • 39% участников заявили о готовности участвовать в улучшении качества данных, ещё 42% рассматривают такую возможность.

Эффективные подходы и зоны для улучшения:

  • Наиболее эффективными подходами участники считают автоматизированные проверки (65%) и стандарты/процедуры (16%).

  • В качестве направлений для улучшения качества данных выделяются: ответственность за качество (35%), автоматизация (23%) и прозрачность метрик (23%).

  • 75% респондентов считают, что им легко сообщить об ошибке, однако только 33% получают автоматические уведомления, а 17% — не получают реакции на сообщение.

  • Качество данных критично влияет на доверие к аналитике у 40% участников, а 41% затруднились с ответом, что указывает на потребность в повышении прозрачности и осведомлённости.

Вывод о зрелости:

Общий уровень зрелости процессов обеспечения качества данных можно охарактеризовать как средний. В организациях присутствуют элементы автоматизации, формализованные процедуры и контроль, но при этом наблюдается низкая осведомлённость, отсутствие универсальных стандартов и системная фрагментарность.

Рекомендации по повышению зрелости:

  1. Разработать и внедрить стандарты качества данных, определить роли и ответственность.

  2. Расширить автоматизированные проверки данных и мониторинг.

  3. Вовлечь бизнес и нетехнические роли в процессы обеспечения качества.

  4. Повысить прозрачность и доступность метрик, визуализацию проблем и информирование.

  5. Создать механизмы регулярного анализа инцидентов и обратной связи.

  6. Развивать культуру и мотивацию участия в улучшении качества данных.

Каталог и метаданные

Восприятие важности и использования каталога:

  • Около 60% участников подтверждают наличие и использование каталога данных в организации, однако лишь треть использует его регулярно, остальные — эпизодически или пробовали один раз.

  • Почти каждый пятый респондент никогда не пользовался каталогом, а половина — не уверена, где искать описание данных или сталкивается с трудностями навигации.

  • Только 13% считают, что поля и таблицы описаны полностью, в то время как более половины считают, что описания носят частичный или слабый характер.

  • Поиск информации в каталоге считается удобным у 60% респондентов, но для около 30% он вызывает затруднения.

Ответственность, стандарты и участие:

  • Почти половина участников считает, что каждый отвечает за своё в части наполнения и актуализации каталога, но более 30% не знают, кто вообще за это отвечает или уверены, что никто не назначен.

  • Уровень доверия к данным в каталоге высокий: около 80% респондентов в целом доверяют информации.

  • Однако, менее 20% знают, кто обновляет бизнес-термины, и почти половина не уверена в наличии единого глоссария.

  • Участие в обновлении метаданных принимают только четверть сотрудников, при этом значительная часть не участвовала, но хотела бы.

Автоматизация, lineage и обучение:

  • Каталог частично автоматизирован: только 16% респондентов сообщили о наличии полной автоматизации.

  • Видимость lineage обеспечена полностью лишь у 12%, а около 20% заявляют о полном её отсутствии.

  • Более трети респондентов не знают, есть ли у них обучение по каталогу, и столько же утверждают, что его нет вовсе.

  • Каталог данных интегрирован в повседневную работу лишь у 13%, а две трети используют его эпизодически.

Качество, проблемы и инструменты:

  • Основные проблемы при работе с метаданными — отсутствие описания (60%) и устаревшая информация (24%).

  • Только треть уверена в существовании стандартов описания, при этом более половины не знают об их наличии.

  • В работе используется преимущественно OpenMetadata (84%), другие инструменты практически не применяются.

Вывод о зрелости

Общий уровень зрелости в области управления каталогом данных и метаданными можно охарактеризовать как низкий-средний. Каталог используется, но не является повсеместным инструментом. Автоматизация, стандарты, прозрачность lineage и распределение ответственности находятся на начальной стадии развития. Основные проблемы — фрагментарность, низкая вовлечённость и отсутствие единых стандартов и обучения.

Рекомендации по повышению зрелости

  1. Повысить уровень вовлечённости сотрудников в работу с каталогом через регулярное обучение, коммуникацию и ролевую модель.

  2. Назначить ответственных за обновление и описание данных, формализовать роли владельцев данных и data stewards.

  3. Внедрить обязательные стандарты описания метаданных и шаблоны, обеспечить контроль за их соблюдением.

  4. Расширить автоматизацию наполнения и обновления каталога, включая lineage и бизнес-глоссарии.

  5. Оптимизировать интерфейс поиска и повысить удобство работы с каталогом за счёт улучшения навигации, визуализации и обратной связи.

  6. Проводить регулярный аудит полноты, актуальности и доступности описаний данных для обеспечения доверия и прозрачности.

Безопасность

Осведомленность, процедуры и контроль доступа

  • Порядка 70% участников знают, к каким данным у них есть доступ и зачем, что указывает на высокую осознанность при работе с информацией. Однако около четверти респондентов демонстрируют неполное понимание своих прав и уровня доступа.

  • Процесс получения доступа в большинстве случаев формализован: более 70% сотрудников знают о существовании процедуры запроса, и 93% используют систему тикетов для оформления доступа.

  • Более 75% считают процесс получения доступа удобным или очень удобным, но до 15% респондентов указали на отдельные затруднения или неудобства, требующие устранения.

  • Почти 65% респондентов считают, что за предоставление доступа отвечают администраторы, однако 10% не знают, кто отвечает, что указывает на пробелы в прозрачности распределения ролей.

  • Принцип минимально необходимого доступа применяется в полной или частичной мере в 53% случаев, а четверть респондентов не знают, как реализован этот принцип.

Политики, классификация и защита данных

  • Около 50% участников подтверждают наличие политики классификации данных, однако 27% не знают о её существовании, что говорит о недостатке информирования.

  • Только треть респондентов уверена в правильной интерпретации понятий чувствительных и персональных данных, остальные либо сомневаются, либо имеют лишь общее представление.

  • Вопросы шифрования и защиты при передаче данных также остаются не до конца проясненными: четверть не знает, есть ли такие требования, а 20% указали на их частичную реализацию.

Аудит, уведомления и реагирование на инциденты

  • Аудит доступа к данным ведется по мнению 42% респондентов, ещё 26% указали на его частичную реализацию. При этом треть участников не знает, существует ли он вообще.

  • Уровень осведомленности о ведении журналов доступа крайне низкий: 55% не знают, фиксируется ли доступ, и только 18% уверены в наличии логирования.

  • При несанкционированном доступе, по мнению респондентов, в только 36% случаев реализуется блокировка и уведомление, при этом 50% участников не знают, как работает этот процесс.

  • Уведомления о критических изменениях в доступе получают лишь 10% сотрудников, ещё 40% — не получают вовсе, что указывает на низкую зрелость систем оповещения.

Ответственность, вовлеченность и обучение

  • За политику безопасности данных, по мнению более 65% участников, отвечает команда ИБ. Однако 22% не знают, кто несет эту ответственность, что свидетельствует о недостаточной прозрачности.

  • 75% респондентов считают, что соблюдение требований ИБ — задача всей команды, но только 11% знают, кто формально назначен ответственным.

  • Обучение по ИБ прошли около 70%, однако уровень охвата и глубина подготовки остаются неравномерными: 23% не проходили обучение или не помнят об этом.

Контроль прав, пересмотр и риски

  • Процесс отзыва доступа при увольнении или смене роли существует в 60% случаев, но остаётся фрагментарным: 15% не уверены в его наличии, а 4% отметили его отсутствие.

  • 65% респондентов сталкиваются с ограничениями доступа — иногда, часто или редко. Это говорит о наличии барьеров, которые могут мешать оперативной работе.

  • Пересмотр прав доступа проводится регулярно только в 10% команд, в остальных случаях — либо эпизодически, либо вовсе отсутствует.

  • Основные риски в области ИБ, по мнению участников: отсутствие классификации данных (46%), неконтролируемый доступ (18%) и ошибки в разграничении прав (14%).

Вывод о зрелости

Общий уровень зрелости в области управления безопасностью данных можно охарактеризовать как средне-низкий. Сильные стороны — наличие формализованных каналов получения доступа, применение принципов least privilege, централизованные роли ИБ. Однако наблюдаются значительные проблемы в части: прозрачности процессов, контроля и журналирования доступа, обучения, осведомлённости и пересмотра прав. Без устранения этих пробелов невозможно обеспечить устойчивый уровень безопасности.

Рекомендации по повышению зрелости

  1. Повысить прозрачность и регулярность контроля доступа:

    • Внедрить систематический аудит прав и журналов доступа.

    • Обеспечить регулярный пересмотр доступов с фиксацией.

  2. Развивать культуру информационной безопасности:

    • Включить обязательное обучение ИБ в онбординг и проводить регулярные обновления.

  3. Улучшить каналы коммуникации и уведомлений:

    • Внедрить автоматические оповещения при изменениях доступа и инцидентах.

  4. Назначить ответственных и формализовать роли:

    • Утвердить ответственных за ИБ на уровне команд и задокументировать это.

  5. Оптимизировать процессы управления доступом:

    • Упростить тикетные процедуры, сократить ручной труд и устранить барьеры.

  6. Разработать политику классификации и защиты данных при передаче:

    • Включить шифрование, контроль зон передачи, автоматические политики защиты.

Платформы и технологии

Удовлетворённость и зрелость ИТ-ландшафта

  • Почти 90% респондентов в целом удовлетворены текущими платформами для работы с данными, при этом треть отмечает полное соответствие их задачам.

  • При этом лишь 19% считают, что технических средств достаточно для полноценной реализации политики Data Governance; ещё треть — что частично.

  • Более 60% участников оценивают зрелость своих платформ на уровне 4–5 из 5, однако только 10% воспринимают её как полностью адаптированную к требованиям Data Governance.

Интеграция, автоматизация и архитектура

  • Только 46% знают о наличии централизованной платформы управления данными; 28% не осведомлены, что говорит о слабой внутренней коммуникации.

  • Интеграция источников данных воспринимается как возможная, но не беспроблемная: 64% считают её выполнимой с усилиями.

  • Автоматизация в компаниях существует: 62% процессов реализуются через скрипты и SQL, но лишь 38% используют специализированные инструменты, что свидетельствует о ручном характере архитектуры.

Управление доступом, поддержка и стабильность

  • Доступ к платформам требует оформления заявок у более 70% респондентов, что воспринимается как бюрократический барьер.

  • При этом 84% участников считают, что платформы работают стабильно или очень стабильно, что создаёт прочную основу для масштабирования.

  • 71% респондентов получают оперативную техническую поддержку, однако у 7% она отсутствует, и 21% сталкиваются с нерегулярной поддержкой.

Поддержка Data Governance

  • Половина опрошенных отмечает использование open-source инструментов DG, но каждый третий не знает, используются ли такие решения.

  • Внедрение новых технологий чаще происходит в рамках проектов, редко — системно; 21% респондентов считают внедрение затруднённым.

  • BI-платформы, каталоги данных, lineage и даже политики версионности часто упоминаются как устаревшие или отсутствующие.

Вывод о зрелости

Общий уровень зрелости технологической платформы можно охарактеризовать как средний с выраженными зонами роста. Несмотря на стабильность и базовую автоматизацию, инфраструктура остаётся фрагментированной, с низкой прозрачностью и слабой интеграцией DG-компонентов. Пользовательский опыт ограничен бюрократическими процедурами доступа, а зрелость в части метаданных, lineage и контроля доступа требует системного повышения.

Рекомендации по повышению зрелости

  1. Повысить прозрачность и доступность информации о платформах: внедрить реестры технологий, расширить онбординг и документацию.

  2. Формализовать архитектурные принципы в контексте DG: учесть требования DG при выборе и внедрении новых платформ, включая API-интеграции и контроль доступа.

  3. Развивать автоматизацию и стандартизацию процессов: перейти от скриптов к управляемым инструментам (Airflow, dbt), унифицировать пайплайны.

  4. Развернуть визуализацию lineage и управление метаданными: внедрить и масштабировать OpenMetadata, Collibra или аналогичные решения.

  5. Организовать постоянную техническую поддержку: обеспечить SLA и команды сопровождения, особенно в зонах критичной аналитики.

  6. Систематизировать подход к внедрению технологий: создать единые стандарты архитектурного согласования и DG-чек-листы.

  7. Повысить зрелость доступа и контроля: автоматизировать разграничения и пересмотры прав, повысить гибкость и прозрачность в ИАМ-системах.

Обучение и культура

Осознание ценности данных и ответственность:

  • Почти все респонденты (96%) безусловно считают данные важным активом компании, и 81% ощущают полную личную ответственность за работу с ними.

  • Однако только 42% уверены, что в их команде существует устойчивая культура «владения данными» — у остальных она выражена фрагментарно или отсутствует.

  • Открытые обсуждения ошибок и готовность уточнять источники данных — сильные стороны: более 85% подтверждают наличие этих практик.

Обучение и доступность знаний:

  • Формальное обучение по управлению данными прошли только 36% участников, при этом ещё треть ограничивалась ознакомительными материалами.

  • Несмотря на это, 88% считают обучение доступным, и большинство используют внутренние Wiki, статьи и консультации коллег как основные источники.

  • Почти 90% респондентов заинтересованы в дополнительном обучении, что создаёт высокий потенциал для масштабирования образовательных программ.

Культура данных и вовлечённость:

  • Более половины участников считают, что культура данных формируется и приносит пользу, а четверть оценивает её как высоко зрелую.

  • При этом в 41% команд нет прозрачной оценки вовлечённости в управление данными, и более половины не знают о наличии системы поощрений за вклад.

  • Только 18% опрошенных участвуют в регулярных мероприятиях, посвящённых данным, тогда как 40% не осведомлены об их существовании.

Вывод о зрелости

Общий уровень зрелости в области культуры и обучения в контексте Data Governance можно охарактеризовать как средний. Сформирован высокий уровень личной ответственности, открытости и осознанности, однако обучение, системность и институционализация культуры нуждаются в развитии. Основные вызовы — низкая формализованность, слабая видимость инициатив и отсутствие регулярной оценки вклада в культуру данных.

Рекомендации по повышению зрелости

  1. Формализовать и стандартизировать обучение по ключевым темам: каталог, качество, безопасность, роли и ответственность.

  2. Включить культуру данных в стратегию компании, с KPI, владельцами направлений и интеграцией в процессы развития.

  3. Развивать внутренние сообщества и программы наставничества, закрепляя лучшие практики и усиливая горизонтальные связи.

  4. Внедрить метрики вовлечённости и механизмы признания вклада сотрудников в культуру и качество данных.

  5. Масштабировать знания через форматы peer-to-peer, демо-сессии и микрообучение, особенно для технических и смешанных ролей.

Мониторинг и метрики

Осведомленность, доступ и регулярность использования

  • Только 15% респондентов уверенно заявляют, что знают используемые метрики, тогда как почти 40% не уверены, и пятая часть прямо говорят об отсутствии знаний — это указывает на низкую прозрачность и ограниченное распространение информации.

  • Более трети участников используют метрики регулярно, однако у почти половины доступ к отчетности либо отсутствует, либо крайне эпизодичен.

  • Половина опрошенных не знает, есть ли у них доступ к историческим метрикам, а каждый четвёртый никогда не видел отчёты или дашборды — это говорит о фрагментарной интеграции метрик в повседневную работу.

  • 60% участников оценивают зрелость мониторинга как «среднюю», а почти четверть — как «высокую», что подтверждает наличие точечных зрелых практик, но отсутствие широкой системной интеграции.

Применение, доверие и интерпретируемость

  • Около 70% респондентов в целом доверяют метрикам, но только небольшая часть уверенно интерпретирует их — почти треть сталкивается со сложностями или затруднениями.

  • Около половины отмечают, что метрики используются в анализе инцидентов, но столько же не знают об этом — процессы формализованы не везде.

  • Лишь треть респондентов считает, что текущие метрики действительно отражают проблемы с данными, остальные видят лишь частичную или нерелевантную картину.

  • Формат подачи играет роль: две трети предпочитают визуальные дашборды, но единицы удовлетворены текущей визуализацией.

Ответственность, стандарты и участие

  • Почти половина участников не знает, кто отвечает за метрики, или считают, что никто не назначен, а только четверть участвует в их формировании.

  • Только 10% считают метрики полностью адаптированными под командные задачи, остальные — частично или слабо.

  • Единый стандарт визуализации и использования метрик либо отсутствует, либо неизвестен более чем 60% участников, что указывает на низкий уровень регламентации.

Инструменты, KPI и вовлеченность

  • Grafana — основной инструмент визуализации, но использование BI-средств ограничено, особенно для бизнес-аудиторий.

  • Только треть респондентов знает о KPI, связанных с качеством данных, и ещё столько же уверены, что их нет или они только внедряются.

  • Около 50% не знают, используются ли метрики при принятии решений, и лишь четверть подтверждает вовлечённость команд в обсуждение показателей — это говорит о слабой связи метрик с управлением.

Общая оценка зрелости

Зрелость блока «Мониторинг и метрики» можно охарактеризовать как средне-низкую. Несмотря на наличие отдельных зрелых практик (дашборды, применение в инцидентах, доверие к данным), отсутствует широта охвата, единые стандарты, и большинство процессов остаются неформализованными. Основные барьеры — отсутствие прозрачности, недостаточная вовлеченность и низкая адаптация под потребности команд.

Рекомендации по повышению зрелости

  1. Повысить осведомлённость и доступность метрик:

    • централизовать визуализацию;

    • упростить доступ через порталы, Confluence и Slack/Teams.

  2. Назначить ответственных за мониторинг:

    • закрепить роли и зоны ответственности;

    • интегрировать метрики в OKR и KPI команд.

  3. Стандартизировать визуализацию и обновление:

    • создать шаблоны дашбордов и отчётов;

    • внедрить глоссарии и методологию расчётов.

  4. Сформировать библиотеку метрик и автоматизировать сбор:

    • охватить качество, надёжность, вовлечённость и lineage;

    • минимизировать ручной труд.

  5. Увеличить вовлечённость команд:

    • проводить воркшопы по выбору метрик;

    • делиться кейсами, где метрики помогли улучшить процессы.

  6. Развивать культуру мониторинга и data-driven принятия решений:

    • обучать менеджеров и аналитиков;

    • включать метрики в бизнес-обсуждения и проектные отчёты.

Graph View