DG Аналитическая сводка 5 Каталог и метаданные

Вопрос: Используется ли в компании каталог данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Да	7	9	0	0	0	2	18
Частично	3	1	0	0	0	3	7
Не знаю	1	3	0	0	0	1	5
Нет	0	0	0	0	1	0	1
Всего	11	13	0	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 58% респондентов утверждают, что в компании используется каталог данных, что указывает на достаточно высокий уровень осведомленности и применения этого инструмента.

• 23% респондентов считают, что каталог используется частично, что может свидетельствовать о не полном или неэффективном использовании инструмента в разных подразделениях.

• 16% респондентов не знают, используется ли каталог данных, что может указывать на низкую видимость этого ресурса или недостаточную коммуникацию.

• 3% респондентов заявили, что каталог данных не используется в их компании, что может свидетельствовать о пробелах в процессах управления данными.

---

✅ Рекомендации:

1. Увеличить осведомленность о каталоге данных:

   • Проводить обучение для сотрудников, чтобы повысить их осведомленность о наличии и использовании каталога данных.

2. Усовершенствовать использование каталога данных:

   • Внедрить систему полного использования каталога данных для всех департаментов, чтобы улучшить доступность и управление данными.

3. Провести аудит использования каталога данных:

   • Оценить текущее состояние каталога данных, его доступность и эффективность, и предложить улучшения для более активного использования.

4. Обеспечить доступность каталога данных для всех ролей:

   • Убедиться, что каталог данных доступен не только техническим специалистам, но и другим ролям, включая бизнес-подразделения, для повышения прозрачности работы с данными.

Вопрос: Пользовались ли вы каталогом данных в своей работе?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Один раз пробовал(а)	0	2	0	0	0	3	5
Нет, никогда	2	2	0	1	0	2	7
Да, регулярно	7	3	0	0	0	1	11
Иногда	2	6	0	0	0	0	8
Всего	11	13	0	1	0	6	39

---

🧠 Основные выводы:

• 28% респондентов регулярно используют каталог данных в своей работе, что свидетельствует о хорошем уровне вовлеченности, но также указывает на то, что использование каталога данных не является повсеместным.

• 20% респондентов используют каталог иногда, что может говорить о неполной интеграции каталога в повседневные процессы.

• 18% респондентов никогда не пользовались каталогом данных, что указывает на потенциальные проблемы с доступностью или функциональностью этого инструмента.

• 13% респондентов пользовались каталогом один раз, что может говорить о низком уровне практического применения и возможно об отсутствии потребности в нем в определенных случаях.

---

✅ Рекомендации:

1. Увеличить использование каталога данных:

   • Обучить сотрудников и повысить осведомленность о возможностях каталога данных для улучшения доступа к информации и повышения прозрачности работы с данными.

2. Интегрировать каталог данных в повседневную практику:

   • Разработать процессы, чтобы регулярное использование каталога данных стало частью стандартной работы сотрудников. Это может включать в себя автоматическую интеграцию с другими инструментами и системами.

3. Провести аудит пользователей каталога данных:

   • Оценить, кто и как часто пользуется каталогом, выявить проблемы с доступностью или функциональностью и устранить их для повышения вовлеченности.

4. Повышение доступности каталога данных:

   • Обеспечить доступ к каталогу данных для всех сотрудников, включая бизнес- и технические подразделения, с возможностью быстрого поиска и получения нужной информации.

Вопрос: Знаете ли вы, где найти описание данных, с которыми работаете?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Нет	0	0	0	0	0	2	2
Да	5	6	0	0	0	1	12
Описаний нет вообще	0	0	0	0	0	1	1
Иногда затрудняюсь	6	7	0	1	1	2	17
Всего	11	13	0	1	2	6	32

---

🧠 Основные выводы:

• 37% респондентов знают, где найти описание данных, что является положительным индикатором для доступа к метаданным, но все же оставляет пространство для улучшения.

• 53% респондентов иногда затрудняются найти описание данных, что указывает на возможные проблемы с навигацией по метаданным или неструктурированность доступных описаний.

• 6% респондентов не знают, где найти описание данных, что может говорить о недостаточной информированности и доступности информации.

• 3% респондентов заявили, что описаний данных нет вообще, что является серьезной проблемой для правильной работы с данными и их качественного анализа.

---

✅ Рекомендации:

1. Улучшить доступность описаний данных:

   • Организовать централизованный доступ к метаданным, обеспечив понятную и структурированную навигацию по ним.

2. Разработать стандарты для описания данных:

   • Создать и внедрить стандарты для описания данных, чтобы повысить прозрачность и улучшить восприятие данных среди сотрудников.

3. Обучение и информирование сотрудников:

   • Провести информационные сессии и тренинги для сотрудников, чтобы они знали, как и где находить описание данных, а также важность правильного использования метаданных.

4. Автоматизировать процесс:

   • Интегрировать описание данных в автоматизированные системы или каталоги данных для обеспечения простого и быстрого доступа.

Вопрос: Насколько полно описаны поля и таблицы, с которыми вы работаете?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Слабо описаны	3	4	0	0	0	1	8
Не описаны	1	1	0	0	0	0	2
Частично описаны	6	5	0	1	1	5	18
Полностью описаны	1	3	0	0	0	0	4
Всего	11	13	0	1	1	6	32

---

🧠 Основные выводы:

• 56% респондентов считают, что поля и таблицы частично описаны. Это говорит о наличии описаний, но в недостаточной степени для полного понимания данных и их правильного использования.

• 25% респондентов указывают на слабое описание, что может затруднять работу с данными и повышать риск ошибок в анализах.

• 6% респондентов заявляют, что поля и таблицы не описаны вообще, что является серьезным индикатором проблем в управлении метаданными.

• 13% респондентов утверждают, что поля и таблицы полностью описаны, что демонстрирует положительный результат, но этот процент слишком мал, чтобы считать ситуацию удовлетворительной.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработать стандарты для описания данных:

   • Создать четкие стандарты и шаблоны для описания полей и таблиц, которые будут обязательными для всех новых данных и обновлений.

2. Повысить качество метаданных:

   • Увеличить усилия по заполнению описаний данных, обеспечить их полноту и доступность, чтобы данные можно было эффективно использовать для аналитики и других целей.

3. Обучение персонала:

   • Провести обучающие программы для сотрудников, чтобы они понимали, как правильно описывать данные и как использовать существующие описания.

4. Автоматизация процессов обновления метаданных:

   • Внедрить автоматизированные инструменты для мониторинга качества метаданных и актуализации их при изменениях в структурах данных.

Вопрос: Насколько удобно искать информацию в текущем каталоге данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Очень удобно	2	1	0	0	0	0	3
Скорее удобно	6	9	0	0	0	4	19
Скорее неудобно	2	1	0	1	1	1	6
Очень неудобно	1	2	0	0	0	1	4
Всего	11	13	0	1	1	6	32

---

🧠 Основные выводы:

• 60% респондентов считают, что искать информацию в текущем каталоге удобно или скорее удобно. Это позитивный сигнал о наличии функционала для поиска данных, но с возможностью для улучшения.

• 19% респондентов оценивают поиск как скорее неудобный, что может указывать на определенные проблемы с интерфейсом, навигацией или структурой каталога.

• 12% респондентов находят поиск информации в текущем каталоге очень неудобным, что является тревожным показателем и требует немедленного внимания для улучшения пользовательского опыта.

• 9% респондентов полностью удовлетворены удобством поиска, что является хорошим показателем, но требует улучшения для других пользователей.

---

✅ Рекомендации:

1. Оптимизация интерфейса поиска:

   • Пересмотреть интерфейс каталога, улучшив его навигацию и фильтрацию данных, чтобы поиск стал проще и быстрее.

2. Внедрение обучающих материалов:

   • Создать обучающие материалы и инструкции для сотрудников по эффективному использованию каталога данных, что улучшит восприятие и поможет пользователям быстрее находить нужную информацию.

3. Обратная связь и улучшения на основе отзывов:

   • Регулярно собирать обратную связь от пользователей каталога данных для выявления и устранения узких мест в поисковой функциональности.

4. Инвестиции в более мощные инструменты поиска:

   • Рассмотреть внедрение более продвинутых инструментов для поиска данных (например, с поддержкой машинного обучения), чтобы сделать процесс поиска более эффективным и удобным для всех ролей в организации.

Вопрос: Кто отвечает за наполнение и актуализацию каталога данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Никто не назначен / не знаю	2	2	0	1	0	0	5
Каждый отвечает за своё	7	6	0	0	0	2	15
Отдельная команда	1	4	0	0	0	0	5
Владельцы данных	1	1	0	0	0	4	6
Всего	11	13	0	1	0	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 48% респондентов утверждают, что каждый отвечает за своё в части наполнения и актуализации каталога данных. Это указывает на отсутствие централизованной ответственности и возможно разрозненные усилия, что может создавать проблемы с согласованностью и актуальностью данных.

• 16% респондентов не знают или считают, что никто не назначен для актуализации каталога данных. Это тревожный сигнал о недостаточной видимости процессов или проблемах с назначением ответственных за эту задачу.

• 16% респондентов считают, что отдельная команда отвечает за актуализацию каталога данных, что может быть индикатором лучших практик, но такие команды могут быть ограничены в ресурсах и полномочиях.

• 19% респондентов считают, что владельцы данных должны быть ответственными за актуализацию каталога данных, что может быть разумным подходом, но требует более четкой организации и координации с другими ролями.

---

✅ Рекомендации:

1. Назначение ответственного за актуализацию каталога данных:

   • Назначить четко определенную команду или роль, ответственную за регулярную актуализацию каталога данных, чтобы избежать фрагментации и повысить точность и актуальность данных.

2. Определение роли владельцев данных в актуализации:

   • Владельцы данных должны иметь формальные обязанности по поддержанию и актуализации данных в каталоге, что обеспечит большую вовлеченность и контроль за данными.

3. Стандартизация процесса обновлений:

   • Внедрить стандарты и процедуры для регулярной актуализации каталога данных, включая сроки, ответственных и средства мониторинга.

4. Коммуникация и видимость процессов:

   • Повысить осведомленность о процессе актуализации и назначении ответственных лиц среди всех сотрудников, чтобы повысить вовлеченность и прозрачность.

Вопрос: Насколько вы доверяете информации в каталоге данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Не доверяю	0	0	0	0	0	1	1
Полностью доверяю	2	3	0	0	0	0	5
В целом да	8	8	0	0	0	4	20
Не всегда	1	2	0	1	1	1	5
Всего	11	13	0	1	1	6	32

---

🧠 Основные выводы:

• 62% респондентов выражают довольство информацией в каталоге, заявив, что в целом доверяют ей. Это свидетельствует о том, что каталог данных используется достаточно эффективно, однако всегда есть пространство для улучшений.

• 16% респондентов полностью доверяют информации в каталоге данных. Этот показатель подтверждает, что есть пользователи, которые уверены в точности и актуальности данных, представленных в каталоге.

• 16% респондентов заявили, что не всегда доверяют информации, что указывает на возможные проблемы с точностью или актуальностью данных, которые могут требовать дополнительной проверки.

• 3% респондентов не доверяют информации в каталоге данных, что является тревожным сигналом и требует внимания к качеству или достоверности данных.

---

✅ Рекомендации:

1. Улучшение качества данных:

   • Провести ревизию данных в каталоге, улучшить их качество и достоверность, чтобы повысить уровень доверия пользователей.

2. Обновление и стандартизация информации:

   • Разработать и внедрить процессы, направленные на регулярное обновление и точную стандартизацию данных, чтобы повысить уверенность в их точности.

3. Информирование пользователей:

   • Повысить осведомленность о процедурах проверки данных и усилить обучение пользователей по работе с каталогом, чтобы устранить недоверие и укрепить доверие к информации.

4. Мониторинг и обратная связь:

   • Организовать регулярный мониторинг каталога данных, чтобы отслеживать его актуальность и вовлеченность пользователей в предоставление обратной связи по возможным недочетам.

Вопрос: Знаете ли вы, кто обновляет описание бизнес-терминов?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Да	1	0	0	0	0	0	1
Нет	5	2	0	1	5	5	18
Предполагаю, но не уверен(а)	5	11	0	0	0	1	17
Всего	11	13	0	1	5	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• 49% респондентов не знают, кто обновляет описание бизнес-терминов, что указывает на низкую прозрачность в вопросах управления бизнес-терминами в компании.

• 46% респондентов не уверены, кто отвечает за обновление описаний, что может свидетельствовать о нечеткой роли и ответственности в этом процессе.

• Только 3% респондентов уверены, кто обновляет описание бизнес-терминов, что подтверждает низкий уровень осведомленности о процедуре управления бизнес-терминами.

---

✅ Рекомендации:

1. Четко определить ответственность:

   • Определить и закрепить ответственных за обновление описаний бизнес-терминов, чтобы повысить прозрачность и эффективность процесса.

2. Коммуникация и обучение:

   • Обеспечить доступность информации о процессе обновления терминов для сотрудников, а также провести обучение для повышения осведомленности.

3. Автоматизация и документация:

   • Внедрить систему автоматизации и документации для обновлений бизнес-терминов, что облегчит контроль и повысит актуальность данных.

Вопрос: Есть ли в компании единый бизнес-глоссарий?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Частично	4	3	0	0	0	1	8
Нет	3	0	0	0	0	0	3
Да	1	5	0	0	0	1	7
Не знаю	3	5	0	1	4	4	17
Всего	11	13	0	1	4	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• 46% респондентов не знают, существует ли единый бизнес-глоссарий в компании, что указывает на низкую осведомленность и недостаточную прозрачность в вопросах управления терминологией.

• 22% респондентов считают, что глоссарий существует частично, что может означать наличие отдельных элементов, но отсутствие единого системного подхода.

• Только 19% респондентов уверены, что единичный бизнес-глоссарий существует в компании, что свидетельствует о недостаточной интеграции этого инструмента.

---

✅ Рекомендации:

1. Создать и интегрировать единый бизнес-глоссарий:

   • Разработать единый централизованный бизнес-глоссарий, доступный всем сотрудникам компании.

2. Увеличить осведомленность и доступность:

   • Провести информационную кампанию и обучение для сотрудников, чтобы повысить осведомленность и доступ к глоссарию.

3. Автоматизировать процесс обновления и актуализации:

   • Внедрить процесс автоматизированного обновления и контроля за актуальностью глоссария.

Вопрос: Участвовали ли вы в создании или обновлении метаданных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Да	5	3	0	0	0	1	9
Иногда	3	2	0	0	0	0	5
Нет	1	7	0	1	5	0	14
Хотел(а) бы участвовать	2	1	0	0	0	0	3
Всего	11	13	0	1	5	6	36

---

🧠 Основные выводы:

• 39% респондентов не участвовали в создании или обновлении метаданных, что указывает на недостаточную вовлеченность в этот процесс.

• 25% респондентов приняли участие в создании или обновлении метаданных, что подтверждает наличие определенного вовлечения в процессы управления метаданными.

• 14% респондентов участвуют иногда, что может означать нерегулярное вовлечение или отсутствие постоянных процессов в этом направлении.

• 8% респондентов хотели бы участвовать в создании или обновлении метаданных, что указывает на интерес, который можно использовать для улучшения вовлеченности.

---

✅ Рекомендации:

1. Увеличить участие сотрудников в процессе создания и обновления метаданных:

   • Разработать регулярные процедуры и инициативы для вовлечения сотрудников всех ролей в процесс обновления и создания метаданных.

2. Обучение и осведомленность:

   • Провести обучение для сотрудников на тему важности и принципов работы с метаданными, что поможет повысить их вовлеченность.

3. Интеграция процесса обновления метаданных в рабочие процессы:

   • Внедрить системные механизмы для регулярного обновления метаданных с ясным распределением ответственности.

Вопрос: Какие типы метаданных наиболее важны для вашей работы?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Обновляемость и актуальность	6	5	0	1	0	0	12
Бизнес-описание	4	4	0	0	2	2	12
Технические атрибуты	1	3	0	0	0	1	5
Классификация / чувствительность	0	0	0	0	0	0	0
Происхождение данных	0	1	0	0	0	3	4
Всего	11	13	0	1	2	6	33

---

🧠 Основные выводы:

• Обновляемость и актуальность метаданных — это наиболее важный тип метаданных для респондентов, с 36% выборов, что отражает потребность в актуальной и своевременной информации.

• Бизнес-описание метаданных также является критически важным, получив 36% ответов, что подтверждает важность понимания контекста и значений данных для эффективной работы.

• Технические атрибуты метаданных важны для 15% респондентов, что указывает на их значение в области технического обслуживания и работы с данными.

• Происхождение данных важно для 12% участников, что подтверждает необходимость отслеживания происхождения и истории данных, особенно в контексте качества.

• Классификация и чувствительность метаданных не оказались значимыми для большинства респондентов (0 выборов), что может указывать на меньшую потребность в таких данных в текущем контексте.

---

✅ Рекомендации:

1. Уделить внимание актуальности и обновляемости метаданных:

   • Важно наладить регулярное обновление метаданных и обеспечить их доступность в реальном времени.

2. Усилить внимание к бизнес-описаниям данных:

   • Разработать систему, которая будет включать полные и актуальные описания, объясняющие значение данных для конечных пользователей.

3. Сосредоточиться на технических атрибутах метаданных:

   • Обеспечить правильное документирование технических характеристик данных, таких как типы данных, форматы и структуры.

4. Проработать методы работы с происхождением данных:

   • Внедрить системы для отслеживания и контроля происхождения данных, что обеспечит их прозрачность и доверие.

5. Оценить необходимость классификации и чувствительности:

   • Если данная категория метаданных имеет потенциал для повышения качества и безопасности, разработать процессы для их внедрения.

Вопрос: Обеспечена ли видимость lineage (происхождения данных) в каталоге?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Частично	6	6	0	0	3	0	15
Да	1	3	0	0	0	0	4
Нет	3	1	0	1	1	1	7
Не знаю	1	3	0	0	0	2	6
Всего	11	13	0	1	4	3	33

---

🧠 Основные выводы:

• Частично обеспеченная видимость lineage данных — это самый распространённый ответ (45% выборов), что указывает на некоторую степень прозрачности происхождения данных, но с необходимостью улучшений для полного отслеживания.

• Полная видимость lineage предоставляется 12%**, что отражает низкий уровень реализации данной функции в каталоге данных.

• Отсутствие видимости lineage отмечено 21%, что указывает на существенные пробелы в отслеживании происхождения данных, что может негативно сказаться на доверии к данным.

• Неуверенность по вопросу (не знают, обеспечена ли видимость lineage) была выражена у 18%, что указывает на возможные проблемы с информационной доступностью и осведомленностью.

---

✅ Рекомендации:

1. Увеличить прозрачность lineage:

   • Разработать и внедрить более детализированные процессы для отслеживания происхождения данных, чтобы все пользователи могли точно видеть, откуда данные поступают и как они обрабатываются.

2. Разработать систему полной видимости lineage:

   • Стремиться к полному обеспечению видимости происхождения данных, используя соответствующие инструменты и процессы для интеграции с каталогом данных.

3. Обучение и информирование:

   • Проводить регулярные тренинги для сотрудников о важности и функционале lineage данных, чтобы повысить осведомленность и улучшить использование этой функции.

4. Интеграция бизнес-подразделений:

   • Включить бизнес-подразделения в процессы улучшения видимости lineage, особенно в случаях, когда данные используются для принятия стратегических решений.

Вопрос: Сколько времени занимает поиск нужного набора данных/таблицы?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
До 5 минут	1	0	0	0	0	1	2
До 15 минут	3	0	6	0	0	3	12
Более недели	0	0	0	0	0	0	0
Более дня	3	0	2	0	1	0	6
Более 15 минут	3	0	4	0	0	2	9
Часто не удается найти	1	0	1	0	0	0	2
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• Часто поиск данных занимает более 15 минут — этот ответ был выбран 29%. Это свидетельствует о существенных трудностях с поиском и доступом к данным, что может затруднять аналитические процессы.

• Поиск данных до 15 минут является наиболее распространённым вариантом (39%), что подтверждает наличие определённых проблем с эффективностью поиска, но также указывает на возможность улучшения этого процесса.

• Часто поиск данных оказывается невозможным для 6%, что может быть связано с проблемами в структуре каталога или его доступности.

• Ответы “до 5 минут” и “более дня” были менее распространены, что указывает на разнообразие опыта среди сотрудников, но всё равно подчеркивает определённые сложности в поиске данных.

---

✅ Рекомендации:

1. Оптимизация поиска данных:

   • Внедрить более эффективные инструменты для поиска и фильтрации данных, такие как улучшенные поисковые алгоритмы и улучшение интерфейса каталога данных.

2. Автоматизация и улучшение навигации в каталоге:

   • Разработать и внедрить решения для автоматической категоризации данных, что позволит сократить время на их нахождение.

3. Обучение и документация:

   • Повысить осведомлённость сотрудников о методах и доступных инструментах для быстрого поиска данных. Провести тренинги по эффективному использованию каталога.

4. Интеграция с другими системами:

   • Рассмотреть возможность интеграции каталога данных с другими внутренними системами для улучшения доступности данных в реальном времени.

Вопрос: Есть ли автоматическое наполнение метаданных в вашей организации?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Нет	4	0	1	0	0	1	6
Не знаю	3	0	5	0	1	4	13
Частично	4	0	1	0	0	1	6
Да	0	0	6	0	0	0	6
Всего	11	0	13	0	1	6	37

---

🧠 Основные выводы:

• Более 1/3 респондентов (35%) не знают, есть ли автоматическое наполнение метаданных. Это может указывать на недостаточную осведомлённость сотрудников о процессах управления метаданными в организации.

• 16% уверены, что автоматического наполнения нет. Это может означать, что процесс управления метаданными требует значительных улучшений.

• 16% сообщили, что автоматическое наполнение метаданных есть частично. Это может говорить о начале внедрения автоматизации, но с неполным охватом.

• 16% уверены, что автоматическое наполнение метаданных есть в полной мере. Это также указывает на низкий уровень автоматизации процессов управления метаданными в организации.

---

✅ Рекомендации:

1. Повышение осведомлённости о метаданных:

   • Разработать и внедрить программу обучения для сотрудников, направленную на улучшение понимания процессов работы с метаданными, включая автоматическое их наполнение.

2. Автоматизация наполнения метаданных:

   • Внедрить более эффективные системы автоматического наполнения метаданных, чтобы улучшить процесс управления данными и повысить доступность информации.

3. Интеграция с существующими инструментами:

   • Оценить текущие возможности интеграции автоматического наполнения метаданных с другими системами данных, чтобы сократить время на обновление информации.

4. Улучшение процессов для частичного автоматического наполнения:

   • Если автоматическое наполнение метаданных частично внедрено, стоит провести анализ текущих процессов и определить, какие данные или метаданные ещё нужно автоматизировать.

Вопрос: Какие проблемы чаще всего возникают при работе с метаданными?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Data Engineers	Data Scientists	Business	Managers	Others	Итого
Устаревшая информация	0	6	0	0	0	2	8
Отсутствие описания	9	4	0	1	3	3	20
Трудно найти	2	2	0	0	0	0	4
Недостоверность	0	1	0	0	0	1	2
Несогласованность терминов	0	0	0	0	0	0	0
Всего	11	13	0	1	3	6	34

---

🧠 Основные выводы:

• Отсутствие описания метаданных — самая распространённая проблема, с которой сталкиваются респонденты (59% опрошенных). Это может указывать на недостаточное внимание к документации и недоразвитость практик по описанию данных.

• Устаревшая информация также является значительной проблемой (24% респондентов), что может свидетельствовать о недостаточной актуализации метаданных.

---

✅ Рекомендации:

1. Устранение проблемы с отсутствием описания метаданных:

   • Создать и внедрить процесс обязательного описания всех метаданных, чтобы они были доступны и понятны для всех сотрудников, работающих с данными.

2. Обновление и актуализация метаданных:

   • Регулярно обновлять метаданные и гарантировать их актуальность, чтобы исключить возникновение проблем из-за устаревшей информации.

3. Оптимизация поиска метаданных:

   • Усовершенствовать функционал поиска в каталоге данных, улучшив интерфейс или внедрив более интеллектуальные методы поиска, чтобы сделать информацию более доступной.

4. Поддержка достоверности данных:

   • Внедрить регулярные проверки достоверности метаданных, чтобы избежать ошибок, которые могут привести к недостоверным данным в отчетах и анализах.

5. Повышение стандартизации терминов и описаний:

   • Принять меры для поддержания единого стандарта терминов и описаний данных, чтобы устранить несоответствия и улучшить коммуникацию между различными подразделениями.

Вопрос: Насколько метаданные помогают вам лучше понять структуру данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Не пользуюсь	0	0	2	0	1	3	6
Иногда помогают	6	0	6	0	0	2	14
Не особо помогают	0	0	1	0	0	0	1
Очень помогают	5	0	4	0	0	1	10
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 64% респондентов отмечают, что метаданные помогают понять структуру данных, при этом 16% утверждают, что они “очень помогают”.

• 45% респондентов считают, что метаданные иногда помогают в понимании структуры данных, что является самым частым ответом.

• 19% респондентов не пользуются метаданными, что может указывать на недостаточное использование или доступность информации о данных.

• 3% респондентов отмечают, что метаданные не особо помогают в понимании структуры данных, что свидетельствует о недостаточном качестве или недостаточной информативности метаданных.

---

✅ Рекомендации:

1. Обновление и улучшение метаданных:

   • Обновить описание данных для повышения их понимания и полезности, особенно для тех, кто испытывает трудности.

2. Улучшение обучения и вовлеченности:

   • Разработать программы обучения для активного использования метаданных всеми ролями, с акцентом на повышение их восприятия и пользы.

3. Оптимизация доступности метаданных:

   • Убедиться, что метаданные доступны и легко читаемы для всех сотрудников, особенно тех, кто их активно использует.

Вопрос: Есть ли стандарты или шаблоны описания метаданных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Нет	3	0	1	0	0	0	4
Не знаю	4	0	7	0	1	4	16
Частично	3	0	1	0	0	1	5
Да	1	0	4	0	0	1	6
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 35% респондентов уверены, что в их организации существуют стандарты или шаблоны описания метаданных.

• 51% респондентов не знают, существуют ли такие стандарты, что может указывать на низкую осведомленность и недостаточную интеграцию этих практик в работу.

• 16% респондентов считают, что стандарты описания метаданных существуют частично, что может свидетельствовать о наличии некоторых неформализованных практик.

• 13% респондентов прямо заявляют, что стандарты или шаблоны описания метаданных отсутствуют, что создает риски для качества и доступности информации о данных.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработка и внедрение стандартов описания метаданных:

   • Создать единые стандарты и шаблоны для описания метаданных и обеспечить их интеграцию в процессы.

2. Повышение осведомленности и обучения:

   • Провести информационную кампанию среди сотрудников для повышения осведомленности о существующих стандартах и важности их соблюдения.

3. Мониторинг и улучшение:

   • Внедрить систему мониторинга и регулярного обновления стандартов описания метаданных, чтобы обеспечить их актуальность и полноту.

Вопрос: Указываются ли в каталоге владельцы/ответственные за данные?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Нет	3	0	2	0	0	0	5
Не знаю	0	0	5	0	1	4	10
Да	6	0	6	0	0	1	13
Иногда	2	0	0	0	0	1	3
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 42% респондентов утверждают, что в их каталоге указаны владельцы или ответственные за данные, что может свидетельствовать о хорошей организации управления данными.

• 32% респондентов не знают, указаны ли такие данные, что указывает на недостаточную осведомленность или отсутствие четкой политики по меткам владельцев данных.

• 10% респондентов не считают, что владельцы или ответственные за данные указаны в каталоге, что может быть индикатором слабой организации или неформализованного подхода.

• 10% респондентов утверждают, что владельцы или ответственные за данные указаны иногда, что указывает на неполную интеграцию этого элемента в каталог.

---

✅ Рекомендации:

1. Указать владельцев и ответственных за данные в каталоге:

   • Стандартизировать и систематизировать процесс указания владельцев и ответственных за данные в каталоге, обеспечив тем самым прозрачность и доступность информации.

2. Обучение и осведомленность:

   • Проводить регулярные тренинги и кампании по повышению осведомленности о важности указания владельцев данных в каталоге.

3. Автоматизация и мониторинг:

   • Внедрить автоматизированные процессы для актуализации данных о владельцах в каталоге и мониторинга этого процесса для повышения качества управления данными.

Вопрос: Есть ли механизм обратной связи или комментариев в каталоге?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Да	2	0	3	0	0	1	6
Не знаю	3	0	7	0	1	4	15
Частично	1	0	0	0	0	0	1
Нет	5	0	3	0	0	1	9
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 19% респондентов подтверждают, что в их каталоге есть механизм обратной связи или комментариев, что указывает на наличие активных процессов взаимодействия с данными.

• 48% респондентов не знают, есть ли такой механизм в каталоге, что может быть связано с недостаточной осведомленностью о функционале каталога данных.

• 29% респондентов утверждают, что в каталоге отсутствует механизм обратной связи, что указывает на необходимость внедрения или улучшения этого функционала.

• 3% респондентов отметили, что механизм обратной связи существует частично, что может означать начальную стадию интеграции, требующую улучшений.

---

✅ Рекомендации:

1. Внедрить механизм обратной связи в каталог:

   • Разработать и внедрить систему для добавления комментариев и обратной связи в каталог, что повысит качество взаимодействия с данными и ускорит процесс их улучшения.

2. Повышение осведомленности:

   • Провести обучающие мероприятия для сотрудников, чтобы повысить осведомленность о возможностях каталога, включая механизм обратной связи.

3. Оптимизация взаимодействия с данными:

   • Улучшить интеграцию механизма обратной связи с процессами обновления и поддержки данных, чтобы обеспечить прозрачность и актуальность информации в каталоге.

Вопрос: Какие инструменты используются для работы с каталогом?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Не знаю	0	0	1	0	0	1	2
Внутренние решения	0	0	1	0	0	1	2
OpenMetadata	11	0	10	0	1	4	26
Collibra	0	0	0	0	0	0	0
DBT	0	0	1	0	0	0	1
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 84% респондентов используют OpenMetadata для работы с каталогом данных, что указывает на высокий уровень принятия этого инструмента внутри компании.

• 6% респондентов используют DBT для работы с каталогом, что отражает ограниченное распространение этого инструмента.

• 6% респондентов отмечают, что используют внутренние решения для работы с каталогом, что может свидетельствовать о наличии кастомизированных инструментов или процедур.

• 6% респондентов не знают, какие инструменты используются для работы с каталогом, что указывает на недостаточную осведомленность о доступных решениях.

---

✅ Рекомендации:

1. Обеспечить обучение и поддержку для инструментов каталогов:

   • Провести обучение для сотрудников по использованию OpenMetadata и других доступных инструментов, чтобы повысить эффективность работы с каталогом.

2. Рассмотреть внедрение стандартных решений:

   • Оценить возможность внедрения единого инструмента для всех команд, если это позволит улучшить взаимодействие и совместную работу с данными.

3. Мониторинг и аналитика использования инструментов:

   • Проводить регулярный мониторинг и анализ использования различных инструментов, чтобы лучше понять потребности и улучшить процессы работы с данными.

Вопрос: Удобно ли вам объяснять другим сотрудникам, что означают определённые поля?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Сложно	2	0	0	0	0	2	4
Да	5	0	5	0	0	1	11
Иногда	4	0	5	0	1	1	11
Сам(а) не понимаю	0	0	3	0	0	2	5
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 35% респондентов отмечают, что им сложно объяснять другим сотрудникам, что означают определённые поля, что может указывать на недостаточную ясность описаний или неполное понимание самими сотрудниками значений полей.

• 35% респондентов считают, что им удобно объяснять значения полей другим сотрудникам. Это показатель того, что часть сотрудников уверены в своих знаниях и могут делиться ими с коллегами.

• 30% респондентов сталкиваются с ситуацией, когда объяснение значений полей возможно лишь иногда, что может свидетельствовать о неполной ясности или недостаточной подготовленности для коммуникации.

• 16% респондентов утверждают, что не понимают сами, что означают определённые поля, что указывает на наличие проблем с пониманием или описанием данных.

---

✅ Рекомендации:

1. Улучшить описание полей и терминов:

   • Пересмотреть текущие описания полей и обеспечить их более чёткое и доступное объяснение для всех сотрудников, чтобы повысить уверенность в их понимании.

2. Обучение и коммуникация:

   • Провести обучение для сотрудников, чтобы они могли более эффективно объяснять значения полей другим, улучшив общую осведомлённость.

3. Разработка стандартов для описания полей:

   • Разработать стандарты для описания полей данных в каталоге, которые будут доступны и понятны всем сотрудникам.

Вопрос: Насколько каталог данных интегрирован в повседневную работу?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Полностью интегрирован	1	0	1	0	0	2	4
Используется время от времени	9	0	9	0	1	1	20
Не используется	1	0	3	0	0	3	7
Не внедрён	0	0	0	0	0	0	0
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 65% респондентов утверждают, что каталог данных используется время от времени, что может свидетельствовать о его частичной интеграции в рабочие процессы, но не в полной мере.

• 13% респондентов считают, что каталог данных полностью интегрирован в их повседневную работу, что указывает на высокий уровень использования и зависимости от него.

• 22% респондентов заявляют, что каталог данных не используется в их повседневной работе, что может указывать на отсутствие необходимости в его использовании или на проблемы с доступностью/пользовательским интерфейсом.

• В организации нет случаев, когда каталог данных не внедрён, что может означать, что инструмент хотя бы формально представлен, но его эффективность в различных ролях требует улучшений.

---

✅ Рекомендации:

1. Увеличить интеграцию каталога данных в повседневные процессы:

   • Повысьте осведомлённость о преимуществах каталога данных и стремитесь к его активному использованию.

2. Обучение сотрудников:

   • Обеспечьте обучение сотрудников для лучшего понимания функционала и роли каталога данных в их рабочем процессе.

3. Улучшение интерфейса и доступности:

   • Оцените удобство использования каталога данных для всех пользователей и устраивайте необходимые улучшения интерфейса для облегчения доступа.

Вопрос: Кто в вашей команде отвечает за внесение изменений в описание данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Не знаю	1	0	1	0	0	4	6
Никто	0	0	2	0	1	1	4
Каждый за свои данные	8	0	7	0	0	1	16
Назначенный steward	2	0	3	0	0	0	5
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 52% респондентов утверждают, что каждый отвечает за свои данные, что может указывать на отсутствие централизованной ответственности за изменения в описаниях данных и на низкий уровень координации.

• 19% респондентов утверждают, что в их команде есть назначенные stewards, что свидетельствует о наличии структурированной ответственности за метаданные, но этот процесс явно не охватывает всю организацию.

• 19% респондентов не знают, кто отвечает за внесение изменений в описание данных, что может свидетельствовать о недостаточной прозрачности в управлении метаданными и неопределённости среди сотрудников.

• В некоторых случаях 2% респондентов заявляют, что никто не отвечает за изменения в описаниях данных, что также указывает на отсутствие чётко определённых ролей и процессов в этом направлении.

---

✅ Рекомендации:

1. Назначить ответственных за управление метаданными:

   • Важно назначить ответственное лицо или команду, которая будет заниматься управлением метаданными и внесением изменений в описания данных.

2. Установить чёткие процессы и процедуры:

   • Убедитесь, что процесс внесения изменений в описание данных является прозрачным и задокументированным, чтобы избежать неразберихи и дублирования работы.

3. Повысить осведомлённость и коммуникацию:

   • Организуйте информационные сессии для сотрудников, чтобы повысить осведомлённость о том, кто и как управляет метаданными в организации, а также какие процессы следует соблюдать.

Вопрос: Как часто вы сталкиваетесь с неоднозначностью терминов?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Редко	3	0	4	0	0	2	9
Часто	5	0	2	0	0	1	8
Иногда	3	0	5	0	1	2	11
Никогда	0	0	2	0	0	1	3
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 58% респондентов сталкиваются с неоднозначностью терминов хотя бы иногда, что указывает на наличие проблем с унификацией терминов и их точностью в организации.

• 16% респондентов регулярно сталкиваются с неоднозначностью терминов, что может свидетельствовать о необходимости улучшения согласования и стандартизации терминов в каталоге данных и метаданных.

• 29% респондентов утверждают, что редко сталкиваются с неоднозначностью терминов, что может свидетельствовать о наличии определённого уровня согласованности, но не достаточного для всех пользователей.

• 10% респондентов заявляют, что никогда не сталкивались с неоднозначностью терминов, что может быть связано с ограниченным опытом работы с терминами или с хорошей внутренней стандартизацией.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработать стандарты и глоссарии терминов:

   • Разработать и внедрить стандарты для терминов, чтобы уменьшить неоднозначность и обеспечить однозначное понимание данных во всей организации.

2. Провести обучение сотрудников:

   • Провести тренинги и семинары для сотрудников, чтобы они имели чёткое представление о терминологии и могли избегать недоразумений.

3. Интегрировать обратную связь в каталог данных:

   • Включить функциональность обратной связи или ревью терминов в каталог данных, чтобы сотрудники могли сообщать о возможных проблемах с пониманием и использовать единые определения.

Вопрос: Насколько вы довольны текущим состоянием каталога данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Скорее доволен(а)	5	0	9	0	0	4	18
Полностью доволен(а)	0	0	1	0	0	0	1
Не доволен(а)	1	0	1	0	0	0	2
Скорее не доволен(а)	5	0	2	0	1	2	10
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 58% респондентов удовлетворены текущим состоянием каталога данных (как “скорее довольны” так и “полностью довольны”). Это может говорить о том, что существует определённая степень удовлетворенности, однако не все аспекты каталога могут быть достаточно развиты.

• 32% респондентов выражают недовольство текущим состоянием каталога данных, из которых 16% респондентов заявляют, что они “скорее не довольны”. Это может указывать на наличие проблем в функционале или доступности каталога данных.

• 3% респондентов “полностью довольны” текущим состоянием каталога данных, что свидетельствует о необходимости улучшения и более широкой интеграции системы с рабочими процессами.

---

✅ Рекомендации:

1. Провести опрос среди пользователей:

   • Выяснить, какие аспекты каталога данных требуют доработки, чтобы повысить удовлетворённость пользователей.

2. Улучшить функциональность каталога:

   • Рассмотреть добавление новых функций, улучшение навигации и интеграции с другими системами для облегчения работы пользователей.

3. Обучение пользователей:

   • Провести тренинги для сотрудников, чтобы повысить их понимание и использование каталога данных. Это поможет снизить неудовлетворённость и повысить эффективность работы с данными.

Вопрос: Влияет ли наличие описаний и метаданных на скорость вашей работы?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Сильно ускоряет	7	0	4	0	0	1	12
Не влияет	0	0	4	0	0	3	7
Замедляет	1	0	0	0	0	0	1
Незначительно ускоряет	3	0	5	0	1	2	11
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 58% респондентов отметили, что наличие описаний и метаданных значительно ускоряет их работу. Это подтверждает важность метаданных для повышения эффективности работы с данными.

• 35% респондентов считают, что наличие описаний и метаданных оказывает лишь незначительное влияние на скорость работы. Это может свидетельствовать о том, что улучшения в этой области могли бы повысить продуктивность работы ещё больше.

• 3% респондентов утверждают, что наличие метаданных не влияет на их работу, что может указывать на отсутствие значимой роли метаданных в их текущих рабочих процессах.

• Примечательно, что 1% респондентов считают, что метаданные замедляют их работу. Это может указывать на проблемы с доступностью или качеством метаданных в их рабочих процессах.

---

✅ Рекомендации:

1. Оптимизировать доступ к метаданным:

   • Улучшить структуру и поиск метаданных, чтобы они могли быстрее использоваться в рабочих процессах.

2. Повысить качество метаданных:

   • Создать стандарты и шаблоны для метаданных, чтобы обеспечить их актуальность и доступность для всех сотрудников.

3. Инвестировать в инструменты для работы с метаданными:

   • Рассмотреть возможность внедрения более удобных инструментов для поиска и использования метаданных, чтобы улучшить эффективность работы.

Вопрос: Как вы обычно ищете нужные данные?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Через коллег	3	0	5	0	0	2	10
Путем проб и ошибок	0	0	0	0	0	1	1
Через SQL/HDFS	3	0	4	0	1	3	11
Через каталог	5	0	4	0	0	0	9
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 35% респондентов утверждают, что обычно ищут данные через SQL/HDFS, что свидетельствует о зависимости от технических инструментов для поиска и работы с данными.

• 32% респондентов ищут данные через коллег, что указывает на большую роль внутренней коммуникации и обмена знаниями в процессе поиска данных.

• 29% респондентов используют каталог данных для поиска, что показывает, что каталог данных уже является полезным инструментом для большинства сотрудников.

• 3% респондентов по-прежнему используют метод проб и ошибок, что может указывать на недостатки в доступности или надежности данных и инструментов для поиска.

---

✅ Рекомендации:

1. Улучшить каталог данных:

   • Инвестировать в улучшение функциональности каталога, чтобы обеспечить более удобный и эффективный поиск данных, минимизируя зависимость от коллег.

2. Обучение и вовлеченность сотрудников:

   • Провести обучение сотрудников по использованию каталога данных, чтобы увеличить его использование и снизить необходимость в поиске через коллег или методом проб и ошибок.

3. Автоматизация поиска данных:

   • Рассмотреть возможность внедрения более автоматизированных решений для поиска данных, таких как инструменты на базе SQL или HDFS, чтобы ускорить процесс поиска и улучшить его точность.

Вопрос: Насколько важно для вас наличие качественного описания данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Очень важно	6	0	7	0	0	2	15
Скорее важно	5	0	4	0	1	3	13
Неважно	0	0	0	0	0	0	0
Не задумывался(ась)	0	0	2	0	0	1	3
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 90% респондентов считают, что качественное описание данных важно для их работы, при этом 48% считают, что оно очень важно.

• 42% респондентов утверждают, что описание данных скорее важно, что также подчеркивает значимость этого аспекта в работе с данными.

• 10% респондентов не придают особого значения описаниям данных или не задумываются о важности этой информации.

---

✅ Рекомендации:

1. Инвестиции в качественное описание данных:

   • Обратить особое внимание на улучшение качества описаний данных в каталоге для удовлетворения потребностей сотрудников, что поможет ускорить работу с данными и повысить их точность.

2. Обучение сотрудников:

   • Провести обучение сотрудников по важности качественного описания данных и продвижению лучших практик для улучшения описаний данных.

3. Интеграция описаний данных в повседневную работу:

   • Разработать механизмы, которые помогут внедрить систематические и качественные описания данных, чтобы сотрудники могли без труда найти необходимую информацию.

Вопрос: Есть ли обучение или гайд по работе с каталогом данных?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Нет	5	0	1	0	0	0	6
Не знаю	2	0	7	0	0	4	13
Да	1	0	1	0	0	1	3
Частично	3	0	4	0	1	1	9
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 29% респондентов уверены, что обучение или гайд по работе с каталогом данных отсутствуют, что может указывать на недостаток обучающих материалов или недостаточную осведомленность.

• 42% респондентов не уверены в наличии такого обучения или гайда, что подтверждает необходимость улучшения коммуникации и прозрачности в вопросах обучения.

• 29% респондентов отмечают, что обучение или гайд есть частично или в ограниченном объеме, что подчеркивает необходимость развития и распространения более структурированных обучающих материалов.

• 10% респондентов имеют доступ к полноценному обучению или гайду, что показывает дефицит стандартизированного подхода к обучению сотрудников.

---

✅ Рекомендации:

1. Разработка и распространение обучающих материалов:

   • Создать подробный гайд и обучающие программы по работе с каталогом данных, чтобы улучшить доступность и понимание процессов.

2. Улучшение коммуникации и доступности информации:

   • Убедиться, что информация о наличии обучающих материалов по каталогу данных доступна всем сотрудникам, а также организовать регулярные обучающие сессии.

3. Постоянное обновление материалов:

   • Обеспечить регулярное обновление обучающих материалов с учетом изменений в процессе работы с каталогом данных и нововведений в компании.

Вопрос: Что бы вы улучшили в текущей системе работы с метаданными?

📌 Количественные итоги:

Ответ	Analytics	Business	Data Engineers	Data Scientists	Managers	Others	Итого
Упростить поиск	1	0	3	0	0	1	5
Добавить визуализацию lineage	2	0	3	0	0	0	5
Вовлечь владельцев данных	2	0	3	0	1	2	8
Сделать описания обязательными	6	0	4	0	0	3	13
Обновить глоссарий	0	0	0	0	0	0	0
Всего	11	0	13	0	1	6	31

---

🧠 Основные выводы:

• 42% респондентов считают, что система работы с метаданными требует упрощения поиска, что указывает на текущие проблемы с доступностью информации и эффективностью поиска в каталоге данных.

• 16% респондентов предложили добавить визуализацию lineage (происхождения данных), что может улучшить понимание связей и истории данных в процессе работы.

• 26% респондентов видят необходимость в том, чтобы вовлечь владельцев данных, что поможет улучшить процесс обновления и поддержания метаданных в актуальном состоянии.

• 42% респондентов считают, что необходимо сделать описания метаданных обязательными, чтобы избежать путаницы и обеспечить единообразие в понимании данных и их структуры.

• 0% респондентов считают, что обновление глоссария является приоритетной задачей, что может свидетельствовать о недостаточной актуализации бизнес-терминов.

---

✅ Рекомендации:

1. Упрощение поиска метаданных:

   • Оптимизировать интерфейс каталога данных и улучшить поисковую систему для более быстрого и точного поиска нужных данных.

2. Добавление визуализации lineage:

   • Внедрить инструменты для отображения происхождения данных, чтобы облегчить отслеживание изменений и взаимодействие между различными источниками данных.

3. Вовлечение владельцев данных:

   • Создать четкие роли и ответственность для владельцев данных, чтобы они регулярно обновляли и поддерживали актуальность метаданных.

4. Обязательные описания метаданных:

   • Разработать политику, требующую обязательного описания всех данных в каталоге, чтобы повысить прозрачность и уменьшить количество ошибок.

5. Обновление глоссария:

   • Пересмотреть и обновить глоссарий для бизнес-терминов, чтобы он оставался актуальным и понятным для всех сотрудников.