Foreword

Управление данными перестаёт быть вспомогательной функцией — оно становится критическим активом для устойчивости, адаптивности и роста организации. Сегодня мы наблюдаем, как качественные, доступные и надёжные данные становятся не просто поддержкой бизнес-процессов, а платформой для принятия решений, инноваций и доверия между командами.

Проведённая нами оценка зрелости управления данными — не просто формальный отчёт. Это зеркало, в котором отражены сильные стороны нашей текущей практики, а также зоны, требующие внимания и инвестиций. Мы провели детальный анализ ключевых компонентов Data Governance: от ролей и ответственности до мониторинга и культуры работы с данными. Этот отчёт — результат вовлечённости десятков специалистов, готовых делиться опытом, высказывать честные суждения и предлагать решения.

Мы не стремимся к совершенству ради галочки. Наша цель — выстроить устойчивую и прозрачную систему управления данными, где каждый участник процесса понимает свою роль, имеет доступ к инструментам и доверяет информации, с которой работает. Только так мы сможем перейти от локальных инициатив к сквозной ответственности, от фрагментарных решений — к единой архитектуре данных.

Этот документ станет основой для планирования наших следующих шагов. Он задаёт общий язык для обсуждения, приоритеты для инвестиций и рамку для изменений. Благодарю всех, кто участвовал в подготовке и прохождении оценки — ваше мнение и открытость стали ключом к этому результату.

Алексей Шибаев, IT-архитектор

Executive summary

По итогам проведённого Data Governance Assessment можно сделать вывод, что организация находится на среднем уровне зрелости по большинству направлений, с выраженными зонами роста и фрагментарной реализацией подходов. Несмотря на высокую осознанность значимости данных и наличие отдельных зрелых практик, в целом процессы DG остаются частично формализованными, слабо институционализированными и неравномерно внедрёнными.

Раздел	Оценка зрелости	Комментарии
Стратегия и организационная структура	Средняя	Есть элементы поддержки и осведомлённости, но не хватает системности, коммуникации и процессов
Роли и ответственности	Средне-низкая	Проблемы с формализацией, документацией и распределением обязанностей
Политики и стандарты	Низкая с элементами средней	Отсутствие доступа, слабая коммуникация, редкий пересмотр, слабое вовлечение
Качество данных	Средняя	Есть автоматизация и контроль, но слабая стандартизация и осведомлённость
Каталог и метаданные	Средне-низкая	Каталог используется эпизодически, низкий уровень автоматизации и вовлечённости
Безопасность	Средне-низкая	Формальные процедуры есть, но слабый контроль, журналирование, уведомления и регулярность
Платформы и технологии	Средняя	Стабильность присутствует, но слабая интеграция с DG-компонентами и низкая прозрачность процессов
Обучение и культура	Средняя	Осознанность высокая, но обучение и институционализация культуры нуждаются в развитии
Мониторинг и метрики	Средне-низкая	Отдельные зрелые практики есть, но в целом — слабая вовлечённость, адаптация и стандартизация

Основные сильные стороны:

Высокий уровень осознания роли данных как актива и личной ответственности у сотрудников (особенно в технических ролях).
Формализованные процессы доступа и стабильная работа платформ, что создаёт основу для масштабирования.
Регулярное использование некоторых метрик, доверие к данным и признание пользы мониторинга при инцидентах.
Готовность к обучению и высокой вовлечённости в тематику DG, что создаёт потенциал для трансформации.

Ключевые зоны риска:

Низкая прозрачность и слабая коммуникация по стратегиям, ролям, метрикам и стандартам.
Фрагментарность ролевой модели: отсутствуют устойчивые процессы назначения и передачи ответственности, слабая вовлечённость владельцев данных.
Недостаточная формализация политик и стандартов, отсутствие регулярного пересмотра и контроля исполнения.
Низкая адаптация метрик под команды, слабая визуализация и ограниченное применение при принятии решений.
Обучение и культурные инициативы носят неструктурированный характер, а вовлечённость в мероприятия DG остаётся эпизодической.

Общий вывод:

Data Governance в организации развивается, но требует укрепления операционных и стратегических механизмов, повышения осведомлённости, институционализации ролей и масштабирования зрелых практик. При системной проработке рекомендаций возможно достижение высокой зрелости в течение 12–18 месяцев.

Report

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.

Роли и ответственности

Общие выводы:

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.
Формальное назначение владельцев данных — слабое:
- Лишь треть респондентов подтвердили наличие официально закреплённых владельцев данных.
- Самый частый ответ — «частично» — указывает на фрагментарность и несистемность назначения.
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.
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.
Информация о ролях доступна лишь частично:
- Лишь 27% имеют полный доступ к данным о ролях и зонах ответственности.
- Почти четверть не имеют доступа вовсе.
Чёткость распределения обязанностей — на среднем уровне:
- 78% респондентов говорят об определённости («очень чётко» или «в целом понятно»).
- Однако 22% отмечают размытость или отсутствие распределения.
Конфликты ролей возникают, но не критично:
- 1/3 респондентов сталкиваются с ними иногда, 1/4 упомянули редкие конфликты.
Разграничение владельцев и потребителей данных понимают почти все:
- 90% участников чётко различают эти роли — высокий уровень зрелости.
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.
Организационная ответственность за DG не всегда очевидна:
- Только 38% респондентов знают, кто отвечает за реализацию политики DG.
- Почти половина — не уверены.
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.
Проверка корректности данных — зона риска:
- Лишь 30% респондентов сообщили, что такая роль/команда есть.
- У половины — частичное понимание или незнание.
Обращения по вопросам DG носят неформальный и эпизодический характер:
- Только 25% регулярно получают такие обращения.
- У большинства взаимодействие происходит «иногда» или «редко».
Вовлечённость во взаимодействие с владельцами данных — нерегулярная:
- Большинство — общаются по мере необходимости, что указывает на реактивный подход.
Ответственные за обновление метаданных известны лишь 18% участников — это критически низкий показатель.
Формализованный процесс решения проблем с качеством данных есть только у 1/3 — остальное основано на импровизации и «разруливании по ситуации».
Передача ответственности почти не формализована:
- Только 10% заявили о полной формализации.
- Остальные — «частично», «не знаю», «неформализовано».
Участие в формировании ролей принимает лишь каждый восьмой сотрудник — управление часто осуществляется без вовлечения ключевых исполнителей.
В половине случаев решение по владению данными принимает руководитель команды, а не формальный data owner — это сигнал о незрелости модели.
Ролевые конфликты отсутствуют у 59%, но 41% сталкиваются с ними иногда или редко — особенно инженеры и аналитики.
Место фиксации ролей — confluence, но оно не известно 30% участников, что говорит о слабой навигации или отсутствии доступности.
Пересмотр ролей осуществляется по мере необходимости (71%), регулярных процессов почти нет.
Обучение по ролям почти не проводится
Выполнять обязанности по данным удобно большинству (66%), но 18% считают их неудобными — чаще всего из-за неясности ролей или отсутствия инструментов.
Понимание влияния своей роли на качество данных — у 73% участников, что говорит о хорошем уровне осознания операционного вклада.
Правила передачи ролей при изменениях формализованы лишь у 10%, а ещё 35% — не в курсе или вообще не знают о таких правилах.
Data stewards отсутствуют в 53% команд, а 13% не знают, существуют ли такие роли.
Различие в понимании ролей между бизнесом и IT фиксируют 66% участников — это проблема согласованности и единых ожиданий.
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.

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.

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.

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.

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.

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 осуществимая, но не беспроблемная: 64% считают её выполнимой с усилиями.
Автоматизация существует: 62% процессов реализуются через скрипты и SQL, 38% используют специализированные инструменты, что свидетельствует о наличии ручных процессов.

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 обладает низкой прозрачностью и слабой интеграцией DG-компонентов. Пользовательский опыт ограничен бюрократическими процедурами доступа, а зрелость в части метаданных, lineage и контроля доступа требует системного пересмотра.

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.

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.
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.

🪴 BLOG IT

Explorer

Data Governance Assessment Report

Foreword

Executive summary

Основные сильные стороны:

Ключевые зоны риска:

Общий вывод:

Report

Стратегия и организационная структура»

Общий уровень осведомлённости и понимания стратегии DG:

Коммуникация и согласованность:

Организационная структура и роли:

Взаимодействие и поддержка:

Основные барьеры:

Дополнительные сигналы:

Вывод о зрелости

Рекомендации

Роли и ответственности

Общие выводы:

Оценка зрелости:

Рекомендации:

Политики и стандарты

Наличие политик и стандартов:

Хранение и доступность стандартов:

Использование и понимание стандартов:

Контроль соблюдения и пересмотр стандартов:

Обучение и вовлечённость:

Коммуникация и информирование:

Трудности в использовании стандартов:

Вывод о зрелости:

Рекомендации по повышению зрелости:

Качество данных

Восприятие важности и доверия к данным:

Метрики и контроль качества:

SLA, уведомления и реакции на ошибки:

Стандарты и автоматизация:

Влияние на решения и бизнес-процессы:

Эффективные подходы и зоны для улучшения:

Вывод о зрелости:

Рекомендации по повышению зрелости:

Каталог и метаданные

Восприятие важности и использования каталога:

Ответственность, стандарты и участие:

Автоматизация, lineage и обучение:

Качество, проблемы и инструменты:

Вывод о зрелости

Рекомендации по повышению зрелости

Безопасность

Осведомленность, процедуры и контроль доступа

Политики, классификация и защита данных

Аудит, уведомления и реагирование на инциденты

Ответственность, вовлеченность и обучение

Контроль прав, пересмотр и риски

Вывод о зрелости

Рекомендации по повышению зрелости

Платформы и технологии

Удовлетворённость и зрелость ИТ-ландшафта

Интеграция, автоматизация и архитектура

Управление доступом, поддержка и стабильность

Поддержка Data Governance

Вывод о зрелости

Рекомендации по повышению зрелости

Обучение и культура

Осознание ценности данных и ответственность:

Обучение и доступность знаний:

Культура данных и вовлечённость:

Вывод о зрелости

Рекомендации по повышению зрелости

Мониторинг и метрики

Осведомленность, доступ и регулярность использования

Применение, доверие и интерпретируемость

Ответственность, стандарты и участие

Инструменты, KPI и вовлеченность

Общая оценка зрелости

Рекомендации по повышению зрелости

Graph View

Table of Contents