1.1. Цели стратегии управления данными
Цель данной стратегии – создать структурированный подход к управлению данными, который обеспечит прозрачность, качество, безопасность и эффективность использования дата-активов. Она основана на концепции Data Mesh и управлении данными через Data Products, а также учитывает двунаправленный процесс проектирования и сборки дата-продуктов.
🔹 Основные цели стратегии:
1️⃣ Учет и управление дата-активами
📌 Почему важно:
- Данные должны рассматриваться как полноценный актив компании, управляемый наравне с другими ресурсами.
- Без четкого учета трудно оценить, какие данные у нас есть, где они хранятся и кто за них отвечает.
📌 Что делает стратегия:
- Вводит единый каталог дата-активов, в котором учитываются источники, владельцы, потребители, линейность данных.
- Определяет процедуры создания и управления Data Products.
- Устанавливает механизмы Data Lineage (прослеживаемости происхождения данных).
2️⃣ Внедрение Data Mesh и Data Products
📌 Почему важно:
- Традиционные централизованные платформы данных (DWH, Data Lake) не всегда эффективны из-за нагрузки на команду данных и сложности масштабирования.
- Data Mesh позволяет каждой бизнес-команде управлять своими данными как продуктами, сохраняя общие стандарты качества и безопасности.
📌 Что делает стратегия:
- Определяет методологию построения Data Products.
- Устанавливает ключевые требования к каждому data-продукту: качество, доступность, SLA, метаданные.
- Гарантирует, что Data Products имеют владельцев и прозрачные процессы управления.
3️⃣ Процессный подход: от конечного продукта к исходным данным
📌 Почему важно:
- Многие подходы к работе с данными начинаются “снизу вверх” – сначала строятся источники, а потом думают, как их использовать.
- Такой подход часто приводит к избыточности данных, дублированию и сложности работы.
📌 Что делает стратегия:
- Определяет, что проектирование начинается с конечного продукта (отчет, ML-модель, API и т. д.).
- Затем через lineage уточняется, какие исходные данные необходимы и где они находятся.
- После этого выстраиваются пайплайны данных для доставки данных в продуктивную среду.
4️⃣ Автоматизация управления данными
📌 Почему важно:
- Ручное управление метаданными и данными приводит к ошибкам, потере данных и неэффективности.
- Автоматизация позволяет сократить затраты на обработку, улучшить качество и ускорить процессы.
📌 Что делает стратегия:
- Внедряет автоматизированные пайплайны для трансформации и загрузки данных (ETL/ELT).
- Определяет инструменты Data Governance для мониторинга качества и lineage.
- Обеспечивает автоматизированное управление доступами и аудитом данных.
5️⃣ Гибкость и масштабируемость
📌 Почему важно:
- Управление данными должно быть адаптивным к изменениям в бизнесе и технологиях.
- Устаревшие централизованные модели затрудняют масштабирование, Data Mesh решает эту проблему.
📌 Что делает стратегия:
- Определяет федеративную модель управления, где команды сами управляют своими данными.
- Устанавливает механизмы гибкой интеграции (API, event-driven подход, Data Contracts).
- Разрабатывает подходы к масштабированию инфраструктуры с учетом роста объемов данных.
📍 Итог:
Стратегия управления данными направлена на учет и управление активами, внедрение Data Products, построение эффективных процессов, автоматизацию и гибкость.