Вестник цифровой трансформации CIO.RU

Качество данных — это про людей
Качество данных — это про людей

Михаил Петров: «Переход к цифровому формату работы требует совсем другой культуры — необходимо поменять мышление на аналитическое»


09:46 10.03.2021  |  Николай Смирнов | 4316 просмотров



Конференция «Качество данных — 2021» высветила проблемы человеческого фактора в управлении данными.

Самое важное и самое сложное звено системы управления данными — люди. В ходе практической конференции «Качество данных — 2021. Стратегия, инструменты, практика», организованной издательством «Открытые системы», очень многие эксперты фокусировались вовсе не на технологиях. По их мнению, в вопросах управления данными и обеспечения их качества гораздо важнее методология, правильно выстроенные процессы и отношения с людьми, причем на всех уровнях корпоративной иерархии. (О конференции см. также "Качество данных: советы бывалых".)

Сизифов труд для марафонцев

«Качество данных — это не только формальные процедуры проверки того, насколько они удовлетворяют заданным критериям. Это в большой степени и вопрос культуры организации, выстраивания процессов, дающих необходимый результат», — подчеркнул Михаил Петров, директор департамента цифровой трансформации Счетной палаты РФ.

Исторически в обязанности Счетной палаты не входили аналитика и работа с данными, этот орган выполнял контрольные функции. Сейчас происходит движение в сторону аналитической работы с данными, в том числе профилактики и системного анализа проблем. Переход к цифровому формату работы требует совсем другой культуры — необходимо менять мышление с «карательного» на аналитическое.

Для изменения культуры в числе прочего оказались весьма полезными конкурсы и хакатоны, в ходе которых совместно с сотрудниками формулируются ИТ-задачи для участников. Такие мероприятия стали очень эффективным инструментом, позволившим вовлечь сотрудников в работу с данными.

При создании службы управления данными был выбран децентрализованный подход, при котором работа с данными в значительной степени делегируется в подразделения. Взращивать компетенции в подразделениях — более длительный путь, но на стратегическом горизонте он принесет больше пользы.

«Термин 'качество данных' олицетворяет боль любой крупной организации: данных становится все больше, компании старательно собирают их, но чистить данные — сизифов труд, — признала Светлана Бова, директор по управлению данными ВТБ. — Можно достичь сколь угодно больших успехов, но с каждой новой порцией данных, с каждым структурным изменением все начинается заново».

Тем не менее без цикличного процесса контроля качества данных состояние «цифрового здоровья» организации будет ухудшаться. Команда, которая занимается качеством данных, сродни марафонцам: только у них достаточно воли и терпения для выполнения повторяющихся рутинных действий. Такая работа не всегда благодарная, поэтому, чтобы ею заниматься, необходимы высокая степень мотивации и понимание ценности данных для организации. Это достаточно сложный профиль при подборе персонала.

Управления данными не существует без бизнеса

«Люди — значимая история в нашей системе координат по управлению данными. Именно они выполняют процессы и корректируют их, используют внедренные инструменты в своей работе», — отметила Любовь Кайдалова, руководитель направления по качеству данных компании «Газпром нефть».

В компании очень много времени потратили на назначение ответственных за данные. По словам Кайдаловой, вкладываться в это направление необходимо, хотя это и трудоемко: игра стоит свеч, поскольку работать потом становится проще. Еще одной зоной повышенного внимания стали сами потребители данных. Как правило, люди, работающие с данными, могут сформулировать требования к ним и свои ожидания, но есть и много чрезмерно эмоциональных пользователей, не настроенных на конструктив. Надо концентрировать усилия на работе именно с теми, с кем можно продуктивно вести диалог.

«Обязательно вовлекайте бизнес-подразделения в работу с данными, потому что не существует управления данными без бизнеса», — порекомендовала Кайдалова.

Александр Афонин, директор департамента развития платформы по управлению качеством данных X5 Retail Group, рассказал о том, как важно правильно позиционировать роль подразделения Data Quality. «Мы не собираемся становиться клининговой службой, прибирая за бизнесом и исправляя некачественные данные», — заявил он. Верный подход — выстроить вместе с бизнесом правильные процессы, чтобы не допускать повторения ошибок в дальнейшем, а затем совместными усилиями устранить их. При этом ответственность за качество данных несет бизнес, а специалисты по качеству данных вынуждены иногда быть «плохими полицейскими», попутно объясняя и бизнесу, и ИТ, как нужно работать, чтобы качество данных повышалось.

Качество — забота каждого

Когда компании задумываются о рациональном управлении — то есть о принятии решений на основании данных, а не чьих-то субъективных мнений и эмоций, они осознают необходимость обеспечить отчетность. Как отметил Сергей Горшков, директор компании «ТриниДата», желание получать информацию для решения всех прикладных задач быстро приводит к тому, что отчетности становится очень много. Работа с ней занимает значительное время, а вот извлечь пользу из нее удается не всегда. Помимо выявления данных низкого качества, необходимо фиксировать методики расчета каждого показателя, но в компаниях не сразу приходят к пониманию важности решения этой задачи.

«Чтобы правильно работали процессы управления данными, должна быть выстроена мощная структура из методологических подходов», — уверен Олег Гиацинтов, технический директор компании DIS Group. Обеспечить возможность каждому пользователю легко воспользоваться данными — очень непросто. И правильные процессы здесь гораздо важнее, чем внедряемые для их реализации ИТ-решения.

При этом важно определить тех, кто отвечает за данные. «Вероятно, все думают, что их будут бить, поэтому отчаянно сопротивляются. Хотя на самом деле должно быть наоборот: они сами должны выдвигать требования к данным и наказывать нарушителей», — считает Гиацинтов. В любом случае бизнес может гораздо быстрее и лучше обеспечить качество своих данных. И самое главное — когда бизнес-пользователь хочет сделать что-то быстро, нужно дать ему возможность сделать это самостоятельно. Пользователи, желающие заказать данные, должны получить их быстро и автоматически, причем с качеством, которому будут доверять.

Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных, рассказала о выстраивании работы с данными за рамками закрытого контура. По ее словам, 70% данных, интересных компаниям с коммерческой точки зрения, так или иначе связаны с персональными данными. Работать с такой информацией очень сложно с законодательной точки зрения, и это не позволяет ни развивать кросс-отраслевые проекты, ни обогащать данные, ни обучать качественные модели. Поэтому в Ассоциации сейчас активно занимаются проблемой работы с обезличенными данными.

Алексей Ильин

Алексей Ильин: «Управление качеством данных должно стать в буквальном смысле задачей каждого сотрудника»

По словам Алексея Ильина, генерального директора российского офиса компании Ataccama, много проектов data governance приходят к тому состоянию, когда система внедрена и «лампочки мигают», но люди с ней не работают. Это проблема: нужно менять процессы, чтобы люди пользовались решением; задача управления качеством данных должна стать массовой. Каждый должен стараться улучшать их или хотя бы не ухудшать.

Надо стремиться к тому, чтобы все пользовались внедряемыми инструментами управления данными. Однако для этого важно дать пользователям удобный инструмент для работы с качеством в реальном времени, причем «оторвать» его от ИТ, предоставить возможность самообслуживания. Платформа должна помогать пользователям решать рутинные задачи — например, самостоятельно выявлять аномалии в данных, автоматически их идентифицировать и предлагать проверки по ним.

Самая большая проблема в проектах data governance — управление изменениями, в том числе культурными. Мало кому удается поменять культуру в организации настолько, чтобы качество данных стало задачей каждого.


Теги: Управление данными Качество данных Цифровая трансформация Data Governance



На ту же тему: