В мире, где данные стали основным драйвером развития бизнеса, концепция датацентричности перестает быть просто трендом — она становится необходимым условием успешной цифровой трансформации и обеспечения конкурентоспособности. Датацентричный подход позволяет организациям не только эффективно распоряжаться своими активами, но и адаптироваться к агрессивной внешней среде, которая бросает вызов традиционным методам управления.
В этой статье мы постараемся ответить на вопросы: что подразумевает под собой концепция датацентричности, и какие ключевые аспекты важно учитывать, чтобы ускорить переход организации на новый уровень. Практические советы и рекомендации помогут IT-руководителям различных уровней — CIO, CTO и CDTO — разработать оптимальную программу перехода к датацентричной модели деятельности и успешно реализовать ее.
Понятие датацентричности или как данные становятся центром принятия решения.
Датацентричный подход подразумевает использование данных и аналитики на всех уровнях управления, что помогает принимать обоснованные решения и оптимизировать процессы. Данные становятся ключевым активом компании, а управление ими — частью операционной модели.
Датацентричность — это не просто инструмент, а концепция, пронизывающая все аспекты деятельности компании. Чтобы лучше понять, как она реализуется на практике, рассмотрим основные принципы:
- Принятие решений на основе данных: организация использует данные для анализа и прогнозирования, а также для обоснования управленческих решений.
- Совместное использование данных: одно подразделение может иметь доступ к данным другого в соответствии с установленными правилами.
- Доступность данных: сотрудники на всех уровнях имеют легкий и быстрый доступ к необходимым данным в удобной форме.
- Единая модель данных: организация объединяет разрозненные источники данных в единую систему для обеспечения целостной картины бизнеса, используя единую расширяемую модель данных.
Датацентричная модель деятельности: от хаоса к порядку.
Переход к датацентричности требует глубокой трансформации бизнеса. Чтобы лучше понимать, какие аспекты неизбежно придется менять каждой конкретной компании, эксперты Группы Rubytech разработали собственную модель датацентричной организации.
Она включает следующие ключевые компоненты:
- Стратегическое управление: подход к определению долгосрочных целей и направлений развития организации с учетом анализа внутренней и внешней среды, а также к разработке и реализации стратегии, обеспечивающей достижение этих целей и устойчивое развитие организации в долгосрочной перспективе.
- Бизнес-процессы: взаимосвязанные виды деятельности, направленные на достижение конкретных результатов и целей, включая основные, вспомогательные и управленческие процессы.
- Инновации: использование передовых технологий в области работы с данными, таких как: IoT, AI, ML и др.
- Информационные системы: комплекс прикладных программных решений и систем, обеспечивающих сбор, обработку, хранение, анализ, распространение данных и информации для поддержки принятия решений и управления бизнес-процессами.
- ИТ-инфраструктура: совокупность технических и программных средств, обеспечивающих сбор, хранение, обработку и передачу данных в организации, включая средства мониторинга, управления и защиты хранимой информации.
- Платформа данных: набор интегрированных между собой инструментов для работы с данными и аналитики.
- Управление данными: подход к разработке, выполнению и контролю политик, стандартов и практик, направленных на предоставление, проверку, защиту и повышение ценности данных и информационных активов на протяжении всего их жизненного цикла.
В успешных датацентричных организациях аналитика данных не просто поддерживает бизнес-процессы, но и становится ключевым компонентом бизнес-логики практически во всех видах деятельности. Такие компании строят единую экосистему данных, культивируют корпоративную культуру работы с ними и стремятся к технологической гибкости. Это позволяет им внедрять инновации в области работы с данными.
От теории к действиям.
Рассмотрим, на какие ключевые аспекты стоит обратить внимание при построении или трансформации компонентов датацентричной модели.
- Стратегическое управление
- Оценивайте эффективность. Чтобы понять, какие направления деятельности требуют оптимизации, проанализируйте ключевые показатели эффективности и определите факторы, которые влияют на их значение.
- Принимайте стратегические решения, опираясь на данные. Прежде чем принимать важные решения, проведите анализ данных и убедитесь, что они основаны на достоверных фактах.
- Инвестируйте в аналитику. Расходы, направленные на повышение качества данных и улучшение инструментов их анализа, — не просто операционные затраты, а инвестиции в устойчивое развитие бизнеса. Закладывайте в бюджеты и в стратегию развития организации инициативы, направленные на улучшение работы с данными.
- Используйте данные для выявления новых возможностей. С помощью аналитики находите закономерности и тенденции, которые могут указать на перспективные направления роста.
- Бизнес-процессы
- Обеспечьте бизнес-процессы данными. Автоматизируйте сбор и анализ информации, где это целесообразно. Так вы сможете повысить эффективность работы и снизить риск ошибок.
- Автоматизируйте принятие решений. Используйте технологии искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации принятия решений в бизнес-процессах. Это поможет повысить их скорость и точность, а также исключить вероятность ошибок, возникающих из-за влияния человеческого фактора.
- Используйте данные для улучшения процессов. Реализуйте механизмы сбора и анализа данных о ходе бизнес-процессов. Это позволит вам оперативно выявлять узкие места и находить возможности для непрерывного улучшения ключевых процессов.
- Обеспечьте доступность данных. У сотрудников должна быть возможность получать информацию, необходимую для эффективного выполнения задач.
- Инновации
- Будьте в курсе новых технологий. Отслеживайте современные тенденции в сфере обработки данных, включая искусственный интеллект (AI или ИИ), машинное обучение (ML), интернет вещей (IoT) и прочие инновационные технологии. Участвуйте в профессиональных мероприятиях, читайте специализированные издания и общайтесь с экспертами.
- Повышайте осведомленность сотрудников. Помогите коллегам быть в курсе современных тенденций в мире технологий: обеспечьте им доступ к информационным ресурсам, тренингам и новым инструментам.
- Делитесь информацией. Обменивайтесь опытом с экспертами из других компаний, которые успешно внедряют инновации в сфере управления данными. Участвуйте в профессиональных сообществах и делитесь своими знаниями.
- Инвестируйте в исследования и разработки (R&D). Выделяйте ресурсы на изучение и тестирование новых технологий работы с данными. Создайте команду, которая будет заниматься поиском и внедрением инновационных решений.
- Используйте возможности ИИ, которые становятся доступными благодаря наличию качественных данных. Это позволит повысить эффективность деятельности и обеспечит вашему бизнесу дополнительные конкурентные преимущества.
- Информационные системы
- Интегрируйте данные на уровне систем. Обеспечьте связанность и глубокую интеграцию данных между всеми информационными системами. Это позволит поддерживать согласованность и непротиворечивость информации, что критически важно для принятия обоснованных решений.
- Создайте единый «источник правды». Постройте корпоративное хранилище данных, которое станет единым централизованным источником информации для всех систем.
- Управляйте доступом. Используйте специализированные системы для управления доступом к данным. Это поможет защитить конфиденциальную информацию и обеспечить полное соответствие требованиям законодательства.
- Контролируйте качество. Настройте автоматические механизмы проверки данных, так чтобы они были достоверными. Регулярно проводите аудит, чтобы минимизировать ошибки и искажения.
- ИТ-инфраструктура
Как правило, в датацентричной организации значительная часть систем является высоконагруженными, что обуславливает требования ИТ-инфраструктуре. Инфраструктура высоконагруженных систем (ИВНС) объединяет вычислительные ресурсы, системы хранения, сетевые компоненты и средства безопасности в интегрированную среду, поддерживающую обработку большого количества операций и аналитику в реальном времени. Вот некоторые аспекты, которые нужно принять во внимание при построении ИВНС:- Используйте горизонтально-масштабируемые системы хранения данных (СХД) — особенно, если вы работаете в Enterprise-сегменте, а ваша организация оперирует большими объемами данных. Это гарантирует бесперебойность и производительность в контексте сценариев высокой нагрузки на ИТ-инфраструктуру и в условиях стремительно растущих объемов данных.
- Оптимизируйте хранение. Внедрите системы архивного хранения для редко используемых данных. Это позволит снизить затраты и освободит ресурсы ИВНС для более важных задач.
- Используйте специализированные решения для высоконагруженных систем, где объемы данных измеряются петабайтами, а требования к скорости обработки и аналитике близки к реальному времени (такие как Oracle Exadata, IBM Netezza и др.), российским аналогом которых сегодня может служить линейка продуктов Скала^р, выпускаемая Группой Rubytech. Будучи лидером сегмента специализированных программно-аппаратных комплексов (ПАК) для ИВНС, Скала^р позволяет существенно сократить время развертывания и оптимизировать совокупную стоимость владения ИТ-инфраструктурой.
- Обеспечьте интеграцию всех компонентов. В ИВНС критически важна тесная взаимосвязь между системами хранения, вычислительными мощностями, сетями и средствами защиты. Это гарантирует связность, высокую доступность и безопасность данных (использование специализированных ПАК (Машин) Скала^р значительно упростит эту задачу). Машины Скала^р являются функциональным аналогом таких известных систем, как NVIDIA DGX SuperPOD и Huawei Atlas 900 PoD, позволяя построить целостную ИТ-инфраструктуру любой сложности. Сегодня российские ПАК зачастую превосходят западные аналоги по эксплуатационной стоимости, что делает их востребованными в банковском секторе и госструктурах. Все продукты Скала^р входят в реестры Минпромторга и Минцифры РФ и соответствуют критериям доверенности для объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ). Их использование дает возможность организациям создавать высокопроизводительную, масштабируемую и безопасную инфраструктуру, соответствующую требованиям датацентричного подхода.
- Платформа данных
- Обеспечьте хранение истории данных. Платформа данных должна хранить историю изменений модели и состояния объектов данных. Это позволит вам анализировать тренды и выявлять закономерности.
- Реализуйте поддержку API. Платформа данных должна поддерживать множество API для работы с данными. Это упростит интеграцию с другими системами и позволит разработчикам быстро создавать новые приложения.
- Внедрите функцию поиска. Платформа данных должна предоставлять возможности обнаружения и поиска данных. Это позволит пользователям быстро находить нужную информацию.
- Обеспечьте прослеживаемость данных. Внедрите инструменты прослеживания происхождения данных, чтобы понимать, откуда они поступили и как были обработаны. Это поможет вам обеспечить качество и достоверность информации.
- Внедрите инструменты самообслуживания, чтобы сотрудники могли работать с данными без помощи ИТ-департамента.
- Управление данными
- Обеспечьте согласованность вашей корпоративной стратегии и стратегии работы с данными. Убедитесь, что стратегия работы с данными согласована с корпоративной стратегией и способствует ее реализации. Это важно для получения максимальной отдачи от инвестиций в работу с данными.
- Повышайте зрелость управления данными. Стремитесь к постоянному совершенствованию управления данными в организации. Это поможет вам повысить их качество, снизить риски и улучшить результаты деятельности.
- Используйте лучшие практики. При построении процессов управления данными опирайтесь на ключевые принципы, описанные в DMBoK (Data Management Body of Knowledge) — своде знаний от международной ассоциации по управлению данными (DAMA). Это позволит избежать ошибок и построить эффективную систему управления данными.
Заключение.
Переход к датацентричности — не просто внедрение новых технологий или инструментов, а глубокая трансформация, затрагивающая все аспекты деятельности организации. Более того, достижение такого уровня — не конечная точка, а непрерывный путь к повышению зрелости работы с данными. Чтобы добиться успеха в этом направлении, важно постоянно развивать технологии и совершенствовать подходы к принятию управленческих решений, внедрять современные продукты для работы с данными, обучать сотрудников и трансформировать процессы в соответствии с изменениями в динамичной цифровой среде. Только так компания может сохранять конкурентоспособность, эффективно использовать данные для стратегического планирования и успешной реализации текущих и долгосрочных бизнес-целей.