Ценность ваших данных
- Автор: Константинов Александр, Кузнецов Сергей Борисович
- Год: 2022
- Язык: русский
- Год: Альпина ПРО
- ISBN: 9785206000627
- Жанр: Прочая деловая литература
Электронная книга - «Ценность ваших данных». Краткое содержание книги:
Книга состоит из двух частей. В первой прослеживается смена парадигм в отношении к данным, происходившая от первой научной революции до четвертой промышленной.
Подробно рассматриваются особенности данных как наиболее ценного актива организации и основные барьеры на пути извлечения из них ценности. Вторая часть посвящена описанию основных подходов к устранению барьеров. Анализируются ключевые области управления данными на разных этапах их жизненного цикла – от планирования до расширения возможностей применения.
Зачем читать
Данные в качестве самостоятельного суперценного актива стремительно входят в повестку дня как менеджмента и собственников компаний, так и руководителей государственных органов и учреждений. И очень важно иметь источники информации, позволяющие его осознать, научиться с ним работать и превратить в конкурентное преимущество. Предлагаемая книга – одно из тех изданий, которые позволяют получить своевременные инструменты для создания современной высокоэффективной организации и вывода своего бизнеса в лидеры рынка.
Для кого
Книга будет полезна как новичкам в вопросах управления данными, так и опытным специалистам, которые хотят углубить свои знания в этом направлении.
Совместное использование данных вызывает дополнительные проблемы. Теоретически сочетание свойств данных, включая возможность совместного использования, нерасходуемость и транспортабельность, должно способствовать созданию разнообразных эффективных механизмов совместного использования. Однако на практике их реализация вызывает затруднения из-за множества технических проблем (хотя в целом технические решения имеются). Различного рода политические вопросы еще более запутаны. Как правило, данные собираются и используются подразделениями организации для выполнения своих конкретных задач без учета потребностей других подразделений или организации в целом. Владение данными расширяет влияние. Поэтому мотивация сообщать другим о наличии данных (не говоря уже о том, чтобы делиться ими) не очень высока[148].
3. Безопасность
Забота о безопасности любого ресурса связана с двумя основными проблемами: защитой от незапланированного уничтожения и предотвращением доступа неавторизованных пользователей. Но данные вводят новые проблемы. Во-первых, несанкционированный доступ к важным данным может иметь более серьезные последствия, чем доступ к любому другому ресурсу, даже к деньгам. Во-вторых, хрупкость и невосприимчивость данных делают проблему безопасности особенно острой. В-третьих, нерасходуемость данных снижает вероятность того, что организация обнаружит несанкционированное использование, просто наблюдая, что количество данных уменьшается. Тот факт, что использование данных, хранящихся в электронном виде, не требует их близкого физического расположения, усугубляет ситуацию. В то же время плюсом является то, что копируемость данных предполагает простую стратегию их защиты от возможного уничтожения путем периодического создания резервных копий. Кроме того, существует ряд дополнительных методов защиты данных, включая шифрование данных, программное обеспечение для обнаружения вирусов и программное обеспечение для контроля доступа. Но несмотря на наличие этих инструментов и очевидную важность безопасности, различные исследования показывают недостаточность усилий, направленных на обеспечение безопасности во многих организациях.
Менеджеры должны учитывать вопросы конфиденциальности и приватности. Очевидно, что универсальность данных угрожает конфиденциальности: данные, собранные без каких-либо возражений против возможного нарушения конфиденциальности для одной цели, вполне могут повлечь опасность такого нарушения при других вариантах использования. Существует противоречие между перспективами интеллектуального анализа данных и поиска неизвестных сведений о клиентах и их ожиданиями в отношении приватности. Хотя информация о политике и практике организаций, касающихся конфиденциальности, доступна, вопросы, связанные с конфиденциальностью и приватностью, нельзя назвать полностью решенными[149].
4. Качество
Почти для всех организаций качество данных стало одной из основных проблем. Хотя в сфере ИТ акроним GIGO[150] известен уже довольно много лет, особая озабоченность по поводу качества данных как в частном, так и в государственном секторе, возникла лишь недавно. Признание важности качественных данных растет с каждым днем.
Понимание природы данных способствует эффективному управлению качеством данных. Во-первых, обеспечение качества данных включает в себя вопросы, связанные с моделями данных, значениями атрибутов и записями данных. Даже, казалось бы, обыденные решения по моделированию данных могут иметь огромные последствия – достаточно вспомнить трудности и расходы, связанные с «проблемой 2000 года», которая была вызвана решениями сэкономить несколько байтов памяти. Во-вторых, данные абстрактны, поэтому мы не можем определить их качество путем прямого измерения (как, например, можем измерить химический состав сырья). Обычно мы должны сравнивать данные с реальными объектами, которые они описывают, что может быть дорогостоящим или, для некоторых исторических данных, невозможным. В-третьих, из-за незаменяемости данных мы не стремимся к единообразию. Поэтому здесь трудно применять стандарты и дефектный элемент данных не может быть просто заменен другим элементом требуемого качества. В-четвертых, из-за таких свойств данных, как возможность совместного использования, копируемость и транспортабельность, дефектные элементы данных могут почти мгновенно достигать большого числа пользователей. В этом отношении некачественные данные подобны вирусу. Невозможно сказать, где они появятся и какое влияние окажут. В-пятых, в отличие от других ресурсов, требуемые уровни качества обычно неизвестны пользователям. Наконец, сам объем обычно создаваемых и хранимых данных усугубляет проблемы управления их качеством.
148
Более подробно вопросы предоставления доступа к данным обсуждаются в главе «Обеспечение доступности и обслуживание данных: основы» (глава 12).
149
Более подробно вопросы обеспечения безопасности данных обсуждаются в главе «Базовая поддержка жизненного цикла данных» (глава 15).
150
GIGO (Garbage In, Garbage Out, «Мусор на входе – мусор на выходе»).