Какие проблемы связано с управлением данными, вы могли встречать в своей компании? Как справляться с жалобами пользователей на работу с данными и какие практики способны обеспечить их эффективное использование? В выступлении на Летнем Аналитическом Фестивале 2024 года Евгений Виноградов делится своим опытом внедрения практик управления данными и объясняет, почему каждый, кто работает с данными, может выиграть от их применения.
Евгений вводит слушателей в тему Data Governance, рассказывая о своем знакомстве с этой концепцией восемь лет назад и возвращении к ней после накопления проблем в его разделе. Он признает, что, несмотря на первоначальный энтузиазм, долгое время игнорировал внедрение руководств по управлению данными, пока не стал получать жалобы от пользователей на качество работы его продуктов.
Основное внимание в выступлении уделяется Пирамиде Айкена и ее интеграции в практики управления данными в компании. Евгений подчеркивает, что подходы, изложенные в руководствах по Data Governance, применимы в различных индустриях, особенно когда речь идет о больших объемах данных. Он делится личным опытом из финтеха, акцентируя внимание на ключевых аспектах, таких как качество данных, метаданные и управление данными.
Евгений подробно останавливается на процессе управления качеством данных, включая сложности, связанные с недопониманием, что именно стоит считать качественными данными. Он объясняет, что одна из ключевых задач — это не только проверка наличия проблем, но и делегирование исправлений ответственным лицам. Подчеркивается важность стандартизации и наличие четких инструкций по устранению проблем.
Далее Евгений рассказывает, как оценить текущее состояние компании в контексте данных и как принимать решения о внедрении тех или иных практик на основе приоритизации. Он акцентирует внимание на том, что не всегда требуется полная реализация всех разделов Пирамиды, а лишь тех, которые имеют наибольшее значение для компании.
В заключение, Евгений подчеркивает, что столь фундаментальный подход как Data Governance необходимо адаптировать под реалии конкретной компании, выделяя наиболее болевые точки и решая их в первую очередь. Помимо улучшения качества данных и процессов, внедрение этих практик помогает узнать потенциальные риски и выгоды в долгосрочной перспективе.