Přední české bance Adastra pomohla s optimalizací provozu

Pro ustavení Data Governance jsme museli vyřešit nejen věci spojené s evidencí datových prvků a odpovědností za ně, ale bylo také třeba definovat kompletní procesní chování v oblasti a stanovit organizační strukturu péče o data. Z hlediska komplexního Data Managementu jsme vyjasnili celkovou koncepci přístupu ve všech oblastech tohoto řízení, stanovili priority, kam zaměřit své úsilí, a zejména získali podporu tohoto dění napříč celou bankou.

Zavedením Data Governance jako základny pro Data Management chtěl zákazník při práci s daty postupně eliminovat:

• Neefektivní rozhodování.
• Opakované vymýšlení již použitých postupů.
• Duplicitní činnosti při vývoji a provozu systémů pro data.
• Duplikovaná řešení v různých systémech.
• Nedostupnost informací oprávněným uživatelům v požadovaném čase a kvalitě.
• Neefektivní vynaložení prostředků na předcházení problémů, kde náklady překročí užitek z prevence.
• Nedorozumění v komunikaci při řešení problémů a tvorbě systémů.

Jedním z cílů projektu Data Governance Pilot bylo vytvoření základny pro plnohodnotný Data Management, tedy zajistit, že:

• Základní termíny a definice spojené s Data Managementem budou všeobecně známy a akceptovány v celé bance.

• Odpovědní pracovníci budou vědět o činnostech a metodách spojených s Data Managementem.
• Odpovědní pracovníci budou vědět o svých odpovědnostech, pravomocech  a povinnostech spojených s řízením dat, o možnosti využití prostředků Data Managementu.
• Budou existovat udržované prostředky pro přesnou a jednoznačnou definici dat a informací v celé bance (slovníky, modely, metadata).
• Dojde ke sjednocení pravidel pro návrh a vývoj aplikací. Budou sdíleny praktiky a znalosti jak pro práci s daty, tak pro práci s technologiemi.
• Bude se sledovat a vyhodnocovat kvalita  klíčových dat (core banking data).
• Bude se definovat, implementovat a kontrolovat bezpečnostní politika pro práci s daty (odpovědnosti, vlastníci dat, pravidla).
• Bude existovat přesný model klíčových dat, model transformací a toku dat v celé bance. Bude-li to smysluplné, použijí se jednotné technologické prostředky pro tyto modely.
• Bude zavedena Data Governance – způsob, jak organizačně zajistit Data Management.
• Vzniknou metriky pro sledování přínosů Data Managementu. Bude se vyhodnocovat přínos Data Managementu a na jeho základě bude probíhat jeho trvalé zlepšování.

Patří-li data všem – a tedy nikomu – nelze zlepšovat jejich kvalitu.

Úkolem konzultantů projektu bylo připravit koncepci organizace práce v oblasti Data Governance. Opírali jsme se přitom o DAMA-DMBOK (DAMA – Data Management Book Of Knowledge) a framework DGI (Data Governance Institut). Pro zpracování konkrétních principů a metodik práce v rámci Data Governance jsme vytvořili modely s využitím frameworku pro modelování Adastra EAF GG (Enterprise Architecture Framework – Governance Generation), který již banka využívala i v jiných projektech.

Velmi významnou částí projektu bylo také sestavení koncepce pro firemní slovník s možností využití informací z modelu. Takto připravenou koncepci jsme ověřili v rámci „Proof-of-concept“ za použití řešení firmy Semanta se všemi tehdy dostupnými komponentami včetně modulu Air.

S odstupem doby lze potvrdit, že výchozí úvahy projektu o přínosech zavedení Data Governance a zavedení podpůrných nástrojů jako jsou modely, slovníky, evidence přiřazení governance apod. byly správné a skutečně tato oblast přináší do života firmy významné benefity. Prokázalo se, že:

• Existence jednotného slovníku a správa modelů zjednoduší definici a analýzu požadavků na vývoj a změny systémů.
• Existence modelů umožní efektivní a přesnější analýzu dopadů změn. Pomůže zrychlit řešení datových incidentů.

• Sníží se náklady na integraci, protože bude možné přesněji definovat distribuovaná data a jejich transformace, zamezí se tvorbě duplicitních dat a systémů nebo nepřímým přenosům dat.
• Přínosem je i zvýšení kvality testování (neboť testování rychleji získává potřebné odpovědi) a rychlosti změnových řízení dané dostupností a kvalitou metadat.
• Přesné definování kompetencí a procesů zajistí rychlejší zpracování obchodních požadavků.
• Sjednocení technologických prostředků a úsilí v rámci celé banky sníží provozní náklady na údržbu těchto prostředků.