`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Долой бюрократию! Или как ускорить процесс согласования в корпорациях

Понятно, что каждая компания по-своему уникальна и имеет свой личный набор уникальных проблем. Однако существует одна общая проблема или, скорее, сложность, которая объединяет всех нас — это бюрократия, т.е. длинный и затратный по времени процесс согласования чего-либо, в том числе и документации. Сегодня я расскажу Вам, каким образом система управления метаданными (СУМ) поможет в решении этой проблемы.

В каждой зрелой компании ежегодно проходят процесс согласования сотни документов, которые определяют внутренние стандарты, бюджеты отдельных департаментов и компании в целом, описывают показатели (KPI), по которым будет проводиться оценка результативности сотрудников и т.д. Из-за разного понимания информации процесс согласования таких документов занимает достаточно много времени, и чаще всего это приводит к тому, что документы утверждаются значительно позже требуемого срока. Ярким примером проблем в согласовании документа может служить государственный бюджет Украины, который составляется и координируется в течение года, но из-за сложностей в согласовании принимается значительно позже положенного срока (бюджет Украины на 2013 год был принят только 4 апреля 2013 года).

Система управления метаданными обладает встроенными и гибко настраиваемыми бизнес-процессами для согласования и утверждения любой информации в компании. С помощью таких бизнес-процессов можно значительно сократить время, затрачиваемое сотрудниками на работу с информацией, контролировать ее изменение, а также упростить процессы распространения информации и предоставления доступа к ней всем заинтересованным сотрудникам.

На очень упрощенном примере создания нового бизнес-объекта (показателя) я постараюсь объяснить, как это работает:

  • Ответственный за создание и утверждение показателей сотрудник создает в СУМ бизнес-объект с типом «Показатель», задает его первичное определение, описывает его атрибуты, формулу расчета и т.д., а также запускает бизнес-процесс по его согласованию.

  • Сотрудники, эксперты предметной области, к которой относится данный показатель, получают на свои почтовые адреса уведомления о новом показателе и задачи по его согласованию.

  • Эксперты заходят в СУМ и в режиме комментирования согласовывают* правильность заданных определений и всех его атрибутов.

  • После того как эксперты пришли к единому мнению, данный показатель отправляется на окончательное утверждение к непосредственному владельцу информации, таким человеком в компании обычно является CIO(который может делегировать свои полномочия в виду большой занятости).

  • Владелец информации может утвердить определение данного показателя, тогда показатель становится стандартом в компании, или снова отправить данный показатель на согласование, сопроводив своими комментариями.

* если в течение обусловленного времени эксперты не могут выработать однозначное мнение относительно бизнес-объекта, ответственный за процесс согласования сотрудник должен вовлечь в процесс дополнительных экспертов или эскалировать данный процесс выше, передав информацию сотрудникам, обладающим правом принимать решения.

При обнаружении каких-либо изменений в уже существующих метаданных система управления метаданными автоматически разошлет уведомления об этом всем заинтересованным сотрудникам. Так мы исключим использование устаревшей информации, что положительно скажется на качестве всей информации в компании в целом.

История одного банка и Антимонопольного комитета Украины

Некоторое время назад в одном из украинских банков возникла ситуация, когда отсутствие качественных метаданных привело к прямым убыткам, а также к штрафам со стороны органов государственного регулирования.

Итак, недавно один из украинских банков, в связи с резко изменившейся финансовой ситуацией на рынке, был вынужден в одностороннем порядке изменить тарифы на свои услуги. Кроме всего прочего, перемены коснулись процентных ставок для физических лиц по кредитным линиям и депозитам. Изменение тарифов банка привлекло внимание органов государственного регулирования, а именно Антимонопольного комитета Украины (АМКУ). В связи с этим комиссия АМКУ потребовала предоставить информацию, которая могла бы обосновать целесообразность изменения тарифов.

Руководство банка ответило на запрос и предоставило отчеты, показывающие снижение средней доходности по клиентам (average income per customer). Отчеты подтверждали снижение общей прибыльности банка, что отражалось на его конкурентоспособности на рынке Украины.

Эти цифры были достаточно весомым аргументом и удовлетворили требования АМКУ, однако для принятия окончательного решения комитету понадобилась детальная сопроводительная документация, которая могла бы служить аргументом и подтверждением правильности предоставленных расчетов. Вот тут-то и возникла потребность в полных и качественных метаданных. В процессе сбора данной документации руководство банка обнаружило, что их специалисты не в состоянии предоставить такую информацию. Проблема заключалась в том, что существующая документация, в которой описывается методика расчета, уже устарела, а сотрудник, который мог бы прокомментировать данный документ, уже не работает в банке, и никто из его коллег не в состоянии взять на себя ответственность за правильность используемых в расчетах формул.

АМКУ конечно же пригрозил штрафами в случае не предоставления всей требуемой информации в срок. Чтобы собрать эти данные, банк затратил огромный объем ресурсов. Для решения проблемы понадобилось провести полный анализ формирования отчетности в банке, что, как известно, является очень сложным и трудоемким процессом.

Таким образом, недостаточное качество бизнес-метаданных, отсутствие их полного и четкого описания, а также ответственных за информацию обернулось для банка прямыми убытками.

Данная ситуация — еще одно подтверждение того, что всем нам следует задуматься о необходимости внедрения системы управления метаданными и грамотного построения процессов управления метаданными в наших компаниях.

Метаданные в цифрах

Сегодня я хотел бы поделиться с Вами фактами и сухими цифрами. Эти цифры покажут Вам, насколько сильно мы зависим от информации, и какие выгоды можно получить от управления метаданными. Кроме того, я приведу несколько примеров того, как крупнейшие мировые компании, которые являются лидерами в своих областях бизнеса, сумели увеличить свои доходы и прибыль благодаря управлению метаданными.

Статистика:

Независимое исследование McKinsey Global Institute, 2012 год:

— 19% времени, т.е. примерно 400 часов или 2,5 месяца в год сотрудники компании тратят на поиск и сбор информации.

Независимое исследование Deloitte, 2012 год:

— 53% деятельности по обработке данных заключаются в сборе данных и их преобразованиях.

Анализ компании Gartner, 2012 год:

— 5% успеха в обеспечении качества данных зависят от методической̆ проработки семантики данных специалистами предметной̆ области, т.е. от качества бизнес-метаданных.

Выгоды от управления метаданными:

79% — Улучшение обмена информацией в масштабах компании

59% — Повышение эффективности использования информации

52% — Быстрая реакция на изменения данных

49% — Уменьшение рисков, связанных с данными (их изменением, качеством и т.д.)

45% — Снижение затрат на интеграционные процессы

39% — Снижение затрат бизнес-подразделений

32% — Увеличение эффективности работы бизнес-подразделений

16% — Увеличение доходов бизнес-подразделений

5% — Другое

— на основании 458 ответов от 122 респондентов. Источник: TDWI Technology Survey.

Результаты успешных внедрений систем управления метаданными:

Tesco (британская компания, крупнейшая розничная сеть Великобритании):

Ежегодный доход компании более $57,6 млрд

Чистая прибыль компании составляет $2,1 млрд

Система управления метаданными способствовала увеличению продаж на 1-5%.

American Airlines (американская авиакомпания, мировой лидер по общему количеству пассажиро-километров и размеру пассажирского флота):

Совершается более 300 000 звонков клиентов ежемесячно

Система управления метаданными способствовала увеличению эффективности обслуживания клиентов на 25-50%

Ежегодный доход компании — более $18,6 млрд

Чистая прибыль компании составляет $761 млн

Система управления метаданными способствовала увеличению продаж на 1-5%.

GlaxoSmithKline (GSK — британская фармацевтическая компания, одна из крупнейших в мире):

Система управления метаданными способствовала:

  • уменьшению стоимости разработки новых лекарств на 1-5%

  • повышению эффективности исследований на 5-10%

  • уменьшению времени, затрачиваемого на продажи и маркетинг, на 10-20%

  • увеличению дохода компании на 13%

Источник: Taxonomy Strategies LLC, основано на данных Hoover’s.

Таким образом, приходим к выводу, что управление информацией и метаданными в частности — это те процессы, которые можно и нужно внедрять на любом этапе развития компании, даже если эта компания уже является лидером на рынке. Если же бизнес находится на стадии развития, такие процессы являются жизненно необходимыми.

Какие проблемы решают метаданные?

Теория, пусть и подкрепленная примерами, остается теорией. Факты — вот что необходимо для полного и четкого осознания проблемы, и чем их больше, тем прозрачнее и понятнее общая картина. Сегодня я постараюсь перечислить основные и наиболее существенные причины того, почему процессы управления метаданными необходимы вашей компании.

Давайте разберемся, почему метаданные являются тем звеном, без которого эффективное управление информацией в компании в принципе невозможно. Итак, рассмотрим проблемы, от которых наши клиенты избавились благодаря метаданным.

Проблемы: конфликты между различными подразделениями; низкая эффективность совместной работы подразделений; сложности в построении интеграционных процессов; разные методики расчета одинаковых показателей и, как результат, некорректная отчетность.

Причины: различное понимание одних и тех же бизнес-терминов (бизнес-объектов); отсутствие процессов управления метаданными.

Проблема: постоянное снижение качества информации вследствие бесконтрольного и недокументированного ее изменения.

Причина: отсутствие ответственных за информацию.

Проблемы: неосведомленность сотрудников об изменениях, осуществленных в информации; использование неактуальной информации.

Причина: отсутствие истории изменения информации.

Проблема: низкая скорость реакции ИТ-сектора на запросы бизнес-подразделений, связанная с постоянным анализом источников информации.

Причины: отсутствие описаний источников информации (технических метаданных), а также актуальной документации, сопровождающей их. Если такая документация и существует, то она не актуализируется в соответствии с изменениями.

Проблемы: дублирование информации в различных системах; дополнительные затраты на построение ненужных (уже существующих) отчетов; использование устаревшей и неверной информации.

Причины: сложности в поиске необходимой и актуальной информации, а также в идентификации источника с наиболее актуальной и корректной информацией (чаще всего такой системой является первоисточник).

Проблема: высокая зависимость от знаний сотрудников.

Причина: уникальная информация существует только в головах сотрудников.

Проблемы: снижение доверия к информации, которая хранится в информационных системах, в первую очередь в таких, как DWH и BI. Снижение востребованности этих систем вплоть до полного отказа от их использования.

Причины: отсутствие метаданных, описывающих информацию, хранящуюся в системах, т.е. непонимание этой информации и, как следствие, низкая скорость адаптации таких систем к быстроменяющимся требованиям бизнеса, к изменениям в информационных потоках компании, а также к изменениям в других внутренних системах-источниках.

Если вышеописанные проблемы актуальны для вашей компании, вы уже знаете, как можно их решить — благодаря управлению метаданными.

Финансовые выгоды от внедрения систем управления метаданными

Перед внедрением любой новой системы мы всегда интересуемся той выгодой, какую получим в конечном итоге. Поэтому надо разобраться, какие преимущества может дает система управления метаданными, и, что еще более важно, — сколько денег удастся сэкономить?

Безусловно, основным преимуществом управления метаданными является улучшение обмена информацией. Метаданные служат связующим звеном между различными подразделениями и процессами компании, что и подтверждает статистика, приведенная на следующей иллюстрации:

Финансовые выгоды от внедрения систем управления метаданными

В большинстве отраслей промышленности заработная плата является основной статьей расходов компании. Затраты же на обмен информацией, наоборот, труднооценимы и неочевидны, однако они гораздо больше, чем могут казаться. Именно это, а также то, каким образом метаданные помогут сэкономить сотни тысяч гривен, повысить производительность и увеличить количество успешно выполненных проектов в компании, мы покажем ниже.

(T1-T2)*C*B*A — Экономия средств благодаря управлению метаданными

Т1 — количество часов, затрачиваемое сотрудниками на сбор и изучение информации из системы-источника, а также документирование результатов;

Т2 — количество часов, затрачиваемое на получение соответствующей информации с использованием решения по управлению метаданными;

С — количество сотрудников, которые принимают участие в процессе изучения систем-источников информации;

В — средняя зарплата сотрудника в час;

А — количество приложений или проектов, внедряемых в компании за год, которые так или иначе требуют изучения уже существующих источников информации в компании.

Для понимания данной формулы приведем следующий пример:

120 часов (или три рабочих недели) — примерно столько необходимо специалисту, чтобы изучить и задокументировать несколько небольших по масштабу источников. Включая переписку с сотрудниками других подразделений, организацию встреч для обсуждения информации, согласование терминологии и т.д.

24 часа — столько времени понадобится специалисту, чтобы найти уже существующую информацию в системе управления метаданными и адаптировать ее для своих целей.

10 человек — среднее количество специалистов, задействованных в проекте.

50 гривен в час — средняя зарплата опытного специалиста (отталкиваясь от среднемесячной зарплаты в 1000 долларов).

10 проектов — количество проектов, которые внедряются в компании за год, выполнение которых так или иначе требует изучения уже существующих источников информации в компании.

В таком случае экономия средств, благодаря управлению метаданными, составит:

(120 - 24) * 10 * 50 * 10 = 480 000 гривен

Экономия почти полмиллиона гривен фонда заработной платы компании в год, безусловно, является преимуществом, однако это ли главный «плюс» и главная выгода от управления метаданными? Нет, в большинстве случаев основным преимуществом управления метаданными является повышение эффективности работы сотрудников, а значит и эффективности компании, что неизбежно влечет за собой рост ее прибыли!

Компания Intel, ведущий производитель электронных чипов в мире, подсчитала, что каждый доллар, потраченный на управление метаданными, позволяет компании сэкономить 6 долларов в год!

Зачем метаданные бизнесу?

Сегодня, в век ИТ, мы полностью отдаем себе отчет в том, что информация — это основа для эффективной работы компании. А это значит, что прибыльность бизнеса напрямую зависит от того, насколько имеющаяся информация полна, качественна и актуальна. Именно метаданные способны помочь нам понять имеющуюся информацию и правильно ее интерпретировать, оценить ее полноту и актуальность. Они обеспечивают прозрачность происхождения информации, способствуют повышению ее качества, а также облегчают поиск необходимой информации.

Таким образом, метаданные — это то, с чего нужно начинать построение любых процессов в компании, любой проект, любую реформу. Именно поэтому, перед тем как приступить к работе, необходимо описать ту область, с которой предстоит работать, четко определить все бизнес- и технические термины, чтобы не возникало проблем в дальнейшем, а также определить методики расчета показателей, все метрики расчетов, назначить ответственных и т.д. Это справедливо как для небольшого, краткосрочного проекта в средней компании, так и для долгосрочных реформ государственного уровня.

Подтверждением тому является американская реформа здравоохранения, которая была начата Бараком Обамой в 2009 г. На нее было выделено 1 трлн долл, это самая масштабная реформа в США с 1932 г. Цель реформы заключалась в повышении качества жизни более 300 млн человек за счет создания в стране универсальной системы медицинского обеспечения для незастрахованных граждан, создания дополнительных рабочих мест, уменьшения дефицита бюджета и повышения уровня медицинской отрасли в целом.

На первом этапе реформы был создан единый глоссарий метаданных в области здравоохранения. В нем были собраны стандарты, описывающие все области медицины: термины, понятия, основные и вспомогательные процессы, их последовательности и взаимосвязи. Именно благодаря такому глоссарию стала возможной унификация бизнес-процессов десятков тысяч медицинских учреждений по всей стране, а также повышение эффективности и уровня медицинского обслуживания граждан. Все это позволило снизить затраты на введение новых инициатив правительства, повысить скорость и качество их выполнения и, как следствие, увеличить доходность бюджета.

«Конечно, в больших корпорациях и на государственном уровне метаданные необходимы, — подумаете вы. — Но зачем они нужны небольшим и средним компаниям?» Дело в том, что на пути к построению эффективных бизнес-процессов существует много преград, одна из которых состоит в дефиците обоюдного понимания — своеобразного бизнес-языка. Кроме того, отсутствие единого толкования данных в компании сказывается на скорости и качестве выполняемой работы и, как следствие, на эффективности деятельности. Задайте, к примеру, представителям разных бизнес-подразделений вопрос: кто такой клиент/абонент? Практика показывает, что:

  • финансы ответят, что клиент — это субъект взаиморасчетов;

  • маркетинг ответит, что клиент — это, прежде всего, потребитель продуктов и услуг;

  • для IT, и того проще, клиент — запись в базе, имеющая уникальный номер.

Разное понимание подобных базовых терминов может привести к тому, что, к примеру, показатель «Количество клиентов/абонентов» для разных подразделений может рассчитываться по-разному и, более того, с использованием разных источников информации. Это звучит весьма странно, однако, как показывает опыт, происходит такое гораздо чаще, чем хотелось бы.

Преодолевая барьеры вместе с метаданными

Нужно признать, что на данный момент экономическая ситуация на рынке Украины не самая благоприятная. Тем не менее, ведущие компании инвестируют средства в новые программные решения и в оптимизацию уже существующих бизнес-процессов. Качественное управление метаданными способно помочь компаниям добиться максимума при реализации комплексных ИТ-проектов, в частности, за счет унификации процессов составления отчетности.

Типичные проблемы бизнеса

Согласно отчету McKinsey Global Institute по итогам 2012 г., 19% своего рабочего времени, что соответствует 2,5 месяцам работы в год (см. рисунок), сотрудники тратят на сбор информации и подготовку отчетности.

Преодолевая барьеры вместе с метаданными

Таким образом, от того, насколько легко необходимая информация может быть получена, от того, насколько она будет полна и качественна, зависит, насколько эффективно сотрудники расходуют свое рабочее время. К сожалению, в большинстве компаний фактическое состояние управленческой отчетности позволяет утверждать, что названная выше практически пятая часть рабочего времени тратится абсолютно неэффективно. Для подтверждения приведем статистику «TDWI Technology Survey» за 2012 г., отражающую текущее состояние отчетности в банках. Согласно этой статистике сотрудники типичной финансовой структуры составляют более 5 тыс. бизнес-отчетов в год, 85% из которых не используются более одного раза, 60% на момент создания уже устарели, а 50% – дублируют информацию, существующую в других отчетах.

Такие проблемы в совокупности с некорректными данными в получаемых отчетах и с невозможностью идентифицировать происхождение информации влекут за собой ряд негативных последствий, характерных для большинства украинских компаний:

  • недоверие к информации;
  • конфликты между бизнесом и ИТ;
  • ошибки в принятии решений;
  • невыполнение требований compliance и аудитов;
  • сильная зависимость от отдельных специалистов.

Для борьбы с этими проблемами компании тратят огромные средства на централизацию и интеграцию данных, создают новые аналитические системы (Business Intelligence, BI) и строят новые хранилища данных (Data Warehouse, DWH). Однако, как показывает практика, несмотря на очевидные преимущества централизованного подхода, успешность таких проектов очень низкая.

Так, до 80% проектов по внедрению BI-систем и до 50% – по созданию DWH терпят фиаско (Gartner). Почему? Именно несогласованность требований и отсутствие единого бизнес-языка, которые препятствуют корпоративной интеграции данных, чаще всего и являются причинами низкой эффективности проектов. А отсутствие единого понимания бизнес-терминов и методик расчетов показателей только усугубляет сложившуюся ситуацию.

Есть ли выход из ситуации?

Да, несомненно! Чтобы решить вышеописанные проблемы, компания прежде всего должна четко идентифицировать и дать описание всем своим информационным ресурсам (активам), т.е. идентифицировать все метаданные компании. Именно благодаря метаданным специалисты будут в состоянии ответить на вопросы: «кто?», «что?», «где?», «когда?», «почему?» и «как?» относительно любых данных, а значит одна из основных проблем низкой эффективности работы сотрудников, низкого качества интеграционных процессов в компании и проблем при внедрении новых информационных систем будет решена.

Таким образом, комплексный подход к управлению информацией, досягаемый с помощью метаданных, позволит сотрудникам компании выработать единое понимание любой информации в компании, позволит однозначно ее интерпретировать, быстро находить необходимые данные и корректно их использовать. Что в конечном итоге позволит принимать корректные решения, благодаря которым Вы сможете построить долгосрочное конкурентное преимущество.

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT