Big data простым языком. Алексей Благирев. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Алексей Благирев
Издательство: Издательство АСТ
Серия: Бизнес-бук
Жанр произведения: Прочая образовательная литература
Год издания: 2019
isbn: 978-5-17-111829-7
Скачать книгу
до тех пор, пока не понадобятся снова для активного использования и удаления из всех активных производственных сред.

      7. Data Purge – удаление каждой копии элемента данных с предприятия. В идеале это необходимо делать из архива, так как реализация задачи управления данными на этом этапе жизненного цикла данных определит, что очистка действительно была выполнена должным образом.

      При работе с описанной моделью стоит отметить важные допущения:

      • «Жизненный путь» – не совсем корректный термин, потому что данные сами себя не воспроизводят, более близкое значение – «история данных», но предлагается его не менять, из-за того, что текущего значения придерживается большинство участников рынка.

      • Данные не обязательно должны проходить все семь фаз взаимодействия.

      • Фазы взаимодействия не обязательно выстраиваются в конкретную последовательность. В реальности фазы могут проявляться в хаотичном порядке.

      • Часть профессионального сообщества так же использует аббревиатуру ILM (Information Lifecyle Management). Разница[23] между двумя понятия состоит в следующем:

      Иными словами, по одной из версий управление данными является подмножеством цикла управления информацией, а сами подходы по управлению информацией уже являются подходами по управлению знаниями (Knowledge Management) в организации.

      Но стратегия управления данными сама по себе является самостоятельным звеном в этой сложной цепочке. Поэтому, даже не рассматривая всю цепочку управления знаниями, можно с уверенностью сказать, что стратегия управления данными несет в себе самостоятельную ценность.

      Утомил? А представьте, что в этом всем копается множество людей, которые в буквальном смысле спорят о дефинициях, правилах и отношениях.

Миссия компании и данные

      Итак, при построении стратегии, вслед за определением ключевых точек работы с данными, обычно выбирается традиционный путь создания и разработки любой стратегии:

      • Определение стратегической позиции – ответ на несколько ключевых позиций во внутреннем и внешнем окружении компании (с точки зрения регулятора, конкурентов, ресурсов и так далее), в том числе декомпозиция и интеграция миссии и ключевых факторов успешности;

      • Определение стратегического выбора[24] – ответ на несколько ключевых вопросов: как именно организация будет конкурировать? В каком направлении? Как организация достигнет выбранного направления?

      • Оценка и выбор стратегии – ответ на выборы по приемлемости предложенной стратегии.

      Это основы любого стратегического планирования, которое мы не будем разбирать в этой книге, поэтому про него лучше почитать отдельно. Если собрать все основные подходы, которые в том числе известны мне, то получается следующая картинка:

      Ключевые фреймворки при подготовке стратегии данных для организации

      1 Образована от сокращения шести английских слов: Political (политика), Economic (экономика), Social (общество), Technological


<p>23</p>

По версии DAMA Internation – независимая некоммерческая профессиональная организация, разрабатывающая стандарты по управлению данными DMBOK (Data Management Book of Knowledge).

<p>24</p>

Например, по модели Johnson и Scholes.