Зрелостта на данните е термин, който често се използва за поставяне на организация върху скала: от ниво 1 до ниво 5, от ад хок до оптимизирано. Тези скали не са без стойност, но подсказват точност, която обикновено липсва при данните за устойчивост. Организация не е зряла или незряла. Някои данни са добре подкрепени с доказателства, други висят на една таблица, която разбира само един човек. Измерването на зрелостта на данните на практика означава: за всяка отделна точка от данни да се установи откъде идва, кой отговаря за нея и какво се случва, ако този човек не е налице.
Оценка за зрелост от външна страна дава представа, но не дава списък с действия. Ако отговорът е "ниво 2 от 5", вие все още не знаете коя точка от данни е ненадеждна, кой източник липсва или кой служител е единственият, който знае как се формира дадено число. Зрелостта на данните е полезна като инструмент за измерване само когато се разбива до нивото на отделните точки от данни. Не: "организацията се представя средно", а: "тази точка от данни няма документиран източник, онази точка от данни има три, които си противоречат."
Има три въпроса, които заслужават отговор за всяка точка от данни, и които заедно дават по-реалистична картина от обща оценка.
Първият е произход: откъде идва това число, през какви системи и обработки, и е този път документиран, или е известен само на човека, който го прави от години. Именно тук произходът (lineage) на дадена точка от данни променя това, което организацията може да докаже: не самото число, а пътя до него.
Вторият е собственост: кой е отговорен за тази точка от данни, и е документирано ли това отделно от лицето, което в момента я обработва. Без такова документиране въпросът кой ще прочете регистъра на данните, ако настоящият собственик вече не е там не е риторичен, а реален риск за непрекъснатост.
Третият е качество: съществуват ли правила, които сигнализират грешка преди числото да достигне до отчета, или отклонение се открива само когато външна страна попита за него. Този трети въпрос е пряко свързан с степента, до която данните са проверими за целите на увереност (assurance): одиторът не проверява дали числото звучи убедително, а дали обосновката издържа.
Този начин на измерване не дава число, с което да се сравните с друга организация. То не казва нищо за какъв процент от вашите данни е "зрял", защото този праг е произволен и се различава по сектор, по точка от данни и по оценяващ. Не предвижда също колко време е необходимо за преминаване от настоящото положение към по-добро; това зависи от броя точки от данни, от броя системи, които са включени, и от броя хора, чиито знания в момента съществуват само в главите им.
Това, което измерването прави, е да предостави конкретен преглед: тази точка от данни е в ред, онази не е, и точно затова. Този преглед е по-скромен от оценка по скала от пет, но е единственото, което дава перспектива за действие.
Предположението, че таблиците са проблема, често води до заключението, че нов инструмент автоматично повишава зрелостта. Това не е така. Както е описано в анализа защо таблиците не са същината на проблема, уязвимостта често не се крие във файловия формат, а в липсата на документиран произход и собственост. Инструмент, поставен върху неорганизиран процес, произвежда по-подредени прегледи на същите ненадеждни числа. Реда е: първо се установява какво съществува и откъде идва, само след това се избира каква система да го подпомогне.
Измерването на зрелостта не започва с всички данни, които организацията би могла някога да отчете, а с въпроса кои точки от данни са наистина необходими за приложимите отчетни задължения. Това ограничаване предотвратява измерването да се разлее в инвентаризация на всичко, което някъде е документирано, докато разграничението между точки от данни, които наистина ви трябват, и точки от данни, които случайно вече събирате точно определя върху какво трябва да се съсредоточи измерването. Който предпочита да премине през този подход първо в съвместна сесия, вместо само да го чете, ще намери структурата в описанието на какво представлява дейта бууткемп и какво дава.
Този начин на измерване е първата стъпка, не крайната точка. Щом стане ясно кои точки от данни са слабо подкрепени с доказателства, кой липсва като собственик и какви правила за качество все още не съществуват, възниква въпросът как това се документира структурно: в регистър, с произход (lineage) за всяка точка от данни и с правила, които сигнализират отклонения преди отчетът да напусне организацията. Точно за тази задача е предназначен Data Readiness Scan на csrdready.net. Скенерът е в процес на изграждане; който иска да започне вече сега, може да се запише за списъка на изчакване.
Щом веднъж знаете кои точки от данни изискват внимание и кой е отговорен за тях, следващият въпрос идва естествено: колко от работата около тях — препечатването, проверката, обединяването на източници — е работа, която машина може да поеме, и колко изисква човешка преценка. Werkscan на FTE TO AI изчислява за всяка задача какъв дял от нея може да бъде поет от AI, така че да не гадаете, а да броите.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.