TOGAF в контексті архітектури даних

​Ми живемо в надзвичайно конкурентному середовищі, де відсутність певних даних означає втрату успіху та впливу на ринку. Компанії інвестують у всі можливі інструменти, щоб збільшити прибутковість, і в той же час, вони борються з пошуком необхідних даних. Отже, архітектура даних може допомогти бізнесу відкрити нові можливості.

Звичайно, існують компаній задоволені своїм поточним становищем і можуть навіть не відчувати технічних труднощів. Однак, виходячи з нашого професійного досвіду, ми можемо запевнити вас, що будь-яка компанія має певні обмеження, які заважають їй повністю розкрити свій потенціал. Щоб досягти цього вищого рівня успіху, краще дотримуватися кількох протоколів.

Архітектура даних є дуже важливою в наш час, оскільки вона допомагає знаходити критичні дані для конкретних цілей у потрібний час. Легка візуалізація зібраних даних та їхнє картографування є основною необхідністю для будь-якого бізнесу для досягнення конкретних цілей. Загалом, використання архітектури даних може покращити ваш цифровий досвід і зробити весь процес простішим.

​Архітектура даних з TOGAF

Open Group Architecture Framework або TOGAF є одним з найбільш використовуваних методів для розробки архітектури на підприємстві. Цей фреймворк ідеально підходить для великих корпорацій, а не для малих компаній. Він надає детальний метод для підтримки та розвитку архітектури підприємства.

Цей надійний і практичний метод надає інструменти та методологію для архітектури підприємства, а також стосується архітектури даних. Цей підхід до архітектури даних можна розділити на такі сфери: аналіз прогалин, управління даними, контроль даними та бачення бізнесу.

Ключові виміри архітектури даних

Давайте детально обговоримо кожну з цих категорій, щоб у вас було ширше розуміння архітектури даних за допомогою TOGAF.

1. Бачення бізнес-цілей

Основний сенс використання архітектури даних полягає в розробці кращого бачення бізнес-цінностей, що надаються. Щоб отримати чіткі бізнес-цілі, дані повинні бути отримані з правильного ресурсу і, в ідеалі, без будь-якого ручного втручання.

Загальне бачення бізнесу визначається стандартами та політикою архітектури. Вимоги та потреби компаній є важливими при визначенні обсягу архітектури даних. Наприклад, сфера застосування архітектури даних може бути обмежена KPI різних видів діяльності, пов'язаних з бізнесом.

2. Навігація в управлінні даними

Ефективне використання будь-яких наявних даних можливе лише тоді, коли вони добре структуровані та повні. Саме тому, бажано розуміти, як працює управління даними та його основні принципи. Отже, почнемо з мети управління даними:

• Визначення того, де і як створюються, реєструються та зберігаються елементи даних.
• Визначення використання елементів даних для послуг, бізнес-функцій та процесів.
• Визначення складності перетворення даних для обміну ними між додатками.
• Визначення того, чи відноситься конкретна інформація до транзакційних, референтних або основних даних.
• Визначення необхідного програмного забезпечення для ідеальної інтеграції з усіма клієнтами.

Щоб заглибитися в процес управління даними, давайте розглянемо деякі основні аспекти, такі як моделювання і мапування даних.

Моделювання даних застосовується для аналізу та визначення вимог до даних з метою підтримки процесів всередині компанії. Існує 3 варіанти моделей даних, які зазвичай використовуються в більшості систем. Вони бувають наступними:

• Концептуальна модель даних. Це початкова модель, в якій зацікавлені сторони та інші залучені експерти обговорюють вимоги та критерії, які вони можуть мати стосовно конкретного питання або проблеми. У цій моделі згадуються всі деталі про проблеми та їхній зв'язок з управлінням даними.
• Логічна модель даних. Це другий крок після концептуального. Це більш практична рекомендація, яка включає фактичну структуру інформації, що має використовуватися в базах даних. У деяких ситуаціях одна концептуальна модель може призвести до створення декількох логічних.
• Фізична модель даних. Останній крок у процесі моделювання - фізичний. Він відповідає за організацію всієї інформації відповідно до таблиць, визначення облікових записів для доступу до цих даних, а також деталей зберігання. Моделювання визначає не лише фактичні елементи даних, але й їхню структуру та взаємозв'язки між елементами.

Коли говорять про процес мапування даних, то мають на увазі візуальне зображення всіх кроків всередині процесу. Зазвичай, процеси відображаються за допомогою символів, діаграм і блок-схем, щоб, переглянувши їх, кожен міг отримати розуміння основних завдань, хто відповідає за їх виконання і коли кожне завдання має бути завершене.

У більшості організацій ці два процеси (моделювання та мапування) використовуються як взаємозамінні, і між ними немає великої різниці. Мапування можна робити буквально в будь-якому місці на дошці/папері. У той час як бізнес-моделювання робиться за допомогою програмного забезпечення, щоб його можна було відразу автоматизувати. Обидва ці процеси важливі для бізнесу, оскільки вони створюють корпоративну ясність, кращу відповідність стандартам і більш систематичний контроль над існуючими процесами.

3. Управління даними

Управління даними - це набір стратегій, процесів, метрик, стандартів і ролей, які гарантують ефективне використання інформації для досягнення цілей компанії. Процеси встановлюються таким чином, щоб гарантувати безпеку та якість даних. За допомогою управління даними компанія визначає, хто відповідає за певні дії, коли вони будуть проводитися, з якими даними, в якій ситуації та якими методами.

Мета управління полягає в наступному:

• Визначити елементи даних для управління бізнес-процесами.
• Визначити необхідні стандарти та структуру організації для управління даними.
• Визначити ролі та навички працівників для трансформації даних.
• Визначити вимоги до архівування.

​Право власності

Тепер давайте обговоримо деякі з основних елементів управління даними. Першим елементом, про який варто поговорити, є право власності. Кожна компанія має величезну варіативність типів даних, і з технологічним зростанням ця кількість збільшується. Для регулювання управління даними власність була передана бізнес-функції.  

Спочатку дані розподілялися між процесами. Наприклад, фінансова інформація використовувалася у фінансах і продажах, інформація про продукти була доступна для виробництва і досліджень і так далі.

Сьогодні багато інновацій у бізнес-сфері створили крос-функціональний підхід до всіх наявних процесів. Наскрізність даних є джерелом інновацій. Більшість компаній рано чи пізно приходять до висновку, що обмін даними з іншими організаціями може бути дійсно корисним. Наприклад, використання штучного інтелекту виявилося надзвичайно ефективним для багатьох бізнесів, які переймаються архітектурою даних. Тепер компанії можуть легко визначати поведінку клієнтів за допомогою штучного інтелекту.

​Безпека

Основна частина інформації зазвичай легко доступна для всіх членів команди, що спрощує робочий процес. Однак, деякі конфіденційні дані повинні мати обмежений доступ. Тому краще спеціалізувати доступ до деяких даних, щоб убезпечити систему. Контроль доступу буде особливо важливим для фінансової інформації, але не тільки.

Рівень безпеки може бути підвищений за рахунок впровадження дозволів користувачів. Такі дозволи дають компаніям можливість контролювати не тільки доступ до даних, але й доступ до процесів і конкретного контенту.     

Життєвий цикл

Дані мають певний життєвий цикл, оскільки вони не є статичними.  Тому дуже важливо моделювати повний життєвий цикл, який складається зі створення, використання, повторного використання, застарівання та ліквідації. Розуміння цього процесу може заощадити багато часу.  

Щоб розпочати управління даними в компанії, необхідно оцінити бізнес-процеси, які вже існують в організації, і спиратися на них. Наприклад, це може бути пов'язано з процедурами управління ризиками в компанії або з використанням введення даних.

Таким чином, в компанії використовується певна документація для реєстрації всіх видів діяльності, які потребують використання даних. Цей процес є стандартизованим, і більшість компаній мають його для того, щоб керувати всім більш ефективно. Наприклад, будь-який клієнт банку, щоб отримати кредитну картку, повинен надати персональні дані.

​4. Проведення аналізу прогалин

Аналіз прогалин в архітектурі даних - це свого роду вимір, необхідний для визначення відсутніх технологій, процесів тощо. Результати цього аналізу повинні включати конкретне планування для досягнення бізнес-цілей.

Порівнюючи поточну ситуацію з цільовою, бізнес може легко визначити, куди він рухається і що потрібно змінити, щоб досягти конкретних результатів. Аналіз може оцінювати не тільки всю організацію, але й окремі команди всередині цієї компанії. Таким чином, він може принести дійсно практичні рекомендації.  

Процес аналізу досить простий. Спочатку потрібно визначити сферу, яку потрібно оцінити. На наступному етапі узагальнюється ідеальний результат і конкретизуються цілі, яких необхідно досягти. Потім відбувається фактичний аналіз і порівняння з цією метою. Процес завершується розробкою плану, як мінімізувати цей розрив.

У великих компаніях відповідальність за проведення такого аналізу лежить на менеджерах проектів, бізнес-аналітиках, керівництві або командах з удосконалення. Однак у вашій команді може навіть не бути такої людини, але після короткого навчання і добре розроблених шаблонів будь-який співробітник може успішно працювати з цим процесом.

Ось реальні кроки, яких слід дотримуватися, щоб створити релевантний аналіз прогалин для вашого бізнесу:

• Визначте сферу, яку потрібно проаналізувати, і цілі, яких потрібно досягти. Наприклад, компанія впровадила TOGAF в архітектуру даних, але все ще є деякі незначні проблеми, пов'язані з процесом навчання команди. Цілі тут визначатимуть часові рамки та деякі рекомендації щодо проведення додаткового навчання.
• Вкажіть ідеальний сценарій. Якщо все спрацює, яку саме цінність це принесе компанії?   
• Проаналізуйте поточну ситуацію. Тут потрібно буде вказати, чому команда не в повній мірі використовує новий підхід.
• Порівняйте поточну ситуацію з ідеальною.
• Охарактеризуйте цей розрив і вкажіть, у чому саме полягають відмінності.
• Створіть план для мінімізації цього розриву.

​Підсумки

TOGAF - це чудовий фреймворк для архітектури даних. Він може спрямовувати величезні організації до успіху. TOGAF допомагає компаніям управляти і проектувати, як всі процеси, пов'язані з даними, застосовуються і інтегруються в рамках необхідних рішень. Він пропонує принципи, практики та найкращі методи, які дійсно працюють. Отже, якщо ви шукали ідеальний фреймворк, тепер ви знаєте, з чого почати.

FAQ

Що означають три типи архітектурних моделей?

Три моделі, які є дуже цінними для бізнесу, пов'язані з TOGAF в архітектурі програмного забезпечення, бізнесу та даних. Ця популярна модель використовується для вже окреслених принципів, практик та процесів. Бізнес-моделі допомагають у вдосконаленні стратегії, а модель програмного забезпечення орієнтується на ІТ-зміни.

Які є три рівні архітектури даних?

Коли ви говорите "дані", ви вже розумієте, наскільки вони повинні бути структурованими, і в архітектурі даних є 3 важливих рівні. Концептуальний рівень визначає загальні вимоги та вказує, звідки ці дані беруться. Логічний рівень фактично визначає необхідні фреймворки та технології. Фізичний рівень визначає зберігання даних, наприклад, чи обирає компанія бази даних, хмарні сервери, конфігурацію обладнання тощо.

Що виділяє TOGAF як провідний фреймворк архітектури підприємства?

TOGAF - це стандартизований фреймворк, який ідеально підходить для архітектури підприємства. Цей фреймворк має впорядковані методи розподілу даних, щоб управління ними було також більш ефективним. Ця система пропонує практичні рекомендації, які стосуються проектування, планування, управління та впровадження. Плюси її використання очевидні: організації отримують кращу продуктивність, вищу гнучкість і модифікований процес прийняття рішень. Крім того, при використанні TOGAF організації економлять гроші, час і, що більш важливо, зусилля.