Öncəki dərsimizdə data idarəçiliyinin "niyə"sini, yəni onun texniki bir tapşırıq deyil, birbaşa biznes dəyəri yaradan strateji funksiya olduğunu aydınlaşdırdıq. Artıq bir təşkilatın niyə idarəçiliyə ehtiyac duyduğunu əsaslandıra biləcəyinizə görə, indi "necə" sualının təməlinə enməyin vaxtıdır.
Bu günkü dərsdə data idarəçiliyi dünyagörüşünü formalaşdıran üç fundamental fəlsəfəni müqayisə edəcəyik: DAMA-DMBOK-un əhatəli çərçivəsini, Con Ledlinin (John Ladley) proqramatik yanaşmasını və Robert Seynerin (Robert Seiner) Qeyri-İnvaziv Data İdarəçiliyi (Non-Invasive Data Governance) modelini. Bu fəlsəfələri anlamaq, fərqli təşkilati mədəniyyətlər, ölçülər və hədəflər üçün hansı strategiyanın daha uyğun olduğunu müəyyən etmək üçün kritik əhəmiyyət kəsb edir.
1. Əsas Çərçivə: DAMA-DMBOK
Data idarəçiliyi fəlsəfələrini araşdırarkən başlanğıc nöqtəsi adətən DAMA-DMBOK-dur (Data Management Body of Knowledge). Onu data idarəçiliyi üçün bir addım-addım təlimat kimi deyil, daha çox data idarəçiliyinin bütün sahələrini əhatə edən hərtərəfli bir "ensiklopediya" və ya "xəritə" kimi düşünün. DAMA-DMBOK nəyin idarə olunmalı olduğunu təsvir edir, ancaq bunu necə edəcəyinizlə bağlı sərt qaydalar təyin etmir.
Aşağıdakı sənədi oxuyaraq DAMA-DMBOK-un data idarəçiliyinə necə yanaşdığını daha dərindən anlaya bilərsiniz.
DATA GOVERNANCE FRAMEWORK STRATEGIC PLAN
Bu sənəd Filadelfiya şəhərinin bir departamenti tərəfindən hazırlanmış real bir data idarəçiliyi strateji planıdır. Sənəd, nəzəriyyələrin praktikada necə tətbiq olunduğunu göstərmək üçün əla bir nümunədir.
Sənədin 11-ci səhifəsində "The Relationship between a Data Governance Framework and the DAMA DMBOK" başlığına keçin. Buradakı DMBOK Çarxı (DMBOK Wheel) haqqındakı izahı diqqətlə oxuyun. Data idarəçiliyinin digər doqquz bilik sahəsini necə əhatə etdiyinə və onlar arasında koordinasiyanı necə təmin etdiyinə diqqət yetirin.
Oxuduğunuz kimi, DAMA-DMBOK-un fəlsəfəsi aşağıdakı kimidir:
- Mərkəzi Koordinasiya: DMBOK Çarxında Data İdarəçiliyi mərkəzdə və ya digər bütün bilik sahələrini (məsələn, Data Keyfiyyəti, Metadata İdarəetməsi, Master Data İdarəetməsi) əhatə edən bir təbəqə kimi təsvir edilir. Bu o deməkdir ki, idarəçilik digər bütün data idarəetmə fəaliyyətlərini əlaqələndirən və istiqamətləndirən bir "çətir" funksiyasıdır.
- Hərtərəfli Bilik Sahələri: Bu, data idarəçiliyinin təkcə qaydalar və siyasətlərdən ibarət olmadığını, eyni zamanda data modelləşdirməsindən tutmuş data təhlükəsizliyinə qədər geniş bir sahəni əhatə etdiyini vurğulayır.
- Standartlaşdırma: DAMA-DMBOK sənayeyə ümumi bir terminologiya və ən yaxşı təcrübələr toplusu təqdim edir. Bu, data mütəxəssislərinin eyni dildə danışmasına kömək edir.
Fəlsəfəsi: Geniş əhatəli, standartlaşdırılmış və təsviredici. DAMA, data idarəetmə "krallığının" xəritəsini çəkir və Data İdarəçiliyini bu krallığın hökuməti olaraq təyin edir.
2. Proqramatik Yanaşma: Con Ledli (John Ladley)
Con Ledli daha formal, yuxarıdan-aşağıya (top-down) və proqramatik bir yanaşma təklif edir. Onun fəlsəfəsinin əsasını datanın digər hər hansı bir maddi aktiv (məsələn, pul, avadanlıq) kimi idarə olunması fikri təşkil edir. Əgər bir şirkətin maliyyə departamenti varsa, niyə onun datalarını idarə edən formal bir proqramı olmasın?
Ledlinin bu yanaşmasını onun "Ümumi Qəbul Edilmiş Məlumat Prinsipləri" (Generally Accepted Information Principles - GAIP) formalaşdırır.
DATA GOVERNANCE FRAMEWORK STRATEGIC PLAN
Eyni strateji plan sənədinə qayıdaraq, Ledlinin prinsiplərinin real bir çərçivəyə necə inteqrasiya olunduğuna baxaq.
Sənədin 58-ci səhifəsindəki "APPENDIX B: LADLEY’S GENERALLY ACCEPTED INFORMATION PRINCIPLES™" cədvəlini nəzərdən keçirin. Hər bir prinsipin təsvirini oxuyun. Xüsusilə "Content as Asset", "Accountability" və "Risk" prinsiplərinin nə demək olduğu üzərində düşünün.
Ledlinin fəlsəfəsinin əsas xüsusiyyətləri:
- Data bir Aktivdir: Datanın real dəyəri, riski və öhdəliyi var. Buna görə də ona maliyyə aktivləri kimi yanaşılmalı, uçotu aparılmalı və ciddi şəkildə idarə olunmalıdır.
- Formal Proqram: Data idarəçiliyi təsadüfi və ya qeyri-rəsmi şəkildə həyata keçirilə bilməz. Onun aydın missiyası, vizyonu, rolları, qərar vermə hüquqları və maliyyələşdirilməsi olan rəsmi bir proqram kimi qurulması lazımdır.
- Yuxarıdan-Aşağıya (Top-Down): Bu yanaşma adətən rəhbərliyin dəstəyi ilə başlayır. Öncəki dərsdə öyrəndiyimiz kimi, biznes keys hazırlanır, investisiyanın gəlirliliyi (ROI) hesablanır və proqram yuxarıdan aşağıya doğru bütün təşkilata tətbiq edilir. Bu, yeni rolların, komitələrin və proseslərin yaradılmasını tələb edə bilər.
Fəlsəfəsi: Proqramatik, formal, biznes mərkəzli. Ledlinin yanaşması, mövcud strukturların üzərində yeni bir "data hökuməti" qurmağa bənzəyir.
3. Qeyri-İnvaziv Yanaşma: Robert Seyner (Robert Seiner)
Robert Seyner tamamilə fərqli bir perspektiv təqdim edir: "Qeyri-İnvaziv Data İdarəçiliyi" (Non-Invasive Data Governance - NIDG). Ledlinin "yeni bir hökumət qurmaq" yanaşmasının əksinə olaraq, Seynerin fəlsəfəsi mövcud reallığı qəbul etmək və onu formalaşdırmaq üzərində qurulub.
Seynerin yanaşmasını anlamaq üçün onun digər yanaşmalarla müqayisəsini oxumaq faydalıdır.
Why noninvasive data governance is the best approach to use | TechTarget
Bu məqalə Robert Seyner ilə aparılan bir müsahibədir və onun fəlsəfəsini öz dilindən izah edir.
Müsahibənin əvvəlində, "How is noninvasive data governance different from other data governance approaches?" sualına Seynerin cavabını oxuyun. Onun yanaşmasını "əmr-nəzarət" (command and control) və "ənənəvi" yanaşmalarla necə müqayisə etdiyinə diqqət yetirin.
Gördüyünüz kimi, NIDG-nin əsas ideyası budur: Hər bir təşkilatda artıq dataya görə de-fakto məsuliyyət daşıyan insanlar var. Maliyyə analitiki hesabatdakı rəqəmlərin düzgünlüyünə, marketinq meneceri müştəri seqmentlərinin tərifinə, anbar işçisi isə məhsul kodlarının doğruluğuna cavabdehdir. Onlar artıq "data stüardlarıdır" (data stewards), sadəcə bu adla çağırılmırlar.
Seynerin fəlsəfəsi:
- Mövcud Məsuliyyəti Formalaşdırmaq: Sıfırdan yeni rollar və məsuliyyətlər təyin etmək əvəzinə, mövcud, qeyri-rəsmi məsuliyyətləri tapın və onlara rəsmi status verin ("formalize existing accountability").
- Müdaxiləsiz Olmaq: Bu yanaşma insanların gündəlik işlərinə əlavə yük gətirməkdən çəkinir. Əksinə, onların onsuz da etdikləri işi daha effektiv və koordinasiyalı şəkildə etmələrinə kömək edir. Sizin data analitiki təcrübənizdəki kimi düşünün: bu, mövcud analiz proseslərini yenidən yazmaq deyil, onları daha səmərəli etmək üçün "refaktoring" etməyə bənzəyir.
- Davranışa Fokuslanmaq: NIDG, insanların dataya qarşı davranışını dəyişməyə yönəlir. Bu, qaydaları zorla tətbiq etməkdənsə, mədəniyyəti tədricən dəyişdirməklə əldə edilir.
Aşağıdakı diaqram Seynerin çərçivəsini vizual olaraq təsvir edir. Bu, yeni bir təşkilati struktur deyil, mövcud təşkilatdakı fərqli səviyyələrin (İcraçı, Strateji, Taktiki və s.) hansı idarəçilik komponentlərinə (Data, Rollar, Proseslər və s.) cavabdeh olduğunu göstərən bir matrisdir.
Fəlsəfəsi: İnsan mərkəzli, davranışsal, adaptiv. Seynerin yanaşması, meşədəki mövcud cığırları (insanların onsuz da getdiyi yolları) aşkar edib, onları daşla döşəyərək rəsmi yollara çevirməyə bənzəyir.
Fəlsəfələrin Müqayisəsi
Gəlin bu üç fəlsəfəni bir cədvəldə müqayisə edək:
| Xüsusiyyət | DAMA-DMBOK | Con Ledli (Proqramatik) | Robert Seyner (Qeyri-İnvaziv) |
|---|---|---|---|
| Əsas İdeya | Data idarəetməsinin hərtərəfli xəritəsi | Datanı bir aktiv kimi idarə edən formal proqram qurmaq | Mövcud məsuliyyətləri və prosesləri formalaşdırmaq |
| Metafora | Ensiklopediya / Coğrafi xəritə | Yeni bir hökumət qurmaq | Mövcud cığırları rəsmi yola çevirmək |
| Yanaşma | Təsviredici / Standartlaşdırıcı | Yuxarıdan-aşağıya (Top-down) / Əmr-nəzarət | Aşağıdan-yuxarıya (Bottom-up) / Adaptiv |
| Başlanğıc N. | Bütün bilik sahələrini qiymətləndirmək | Rəhbərliyin dəstəyi ilə biznes keys hazırlamaq | Qeyri-rəsmi data stüardlarını və prosesləri müəyyən etmək |
| Təsir | Təşkilati dəyişiklik üçün çərçivə təmin edir | Əhəmiyyətli təşkilati dəyişiklik tələb edə bilər (yeni rollar, komitələr) | Minimal pozuntu, tədrici mədəniyyət dəyişikliyi |
Yekun
Bu gün data idarəçiliyinə üç fərqli, lakin bir-birini tamamlayan perspektivdən baxdıq.
- DAMA-DMBOK bizə "oyun meydançasının" nə qədər geniş olduğunu göstərən bir xəritə verir.
- Con Ledli bu meydançada qaydalarla işləyən, formal bir oyun qurmağı təklif edir.
- Robert Seyner isə insanların onsuz da necə oynadığını müşahidə edib, bu oyunu daha yaxşı və rəsmi etməyin yollarını axtarır.
Ən yaxşı yanaşma hansıdır? Cavab təşkilatdan asılıdır. Bəzi bürokratik, böyük korporasiyalar üçün Ledlinin formal proqramı daha effektiv ola bilər. Çevik, startap mədəniyyətli və ya dəyişikliyə qarşı müqaviməti olan təşkilatlar üçün isə Seynerin qeyri-invaziv metodu daha uğurlu ola bilər. Əksər hallarda isə bu fəlsəfələrin hibrid bir versiyası tətbiq edilir.
Növbəti Dərsə Baxış
Bu gün ümumi fəlsəfələri müqayisə etdik. Növbəti dərsimizdə isə DAMA-DMBOK Çarxının dərinliklərinə enəcəyik. Data idarəçiliyi çətiri altında yerləşən 11 bilik sahəsinin (Data Keyfiyyəti, Arxitektura, Təhlükəsizlik və s.) hər birini təsvir edəcək və onların bir idarəçilik proqramı daxilində bir-biri ilə necə əlaqədə olduğunu öyrənəcəyik. Bu, idarəçiliyin əhatə etdiyi sahələrin konkret tərkib hissələrini anlamağınıza kömək edəcək.