Внедрение Data Governance

Термины Governance и Management обычно переводят на русский язык как управление, руководство, менеджмент (от лат. manus - рука) или стратегическое управление. Для русскоговорящего эти варианты перевода воспринимаются как синонимы, и приводят к неправильному пониманию активностей в организациях, связанных с этими терминами.

В чем разница между этими двумя терминами?
Как правильно перевести на русский язык термин Governance?

Однозначные ответы на эти вопросы в рунете отсутствуют. Примеров тоже никто не приводит.
Хотя очень важно понимать смысл Governance, особенно в контексте новой области знаний - управления данными.

Мы столкнулись с термином Governance в 2015 году когда работали совместно с AIIM над курсом Information Governance, и сразу поняли для себя две вещи:

1. Это направление деятельности одно из основополагающих для цифровой трансформации.
2. Важно уметь правильно объяснять топ-менеджерам смысл этого понятия.

Единственно верным переводом понятия "Governance" на русский язык является "Регулирование".

Есть понятный пример - регулирование дорожного движения, которое состоит из 3-х базовых элементов:

- Правила (политики);
- Полномочия (власть);
- Контроль (комплаенс).

С помощью этих элементов государство определяет поведение участников дорожного движения на дорогах для обеспечения максимальной безопасности и пропускной способности - двух критических факторов успеха дорожного движения.

На этом примере просто увидеть разницу между Регулированием (governance) и Менеджментом (management):
- Регулирование (governance) - это дорожные знаки, разметка, правила дорожного движения,
комплексы фиксации нарушений, регулировщики и т.д.;
- Менеджмент (management) - это навыки и знания участников дорожного движения, необходимые для управления транспортным средством, а также непосредственно управление транспортным средством.
Одно без другого бессмысленно или порождает хаос.

Фреймворки связанные с данными, например DM BоK2 или IGRM описывают процесс регулирования данных в организациях для достижения стратегических целей или обеспечения критических факторов успеха (Critical success factor - CSF).

Давайте разберем в упрощённом виде как внедрять регулирование данных в организации по ассоциации с уже знакомым примером регулирования дорожного движения.

1. Государство, в нашем примере, это то же самое, что и организация или владелец данных (Data owner);
2. Государство (Data owner) владеет ценными активами - это люди, или данные в организации (Data), которые нужно определить и оценить;
3. Государство (Data owner) установило цель - безопасность людей (с KPI - количество ДТП за период);
4. Для достижения цели государство принимает решение создать специальную структуру МВД (обеспечить критический фактор успеха). Эта структура выполняет такую же роль, как в организации Директор по управлению данными (CDO - Chief Data Officer), которому ставится задача и передаются соответствующие полномочия;
5. МВД (CDO) выполняет поставленную цель, назначая ответственную структуру ГИБДД по направлению - безопасность и пропускная способность на дорогах. Таким же образом в организации Директор по данным назначает Стюарда данных (Data Steward) и передает ему необходимые полномочия;
6. ГИБДД (Data Steward) - разрабатывает правила дорожного движения и процедуры контроля, его работа оценивается с помощью KPI по целям.

Как видно из примера, управленческая функция регулирования данных ничем не отличается от тех функций, которые уже есть в организациях (управление персоналом, финансы, ИТ и т.д.). Но для правильной организации работы руководству требуется:
1. Понять какие данные необходимы и в чем их ценность для стратегических целей организации;
2. Выделить отдельное направление для организации работы с этими данными и определить критические факторы успеха;
3. Наделить полномочиями менеджеров для:
- определения политик по работе с данными;
- определения качества данных;
- организации контрольных мероприятий.