{"id":77649,"date":"2020-04-12T13:42:52","date_gmt":"2020-04-12T11:42:52","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/datagovernance-svoimi-silami"},"modified":"2020-04-12T13:42:52","modified_gmt":"2020-04-12T11:42:52","slug":"datagovernance-svoimi-silami","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/datagovernance-svoimi-silami","title":{"rendered":"DataGovernance in eigener Regie","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Hallo, Habr!<\/p>\n<p>Daten sind das wertvollste Gut eines Unternehmens. Dies betont nahezu jedes Unternehmen mit digitalem Fokus. Daran ist schwer zu r\u00fctteln: Keine bedeutende IT-Konferenz kommt heute ohne Diskussionen \u00fcber Ans\u00e4tze zur Verwaltung, Speicherung und Verarbeitung von Daten aus.<\/p>\n<p>Daten gelangen von au\u00dfen zu uns, sie bilden sich aber auch innerhalb des Unternehmens. Wenn es um die Daten eines Telekommunikationsunternehmens geht, sind sie f\u00fcr die internen Mitarbeiter eine Goldmine an Informationen \u00fcber den Kunden, seine Interessen, Gewohnheiten und seinen Standort. Bei einer pr\u00e4zisen Profilierung und Segmentierung werden Werbeangebote am effektivsten. In der Praxis sieht es jedoch nicht immer so rosig aus. Die Daten, die Unternehmen speichern, k\u00f6nnen hoffnungslos veraltet, \u00fcberfl\u00fcssig, redundant oder nur einer kleinen Gruppe von Nutzern bekannt sein. <\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/495934\/\"><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance in eigener Regie\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/612de9bc3f0df4fafdee9d1dffa94d05.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><br \/>\nIn einem Wort, Daten m\u00fcssen effektiv verwaltet werden \u2013 nur so k\u00f6nnen sie zu einem wertvollen Asset f\u00fcr das Gesch\u00e4ft werden, das echte Vorteile und Gewinne bringt. Leider m\u00fcssen beim Management von Daten viele Herausforderungen \u00fcberwunden werden. Diese ergeben sich haupts\u00e4chlich sowohl aus dem historischen Erbe in Form von \"Zoo-Systemen\" als auch aus dem Fehlen einheitlicher Prozesse und Ans\u00e4tze zu ihrer Verwaltung. Aber was bedeutet es, Daten zu \"verwalten\"?<\/p>\n<p>Genau dar\u00fcber werden wir unter dem Cut sprechen, sowie dar\u00fcber, wie uns der Open-Source-Stack dabei geholfen hat.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nDas Konzept des strategischen Datenmanagements, Data Governance (DG), ist bereits auf dem russischen Markt bekannt, und die Ziele, die Unternehmen durch dessen Implementierung erreichen, sind klar und deutlich formuliert. Auch unser Unternehmen hat sich das Ziel gesetzt, die Datenmanagement-Konzeption zu implementieren.<\/p>\n<p>Also, womit haben wir begonnen? Zun\u00e4chst haben wir uns unsere Schl\u00fcsselziele definiert:<\/p>\n<ol>\n<li>Die Verf\u00fcgbarkeit unserer Daten sicherstellen.<\/li>\n<li>Die Transparenz des Lebenszyklus der Daten gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<li>Den Nutzern des Unternehmens konsistente und widerspruchsfreie Daten bereitstellen.<\/li>\n<li>Den Nutzern des Unternehmens \u00fcberpr\u00fcfte Daten zur Verf\u00fcgung stellen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nAktuell gibt es auf dem Softwaremarkt eine Vielzahl von Tools im Bereich Data Governance.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance in eigener Regie\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/aacfa4e149a42c428ba1cae1f152aae0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNach eingehender Analyse und Untersuchung der L\u00f6sungen haben wir eine Reihe kritischer Anmerkungen festgehalten:<\/p>\n<ul>\n<li>Die meisten Anbieter offerieren ein umfassendes L\u00f6sungspaket, das f\u00fcr uns \u00fcberfl\u00fcssig ist und bereits bestehende Funktionen dupliziert. Zudem ist die Integration in die aktuelle IT-Landschaft ressourcenintensiv und kostspielig.<\/li>\n<li>Die Funktionalit\u00e4t und das Interface sind f\u00fcr Techniker und nicht f\u00fcr die Endanwender im Gesch\u00e4ft konzipiert.<\/li>\n<li>Geringe Akzeptanz der Produkte und mangelnde erfolgreiche Implementierungen auf dem russischen Markt.<\/li>\n<li>Hohe Kosten f\u00fcr die Software und deren zuk\u00fcnftige Wartung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie genannten Kriterien und Empfehlungen hinsichtlich der Importersatzma\u00dfnahmen f\u00fcr russische Unternehmen haben uns \u00fcberzeugt, in Richtung einer eigenen Entwicklung auf einem Open-Source-Stack zu gehen. Als Plattform haben wir Django ausgew\u00e4hlt \u2013 ein kostenloses und freies Framework, das in Python geschrieben ist. Damit haben wir f\u00fcr uns die Schl\u00fcsselmodule identifiziert, die die oben genannten Ziele unterst\u00fctzen werden:<\/p>\n<ol>\n<li>Berichteregister.<\/li>\n<li>Business-Glossar.<\/li>\n<li>Modul zur Beschreibung technischer Transformationen.<\/li>\n<li>Modul zur Beschreibung des Lebenszyklus von Daten vom Ursprungsort bis zum BI-Tool.<\/li>\n<li>Modul zur Qualit\u00e4tskontrolle von Daten.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance in eigener Regie\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/4645b9d360652319a341836584ca42ca.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>Berichtsregister<\/h2>\n<p>\nLaut internen Studien in gro\u00dfen Unternehmen verbringen Mitarbeiter bei der L\u00f6sung datenbezogener Aufgaben 40-80 % ihrer Zeit mit der Suche nach Informationen. Daher haben wir uns zum Ziel gesetzt, Informationen \u00fcber vorhandene Berichte, die zuvor nur f\u00fcr Auftraggeber zug\u00e4nglich waren, offenzulegen. Damit reduzieren wir die Zeit zur Erstellung neuer Berichte und f\u00f6rdern die Demokratisierung von Daten.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance in eigener Regie\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1186a88bdfbcd4dc6c66defc0911e85e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDas Berichtsregister ist zu einem einheitlichen Berichtsfenster f\u00fcr interne Benutzer aus verschiedenen Regionen, Abteilungen und Einheiten geworden. Es konsolidiert Informationen \u00fcber Informationsservices, die in mehreren Unternehmensdatenbanken erstellt wurden, und davon gibt es bei Rostelekom zahlreiche.<\/p>\n<p>Aber das Register ist nicht nur eine trockene Liste der entwickelten Berichte. F\u00fcr jeden Bericht stellen wir die f\u00fcr den Benutzer erforderlichen Informationen zur Verf\u00fcgung, um sich eigenst\u00e4ndig damit vertraut zu machen:<\/p>\n<ul>\n<li>eine kurze Beschreibung des Berichts;<\/li>\n<li>Tiefe der Datenverf\u00fcgbarkeit;<\/li>\n<li>Kundensegment;<\/li>\n<li>Visualisierungstool;<\/li>\n<li>Bezeichnung des Unternehmensspeichers;<\/li>\n<li>gesch\u00e4ftliche Funktionsanforderungen;<\/li>\n<li>Link zum Bericht;<\/li>\n<li>Link zur Anfrage f\u00fcr den Zugang;<\/li>\n<li>Implementierungsstatus.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie Berichte bieten eine Analyse der Nutzungsebene, und die Berichte landen aufgrund der Log-Analysen hinsichtlich der Anzahl der einzigartigen Benutzer in der Top-Liste. Und das ist noch nicht alles. Neben den allgemeinen Eigenschaften haben wir auch eine detaillierte Beschreibung der attributiven Zusammensetzung der Berichte mit Beispielen von Werten und Berechnungsmethoden eingeplant. Eine solche Detaillierung gibt dem Benutzer sofort eine Antwort, ob der Bericht f\u00fcr ihn n\u00fctzlich ist oder nicht. <\/p>\n<p>Die Entwicklung dieses Moduls war ein wichtiger Schritt zur Demokratisierung der Daten und hat die Zeit zur Suche der ben\u00f6tigten Informationen erheblich verk\u00fcrzt. Neben der Verk\u00fcrzung der Suchzeit ist auch die Anzahl der Anfragen an das Support-Team f\u00fcr Beratungen gesunken. Ein weiteres n\u00fctzliches Ergebnis, das wir durch die Entwicklung eines einheitlichen Berichtsregisters erreicht haben, ist die Vermeidung der Entwicklung redundanter Berichte f\u00fcr verschiedene organisatorische Einheiten.<\/p>\n<h2>Gesch\u00e4ftsglossar<\/h2>\n<p>\nSie wissen alle, dass selbst innerhalb eines Unternehmens unterschiedliche gesch\u00e4ftliche Sprachen gesprochen werden. Ja, dieselben Begriffe werden verwendet, aber sie bedeuten ganz verschiedene Dinge. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, dient das Gesch\u00e4fts-Glossar.<\/p>\n<p>F\u00fcr uns ist das Gesch\u00e4fts-Glossar nicht nur ein Nachschlagewerk mit Beschreibungen von Begriffen und Berechnungsmethoden. Es ist eine vollst\u00e4ndige Entwicklungsumgebung f\u00fcr die Harmonisierung und Genehmigung von Terminologie sowie zum Aufbau von Verbindungen zwischen Begriffen und anderen Informationsressourcen des Unternehmens. Bevor ein Begriff in das Gesch\u00e4fts-Glossar aufgenommen wird, muss er alle Genehmigungsstufen mit den Fachabteilungen und dem Datenqualit\u00e4tszentrum durchlaufen. Erst danach steht er zur Nutzung bereit.<\/p>\n<p>Wie bereits erw\u00e4hnt, besteht die Einzigartigkeit dieses Instruments darin, dass es Verbindungen von der Ebene des Gesch\u00e4ftswortes zu spezifischen Benutzerberichten, in denen es verwendet wird, sowie zur Ebene physischer Datenbankobjekte herstellen kann.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance in eigener Regie\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/ff3c8b35baee205577c3178e69e74679.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDies wurde durch die Verwendung von Glossar-Identifikatoren in der detaillierten Beschreibung der Berichte aus dem Register und der Beschreibung physischer Datenbankobjekte m\u00f6glich. <\/p>\n<p>Im Glossar sind inzwischen \u00fcber 4000 Begriffe definiert und abgestimmt. Seine Nutzung vereinfacht und beschleunigt die Bearbeitung eingehender \u00c4nderungsanfragen in den Informationssystemen des Unternehmens. Wenn der erforderliche KPI bereits in irgendeinem Bericht implementiert ist, sieht der Benutzer sofort eine Auswahl von Berichten, in denen dieser KPI verwendet wird, und kann entscheiden, ob die vorhandene Funktionalit\u00e4t effizient wiederverwendet oder minimal angepasst werden soll, ohne neue Anfragen zur Entwicklung eines neuen Berichts zu initiieren.<\/p>\n<h2>Modul zur Beschreibung technischer Transformationen und Data Lineage<\/h2>\n<p>\nSie fragen sich, was das f\u00fcr Module sind? Es reicht nicht aus, nur das Berichteregister und das Glossar zu implementieren; es ist auch notwendig, alle Gesch\u00e4ftstermine auf das physische Datenmodell zu \u00fcbertragen. Damit konnten wir den Prozess des Datenlebenszyklus von den Quellsystemen bis zur BI-Visualisierung \u00fcber alle Schichten des Data Warehouses abschlie\u00dfen. Mit anderen Worten \u2014 wir haben Data Lineage aufgebaut.<\/p>\n<p>Wir haben eine Benutzeroberfl\u00e4che entwickelt, die auf dem zuvor im Unternehmen verwendeten Format zur Beschreibung von Regeln und Logik zur Datenverarbeitung basiert. \u00dcber die Benutzeroberfl\u00e4che wird weiterhin dieselbe Information eingegeben wie zuvor, jedoch ist es nun zwingend erforderlich, den Identifikator des Begriffs aus dem Gesch\u00e4ftsglossar anzugeben. Auf diese Weise stellen wir die Verbindung zwischen den gesch\u00e4ftlichen und physischen Schichten her.<\/p>\n<p>F\u00fcr wen ist das n\u00f6tig? Was war mit dem alten Format, das wir mehrere Jahre lang verwendet haben, nicht in Ordnung? Wie sehr haben sich die Arbeitsaufw\u00e4nde zur Erstellung von Anforderungen erh\u00f6ht? Mit solchen Fragen sahen wir uns w\u00e4hrend der Implementierung des Tools konfrontiert. Hier sind die Antworten recht einfach \u2013 es ist f\u00fcr uns alle notwendig, f\u00fcr das Datenb\u00fcro unseres Unternehmens und f\u00fcr unsere Nutzer.<\/p>\n<p>Tats\u00e4chlich mussten sich die Mitarbeiter umstellen, was zun\u00e4chst zu einem geringf\u00fcgigen Anstieg des Arbeitsaufwands f\u00fcr die Dokumentation f\u00fchrte. Aber dieses Problem haben wir gel\u00f6st. Die Praxis, das Identifizieren und Optimieren von Problembereichen hat ihren Teil dazu beigetragen. Unser gr\u00f6\u00dftes Ziel haben wir erreicht \u2013 die Qualit\u00e4t der entwickelten Anforderungen hat sich verbessert. Pflichtfelder, einheitliche Verzeichnisse, Eingabemasken und integrierte Pr\u00fcfungen \u2013 all dies hat es uns erm\u00f6glicht, die Qualit\u00e4t der Transformationsbeschreibungen erheblich zu steigern. Wir haben die Praxis aufgegeben, Skripte in Form von Entwicklungsanforderungen weiterzugeben, und das Wissen, das zuvor nur dem Entwicklungsteam zur Verf\u00fcgung stand, geteilt. Die erstellte Metadatenbasis reduziert die Zeit f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Regressionstests erheblich und erm\u00f6glicht eine schnelle Bewertung der Auswirkungen von \u00c4nderungen auf jeder Ebene der IT-Landschaft (Berichte aus Schaufenstern, Aggregate, Quellen).<\/p>\n<p>Aber was haben die normalen Benutzer von den Berichten f\u00fcr Vorteile? Dank der M\u00f6glichkeit der Erstellung von Data Lineage erhalten unsere Benutzer, selbst solche, die mit SQL und anderen Programmiersprachen nicht vertraut sind, schnell Informationen \u00fcber die Quellen und Objekte, auf deren Basis ein bestimmter Bericht erstellt wird.<\/p>\n<h2>Modul zur Qualit\u00e4tskontrolle von Daten<\/h2>\n<p>\nAlles, was wir oben in Bezug auf die Gew\u00e4hrleistung der Transparenz von Daten besprochen haben, ist irrelevant, ohne das Verst\u00e4ndnis, dass die Daten, die wir unseren Benutzern bereitstellen, korrekt sind. Eines der wichtigen Module unseres Data Governance-Konzepts ist das Modul zur Qualit\u00e4tskontrolle von Daten.<\/p>\n<p>In der aktuellen Phase handelt es sich um ein Verzeichnis von \u00dcberpr\u00fcfungen f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Entit\u00e4ten. Das n\u00e4chste Ziel f\u00fcr die Produktentwicklung ist die Erweiterung der Pr\u00fcfliste und die Integration mit dem Berichtregister.<br \/>\nWas bringt das und wem n\u00fctzt es? F\u00fcr den Endbenutzer wird im Register Informationen \u00fcber geplante und tats\u00e4chliche Fertigstellungstermine der Berichte verf\u00fcgbar sein, Ergebnisse der durchgef\u00fchrten Pr\u00fcfungen mit dynamischen Angaben sowie Daten zu den in den Bericht geladenen Quellen.<\/p>\n<p>F\u00fcr uns ist das in die Arbeitsabl\u00e4ufe integrierte Modul zur Datenqualit\u00e4t:<\/p>\n<ul>\n<li>Die umgehende Erf\u00fcllung der Erwartungen der Kunden.<\/li>\n<li>Entscheidungen \u00fcber die weitere Nutzung von Daten.<\/li>\n<li>Erhalt eines vorl\u00e4ufigen Sets von Problemf\u00e4llen in den fr\u00fchen Phasen der Arbeiten zur Entwicklung regelm\u00e4\u00dfiger Qualit\u00e4tskontrollen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDies sind definitiv die ersten Schritte zum Aufbau eines umfassenden Datenmanagementprozesses. Wir sind jedoch \u00fcberzeugt, dass wir unseren Kunden nur durch gezielte Arbeit, aktive Integration von Data Governance-Tools in den Arbeitsprozess, zu Informiertheit, hohem Vertrauen in die Daten, Transparenz bei der Datenerhebung und einer schnelleren Bereitstellung neuer Funktionen verhelfen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><i>Das DataOffice-Team<\/i><br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/495934\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0446\u0435\u043d\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438. \u041e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0447\u0443\u0442\u044c \u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u043c \u0443\u043a\u043b\u043e\u043d\u043e\u043c. \u0421 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043f\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c: \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0430\u044f IT-\u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0430 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c-\u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0442\u043e [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":77650,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-77649","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! 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Daten sind das wertvollste Gut eines Unternehmens. Dies behauptet beinahe jedes Unternehmen mit digitalem Fokus. Dem l\u00e4sst sich schwer widersprechen: Jedes gro\u00dfe IT-Event widmet sich den Ans\u00e4tzen zur Verwaltung, Speicherung und Verarbeitung von Daten. 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