Zarządzanie danymi w organizacji - ebook

Rozdział 1

Architektura danych

1.1. Wprowadzenie

Dane, informacja, wiedza i mądrość to bardzo silnie powiązane pojęcia, które pozwalają opisywać i zrozumieć otaczającą nas rzeczywistość. Mogą być one intuicyjnie kojarzone ze światem nauki i prowadzeniem badań naukowych. Badacze dokonują pomiarów, zbierają dane, a następnie je analizują. Naukowcy posiadają wiedzę, która pozwala teoretycznie lub praktycznie zrozumieć określone zagadnienia. Dzięki mądrości potrafią myśleć i działać, wykorzystując wiedzę, doświadczenie, zdrowy rozsądek i przeczucie. Dzielą się danymi i wiedzą, informując różnymi kanałami o swoich odkryciach. Nie są to jednak pojęcia hermetyczne i zamknięte wyłącznie dla świata nauki.

Jeżeli przez dane rozumiemy zbiór wartości ilościowych lub jakościowych, to nawet odkładając na bok ich naukowy lub informatyczny charakter, oznacza to, że w naszym otoczeniu znajduje się mnóstwo danych. Mogą one występować zarówno w postaci analogowej, jak i cyfrowej. Mogą mieć postać ciągu znaków zapisanych na kartce papieru lub sekwencji impulsów elektrycznych wysyłanych przez czujnik zamontowany na ścianie naszego pokoju. Faktura, wiadomość e-mail, lokalizacja nadajnika GPS, numer telefonu w kalendarzu – wszystko to są dane, które można składować, zbierać, przetwarzać i analizować. Dane mogą być zbierane przez indywidualnych ludzi, korporacje, rządy.

Celem rozdziału jest zapoznanie czytelnika z problemem dotyczącym zarządzania danymi, znaczeniem tego zagadnienia dla funkcjonowania i rozwoju organizacji oraz ogólnymi założeniami projektowania architektury danych i architektury korporacyjnej.

1.2. Dane i rozwój organizacji

Funkcjonowanie we współczesnym świecie jest związane z koniecznością przetwarzania gigantycznych ilości danych, które nieustannie napływają z naszego otoczenia. Rozwój technologii informacyjnych sprawił, że przez cały czas zwiększa się liczba potencjalnych źródeł danych, różnorodność form transmisji oraz łatwość, z jaką można się przyłączyć do globalnego „potoku informacyjnego”. Lawinowy wzrost ilości danych oznacza również wzmożoną potrzebę ich przetwarzania, identyfikacji i absorbowania lub odrzucania. Wygodny i efektywny dostęp do precyzyjnych danych umożliwia podejmowanie najszybszych decyzji przy jednoczesnym minimalizowaniu negatywnych ich skutków. Dla organizacji, której sukces jest uzależniony od efektywności procesów w niej zachodzących i koordynacji pracy jej uczestników, konieczność adaptacji do zmieniającego się otoczenia i możliwość usprawniania procesów przetwarzania danych może być nie lada problemem.

Istnieje bardzo wiele czynników, które skutecznie utrudniają szeroko rozumianą efektywną pracę z danymi w organizacji i adaptację procesów wykorzystujących dane do zmieniającego się otoczenia organizacji.

Jednym z takich czynników może być wzrost złożoności danych i procesów ich przetwarzania, związany z ewolucją i rozwojem organizacji. W przypadku małego – nawet jednoosobowego – przedsiębiorstwa właściciel posiada bardzo dużą wiedzę na temat swojego biznesu. Może nie wykorzystywać wszystkich szans, ale wie, jak jego firma funkcjonuje, a także zna przyczyny sukcesów i porażek. W sytuacji, kiedy organizacja się rozwija, zadania, które do tej pory wykonywał jeden człowiek, trzeba delegować pomiędzy wielu pracowników. Odpowiedzialność za procesy jest przekazywana do wyspecjalizowanych podmiotów (pracowników lub jednostek organizacyjnych), a wiedza na temat organizacji zostaje rozproszona. W takiej sytuacji może dochodzić do powstawania problemów komunikacyjnych i niewykorzystania maksymalnego potencjału przedsiębiorstwa. Potrzebne dane mogą znajdować się w organizacji, ale mogą być niedostępne, niekompletne, może być problem z ich szybkim odnalezieniem lub mogą być w nieprzydatnej postaci.

Rozwój organizacji i separacja funkcji w organizacji mogą również przejawiać się eskalacją typowego problemu dotyczącego danych – nadmiarowości (data redundancy) treści w organizacji. Taka sytuacja ma miejsce, gdy pracownicy uzyskują dostęp do danych z tego samego lub z różnych źródeł i wielokrotnie wprowadzają je do systemu informacyjnego organizacji, np. pracownicy działu marketingu korzystają z systemu CRM (Customer Relationship Management) i wprowadzają do niego dane adresowe klientów, a pracownicy odpowiedzialni za sprzedaż utrzymują w niepowiązanym programie służącym do wystawiania faktur oddzielną kopię danych identyfikujących klienta.

Problem z dostępem do danych może być również wynikiem błędnego procesu projektowania systemu informacyjnego organizacji. Projekt i wykonanie komponentów systemu informacyjnego mogą być prowadzone bez pełnej znajomości procesów i bez współpracy z wszystkimi interesariuszami. Można sobie łatwo wyobrazić sytuację, kiedy w organizacji powstaje wiele aplikacji, których tworzenie jest koordynowane przez różne działy. W założeniu aplikacje te powinny dzielić się danymi pomiędzy sobą, ale w wyniku złej współpracy i błędnego projektu do prawidłowej wymiany nie dochodzi. Takie niedziałające systemy nie są rzadkością i nawet posiadają branżowe określenie – „system, który gra i tańczy” (stovepipe system).

Z pewnością kwestia adaptacji procesów związanych z przetwarzaniem danych może stanowić kłopot dla starszych organizacji, które są w posiadaniu długodziałających i niemodyfikowanych od dłuższego czasu elementów systemu informacyjnego. Mowa o komponentach, które mogą mieć kilkanaście, a nawet kilkadziesiąt lat, które trwale zagnieździły się w organizacji i z różnych powodów nie mogą być wyeliminowane lub zastąpione. Mogą to być bardzo wyspecjalizowane składniki, jak np. oprogramowanie sterujące pracą maszyn bez dalszego wsparcia producenta lub programy, których aktualizacja jest kosztowna, a sam proces nie przyniósłby wyraźnych korzyści (np. stary system obsługi studentów przechowujący archiwalne dane). W takim wypadku dostęp do danych może być utrudniony (np. opóźniony) ze względów technicznych lub z braku odpowiednich kwalifikacji pracowników organizacji (rozwiązanie jest tak stare, że tylko kilka osób je zna i wspiera).

Kłopotliwe dla organizacji może być utrzymywanie starych składników systemu, ale niefortunnie mogą się też zakończyć ich aktualizacja i rozwój. Technologie informacyjne rozwijają się w ostatnich latach wyjątkowo dynamicznie i menedżerowie dostają do dyspozycji bardzo szeroki wachlarz rozwiązań projektowych, nowych usług, modeli wdrożenia, technik tworzenia aplikacji i rozwiązań sprzętowych. Zróżnicowana gama możliwości i wariantów ich doboru oznacza również znaczny wzrost złożoności systemów i coraz większe wymogi związane z kwalifikacjami po stronie ich projektantów i wykonawców. W przypadku zmiany technologicznej stworzenie lub modernizacja systemu mogą zakończyć się pełnym lub częściowym niepowodzeniem w wyniku złego dobrania technologii, nietrafionego projektu architektury lub np. niewystarczających kompetencji do prawidłowego wykonania systemu. Nowe technologie oferują często obiecujące funkcjonalności, ale ich niedojrzałość może powodować konieczność radzenia sobie na etapie wdrażania z niespodziewanymi problemami, które zostały ujawnione na bardzo późnym etapie projektu (np. późno wykryta niepełna zgodność zaimplementowanych w organizacji mechanizmów uwierzytelniania z obsługiwanymi przez środowisko wykonawcze nowymi aplikacjami; ujawniona w końcowym etapie wdrożenia aplikacji niezadowalająca wydajność i awarie systemu baz danych w pełnym obciążeniu produkcyjnym). Może to, oczywiście, znacząco utrudnić i opóźnić budowę systemu informacyjnego.

Możliwość wystąpienia opisanych wyżej problemów i umiejętność radzenia sobie z nimi jest uzależniona m.in. od etapu rozwoju technologii informacyjnych w organizacji. Richard L. Nolan zaproponował model teoretyczny opisujący ten proces w sześciu etapach:

•wprowadzenie (Initiation),

•rozwój (Contagion),

•kontrola (Control),

•integracja (Integration),

•administracja danymi (Data administration),

•dojrzałość (Maturity).

W pierwszym etapie modelu Nolana IT wprowadza się do organizacji. Zostają wdrożone pierwsze aplikacje (zwłaszcza redukujące koszty), jak system płacowy, fakturowanie, magazyn, księgowość. Wraz z uruchamianiem aplikacji użytkownicy i menedżerowie zaczynają identyfikować zapotrzebowanie na dodatkowe funkcjonalności, które mają zaspokoić ich potrzeby biznesowe. Dział IT jest mały i wykonuje zlecone zadania.

Drugi etap charakteryzuje się wzmożonym zapotrzebowaniem na nowe aplikacje. Są one tworzone często bez planu i bez odwoływania się do innych aplikacji. Potrzeba zaspokojenia podaży na dane prowadzi do proliferacji powielanych danych i procesów. Etap ten, pomimo wzrostu znaczenia IT, nie oznacza wzrostu jakości rozwiązań – charakteryzuje się brakiem wspólnej wizji i planowania. Wynikiem braku planowania jest konieczność tworzenia nadmiarowych rozwiązań, które pozwalają łączyć i uzupełniać źle przygotowane aplikacje.

W etapie trzecim organizacja odczuwa konieczność wzmożonej kontroli nad IT. Bałagan wynikający z wdrożenia nieefektywnego systemu przekłada się na niezadowolenie jego użytkowników. Próbując zapanować nad sytuacją, IT mniejszy nacisk kładzie na tworzenie nowego oprogramowania, a kieruje wysiłki w stronę restrukturyzacji istniejących aplikacji, powołania grupy administrującej bazami danych i sformalizowania procesów projektowania i wdrażania oprogramowania.

Na etapie integracji istniejące aplikacje zostają zmodernizowane, a wykorzystywanie modeli staje się głównym elementem metodyki tworzenia oprogramowania. Użytkownicy otrzymują coraz więcej informacji poprzez dostęp do danych, a przez to zwiększa się ich świadomość, czego i jak powinni oczekiwać od technologii informacyjnych. Dział IT dla zaspokojenia rosnącego zapotrzebowania musi się rozrastać. Nie wyeliminowano jednak wszystkich potencjalnych problemów. Brak analizy danych na poziomie korporacji i występująca przez cały czas redundancja danych uniemożliwia uzyskanie pełnej kontroli nad procesem tworzenia systemu informacyjnego. Na tym etapie osoby odpowiedzialne za rozwój IT w organizacji uświadamiają sobie, jak istotną (kluczową) rolę w procesie modernizacji i unowocześniania procesów pełnią dane. Zmienia to również filozofię podejścia do tworzenia aplikacji z prostego automatyzowania procedur do badania i konsolidowania danych w celu ich przetwarzania.

W etapie piątym jest wdrażane planowanie strategiczne na poziomie organizacji oraz zostaje podkreślona rola zarządzania zasobami informacyjnymi. Dział IT wprowadza zorientowaną na dane (data-centric) metodologię top-down do projektowania systemu informacyjnego, która zostaje oparta na uznanych i stabilnych modelach. Zostają wprowadzone znaczne usprawnienia w istniejącym systemie, a posiadane aplikacje zostają całkowicie zmodernizowane.

W etapie szóstym organizacja posiada wdrożone procesy analizy i modelowania danych na poziomie organizacji, uruchomione aplikacje odzwierciedlają procesy w niej zachodzące, a struktura organizacyjna zostaje dostosowana tak, by usprawnić proces projektowania architektury.