Blog

  1. AZ Frame
  2. /
  3. Bez kategorii
  4. /
  5. Data Management – Najnowsze
Data Management – Najnowsze trendy i wyzwania
07.03.2023 | Ewa Suszek

Zarządzanie danymi (Data Management, Data Governance), jak każdy inny proces i każdy składnik otaczającej nas rzeczywistości, podlega zmianom i wyzwaniom, warunkowanym zarówno przez źródła zewnętrzne, jak i wewnętrzne. Nierzadko zdarza się na przykład, że wskazany jakiś czas temu trend, uznany za wiodący czy wręcz kluczowy, szybko traci swą pierwotną atrakcyjność i staje się swego rodzaju „wydmuszką”, ustępując miejsca innym rozwiązaniom, lepiej dostosowanym do bieżącej sytuacji. I na odwrót – zjawisko czy tendencja wcześniej niedostrzegane okazują się nagle nowym, kluczowym elementem całości obrazu, kształtującym jego aktualne oblicze.

Jak zatem prezentuje się bieżąca sytuacja na rynku Data Governance (podstawą analizy będzie tu materiał autorstwa Roberta Rudnickiego (GE Bank), zaprezentowany na spotkaniu CDO Club, w grudniu 2022)?

W pierwszej kolejności pamiętać należy, że rozwój dziedziny DG warunkowany jest w równym stopniu przez względy zarówno biznesowe, technologiczne, jak i regulacyjne (bądź też sumę tych aspektów). Z wielu zmiennych, uwzględnianych przez czołowe firmy konsultingowe, na czołowy plan wysuwa się wzrost znaczenia oraz przedefiniowanie roli Chief Data Officera – czyli osoby odpowiedzialnej za zarządzanie danymi. Forbes wskazuje na coraz powszechniejszą potrzebę zatrudniania CDO na stanowisku samodzielnym i podległym bezpośrednio zarządowi. McKinsey & Co. podkreśla z kolei, że rolą CDO jest tworzenie dla firmy dodatkowej wartości. Pozyskiwanie danych i ich utrzymywanie w należytym porządku jest zaledwie drogą prowadzącą do odpowiednio trafnych decyzji analitycznych i predykcyjnych, przekładających się w ostatecznym rozrachunku na sukces biznesowy. Sporo uwagi kwestii CDO poświęca firma Deloitte – zaznaczając, że funkcja Chief Data Officera przesuwa się od czysto technologicznej i operacyjnej do strategicznej (a co więcej, 80% CDO nie definiuje samych siebie z punktu widzenia technologicznego).

 

Zauważa się też, że rola CDO nie jest wciąż określona pod względem swej „typowości” i posiada wielu (zbyt wielu) interesariuszy w obrębie organizacji; zespoły CDO stają się coraz liczniejsze, jednak wciąż napotykają wyzwania – z których jednym z istotniejszych jest niedostateczna świadomość znaczenia danych w organizacji czy też ogólnie „umiejętność czytania danych” (ang. „Data literacy”). Z drugiej strony, CDO – dziś postrzegający swą rolę głównie w aspektach technologicznych i operacyjnych (48%) – widzą siebie w niedalekiej przyszłości przede wszystkim jako „strategów” i „katalizatorów” (łącznie 87%). Pytanie więc, czy i jak szybko takie postrzeganie ról trafi też skutecznie do firmowych decydentów?


W zakresie aktualnych, krótko- i średnioterminowych trendów na rynku DG, ciekawe zestawienie przygotował Gartner. Na swoim diagramie wskazał pięć etapów cyklu życia danego rozwiązania czy też aspektu DG:

– postrzegana innowacyjność

– pozorny szczyt oczekiwań

– etap rozczarowania

– powolny wzrost świadomości

– szczytowa faza wydajności

Do poszczególnych rozwiązań przyporządkowane zostały też prognozy osiągnięcia szczytowej fazy wydajności (mniej niż 2 lata, 2-5 lat, 5-10 lat, ponad 10 lat). Co ciekawe, niektóre z rozwiązań zostały już określone jako „przestarzałe”. Najbardziej charakterystyczna wydaje się koncepcja „Data Mesh”, która – choć umieszczona na etapie „postrzeganej innowacyjności”, sklasyfikowana została jako „przestarzała”. („Data mesh” to określenie zdecentralizowanego podejścia do zarządzania danymi – bez końca i centrali; pozornie atrakcyjne, niemniej w świetle wcześniej wspomnianych wskazań o zbyt dużej liczbie interesariuszy w organizacji i zbytniego rozproszenia procesem zarządzania danymi, słuszne wydaje się postrzeganie takiego podejścia jako „zdezaktualizowanego” już na starcie). Z drugiej strony popularyzowana ostatnio, m.in. przez firmę IBM, idea „Data Fabric” – oparta na wbudowanej technologii wirtualizacji danych, łącząca i centralizująca rozproszone źródła danych, dostarczając wirtualną warstwę dostępową do danych – znajduje się wg Gartnera w fazie schodzenia z etapu „pozornego szczytu oczekiwań”, z potencjałem dotarcia do „szczytowej fazy wydajności” w perspektywie 5-10 lat.

 

 

 

Konkludując – wskazywanie aktualnych trendów na rynku DG/DM może odbywać się z wielu perspektyw. Perspektywy te łączy jednak konieczność takiego ukierunkowania procesu zarządzania danymi, by zyskał on charakter bardziej strategiczny niż technologiczny; by funkcja CDO zyskała należny jej status poprzez bezpośrednią podległość zarządom organizacji; by każdy proces zarządzania i podejmowania decyzji oparty był na adekwatnych danych, możliwych do weryfikowania w czasie rzeczywistym; i aby te dane znajdowały się w elastycznych, zintegrowanych i dostępnych „zasobnikach”. Kwestią dyskusyjną jest natomiast to, czy te „zasobniki” pozostaną strukturą swobodnie rozproszoną („Data Mesh”) czy strukturą otwartą, ale kontrolowaną z jednego punktu („Data Fabric”).

Na koniec warto wspomnieć o nowatorskim podejściu do kompleksowego zarządzania danymi (i kompleksowej dostępności tych danych), jakie przedstawiła europejska inicjatywa Gaia-X, zmierzająca w kierunku wzmocnienia „europejskiej suwerenności cyfrowej”, w tym celu przygotowując strategię opartą na tzw. „Data Space Community”. W jej ramach przepływ danych między różnymi sektorami ma być w miarę możliwości ujednolicony i przejrzysty – jednak nie poprzez zastąpienie istniejących struktur, systemów i narzędzi, a poprzez otwarte interfejsy i standardy, unifikujące te dane oraz dostęp do nich po stronie potencjalnych użytkowników, działających w różnych środowiskach. Skrótowo prezentuje to poniższy diagram – szerzej zaś mamy zamiar wspomnieć o tym w jednej z kolejnych odsłon naszego bloga.

 

 

Więcej na temat tzw. cyklu rozbudzonych oczekiwań („Hype Cycle”) Gartnera: https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2B6AXOGW&ct=220920&st=sb#cppdip.770817

 

Więcej na temat różnic między koncepcjami „Data Mesh” a „Data Fabric”: https://www.datanami.com/2021/10/25/data-mesh-vs-data-fabric-understanding-the-differences/

 

Materiał przygotował: Tomasz Szmajter, Country Sales Manager, AZ Frame

 

 

 

Need help icon

Potrzebujesz wsparcia? Jesteśmy zawsze po Twojej stronie

Chętnie odpowiemy na nurtujące Cię pytania. Naszą największą domeną jest doświadczenie i wiedza, dlatego pomożemy Ci w wielu obszarach.

skontaktuj się