Information and Data Management Profinit. All rights reserved.

Transkript

2 Infrmační a datvý management Disciplína zaměřená na správu infrmací (z mnha zdrjů) a spřístupnění infrmací různým typům uživatelů pdle jejich ptřeb a schpnstí infrmace zpracvat. Přítmna v každé rganizaci Důležitst disciplíny je v krelaci s infrmační úrvní rganizace Závislá na veliksti a struktuře pužívaných dat 2014 Prfinit. All rights reserved. 2

5 Sučasný stav Desítky (stvky) systémů v každé rganizaci Každý systém pracuje s daty Každý systém si vyměňuje data s jinými systémy Většina systémů má data v databázi (relační) Data jsu cenným majetkem rganizace Jak budvy, strje, lidé, Vyžadují správu Data managament 2014 Prfinit. All rights reserved. 5

8 Infrmace Infrmace - data bhacené další údaje Datvý frmát Definice Relevance Platnst Správce Odpvědi na tázky Kd? C? Kde? Kdy? Příklad: Prezentace dat v aplikacích 2014 Prfinit. All rights reserved. 8

9 Znalsti a mudrst Znalsti - zpracvané a analyzvané infrmace Vazby Trendy Vzry chvání Przumět jak? Pchpení vzrů Příklady: Analýzy Reprty Výzkumné zprávy Mudrst - vysce analyzvané infrmace hyptézy a jejich věření plány a jejich plnění Przumět prč? Pchpení principů nástrje BI pkrčilé analýzy 2014 Prfinit. All rights reserved. 9

10 Příklad 110 Může znamenat Váha Desítkvá sustava V librách Váhvá kategrie junirů v řeck-římském zápase (d 50kg) Může znamenat Váha Binární zápis Atmvá váha nejrzšířenějšíh iztpu Lithia 6 Li (v přírdě přes 90%) 2014 Prfinit. All rights reserved. 10

11 Kmpetence Data managementu C t je kmpetence Cíle (missin a visin) Prcesy (plánvací, kntrlní, vývjvé, perativní) Pravidla plitiky, dpručení, best practices, knwledge base Metriky Organizace vlastníci dat (Data wner), Data Stewardship, Data Stewardship Cmmittee, BI ddělení, Oddělení bezpečnsti, Oddělení (datvé) kvality, Databázví administrátři Nástrje - Systémy pr správu dat (Databáze), zálhvací systémy, Metadata management systems, systémy pr správu událstí Vstupy a výstupy 2014 Prfinit. All rights reserved. 11

12 Kmpetence Data managementu Datvá architektura Datvá kvalita Metadata Bezpečnst Dkument a kntent management Data warehusing a BI BigData Master data management a správa číselníků Databázvý vývj Prvzvání datvých systémů 2014 Prfinit. All rights reserved. 12

13 Přínsy pr rganizaci Zvýšit zisk nvé bchdní mdely nví zákazníci nvé výrbky Snížit náklady rychlst vývje rychlst výrby zvýšení efektivity Eliminvat rizika zvýšení bezpečnsti vyhvění legislativním pžadavkům 2014 Prfinit. All rights reserved. 13

14 Příklad 1. Dsáhnut srzumitelnsti a jednznačnsti v chápání dat, která jsu klasifikvána jak "Cre data" všem uživatelům. Sledvaným ukazatelem je Pčet ppsaných a spravvaných datvých elementů z piltvané blasti dat. 2. Zvýšení efektivity sdílení dat a zlepšení využívání infrmací v rámci skupiny. Sledvaným ukazatelem je Pčet uživatelů specifikací suvisejících s daty. 3. Zlevnění, zrychlení a zpřesnění IT analýzy dpadů. Sledvaným ukazatelem jsu Náklady analýzy dpadů. 4. Zvýšení kvality zadávaných pžadavků. Sledvaným ukazatelem je Dba ptřebná na hdncení pžadavků. 5. Vytvřit pdmínky pr zahájení aktivit směřujících ke zvýšení infrmační a datvé kvality. Sledvaným ukazatelem je Pčet definvaných a měřených datvých standardů. 6. Snížení závažnsti auditních nálezů v blasti Data Gvernance. Sledvaným ukazatelem je Pčet auditních nálezů u kterých djde ke snížení závažnsti na stupeň nízká Prfinit. All rights reserved. 14

15 Data management a Enterprise Architecture Enterprise architecture - kmpetence jedntnéh phledu na rganizaci zahrnující jak bchdní prcesy, tak technické řešení. Příkaldy EA framewrků: Zachman framewrk, TOGAF, Archimate Základní entity EA Byznys funkce Byznys prcesy Organizace Aplikace Datvé typy EA řeší vazby mezi entitami, aby byla schpna dpvědět na tázky: Které bchdní funkce pdpruje tat aplikace? C jsu technicky úzká místa tht bchdníh prcesu? Pkud změníme rganizaci, které aplikace a které bchdní prcesy je třeba upravit? 2014 Prfinit. All rights reserved. 15

17 Hierarchie dat v rganizaci Malclm Chishlm: The 6 Layers f Data Metadata data ppisující struktury, význam a pužití statních dat Reference Data číselníky, které nevlastní a nespravuje rganizace Enterprise Structure Data číselníky rganizace, rganizační struktura, zaměstnanci, bchdní prcesy a funkce, aplikace, bezpečnstní přístupy, Transactin Structure Data struktura základních datvých entit rganizace, hlavní kniha, katalg zbží, struktura faktury, struktura výdejvéh dkladu, struktura smluvy, Transactin Activity Data bchdní data rganizace včetně všech dvzených dat Transactin Audit Data lgy a audity 2014 Prfinit. All rights reserved. 17

19 Prstředí datvě rientvanéh systému Etapy živtníh cyklu Kmpnenty Skupiny uživatelů Plánvání Vývj Testvání Prvzvání Udržvání Uknčení pužívání Aplikační prgramy Interface DBMS Data Hardware Vlastníci aplikace Architekti (IT, Aplikační, ) Datvý architekt Vývjáři Administrátři databází Systémví administrátři Kncví uživatelé 2014 Prfinit. All rights reserved. 19

20 Infrmační tk dat v rganizaci Agendvé aplikace Datvé služby Datvá kvalita Integrace Master Data management Datvý sklad Jedntný mdel agendvě a aplikačně nezávislý Jedntně spravvaný na úrvni celé rganizace Kmpletní histrie Operativní datvý sklad Real-time, Near-t- real-time řešení Specializvané datamarty 2014 Prfinit. All rights reserved. 20

21 Zákazníci a uživatelé ODS MDM Datvá kvalita Integrac e Operační data DWH Jedntný mdel Kmpletní histrie Integrvaná data Byznys, technlgická a prvzní metadata Gvernance pravidla, rganizační struktura, prcesy 2014 Prfinit. All rights reserved.

22 C si zapamatvat C je bsahem disciplíny Infrmatin and Data Management C t je kmpetence, z čeh se skládá Z kterých kmpetencí se skládá Infrmatin and Data Management Jaký je rzdíl mezi daty a infrmacemi z phledu Infrmatin and Data Managementu Jak typy dat v rganizaci existují Jak vypadá základní infrmační tk v rganizaci Kde hledat další infrmace Infrmatin and Data Managementu 2014 Prfinit. All rights reserved. 22