Один комментарий под первым постом натолкнул меня на тему о том, а зачем нужен менеджмент вообще и управление данными в частности.
Возьмём всем известный конвейер. Это символ промышленной революции, но что именно дал конвейер и к чему привел? Ведь это не просто движущаяся лента, а целый процесс как на заводе Форд. Заготовка движется по постам, на каждом из которых происходит одна операция. За счет этого происходит разделение труда (очень хорошо про это описано А. Смитом про булавочную фабрику), где один большой и сложный процесс разделяют на несколько простых задач. И менеджмент выступает роли связующего звена, собирает эти задачи обратно в единый процесс, чтоб на выходе получить тот результат, который необходим. Не буду детально останавливаться на повышении эффективности, то что сделали Японцы, говорить что помимо процесса производственного есть еще куча процессов рядом, таких как поставки и т.д. Просто скажу что всё это возможно благодаря операционному менеджменту, иначе это всё не работало.
И причем же тут управление и руководство данными? А тут происходит ровно тоже самое, только вместо конвейера есть жизненный цикл работы с данными, где сначала происходит планирование (архитектура), затем реализация (создание системы), после идет внесение информации, затем хранение, далее использование, затем обогащение и все по новой.
И вот сейчас, в большинстве своем, на каждом этапе жизненного цикла есть свой отдел: архитектура, IT, бизнес подразделения (и не одно), отдел отчетности и BI, какой нибудь отдел цифровой трансформации. Вот представьте, что за установку колес отвечает отдел со своими руководителем, инженерами, аналитиками, операторами и т.д. Со своими целями, показателями. Тоже самое в отделе стекол и дверей, в отделе проводки, в отделе кузова. И единственное связующее звено — генеральный директор. Представили что мы получим на выходе если это не какой нибудь маленький заводик?
Вот поэтому и происходят все проблемы с данными в компаниях — для связки на всём жизненном цикле данных должны присутствовать общее управление и руководство данными. Это не так критично выглядит как на производстве т.к. данные — это абстрактная сущность и чтобы понять, что они кривые и косые, нужно обладать специальными навыками и знаниями, что не скажешь про автомобиль — если он кривой, то это понятно и непрофессионалу.
