Управление мастер-данными в рамках итеративного подхода

Автор: Кузнецов C.B., Кознов Д.B.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Прикладные онтологии проектирования

Статья в выпуске: 2 (40) т.11, 2021 года.

Бесплатный доступ

Управление мастер-данными ( Master-Data Management, MDM ) - область бизнес-информатики, нацеленная на консолидацию и централизованное управление важнейшими данными бизнес-организаций, которые распределены по разным информационным системам. Ведущие мировые ИТ-компании ( IBM, Oracle, Informatica и др.) предлагают широкий спектр готовых продуктов по управлению мастер-данными ( MDM -продукты). Внедрение MDM сопряжено с большим количеством технических и организационных трудностей. В работе рассматривается итеративная стратегия внедрения MDM , подразумевающая поэтапную реализацию управления мастер-данными на основе реальных нужд организации-заказчика. Вводится понятие MDM -решения, которое является результатом внедрения MDM в организацию и включает в себя адаптированный к нуждам и особенностям организации MDM -продукт, новые регламенты по работе с данными обученных сотрудников, налаженный процесс управления мастер-данными. Основным результатом статьи является функциональная модель управления мастер-данными, предназначенная для ранних стадий разработки MDM -решения в рамках итеративной стратегии. Потребности организации могут быть похожи на MDM , однако требуют использования других инструментов. Цель данной модели - выявить реальные потребности организации в MDM и установить, какие MDM -компоненты должны быть реализованы в первую очередь. В работе приводится описание компонент модели, представлено портфолио из шести реальных MDM -проектов и их анализ с позиций предложенной модели.

Еще

Управление мастер-данными, бизнес-информатика, прикладная онтология, итеративный подход, информационная система

Короткий адрес: https://sciup.org/170178883

IDR: 170178883   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-2-170-184

Список литературы Управление мастер-данными в рамках итеративного подхода

  • Khatri, V. Designing data governance / V. Khatri V., C.V. Brown // Communications of the ACM. - 2010. -53(1).
  • DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, 2017.
  • Андриченко, А.Н. Тенденции и состояние управления справочными данными в машиностроении / А.Н. Андриченко // Онтология проектирования. - 2012. - 2 (4). - С. 25-35.
  • Немцов, Э.Ф. ИСУЖТ и нормативно-справочные данные / Э.Ф. Немцов // Автоматика, связь, информатика. - 2020. - № 2. - С. 15-18.
  • Голубев, С.С. Отраслевая система государственной службы стандартных справочных данных нефтегазового комплекса / С. С. Голубев, А. Н. Лоцманов, А. Ю. Кузин, В. Г. Соловьев, А. Д. Козлов, Б. А. Григорьев // Законодательная и прикладная метрология . - 2020. - № 3. - С. 12-16.
  • Янченко, Г.А. К вопросу о стандартизации справочных данных плотностных свойств горных пород / Г.А. Янченко // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2011. - № 8. - С. 111-115.
  • Чигиринский, Ю.Л. Методика повышения надежности справочных данных / Ю.Л. Чигиринский // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2011. - № 13 (86). - С. 55-61.
  • Gartner Glossary, https://www.gartner.com/en/glossary.
  • Walker, S. Magic Quadrant for Master Data Management. / S.Walker, A. Dayley, S. Parker, M. Hawker // Gartner. - 2021.
  • Zmud, R.W. An Examination of 'Push-Pull' Theory Applied to Process Innovation in Knowledge Work / R.W. Zmud // Management Science. - 19S4. - 30 (6). - P. 727-73S.
  • Ladley, J. Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program / J.Ladley. Academic Press; 2nd edition 2019. 350 p.
  • Silvola, R. Managing one master data - Challenges and preconditions / R. Silvola, O. Jääskelainen, H. Kropsu-Vehkaperä, H. Haapasalo//Industrial Management & Data Systems. - 2011. - 111(1). - P. 146-162.
  • Yourdon, E. Structured Design: Fundamentals of a Discipline of Program and Systems Design / E. Yourdon, L.L. Constantine. Yourdon Press. 1975.
  • Jacobson, I. Object-Oriented Software Engineering / I. Jacobson. ASM press. 1992. 52S p.
  • Ould, M.A. Business Processes: Modelling and Analysis for Re-Engineering and Improvement / M. A. Ould. Wiley, 1995
  • CMMI Data Management Maturity Model (DMM). CMMI Institute (website). http://bit.ly/1Vev9xx.
  • IBM Data Governance Council Maturity Model https://ibm.co/2sRfBIn
  • Velocity Methodology. Best Practices. Informatica. 200S.
  • O'Kane, B. The Seven Building Blocks of MDM: A Framework for Success / B. O'Kane, M. P. Moran. August 2016. Gartner. ID: G00311161
  • Ofner, M.H. Management of the master data lifecycle: a framework for analysis / M. H. Ofner, K. Straub, B. Otto, H. Österle // J. Enterp. Inf. Manag. - 2013. - 26(4). - P. 472-491.
  • Гаврилова, Т.А. Представление знаний в экспертной диагностической системе АВТАНТЕСТ I Т.А. Гаври-лова // Известия Академии наук СССР. Техническая кибернетика. - 19S4. - № 5. - С. 165-173.
  • Гаврилова, Т.А. Управление знаниями: от слов к делу I Т.А. Гаврилова, Д.В. Кудрявцев II Intelligent Enterprise: RE (Корпоративные системы). - 2004. - № 12-13 (101). - С. 48.
Еще
Статья научная