Операційні моделі керування даними

Концепції управління даними

Sharon Omwega

Data Scientist

Розбираємо централізовані моделі

• Завдання централізовано під певним органом чи командою
• Забезпечує уніфікацію та контроль
• Усуває дублювання між підрозділами
• Надає чіткі правила роботи з даними
• Можливі недоліки: бюрократія та нев гнучкість під потреби
• Найкраще підходить організаціям, що цінують стандартизацію, дотримання вимог і єдиний підхід

¹ Зображення в цьому уроці створено за допомогою Freepik

Розуміння децентралізованих моделей

• Розподілена відповідальність за дані
• Самостійність і локальне ухвалення рішень
• Гнучка реакція на потреби підрозділів, формує відповідальність за результат
• Виклики: проблеми узгодженості та стандартизації
• Комунікація й узгодження критично важливі
• Підходить організаціям з різними підрозділами та особливими вимогами до даних

Орієнтуємось у гібридних моделях

• Змішаний підхід: елементи централізованої та децентралізованої моделей
• Шукає баланс між гнучкістю, самостійністю, контролем і стандартизацією
• Може мати центр для загального управління та стратегії
• Окремі підрозділи мають автономію в певних завданнях з даними
• Корисно, коли потрібні і центральний нагляд, і децентралізована гнучкість

Що врахувати під час упровадження

1. Організаційна культура
2. Масштабованість
3. Чутливість даних і безпека
4. Гнучкість і швидкодія
5. Сумісність інфраструктури
6. Вимоги до інтеграції
7. Відповідність регуляціям
8. Витрати

Давайте потренуємось!

Концепції управління даними