В Группе компаний «Газпром нефть» реализована полноценная платформа управления данными. Реализуемые инициативы в области Data Governance обеспечивают поддержку цифровой трансформации компании. В результате появилась прозрачность данных, обеспечено единое их понимание, достигнут быстрый доступ к данным и доверие к ним со стороны бизнеса. О реализации проекта рассказала Наталья Третьякова, руководитель функции «Управление данными» в компании «Газпром нефть».
— Когда была начата реализация комплексной программы по управлению данными в «Газпром нефти», каковы были предпосылки? На что рассчитывали?
В 2018 году в «Газпром нефти» были начаты глубокие преобразования, направленные на повышение уровня зрелости как базовых ИТ-процессов, так и процессов получения ценности на основе данных. В бизнес-подразделениях сформировалось полное осознание, что без данных цифровая трансформация не осуществима, и возник комплексный запрос на выстраивание процессов управления данными – обеспечение быстрого доступа к качественным данным для повышения эффективности процессов компании и качества принимаемых управленческих решений за счет использования данных и цифровых двойников. Реализация комплексной программы по управлению данными была начата в 2019 году.
— Что представляет собой программа?
Реализация комплексной программы по управлению данными включает формирование методологии, выстраивание процессов управления данными и встраивание их в регулярную деятельность подразделений, внедрение платформы управления данными на базе наиболее современных инструментов. Кроме того, в ее рамках формируются и развиваются как специализированные компетенции, так и компетенции бизнеса по работе с данными.
— В прошлом году вы принимали участие в CDO Award и стали лауреатом в номинации «За обеспечение качества данных». Что изменилось за этот год?
Самым важным стало дальнейшее вовлечение бизнес-пользователей в процесс «Управление качеством данных». В частности, за год использования методологии и инструментов проработано и зарегистрировано в каталоге данных 1343 бизнес-требования к качеству данных для 12 доменов данных (предметных областей), поставлено на мониторинг более 160 технических проверок качества данных, устранено более 120 тыс. инцидентов качества данных.
— Что стало самым сложным в реализации этого проекта?
Наиболее сложным является проведение культурных изменений, связанных c существенными изменениями в ключевых процессах по работе с данными.
— Что стало главным достижением? Чем можно гордиться?
Нами реализована полноценная платформа управления данными. В инструменте «Глоссарий» описано более 8 тыс. элементов данных, более 40 систем-источников данных интегрировано с каталогом данных. На портале управления данными (УпД) зарегистрировано более 1,4 тыс. уникальных пользователей, 71 тыс. просмотров разделов портала. Более 600 элементов данных имеют проверку качества данных с использованием инструментов качества данных, реализовано более 3 тыс. бизнес-правил, более 650 автоматизированных проверок качества данных. Более 147 тыс. ошибок исправлено по результатам мониторинга; в рамках развития процесса качества данных в 2021 году был создан модуль управления инцидентами и проблемами качества данных.
В системах НСИ размещено более 3,2 тыс. объектов (справочники, классификаторы, реестры, каталоги и др.), осуществлена интеграция более чем с 70 информационными системами при помощи около 1,2 тыс. сценариев интеграции. В рамках работы по направлению «Аналитика BI» (в том числе self-service) опубликовано 125 аналитических приложений, подключены данные из четырех корпоративных хранилищ, создано более 20 дата-сетов.
Более 36 тыс. уникальных пользователей (более 7,5 тыс. в мес.) реализуют работу с неструктурированными данными в корпоративном поиске, осуществляя более 1,6 тыс. поисковых запросов в день по 25,7 млн доступных в поиске документов.
Для повышения уровня компетенции нами проведено более 80 онлайн-обучений и 147 инфо-сессий, разработано два электронных курса на кафедре УпД Корпоративного университета «Газпром нефти», основам управления данными обучено более 800 сотрудников. Кроме того, разработаны три обучающих программы на базе «Школы аналитики», обучено более 60 сотрудников.
— А к чему еще можно стремиться?
В настоящее время мы заканчиваем опытно-промышленную эксплуатацию корпоративных панелей качества данных, представляющих собой единое окно для потребителей, в котором будут собраны метрики качества данных из всех корпоративных систем мониторинга. Работаем над внедрением корпоративного магазина данных и развитием дата-сервисов.
— Насколько заметным стал более простой доступ к данным? Как изменились процессы, как это отразилось на времени доступа?
Благодаря комплексной программе по управлению данными был подготовлен инструментарий, позволяющий управлять доступом к данным на основе метаданных. Доступ будет предоставляться на основе бизнес-роли сотрудника и тегов информационной безопасности, присвоенных данным. Существенная часть доступов будет предоставляться по умолчанию. В настоящий момент этот инструментарий уже подготовлен для проведения опытно-промышленной эксплуатации.
Также в программе проведен пилот по реализации логического хранилища данных, что позволит дополнительно повысить доступность данных, позволяя не только получить доступ, но и оперативно решать комплексные задачи, требующие задействования данных из различных источников.
— Какие результаты достигнуты?
Программой охвачено более 50 проектов и более 15 доменов данных, в рамках которых развиваются ключевые направления управления данными. Основные экономические и нематериальные эффекты программы основаны на переиспользовании данных, ускорении реализации цифровых продуктов, сокращении времени на анализ и поиск качественной информации, а также снижении трудозатрат как на этапе обследования систем-источников, так и при подготовке проектной документации. Отдельно можно выделить повышение качества управления, основанного на данных.
— В чем роль проекта для бизнеса компании?
Реализуемые нами инициативы в области Data Governance обеспечивают поддержку цифровой трансформации компании. Повышается прозрачность данных за счет создания единого источника информации о данных (бизнес-глоссарий) и правил управления данными группы «Газпром нефть», обеспечивается единое понимание данных: терминологии, взаимосвязей между бизнес-терминами и источниками данных, методологии расчетов, достигается быстрый доступ к данным и повышение доверие к ним со стороны бизнеса. Важную роль также играет повышение аналитичности данных за счет внедрения инструментов self-service BI.
— В чем выражается доверие пользователей к данным? Как понять, что оно есть?
Доверие пользователей отражает степень их уверенности в том, что представляемые данные полностью соответствуют описанию (бизнес-описание, родословная, информация об актуальности и оценки качества данных) и обеспечены поддержкой, гарантирующей актуализацию этого описания в последующем. Это позволяет использовать данные с прогнозируемым результатом не только в моменте, но и реализовать процессы и функционал, работающие на постоянной основе в долгосрочной перспективе. Как результат, доверие пользователей выражается в готовности максимально оперативного применения данных без дополнительных мер по их проверке, без потерь времени на поиск и ожидание консультаций от экспертов отдельных бизнес-систем или предметных областей.
Таким образом, для тех команд аналитиков, разработчиков и архитекторов, которые участвуют в анализе исходных данных, проектировании и разработке, индикатором доверия к данным является интенсивность использования ими бизнес-глоссария, каталога данных, мониторов качества данных с одной стороны и сокращение времени разработки продуктов как результат отсутствия затрат времени на перепроверку данных перед их применением.
Что касается менеджмента компании, то в этом случае индикатором доверия к данным является отказ от предварительной перепроверки информации, представленных в отчетах и дашбордах. Это приводит к сокращению времени на принятие решений.
— Насколько распространен self-service BI внутри компании? Какая доля сотрудников пользуется им, как их число изменилось за последнее время? Есть ли показатель, к которому стремитесь?
У пользователей велик интерес к инструменту самостоятельной аналитики, и наблюдается готовность переходить со стандартной и привычной аналитической отчетности к гибким механизмам самостоятельного анализа данных. Распространение self-service BI находится в самой активной фазе, и за прошлый год количество пользователей увеличилось в два раза. В этом году планируется дальнейшее развитие и еще более высокий рост, так как помимо развития самого инструмента, уже на год вперед расписан план обучения сотрудников в «Школе аналитики».
В рамках развития self-service BI также прорабатывается вопрос с импортозамещением, в прошлом году был осуществлен выбор платформы и проведена апробация. В этом году стартуют активности по переводу функционала self-service BI на новую импортонезависимую платформу и обучению сотрудников.
— В каком направлении планируете развиваться?
Мы будем продолжать развивать свою функцию по всем ключевым направлениям – методология, инструменты, компетенции – для обеспечения максимального эффекта от внедрения процессов управления данными и достижения компанией статуса data-driven согласно международной методологии DCAM.
