Оценка зрелости систем управления данными операторов инвестиционных платформ необходима для определения текущего уровня зрелости систем управления данными, формирования направлений развития , а также для стимулирования развития систем управления данными.
Целями Банка России при оценке зрелости систем управления данными операторов инвестиционных платформ являются:
1. Повышение качества данных отчетности, предоставляемой ОИП в Банк России.
2. Обеспечение аудируемости и прозрачности процессов подготовки данных, используемых для подготовки регуляторной отчетности.
3. Сокращение трудоемкости, связанной с обработкой ошибок в отчетности организации.
4. Стимулирование развития управления данными у операторов инвестиционных платформ.
1. Повышение качества данных отчетности, предоставляемой ОИП в Банк России.
2. Обеспечение аудируемости и прозрачности процессов подготовки данных, используемых для подготовки регуляторной отчетности.
3. Сокращение трудоемкости, связанной с обработкой ошибок в отчетности организации.
4. Стимулирование развития управления данными у операторов инвестиционных платформ.
Оценка зрелости представляет собой опросник, состоящий из разделов по конкретным функциональным направлениям (практикам) управления данными, которые представлены несколькими вопросами. Для каждого вопроса приводятся на выбор возможные ответы, содержащие критерии для оценки соответствия этому уровню зрелости.
Перечень практик, учтенных в опроснике:
1) руководство данными;
2) архитектура и моделирование данных;
3) качество данных;
4) безопасность данных;
5) справочные и основные данные;
6) управление метаданными;
7) интеграция данных;
8) управление рисками и соблюдение нормативных требований к данным.
1) руководство данными;
2) архитектура и моделирование данных;
3) качество данных;
4) безопасность данных;
5) справочные и основные данные;
6) управление метаданными;
7) интеграция данных;
8) управление рисками и соблюдение нормативных требований к данным.
Используется 5-балльная шкала зрелости:
1. Начальный уровень – есть желание узнать больше про управление данными, но нет понимания того, что можно сделать, и нет компетенций, успех зависит от компетенции отдельных сотрудников:
– слабое или отсутствующее руководство данными;
– набор инструментов крайне ограничен;
– роли определены раздельно по вертикалям;
– механизмы контроля отсутствуют или слабосогласованы.
2. Уровень осознания (повторяемый) – имеется хотя бы одна инициатива, управление данными находится в стадии проработки/тестирования, ведется обучение специалистов, при этом управление данными еще не применяется в бизнес-процессах, присутствует минимальная дисциплина выполнения процессов:
– появляются элементы руководства данными;
– внедрение согласованного набора инструментов;
– определены некоторые роли и процессы;
– лучшее понимание негативных последствий проблем с качеством данных.
3. Уровень применения (установленный) – управление данными используется в практической работе, есть компетенции и план развития, введены и используются стандарты:
– данные рассматриваются как важный фактор эффективности работы организации;
– масштабируемые процессы и инструменты;
– сокращение процессов, выполняемых вручную;
– результаты процессов, включая управление качеством данных, более прогнозируемы.
4. Уровень операционализации (управляемый) – управление данными применяется массово в существующих бизнес-процессах. Отлажен и автоматизирован процесс внедрения и эксплуатации функций управления данными, обеспечена возможность измерения характеристик процессов и осуществляется их контроль:
– централизованное планирование и руководство;
– управление рисками, связанными с данными;
– введение метрик эффективности управления данными;
– измеримое повышение качества данных.
5. Уровень трансформации (оптимизируемый) – бизнес-процессы организации трансформируются исходя из потенциала применения управления данными, которое является частью бизнес-модели компании, обеспечена возможность измерения степени достижения целей процессов:
– высокий уровень предсказуемости процессов;
– сведенные к минимуму риски;
– хорошо понимаемые метрики для оценки управления качеством данных и эффективности процессов.
1. Начальный уровень – есть желание узнать больше про управление данными, но нет понимания того, что можно сделать, и нет компетенций, успех зависит от компетенции отдельных сотрудников:
– слабое или отсутствующее руководство данными;
– набор инструментов крайне ограничен;
– роли определены раздельно по вертикалям;
– механизмы контроля отсутствуют или слабосогласованы.
2. Уровень осознания (повторяемый) – имеется хотя бы одна инициатива, управление данными находится в стадии проработки/тестирования, ведется обучение специалистов, при этом управление данными еще не применяется в бизнес-процессах, присутствует минимальная дисциплина выполнения процессов:
– появляются элементы руководства данными;
– внедрение согласованного набора инструментов;
– определены некоторые роли и процессы;
– лучшее понимание негативных последствий проблем с качеством данных.
3. Уровень применения (установленный) – управление данными используется в практической работе, есть компетенции и план развития, введены и используются стандарты:
– данные рассматриваются как важный фактор эффективности работы организации;
– масштабируемые процессы и инструменты;
– сокращение процессов, выполняемых вручную;
– результаты процессов, включая управление качеством данных, более прогнозируемы.
4. Уровень операционализации (управляемый) – управление данными применяется массово в существующих бизнес-процессах. Отлажен и автоматизирован процесс внедрения и эксплуатации функций управления данными, обеспечена возможность измерения характеристик процессов и осуществляется их контроль:
– централизованное планирование и руководство;
– управление рисками, связанными с данными;
– введение метрик эффективности управления данными;
– измеримое повышение качества данных.
5. Уровень трансформации (оптимизируемый) – бизнес-процессы организации трансформируются исходя из потенциала применения управления данными, которое является частью бизнес-модели компании, обеспечена возможность измерения степени достижения целей процессов:
– высокий уровень предсказуемости процессов;
– сведенные к минимуму риски;
– хорошо понимаемые метрики для оценки управления качеством данных и эффективности процессов.