Автоматизация управления данными: перевод функционала управления метаданными и бизнес-глоссарием на импортозамещающее решение

Заказчик
АО «Российский сельскохозяйственный банк»
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
ООО «Адастра»
Год завершения проекта
2023
Сроки выполнения проекта
Август, 2022 - Октябрь, 2023
Масштаб проекта
14138 человеко-часов
Цели
Целью проекта являлось развитие системы управления данными с параллельным развитием автоматизации процессов управления изменениями аналитического контура на основе метаданных.
Результаты

Банк успешно перешел на новую платформу, автоматизирующую процессы управления данными и предоставляющую пользователям возможность получения информации о данных в режиме 360 (от информации об их происхождении и хранении в системах до описания бизнес-семантики и связей с бизнес-процессами с информацией о пользователях, владельцах и иных ответственных). Решение является фундаментом для автоматизации бизнес-процессов, связанных с данными, на основе широкого использования метаданных, а также мощным и эффективным инструментом для дальнейшей автоматизации процессов.

Данное решение способствует росту грамотности работы с данными среди сотрудников, позволяет упорядочить развитие аналитического контура, а также сократить время реализации продуктов, основанных на данных.

Уникальность проекта

Проект являлся комплексным как по масштабу затрагиваемых процессов, так и в части решения задачи импортозамещения. Существовавшая в банке система управления метаданными на основе решения иностранного вендора была тесно интегрирована в процессы аналитического контура в части ведения документации (описания) разработанных витрин, бизнес-терминов, отчетов, доменов данных, источников, проверок качества данных, алгоритмов нормализации MDM, ведения технических метаданных и ряда других сущностей (более 50 типов). Эта система предоставляла возможность пользователям посмотреть на данные в разрезе 360, а также сформировать запросы на создание новых отчетов и иных объектов в рамках управления изменениями.

Ключевыми вызовами проекта была необходимость обеспечить переход на новое решение не просто с сохранением существующего функционала и миграции данных с минимальным прерыванием процессов, но и обеспечить автоматизацию процессов управления бизнес-инициативами, требованиями и оценкой в процессе миграции.


Проект решает задачи импортозамещения
Да
Использованное ПО
Система управления метаданными Data Ocean Governance Enterprise Metadata Management и вспомогательные Open-Source-компоненты, необходимые для работы решения.
Сложность реализации
Переход со зрелого проприетарного решения, проверенного годами эксплуатации, на новое решение, построенное на современном, но новом для команды Open-Source-стеке технологий, – это непростая задача: был необходим тщательный анализ функционала и четкое понимание, как он может быть реализован на новом решении с поиском возможных альтернатив. Гибкость платформы дает широкие возможности по настройке и реализации любого функционала, но при этом требует от команды внедрения серьезной технической экспертизы в части настроек, что на ранних этапах существенно усложняет задачу. Возможно, можно было ограничиться только простым импортозамещением, но тогда банк не смог бы в полной мере оценить возможности и недостатки решения и эффективно использовать его в дальнейшем.
Описание проекта

Так как задача проекта лежит на стыке бизнеса и ИТ, то команда проекта состояла из представителей департамента корпоративного развития (ДКР) и департамента информационных технологий (ДИТ).

В рамках проекта перед командой стояла задача выбрать импортозамещающее решение, которое являлось бы не просто каталогом данных или бизнес-глоссарием, но представляло бы собой гибкую для настройки платформу, которая может быть использована для автоматизации процессов управления метаданными в формате «сверху-вниз», т. е. от подготовки бизнес-требований и постановок с параллельным описанием метаданных и получением необходимых согласований до автоматизированного сбора технических метаданных из систем, в которых реализованы новые продукты на основе данных (отчеты, витрины и пр.). При этом также было необходимо учитывать, что существующая система уже достаточно плотно интегрирована в ландшафт и бизнес-процессы банка в части формализации постановок и заказа изменений отчетов или новых продуктов на основе данных, соответственно, все процессы и объекты должны были быть перенесены на новое решение с минимальным влиянием на пользователей.

В ходе обсуждения деталей реализации было принято решение, что простой переход на импортозамещающее решение не в полной мере соответствует стратегии банка по автоматизации управления данными и построении метадатацентральных процессов для эффективной поддержки аналитики – простое импортозамещение тормозило этот процесс. Поэтому скоуп проекта был расширен и включил в себя, кроме миграции, автоматизацию комплексного процесса управления изменениями – создания и согласования бизнес-инициатив, формализации требований и проведения экспресс-оценки стоимости реализации. Автоматизация MVP этого процесса в двух вариантах – для стандартных проектов, а также для задач кросс-функциональных команд – была поставлена как одна из целей проекта с выходом в пилот по его окончанию.

В рамках проекта был проведен анализ рынка, и в качестве базовой платформы для реализации было выбрано решение Data Ocean Governance Enterprise Metadata Management, разработанное компаний «Дата Сапиенс», которое находилось в фазе активной разработки. Одним из ключевых факторов для выбора платформы стала гибкость платформы, заложенная в архитектуру ядра, готовность вендора к развитию решения в рамках проекта, а также экспертиза в области управления.

Реализация проекта велась единой командой подрядчика и банка в тесном контакте с командой вендора. Это позволило не только реализовать проект в срок, но и дало сотрудникам банка необходимый опыт работы с платформой для ее последующего развития и более плотной интеграции в ландшафт и процессы банка.

В рамках проекта была обеспечена настройка и миграция около 80 типов объектов метаданных, перенесены с сохранением статусов тысячи объектов, описывающие различные объекты данных, а также собраны технические метаданные из ряда систем. Кроме этого, без потери функционала были мигрированы несколько десятков процессов согласования, автоматизирующих процессы аналитического контура, и реализована амбициозная задача по подготовке к пилотированию автоматизированного процесса управления изменениями.


География проекта
Москва / Российская Федерация

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.