ГОСТ Р ИСО/МЭК 24668-2022 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Структура управления процессами аналитики больших данных

BDA

- аналитика больших данных (big data analytics);

PRM

- эталонная модель процесса (process reference model);

PAM

- модель оценки процесса (process assessment model);

PMF

- структура измерения процесса (process measurement framework);

BDAP

- сервис-провайдер приложения больших данных (big data application provider);

BDFP

- сервис-провайдер среды обработки больших данных (big data framework provider);

BDSP

- партнер сервиса больших данных (big data service partner);

PaaS

- платформа как услуга (platform as a service);

SaaS

- программное обеспечение как услуга (software as a service);

DevOps

- интеграция процессов разработки и эксплуатации (development and operations);

IP

- информационный продукт (information product);

PoC

- подтверждение концепции (proof of concept);

MDM

- управление основными данными (мастер-данными) (master data management);

EDW

- корпоративное хранилище данных (enterprise data warehouse);

API

- интерфейс прикладного программирования (application programming interface);

FMEA

- анализ видов отказов и их последствий (failure modes and effects analysis);

ER

- отношения "сущность - связь" (entity relationship);

SIPOC

- инструмент описания бизнес-процессов "поставщик, вход, процесс, выход, заказчик" (supplier input process output customer);

CTQ

- матрица критически важных для качества индикаторов (critical to quality);

KRA

- ключевая зона ответственности (key responsibility area);

KPI

- ключевой показатель эффективности (key process indicator);

BSC

- сбалансированная система показателей (balance score card);

RACI

- система критериев распределения ролей и обязанностей "ответственность, подотчетность, информационное взаимодействие, информация" (responsible accountable consulted informed);

CRM

- управление взаимодействием с клиентами (customer relationship management);

ERP

- планирование ресурсов в масштабах предприятия (enterprise resource planning);

PoS

- торговая точка (point of sale);

HRMS

- программное обеспечения для управления кадровыми ресурсами (human resource management software);

PIM

- управление информацией о продуктах (product information management);

MSE

- среднеквадратичное отклонение (mean squared error);

MAPE

- средняя абсолютная процентная ошибка (mean absolute percentage error);

MoM

- протокол заседания (minutes of meeting);

BFSI

- банковское дело, финансовые услуги и страхование (banking, financial services and insurance);

AMC

- ежегодный контракт на техническое обслуживание (annual maintenance contract);

CSM

- управление оказанием услуг клиентам (customer service management);

OSP

- процессы, имеющие отношение к заинтересованным сторонам внутри организации (organization stakeholder processes);

CDP

- процессы, имеющие отношение к развитию компетенций (competency development processes);

DMP

- процессы, имеющие отношение к управлению данными (data management processes);

ADP

- процессы, имеющие отношение к развитию аналитики (analytics development processes);

TIP

- процессы, имеющие отношение к интеграции технологий (technology integration processes);

GP

- общие практики (generic practices);

BP

- базовые практики (base practices);

PA

- свойства процесса (process attributes).

Идентификатор

OSP1

Название

Политика в области бизнес-аналитики

Описание

Данный процесс охватывает определение деловых целей и стратегий организации в области аналитики больших данных. Сюда входят анализ внешней среды и уточнение стратегических задач и деловых целей организации.

Цель

Целью процесса OSP1 является разработка политики для инициатив в области аналитики больших данных, "дорожной карты" и рекомендаций по реализации этих инициатив.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) деловые цели, направления деятельности и стратегии определены и доведены до сведения организации и соответствующих заинтересованных сторон;

b) стратегические дорожные карты разрабатываются с учетом ограничений на ресурсы сервис-провайдеров.

Идентификатор

OSP2

Название

Права и ответственность заинтересованных сторон

Описание

Данный процесс охватывает определение/назначение тех заинтересованных сторон, которые несут ответственность, подотчетны, с которыми консультируются и которых информируют в интересах успешной реализации проектов и инициатив в области аналитики больших данных.

Цель

Целью процесса OSP2 является выделение и распределение конкретных обязанностей и ответственности между ключевыми заинтересованными сторонами.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) определены ключевые заинтересованные стороны, обладающие опытом и знаниями в области технологий больших данных и знаниями процессов/предметной области;

b) проведено распределение ролей и обязанностей;

c) определена подотчетность заинтересованных сторон;

d) разработаны планы преемственности для исполнителей ролей на основе соответствующих обязанностей и ответственности.

Идентификатор

OSP3

Название

Согласование с целями организации

Описание

Данный процесс охватывает согласование аналитики больших данных с общими целями организации. Это делается для обеспечения надлежащей мобилизации ресурсов, планирования и получения практически применимых рекомендаций на основе итоговых результатов/выводов аналитики.

Цель

Целью процесса OSP3 является согласование инициатив организации в области аналитики больших данных с ее деловой стратегией.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) предложены инициативы в области аналитики больших данных, специфические для соответствующих подразделений или процессов;

b) каждая из этих инициатив согласована с установленными целями и задачами подразделений или процессов;

c) сведения об инициативах высокого уровня распространяются в масштабе всей организации среди соответствующих заинтересованных сторон.

Идентификатор

OSP4

Название

Управление изменениями

Описание

Данный процесс охватывает управление изменениями среди внутренних заинтересованных сторон организации.

Цель

Целью процесса OSP4 является выявление и управление людьми, на которых оказывают влияние инициативы в области бизнес-аналитики, а также управление изменениями, включая вопросы сопротивления и обходных путей.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) ведется мониторинг прогресса инициатив/проектов в области аналитики больших данных, полученные результаты сопоставляются с ожидаемыми;

b) информация о достигнутом прогрессе доводится до сведения заинтересованных сторон;

c) анализируются и сообщаются последствия изменений, проблем и улучшений;

d) в масштабе организации организуются занятия по ознакомлению и курсы профессиональной подготовки для исполнителей различных ролей заинтересованных сторон в отношении аналитики больших данных.

Идентификатор

OSP5

Название

Культура, основанная на данных

Описание

Данный процесс охватывает разделяемые организацией ценности и декларации о ее миссии, отражающие принятие решений, управляемое данными.

Цель

Целью процесса OSP5 является создание процессов принятия решений на основе данных, аналитики и соответствующего набора основанных на фактах систем с целью совершенствования возможностей получения и использования информации и знаний стратегического характера.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) эффективность процесса или деловой активности всегда измеряется с использованием метрик;

b) метрики включают прогнозные (опережающие) и запаздывающие индикаторы;

c) поощряется количественный анализ с определением возможных статистических корреляций;

d) возможные инициативы/проекты в области аналитики больших данных обсуждаются и исследуются на предмет проблем и возможностей в ходе анализа процессов/деловой активности;

e) быстрое получение отдачи и успешные инициативы в области аналитики больших данных должны вознаграждаться и популяризироваться;

f) следует создать рамочную структуру для опробования новых идей об использовании аналитики больших данных как в уже существующих процессах, так и в новых областях деловой активности (аналогичную системе "кайдзен" (Kaizen) непрерывного совершенствования деловой активности и повышения качества продукции, применяемой многими организациями).

Идентификатор

CDP1

Название

Кадровое планирование

Описание

Данный процесс охватывает прогнозирование потребности в квалифицированных специалистах и оценку ресурсов организации для выполнения проектов и инициатив в области аналитики больших данных.

Цель

Целью процесса CDP1 является разработка планов по обеспечению наличия рабочей силы и иных ресурсов для выполнения проектов и инициатив в области аналитики больших данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление будущих лидеров в области аналитики больших данных;

b) согласование соответствующих обязанностей и разработку планов преемственности для исполнителей критически-важных ролей;

c) набор необходимых специалистов.

Идентификатор

CDP2

Название

Расширение возможностей сотрудников

Описание

Данный процесс охватывает создание соответствующих возможностей и подготовку сотрудников организации к выполнению проектов и инициатив в области аналитики больших данных.

Цель

Целью процесса CDP2 является оказание поддержки сотрудникам организации в достижении их планов, целей и задач посредством расширения имеющихся в их распоряжении возможностей.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) понимание и расширение основных возможностей организации;

b) проведение оценки достигнутых результатов с целью совершенствования в будущем показателей эффективности и обеспечения стабильной отдачи для всех заинтересованных сторон;

c) своевременное и адекватное признание усилий и достижений сотрудников.

Идентификатор

CDP3

Название

Функциональные знания

Описание

Данный процесс охватывает выявление и привлечение отраслевых специалистов в состав групп аналитики больших данных на всех уровнях.

Цель

Цель процесса CDP3 - поощрить лидеров в области аналитики больших данных к тому, чтобы быстро учиться и быстро реагировать, обеспечивая при этом подотчетность при выполнении своих расширенных индивидуальных ролей.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) поощрение заинтересованных сторон к участию в деятельности, способствующей более широкому внедрению в организации инициатив в области аналитики больших данных;

b) использование группой по внедрению аналитики больших данных методов и подходов, позволяющих понимать, прогнозировать и реагировать на различные потребности и ожидания;

c) продвижение культуры, поддерживающей появление новых идей и новых способов мышления, с тем чтобы способствовать инновациям посредством применения аналитики больших данных.

Идентификатор

CDP4

Название

Обновление возможностей

Описание

Данный процесс охватывает выявление, анализ и осмысление внешних показателей, таких как глобальные и местные экономические, рыночные/социальные и технологические тенденции, которые способны повлиять на организацию; и разработка на этой основе потенциальных будущих сценариев для инициатив в области аналитики больших данных.

Цель

Целью процесса CDP4 является использование структурированного подхода для выработки и приоритизации творческих идей; и для выделения ресурсов для инновационной реализации этих идей в адекватные сроки с помощью обновленных инструментов и методов аналитики больших данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление, оценку и развитие портфеля новых и нарождающихся технологий с целью повышения гибкости организации;

b) создание сетей обучения и сотрудничества и управление ими для выявления возможностей для творчества, инноваций и для совершенствования технологий и кадровых ресурсов.

Идентификатор

DMP1

Название

Выявление данных

Описание

Данный процесс охватывает ключевой этап выявления элементов данных. Он включает в себя выявление элементов данных таким образом, чтобы группой не упускались из виду какие-либо важные параметры/факторы, которые играют ключевую роль при анализе результатов.

Цель

Целью процесса DMP1 является выявление, определение, классификация и сбор данных для всех элементов данных, получение информации о которых возможно в контексте проекта/подразделения/отдела.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) выявлены элементы данных, относящиеся к процессу/подразделению/отделу;

b) элементы данных могут быть классифицированы по категориям, таким, например, как неструктурированные, транзакционные, иерархические и справочные данные;

c) собираются метаданные (операционное описание данных), такие, как единицы измерения, частота/периодичность, источник(и), функциональное определение, диапазон, возможная функциональная корреляция, производитель/потребитель/владелец/куратор;

d) выявляются новые источники данных;

e) выполняется сбор данных.

Идентификатор

DMP2

Название

Качество данных

Описание

Данный процесс охватывает ключевые аспекты практичной, всесторонней и хорошо управляемой стратегии обеспечения качества данных, которая позволяет избежать разрозненных усилий в различных деловых подразделениях и помогает обеспечить наличие у деловых пользователей во всей организации доступа к согласованной и точной информации.

Цель

Целью процесса DMP2 является определение комплекса мер, которые должны устранять основные причины несогласованности данных, исправлять ошибки посредством очистки данных и объединять отдельные инициативы по обеспечению качества данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) структурированные данные имеют нормализованное реляционное отображение;

b) неструктурированные данные имеют корректные ссылки на структурированные данные;

c) данные соответствуют требованиям к точности, полноте, своевременности, достоверности, согласованности, целостности и т.д.

d) утратившие взаимосвязи (orphaned) или несогласованные данные либо должны быть вычищены из результирующего набора данных, либо должны отфильтровываться, если набор данных формируется в реальном времени (live dataset).

Идентификатор

DMP3

Название

Стратегическое управление данными

Описание

Данный процесс охватывает ключевые этапы налаживания в организации стратегического управления данными. Важным аспектом является правильное установление владельца данных, что иногда может оказаться весьма сложной задачей. Многие организации полагают, что ИТ-служба должна нести основную ответственность за данные, поскольку именно ИТ-служба является владельцем системы, в которой данные хранятся, однако ИТ-служба редко является настоящим владельцем данных.

При установлении владельца данных важно понимать, кто может ответить на вопросы о данных, предоставить определения атрибутов и определить достоверность данных. Такие лица обычно являются настоящими владельцами данных, и их необходимо вовлекать в разработку бизнес-правил для очистки, исправления, сопоставления и консолидации данных.

Цель

Целью процесса DMP3 является выявление инструментов и определение широкого диапазона процессов для реализации эффективного стратегического управления данными в организации.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) создан совет по вопросам стратегического управления (governing council);

b) определены кураторы данных;

c) определены бизнес-правила, касающиеся консолидации и обновления данных;

d) определены планы внедрения и поддержки.

Идентификатор

DMP4

Название

Инфраструктура больших данных

Описание

Данный процесс охватывает ключевые этапы внедрения инфраструктуры больших данных, делающей возможной аналитику данных. Область больших данных - это быстро меняющаяся область с быстро изменяющимися технологиями. В наши дни лишь очень немногие организации используют в своей деятельности исключительно те данные, что производятся самой этой организацией. Это означает, что системы, собирающие и анализирующие большие данные, должны быть способны безопасно и надежно взаимодействовать, и обмениваться данными.

Цель

Целью процесса DMP4 является создание инфраструктуры больших данных, представляющей собой систему, которая использует технологии больших данных для их обработки на основе соответствующей парадигмы.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) Выбраны соответствующее программное обеспечение и инструменты для распределенных систем и для хранения, поиска и интеллектуального анализа данных (реляционные и нереляционные базы данных, распределенные файловые системы и иные системы распределенной обработки);

b) выполнено внедрение системы;

c) определена и реализована архитектура больших данных;

d) обеспечивается соблюдение установленных требований в отношении безопасности и защиты персональных данных при обработке больших данных;

e) обеспечена доступность необходимых навыков и компетенций (skill enablement).

Идентификатор

ADP1

Название

Определение целей и сферы охвата усилий в области аналитики

Описание

Данный процесс охватывает планирование деятельности в области аналитики с точки зрения охвата всей организации, целей и наличия для аналитики согласованной перспективы на будущее в организации.

Цель

Целью процесса ADP1 является создание плана внедрения аналитики, предусматривающего управление единой платформой для больших данных и аналитики.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление небольших по масштабу проектов аналитики, которые потенциально могут представлять интерес для ряда подразделений/служб отделов или для организации в целом;

b) выявление областей деловой активности, которые потенциально могут получить отдачу от аналитики;

c) сосредоточение внимания на целях, достижение которых обеспечивает большую отдачу и сильное воздействие;

d) формирование матрицы приоритетов, включая критерии отбора проектов для реализации;

e) успешную реализацию проектов.

Идентификатор

ADP2

Название

Практики внедрения и использования аналитики

Описание

Данный процесс охватывает аспекты внедрения аналитики в интересах организации, и включает разработку процесса выбора комбинации методов развития аналитики для/внутри организации.

Цель

Целью процесса ADP2 является внедрение во всей организации согласованных технологических практик при реализации проектов аналитики больших данных. В данном процессе основное внимание уделяется внедрению аналитики, а не ИТ-практике и инфраструктуре данных, которые необходимы для ее развертывания и интеграции с предшествующими и последующими процессами.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) критерии и рекомендации по выбору методологии управления жизненным циклом;

b) соображения в отношении архитектуры и рекомендации по ее выбору;

c) рекомендации по выбору методов аналитики;

d) критерии и рекомендации по выбору инструментов.

Идентификатор

ADP3

Название

Определение критериев успеха

Описание

Данный процесс включает определение критически-важных факторов успеха при реализации проектов аналитики, включая базовые показатели результативности, согласование целей с заинтересованными сторонами и установление критериев точности.

Цель

Целью процесса ADP3 является определение и согласование базовых показателей результативности процессов, целей и показателей точности для реализуемых проектов.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) подтверждение базовых показателей результативности целевого процесса/функции в рамках проекта;

b) согласование целей/повторное определение целей в сотрудничестве с заинтересованными сторонами, посредством сочетания проверки (diligence) данных и алгоритмов, и выполнения подтверждающих концепцию пилотных проектов и тестов;

c) определение точности по результатам завершения проекта.

Идентификатор

ADP4

Название

Идентификация рисков

Описание

Данный процесс охватывает риски, которые следует устранять или смягчать в качестве одного из результатов проектов в области аналитики больших данных. Заинтересованные стороны (владельцы процессов) должны иметь представление об ограничениях и рисках, связанных с процессом принятия решений после внедрения аналитики больших данных.

Цель

Целью процесса ADP4 является выявление, классификация и определение границ рисков, связанных с процессом принятия решений после внедрения аналитики больших данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление ограничений на масштабируемость, если таковые имеются;

b) установление критериев надзора над принятием решений;

c) выявление ограничений по надежности, если таковые имеются;

d) выявление любых возможных проблем с обеспечением прозрачности;

e) выявление систематических ошибок/предвзятости любого рода в наборе обучающих данных, используемом в рамках проекта.

Идентификатор

TIP1

Название

Интеграция данных

Описание

Данный процесс охватывает ключевые аспекты внедрения консолидированной "витрины данных" на уровне организации, с тем чтобы ключевые заинтересованные стороны могли получить реляционное представление и целостное понимание деловых клиентов, продуктов/услуг и операций.

Цель

Целью процесса TIP1 является выбор хранилища данных на уровне организации, с обеспечением, при необходимости, развитого управления основными данными (мастер-данными). Платформа корпоративного хранилища данных (EDW) вместе с управлением основными данными (MDM) обеспечивает инфраструктуру в масштабах всей организации для стандартизации, интеграции и создания авторитетного источника данных из имеющих аналогичные и/или повторяющиеся атрибуты разрозненных источников информации (CRM/ERP/PoS/HRMS/PIM/Web и т.д.), с целью поддержки деловой оперативной деятельности и аналитики принятия решений.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выбор EDW-системы корпоративного хранилища данных, с обеспечением (при необходимости) управления основными данными;

b) внедрение корпоративного хранилища данных и управления основными данными (при необходимости).

Идентификатор

TIP2

Название

Интеграция систем

Описание

Данный процесс охватывает ключевые аспекты предоставления основного интерфейса ко внешним компонентам механизма аналитики больших данных, включая поставщиков и потребителей данных.

Цель

Целью процесса TIP2 является создание механизмов для импорта данных от поставщика данных для дальнейшего анализа/обработки и экспорта данных потребителям через API.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) реализованы безопасное соединение для передачи данных и защищенный доступ;

b) выполняется импорт данных;

c) реализовано управление правами доступа;

d) выполняется экспорт данных (например, посредством использования интерфейса прикладного программирования, протокола или языка запросов).

P-

Частичное соответствие - :

15,0% <

степень достижения

P+

Частичное соответствие + :

32,5% <

степень достижения

L-

Значительная степень соответствия - :

50,0% <

степень достижения

L+

Значительная степень соответствия + :

67,5% <

степень достижения

F

Полное соответствие:

85,0% <

степень достижения

Идентификатор

OSP1

Название

Политика в области бизнес-аналитики

Цель

Целью процесса OSP1 является разработка политики для инициатив в области аналитики больших данных, "дорожной карты" и рекомендаций по реализации этих инициатив.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) деловые цели, направления деятельности и стратегии определены и доведены до сведения организации и соответствующих заинтересованных сторон;

b) стратегические дорожные карты разрабатываются с учетом ограничений на ресурсы сервис-провайдеров.

Идентификатор

OSP1

Базовые практики

BP1 Разработка программного документа для развертывания аналитики больших данных: объединение заинтересованных сторон для определения долгосрочных целей организации с точки зрения направлений деятельности и перспектив роста [результат (a)].

Базовые практики

BP1 Разработка программного документа для развертывания аналитики больших данных: объединение заинтересованных сторон для определения долгосрочных целей организации с точки зрения направлений деятельности и перспектив роста [результат (a)].

BP2: Утверждение программного документа для развертывания аналитики больших данных: получение соответствующих указаний и последующее согласование ответственными лицами на долгосрочную реализацию стратегии работы с большими данными в организации [результат (b)].

BP3: Институционализация программного документа для развертывания аналитики больших данных: определение конкретных целей на уровне структурных подразделений в соответствии с целями организации [результат (a, b)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_01

Отчет об анализе рынка

a)

IP_02

Цели клиента

a)

IP_03

Описания вариантов применения (примеров из практики) по информации из открытых источников

a)

IP_06

Стратегический план внедрения аналитики больших данных

a), b)

IP_04

Деловой стратегический план

b)

IP_07

Внутренние информационные материалы организации, связанные с аналитикой больших данных

a), b)

IP_05

Политика в области аналитики больших данных

a)

IP_08

Планы подразделений/ отделов по внедрению

b)

Идентификатор

OSP2

Название

Права и ответственность заинтересованных сторон

Цель

Целью процесса OSP2 является выделение и распределение конкретных обязанностей и ответственности между ключевыми заинтересованными сторонами.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) определены ключевые заинтересованные стороны, обладающие опытом и знаниями в области технологий больших данных и знаниями процессов/предметной области;

b) проведено распределение ролей и обязанностей;

c) определена подотчетность заинтересованных сторон.

Идентификатор

OSP2

Базовые практики

BP1: Определение сторон, заинтересованных в аналитике больших данных: для инициативы в области аналитики больших данных определяются ключевые заинтересованные стороны внутри организации [результат (a)].

BP2: Установление прав на принятие решений: для реализации стратегии больших данных в организации заинтересованным сторонам предоставляются соответствующие права [результат (b)].

BP3: Установление подотчетности: определяются конкретные меры и показатели на различных уровнях и в зависимости от прав на принятие решений [результат (c)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_06

Стратегический план внедрения аналитики больших данных

b), c)

IP_10

RACI-матрица распределения ответственности в организации за аналитику больших данных

a), b)

IP_09

Перечень заинтересованных сторон

a)

IP_11

RACI-матрица распределения ответственности для подразделений/отделов

a), b)

IP_08

Планы подразделений/отделов по внедрению

b), c)

IP_12

Цели аналитики больших данных

c)

Идентификатор

OSP3

Название

Согласование с целями организации

Цель

Целью процесса OSP3 является согласование инициатив организации в области аналитики больших данных с ее деловой стратегией.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) предложены инициативы в области аналитики больших данных, специфические для соответствующих подразделений или процессов;

b) каждая из этих инициатив согласована с установленными целями и задачами подразделений или процессов;

c) сведения об инициативах высокого уровня распространяются в масштабе всей организации среди соответствующих заинтересованных сторон.

Идентификатор

OSP3

Базовые практики

BP1: Осведомление об инициативах организации в области аналитики больших данных: заинтересованным сторонам сообщается об инициативах в области аналитики больших данных, с указанием высокоуровневых целей и затрагиваемых направлений деятельности [результаты (a, c)].

BP2: Согласование инициатив в области больших данных со стратегией организации: следует убедиться, что каждая из инициатив согласуется с целями организации и подразделения [результат (b)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_08

Планы внедрения подразделений/отделов

a), b)

IP_15

Согласование проектов подразделения по BSC-показателям и аналитике больших данных

a), b)

IP_12

Цели аналитики больших данных

a), b)

IP_12

Пересмотренные цели аналитики больших данных

a), b), c)

IP_06

Стратегический план для аналитики больших данных

a), b)

IP_08

Пересмотренные планы внедрения подразделений/отделов

a), b), c)

IP_13

Стратегические планы подразделений

a), b)

IP_16

Сообщения, рассылаемые заинтересованным сторонам

a), b), c)

IP_14

Показатели подразделения по сбалансированной системе показателей (balanced score card, BSB)

a), b)

-

-

-

Идентификатор

OSP4

Название

Управление изменениями

Цель

Целью процесса OSP4 является выявление и управление людьми, на которых оказывают влияние инициативы в области бизнес-аналитики, а также управление изменениями, включая вопросы сопротивления и обходных путей.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) ведется мониторинг прогресса инициатив/проектов в области аналитики больших данных, полученные результаты сопоставляются с ожидаемыми;

b) информация о достигнутом прогрессе доводится до сведения заинтересованных сторон;

c) анализируются и сообщаются последствия изменений, проблем и улучшений;

d) в масштабе организации организуются занятия по ознакомлению и курсы профессиональной подготовки для исполнителей различных ролей заинтересованных сторон в отношении аналитики больших данных.

Идентификатор

OSP4

Базовые практики

BP1: Анализируется влияние изменений, связанных с инициативами в области аналитики больших данных: следует определить краткосрочные и долгосрочные последствия реализации проектов аналитики больших данных, и спланировать менеджмент изменений внутри организации и любых внешних воздействий [результаты (a, c)].

BP2: Организуются обучение/подготовка и усилия по повышению осведомленности, с тем, чтобы продемонстрировать преимущества новых практик: следует подготовить соответствующие планы по организации для заинтересованных сторон информационных и обучающих семинаров в интересах эффективного управления изменениями и беспрепятственного внедрения во всей организации [результаты (b, d)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_15

Согласование проектов подразделения по BSC-показателям и аналитике больших данных

a)

IP_17

Материалы о ходе выполнения проекта

a), b)

IP_12

(Пересмотренные) цели аналитики больших данных

a), b)

IP_18

Анализ рисков, связанных с отказами (FMEA, от Failure Mode and Effects Analysis - анализ видов и последствий отказов)

c)

IP_08

(Пересмотренные) планы внедрения подразделений/ отделов

a), b)

IP_19

План мероприятий по повышению осведомленности

d)

IP_16

Сообщения, рассылаемые заинтересованным сторонам

b)

IP_16

Сообщения, рассылаемые заинтересованным сторонам

d)

Идентификатор

OSP5

Название

Культура, основанная на данных

Цель

Целью процесса OSP5 является создание процессов принятия решений на основе данных, аналитики и соответствующего набора основанных на фактах систем, с целью совершенствования возможностей получения и использования информации и знаний стратегического характера.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) эффективность процесса или деловой активности всегда измеряется с использованием метрик;

b) метрики включают прогнозные (опережающие) и запаздывающие индикаторы;

c) поощряется количественный анализ с определением возможных статистических корреляций;

d) возможные инициативы/проекты в области аналитики больших данных обсуждаются и исследуются на предмет проблем и возможностей в ходе анализа процессов/деловой активности;

e) быстрое получение отдачи и успешные инициативы в области аналитики и аналитики больших данных должны вознаграждаться и популяризироваться;

f) следует создать рамочную структуру для опробования новых идей об использовании аналитики больших данных как в уже существующих процессах, так и в новых областях деловой активности (аналогичную системе "кайдзен" (Kaizen) непрерывного совершенствования деловой активности и повышения качества продукции, применяемой многими организациями).

Идентификатор

OSP5

Базовые практики

BP1: Движимая данными практика проведения анализа руководством ключевых для результативности областей: следует убедиться, что анализ результативности опирается на индикаторы, которые своевременно пересматриваются [результат (a)].

BP2: Выявление и определение запаздывающих и опережающих индикаторов: для каждого процесса/функции должен быть определен набор опережающих и запаздывающих индикаторов, используемых при анализе результативности на разных уровнях, с тем чтобы создать возможности для упреждающих действий в отношении любого поведения, ведущего к неожиданным результатам [результат (b)].

BP3: Интеграция принятия решений на основе данных с аналитикой больших данных: аналитика больших данных внедряется как инструмент, результаты которого уместны для использования при принятии решений в организации [результаты (a, c, d)].

BP4: Принятие мер на основе аналитических выводов и рекомендаций: следует убедиться, что на основе вытекающих из результатов аналитики рекомендаций определяются и выполняются соответствующие действия, которые затем соответствующим образом вознаграждаются [результат (e)].

BP5: Выявление новых и нарождающихся областей, обеспечивающих рост валовой выручки: следует определить конкретные цели на уровне структурных и деловых подразделений и отделов в соответствии с целями организации [результат (f)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_08

Планы внедрения подразделений/отделов

c)

IP_22

План действий по определению показателей результативности по сбалансированной системе показателей (BSC)

a)

IP_12

Цели аналитики больших данных

a), b), d)

IP_23

Классификация индикаторов в качестве прогнозных (опережающих) или запаздывающих

b)

IP_06

Стратегический план для аналитики больших данных

IP_24

Обзорный доклад по вопросам анализа проектов

c), d)

IP_13

Стратегические планы подразделений

a), b)

IP_25

Пилотные проекты, план выполнения, отчет о проделанной работе

d), e)

IP_14

Показатели подразделения по сбалансированной системе показателей (BSC)

a), b), c)

IP_26

Рамочная структура процессов организации по отбору проектов

f)

Идентификатор

CDP1

Название

Кадровое планирование

Цель

Целью процесса CDP1 является разработка планов по обеспечению наличия рабочей силы и иных ресурсов для выполнения проектов и инициатив в области аналитики больших данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление будущих лидеров в области аналитики больших данных;

b) согласование соответствующих обязанностей и разработку планов преемственности для исполнителей критически важных ролей;

c) набор необходимых специалистов.

Идентификатор

CDP1

Базовые практики

BP1: Определение правильных навыков и компетенций на разных уровнях: выявление навыков и компетенций, необходимых на различных уровнях для формирования группы аналитики больших данных [результаты (a, b)].

BP2: Согласование планов сотрудников со структурой аналитики больших данных в организации: ключевые заинтересованные стороны взаимодействуют с группой аналитики больших данных в качестве спонсоров, лидеров, групп поддержки и исполнителей поддерживающей или активной постоянной роли [результат (b)].

BP3: Подбор квалифицированных специалистов и управление кадровым потенциалом: обеспечение эффективных процессов управления квалифицированными специалистами и их компетенциями внутри организации и привлечения внешних квалифицированных специалистов [результат (c)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_08

Планы внедрения подразделений/отделов

a), b), c)

IP_63

Перечень сторон, заинтересованных в аналитике больших данных

a), b)

IP_12

Цели аналитики больших данных

a), b), c)

IP_64

Согласование ключевых зон ответственности (KRA)/ключевых показателей эффективности (KPI) заинтересованных сторон с целями аналитики больших данных

a), b)

IP_06

Стратегический план для аналитики больших данных

a), b), c)

IP_65

План набора персонала и положение дел с кадрами для аналитики больших данных

a), c)

IP_13

Стратегические планы подразделений

a), b), c)

IP_66

Анализ нехватки кадров и компетенций для аналитики больших данных

b), c)

IP_62

Репозиторий плана управления компетенциями персонала (Talent Management Plan)

a), b), c)

-

-

-

Идентификатор

CDP2

Название

Расширение возможностей сотрудников

Цель

Целью процесса CDP2 является оказание поддержки сотрудникам организации в достижении их планов, целей и задач посредством расширения имеющихся в их распоряжении возможностей.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) понимание и расширение основных возможностей организации;

b) проведение оценки достигнутых результатов с целью совершенствования в будущем показателей эффективности и обеспечения стабильной отдачи для всех заинтересованных сторон;

c) своевременное и адекватное признание усилий и достижений сотрудников.

Идентификатор

CDP2

Базовые практики

BP1: Определение навыков и компетенций: выявление навыков и компетенций, необходимых для поддержки инициативы в области аналитики больших данных во всей организации [результат (a)].

BP2: Привлечение, повышение квалификации и сохранение квалифицированных кадров: следует предпринять соответствующие действия для привлечения, повышения профессиональной квалификации и сохранения квалифицированных кадров как внутри организации, так и вне ее [результат (b)].

BP3: Развитие навыков и компетенций: разработка программы переподготовки и повышения квалификации [результаты (a, b)].

BP4: Максимизация отдачи от квалифицированных специалистов: проводится оценка результативности деятельности и реализуются процессы, обеспечивающие адекватное руководство, наставничество и признание усилий и достижений [результат (c)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_63

Перечень сторон, заинтересованных в аналитике больших данных

a), b)

IP_66

Анализ нехватки кадров и компетенций для аналитики больших данных

a)

IP_64

Согласование ключевых зон ответственности (KRA)/ключевых показателей эффективности (KPI) заинтересованных сторон с целями аналитики больших данных

a), b), c)

IP_68

План набора персонала и положение дел с кадрами для аналитики больших данных

b)

IP_65

План набора персонала и положение дел с кадрами для аналитики больших данных

b), c)

IP_69

План обучения/подготовки

b)

IP_66

Анализ нехватки кадров и компетенций для аналитики больших данных

b), c)

IP_70

План перехода на использование иных кадровых ресурсов

a), b)

IP_62

Репозиторий плана управления компетенциями персонала (Talent Management Plan)

a), b), c)

IP_71

Методы привлечения и оценки кадровых ресурсов для аналитики больших данных

Идентификатор

CDP3

Название

Функциональные знания

Цель

Цель процесса CDP3 заключается в том, чтобы поощрять лидеров в области аналитики больших данных к тому, чтобы быстро учиться и быстро реагировать, обеспечивая при этом подотчетность, при выполнение своих расширенных индивидуальных ролей.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) поощрение заинтересованных сторон к участию в деятельности, способствующей более широкому внедрению в организации инициатив в области аналитики больших данных;

b) использование группой по внедрению аналитики больших данных методов и подходов, позволяющих понимать, прогнозировать и реагировать на различные потребности и ожидания;

c) продвижение культуры, поддерживающей появление новых идей и новых способов мышления, с тем чтобы способствовать инновациям посредством применения аналитики больших данных.

Идентификатор

CDP3

Базовые практики

BP1: Согласование личных, групповых целей и целей подразделений: все соответствующие заинтересованные стороны в организации хотя бы часть своей ключевой зоны ответственности должны согласовать с инициативой в области аналитики больших данных. Подразделения/отделы, вовлеченные в какие-либо проекты в рамках этой инициативы, также должны согласовать с ней свои цели [результат (a)].

BP2: Ориентация на деловые проблемы: следует организовать регулярный сбор деловых идей, направленных на решение текущих проблем с помощью аналитики больших данных [результаты (a, c)].

BP3: Представители-"посланники" в процессах и направлениях деятельности: все ключевые заинтересованные стороны в организации должны поощрять применение аналитики в своих подразделениях/отделах/процессах и поддерживать инициативы [результат (a)].

BP4: Совместное участие ряда подразделений/отделов организации: обеспечение реализации ключевых проектов в области аналитики больших данных, охватывающих ряд подразделений/отделов организации [результат (a)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_08

Планы внедрения подразделений/отделов

a), c)

IP_64

Согласование ключевых зон ответственности (KRA)/ключевых показателей эффективности (KPI) заинтересованных сторон с целями аналитики больших данных

a), c)

IP_12

Цели аналитики больших данных

a), c)

IP_72

Формирование идей/планирование кратковременных проектов по апробации концепций

a), c)

IP_06

Стратегический план для аналитики больших данных

a), c)

IP_73

Участие и вклад "посланников" аналитики больших данных

c)

IP_13

Стратегические планы подразделений

a), c)

IP_69

План обучения/подготовки

b)

IP_62

Репозиторий плана управления компетенциями персонала (Talent Management Plan)

b)

IP_71

Методы привлечения и оценки кадровых ресурсов для аналитики больших данных

b)

Идентификатор

CDP4

Название

Обновление возможностей

Цель

Целью процесса CDP4 является использование структурированного подхода для выработки и приоритизации творческих идей; и для выделения ресурсов для инновационной реализации этих идей в адекватные сроки с помощью обновленных инструментов и методов аналитики больших данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление, оценку и развитие портфеля новых и нарождающихся технологий с целью повышения гибкости организации;

b) создание сетей обучения и сотрудничества и управление ими для выявления возможностей для творчества, инноваций и для совершенствования технологий и кадровых ресурсов.

Идентификатор

CDP4

Базовые практики

BP1: Адаптация новых тенденций и обновлений в методах и технологиях: следует понимать новые тенденции и эволюцию инструментов и методов аналитики больших данных, с тем чтобы спланировать адаптацию к изменениям ради получения большей отдачи [результат (a)].

BP2: Создание среды для успешного обучения и внедрения: поддержка общения и сотрудничества в рамках более крупной экосистемы для выявления возможностей и реализации новых проектов с использованием новейших инструментов и технологий [результат (b)].

BP3: Создание новых бизнес-моделей: работа по концептуализации, проверке и апробации в рамках пилотных проектов трансформационных изменений с использованием методов аналитики больших данных и приобретение, если это возможно, навыков создания новых бизнес-моделей [результаты (a, b)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_08

Планы внедрения подразделений/отделов

а), б)

IP_74

План трансформации с использованием аналитики больших данных

а), б)

IP_12

Цели аналитики больших данных

a), b)

IP_75

Отчеты о новых тенденциях

a), b)

IP_06

Стратегический план для аналитики больших данных

a), b)

IP_76

Материалы о группах по внедрению аналитики больших данных, включающих представителей различных подразделений/отделов и служб

a), b)

IP_71

Методы привлечения и оценки кадровых ресурсов для аналитики больших данных

a), b)

IP_69

План обучения/подготовки

a), b)

IP_62

Репозиторий плана управления компетенциями персонала (Talent Management Plan)

a), b)

IP_62

Репозиторий плана управления компетенциями персонала (Talent Management Plan)

a), b)

Идентификатор

DMP1

Название

Выявление данных

Цель

Целью процесса DMP1 является выявление, определение, классификация и сбор данных для всех элементов данных, получение информации о которых возможно в контексте проектаподразделения/отдела.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) выявлены элементы данных, относящиеся к процессу/подразделению/отделу;

b) элементы данных могут быть классифицированы по категориям, таким, например, как неструктурированные, транзакционные, иерархические и справочные данные;

c) собираются метаданные (операционное описание данных), такие, как единицы измерения, частота/периодичность, источник(и), функциональное определение, диапазон, возможная функциональная корреляция, производитель/потребитель/владелец/куратор;

d) выявляются новые источники данных;

e) выполняется сбор данных.

Идентификатор

DMP1

Базовые практики

BP1: Выявление ключевых особенностей элементов данных - таких как свойства, ковариаты, факторы [результаты (a, d)].

BP2: Классификация элементов данных: [результат (b)].

BP3: Подготовка операционного описания элементов данных: [результаты (c, d)].

BP4: Сбор данных строгим и тщательным образом, с соблюдением установленных требований: [результат (e)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_27

Результаты по использованию инструмента описания бизнес-процессов SIPOC (поставщик, вход, процесс, выход, заказчик)

a), b)

IP_32

План сбора данных

a), c), d), e)

IP_28

Описание потока (последовательности) процессов

b), c)

IP_33

Операционное описание данных

a), b) c), d), e)

IP_29

Матрица индикаторов критически-важных для качества процесса (Critical to Quality matrix, CtQ matrix)

a), b), c)

IP_34

Образец данных

e)

IP_30

Описания вариантов применения (примеров из практики)

c), d)

-

-

-

IP_31

Материалы о конкретной сфере деятельности (отрасли)

c), d)

-

-

-

Идентификатор

DMP2

Название

Качество данных

Цель

Целью процесса DMP2 является определение комплекса мер, которые должны устранять основные причины несогласованности данных, исправлять ошибки посредством очистки данных и объединять отдельные инициативы по обеспечению качества данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) структурированные данные представлены в нормальной форме приемлемого уровня;

b) неструктурированные данные имеют корректные ссылки на структурированные данные;

c) данные соответствуют требованиям полноты, актуальности, достоверности, непротиворечивости, целостности.

Идентификатор

DMP2

Базовые практики

BP1: Обеспечение качества данных: планирование, внедрение и управление эффективной программой обеспечения качества данных во всей организации [результаты (a, b, c)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_32

План сбора данных

a), b)

IP_35

Диаграммы "сущность-связь" (entity-relationship, ER)

a)

IP_33

Операционное описание данных

c)

IP_36

Отображение данных

b)

IP_34

Образец данных

c)

IP_37

Отчет об аудите качества данных

c)

Идентификатор

DMP3

Название

Стратегическое управление данными

Цель

Целью процесса DMP3 является выявление инструментов и определение широкого диапазона процессов для реализации эффективного стратегического управления данными в организации.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) создан совет по вопросам стратегического управления;

b) определены кураторы данных;

c) определены бизнес-правила, касающиеся консолидации и обновления данных;

d) определены планы внедрения и поддержки.

Идентификатор

DMP3

Базовые практики

BP1: Совет по вопросам стратегического управления: в совет по вопросам стратегического управления должны входить лидеры ключевых направлений деятельности и представители заинтересованных сторон из группы ИТ [результаты (a, b)].

BP2: Действия по вопросам стратегического управления: повестка дня и действия совета должны соответствовать стратегии организации и плану выполнения проектов [результат (c)].

BP3: План передачи вопросов на рассмотрение руководству более высокого уровня: такой план должен вводиться в действие в случае выявления любых несоответствий в данных, и должны предприниматься корректирующие действия во избежание повторения подобных проблем в будущем [результаты (a, b, c, d)].

BP4: Выполнение дорожной карты: поэтапное выполнение дорожной карты [результат (d)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_32

План сбора данных

c)

IP_38

Структура совета по стратегическому управлению данными

a), b)

IP_33

Операционное описание данных

b), c)

IP_39

План действий совета по стратегическому управлению данными

c), d)

IP_34

Образец данных

c)

IP_40

Меры по итогам проверок, проведенных на заседаниях совета по стратегическому управлению данными

d)

IP_15

Согласование проектов подразделения по BSC-показателям и аналитике больших данных

c)

-

-

-

IP_08

Пересмотренные планы внедрения подразделений/отделов

a), b)

-

-

-

IP_10

RACI-матрица распределения ответственности в организации за аналитику больших данных

a)

-

-

-

Идентификатор

DMP4

Название

Инфраструктура больших данных

Цель

Целью процесса DMP4 является создание инфраструктуры больших данных, представляющей собой систему, которая использует технологии больших данных для их обработки на основе соответствующей парадигмы.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) выбраны соответствующее программное обеспечение и инструменты для распределенных систем и для хранения, поиска и интеллектуального анализа данных (реляционные и нереляционные базы данных, распределенные файловые системы и иные системы распределенной обработки);

b) выполнено внедрение системы;

c) определена и реализована архитектура больших данных;

d) обеспечивается соблюдение установленных требований в отношении безопасности и защиты персональных данных при обработке больших данных;

e) обеспечена доступность необходимых навыков и компетенций.

Идентификатор

DMP4

Базовые практики

BP1: Базовая компоновка: выбирается базовая компоновка и проводится анализ актуальности и результативности инструментов и программного обеспечения [результат (a)].

BP2: Обучение и развертывание: развертывание и обучение использованию инструментов и программного обеспечения [результаты (a, b, e)].

BP3: Конфигурация системы: определяется конфигурация системы и способ развертывания (локальная или облачная) [результат (b)].

BP4: Архитектура больших данных: реализация архитектуры больших данных [результат (c)].

BP5: Аспекты безопасности: обеспечение безопасности и защищенности больших данных [результат (d)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_32

План сбора данных

a), c), d)

IP_41

Материалы по анализу инструментов

a)

IP_33

Операционное описание данных

a), c), d)

IP_42

Архитектура аналитики больших данных

c)

IP_34

Образец данных

b), d)

IP_43

Сведения о лицензиях на инструменты

b)

IP_08

Пересмотренные планы внедрения подразделений/отделов

e)

IP_37

Отчет об аудите качества данных

d)

IP_39

План действий совета по стратегическому управлению данными

a), d)

IP_44

Анализ деятельности по обучению и развертыванию

e)

Идентификатор

ADP1

Название

Определение целей и сферы охвата усилий в области аналитики

Цель

Целью процесса ADP1 является создание плана внедрения аналитики, предусматривающего управление единой платформой для больших данных и аналитики.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление небольших по масштабу проектов аналитики, которые потенциально могут представлять интерес для ряда подразделений/отделов или для организации в целом;

b) выявление областей деловой активности, которые потенциально могут получить отдачу от аналитики;

c) сосредоточение внимания на целях, достижение которых обеспечивает большую отдачу и сильное воздействие;

d) формирование матрицы приоритетов, включая критерии отбора проектов для реализации;

e) успешную реализацию проектов.

Идентификатор

ADP1

Базовые практики

BP1: Оценка приложений, которые потенциально могут быть использованы несколькими подразделениями/отделами: выявление таких приложений, сохраняя при этом сферу охвата разумно ограниченной, но с прицелом на будущее расширение [результаты (a, b, c)].

BP2: Инициирование общекорпоративного подхода: инициирование общекорпоративного подхода при проведении систематического переучета возможностей применения аналитики по направлениям деятельности [результаты (a, b, c)].

BP3: Формализация целей проектов: формализация процесса установления целей проектов в рамках сотрудничества между руководителями деловых подразделений и лидерами в областях ИТ и аналитики. Следует обеспечить согласованность проектов с деловыми целями и ожидаемыми стратегическими результатами [результаты (c, e)].

BP4: Реализация стратегического управления: следует обеспечить корпоративное стратегическое управление технологиями и архитектурой для аналитики. Для проектов, имеющих большой охват и высокую ценность, следует подготовить поэтапный план, учитывающий смену нескольких поколений технологий за время выполнения проекта [результаты (d, e)].

BP5: Утверждение проекта: проекты должны утверждаться руководителем по направлению деятельности вместе с финансовым директором [результат (e)].

BP6: Участие в формировании деловой стратегии: включение в процесс стратегического планирования, с тем чтобы аналитика больших данных могла оказывать влияние на формирование деловой стратегии (а не просто реагировать на нее) [результат (c)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_08

Пересмотренные планы внедрения подразделений/отделов

a), b), c), d)

IP_45

Матрица приоритетных проектов

a), b), c), d)

IP_15

Согласование проектов подразделения по BSC-показателям и аналитике больших данных

a), b), c), d)

IP_15

(Пересмотренное согласование проектов подразделения по BSC-показателям и аналитике больших данных

a), b), c), d)

IP_12

Цели аналитики больших данных

a), b), c), d)

IP_12

(Пересмотренные цели аналитики больших данных

a), b), c), d)

IP_10

RACI-матрица распределения ответственности в организации за аналитику больших данных

a), b), c), d)

IP_17

(Пересмотренные материалы о ходе выполнения проекта

e)

IP_11

RACI-матрица распределения ответственности для подразделений/ отделов

a), b), c), d)

-

-

-

Идентификатор

ADP2

Название

Практики внедрения и использования аналитики

Цель

Целью процесса ADP2 является внедрение во всей организации согласованных технологических практик при реализации проектов аналитики больших данных. В данном процессе основное внимание уделяется внедрению аналитики, а не ИТ-практике и инфраструктуре данных, которые необходимы для ее развертывания и интеграции с предшествующими и последующими процессами.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) критерии и рекомендации по выбору методологии управления жизненным циклом;

b) соображения в отношении архитектуры и рекомендации по ее выбору;

c) рекомендации по выбору методов аналитики;

d) критерии и рекомендации по выбору инструментов.

Идентификатор

ADP2

Базовые практики

BP1: Разработка критериев и руководств: следует реализовать процесс установления критериев выбора для проектов аналитики архитектур из числа доступных; и разработки соответствующих руководств [результат (a)].

BP2: Разработка критериев для среды существования процессов: следует установить критерии и разработать руководства для выбора методологии развития проектов на протяжении их жизненного цикла. Развитие на протяжении жизненного цикла для проектов чисто визуальной аналитики и отчетности не будет таким же, как, например, для проекта по созданию целевых отчетов по исследованию рынка больших данных на базе автоматического анализа в реальном времени с использованием методов глубокого обучения [результат (b)].

BP3: Оценка инструментов: следует провести оценку доступных на рынке инструментов для реализации аналитики. Такая оценка должна охватывать как инструменты с открытым исходным кодом, так и проприетарные инструменты. Руководство по выбору инструментов должно быть доступно на уровне организации для реализации проектов. Следует обеспечить достаточно частое обновление этого документа [результат (d)].

BP4: Определение комбинации подходов: в различных проектах в организации следует использовать для предписывающей аналитики сочетания визуального анализа, анализа статистической значимости и прогнозов на основе диапазона [результат (c)].

BP5: Создание матрицы: формирование матрицы, включающей наиболее подходящие для различных целей алгоритмы/методы и критерий выбора, основанный на прошлых проектах [результат (c)].

ВР6: Выполнение пилотных и подтверждающих концепцию проектов: следует обеспечить, чтобы организация также поощряла подтверждающие концепцию и пилотные проекты для экспериментов в стиле "тестируй и учись". Извлеченные из этих проектов уроки должны быть использованы в руководствах по выбору жизненного цикла, инструментов, архитектуры и методов/алгоритмов [результаты (a, b, c, d)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_45

Матрица приоритетных проектов

a), b), c), d)

IP_42

(Пересмотренная) архитектура аналитики больших данных

b)

IP_33

Операционное описание данных

b), с)

IP_46

Анализ инструментов аналитики

d)

IP_42

Архитектура аналитики больших данных

b)

IP_47

Анализ имеющихся и выбор методологии управления жизненным циклом аналитики больших данных

a)

-

-

-

IP_48

Матрица методов аналитики

c)

Идентификатор

ADP3

Название

Определение критериев успеха

Цель

Целью процесса ADP3 является определение и согласование базовых показателей результативности процессов, целей и показателей точности для реализуемых проектов.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) подтверждение базовых показателей результативности целевого процесса/функции в рамках проекта;

b) согласование целей/повторное определение целей в сотрудничестве с заинтересованными сторонами, посредством сочетания проверки (diligence) данных и алгоритмов и выполнения подтверждающих концепцию и пилотных проектов;

c) определение точности по результатам завершения проекта.

Идентификатор

ADP3

Базовые практики

BP1: Выполнение исследования процесса/функции: следует провести, с участием экспертов предметной области и владельца процесса, исследование процесса/функции, с тем чтобы до выполнения какого-либо проекта аналитики в общих чертах определить текущую результативность и соответствующие условия [результат (a)].

BP2: Получение одобрения владельца процесса: перед выполнением проекта аналитики следует получить одобрение владельца процесса и лидера в области аналитики больших данных в организации, и зафиксировать его в положении о проекте [результат (a)].

BP3: Включить в проектную документацию базовые показатели результативности процесса: следует включить базовые показатели результативности процесса в план-график проекта и в оценку трудозатрат проекта [результат (a)].

BP4: Проверка данных и методов/алгоритмов: проводится проверка данных и методов/алгоритмов аналитики для подтверждения цели проекта аналитики, установленной при его начале. При необходимости цель следует заново установить в положении о проекте, получив на это одобрение соответствующих заинтересованных сторон [результат (b)].

BP5: Подготовка план-графика и оценки усилий: следует включить меры и план-график проверки данных и алгоритмов в план проекта [при этом усилия в рамках практик BP1 и BP4 также могут быть одновременно частью проектов по проверке концепции и/или пилотных проектов, проводимых в интересах крупномасштабных проектов [результат (b)].

BP6: Обеспечение осведомленности о показателе точности: следует обеспечить, чтобы варианты измерения точности надлежащим образом были сообщены и объяснены владельцу процесса по завершению проверки данных и алгоритмов (практика BP4) [результат (a)].

BP7: Задание точности: перед полномасштабным развертыванием алгоритмов следует установить точность в терминах среднеквадратичного отклонения/средней абсолютной процентной ошибки/чувствительности/специфичности/ошибок первого (ошибочно-позитивный результат) и второго рода (ошибочно-негативный результат) [результат (c)].

BP8: Информирование о базовом уровне точности: перед полномасштабным развертыванием алгоритмов следует сообщить владельцу процесса о базовом уровне точности и получить его одобрение/согласование [результат (c)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_45

Матрица приоритетных проектов

a), b)

IP_50

Базовые показатели результативности процесса

a)

IP_33

Операционное описание данных

a)

IP_51

Материалы о пересмотре целей проекта

b)

IP_12

(Пересмотренные) цели аналитики больших данных

b), c)

IP_52

Метрики точности

c)

IP_32

План сбора данных

a)

IP_53

Отчеты о точности

c)

Идентификатор

ADP4

Название

Идентификация рисков

Цель

Целью процесса ADP4 является выявление, классификация и определение границ рисков, связанных с процессом принятия решений после внедрения аналитики больших данных.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выявление ограничений на масштабируемость, если таковые имеются;

b) установление критериев надзора над принятием решений;

c) выявление ограничений по надежности, если таковые имеются;

d) выявление любых возможных проблем с обеспечением прозрачности;

e) выявление систематических ошибок/предвзятости любого рода в наборе обучающих данных, используемом в рамках проекта.

Идентификатор

ADP4

Базовые практики

BP1: Определение будущей области охвата: следует определить будущую область применения текущего внедрения больших данных для того же целевого процесса/функции, понять ограничения на масштабирование в будущем и предложить какой-либо подход, который в будущем может быть использован для преодоления подобных ограничений [результат (a)].

BP2: Выявление существующих проблем с надежностью: следует выявить имеющиеся проблемы с надежностью и доверием (trustworthiness or over-reliability) в рамках текущей сферы охвата реализованного проекта [результат (c)].

BP3: Выявление предвзятости: выявление любого рода предвзятости (систематических ошибок), присутствующей в обучающем наборе данных, используемом для построения алгоритма [результат (e)].

BP4: Выявление проблем с обеспечением прозрачности: следует выявить проблемы с обеспечением прозрачности, если таковые имеются в проекте, особенно если используются нейронные сети или методы глубокого обучения [результат (d)].

BP5: Выявление упущений при принятии решений: следует выявлять упущения, допущенные при принятии решений, необходимых для обеспечения стабильного функционирования алгоритма с момента запуска [результат (b)].

BP6: Подготовка документа по результатам FMEA-анализа видов отказов и их последствий: следует зафиксировать результаты практик BP-1-BP-5 в документе по результатам анализа видов отказов и их последствий (FMEA-анализа), и разослать этот документ заинтересованным сторонам на утверждение/согласование [результаты (a, b, c, d, e)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_45

Матрица приоритетных проектов

a), b), c), d), e)

IP_54

Материалы по типичным рискам проектов аналитики больших данных, связанных с надежностью, предвзятостью, прозрачностью, надзором над принятием решений; и по анализу связанных с отказами рисков (FMEA)

a), b), c), d), e)

Идентификатор

TIP1

Название

Интеграция данных

Цель

Целью процесса TIP1 является выбор хранилища данных на уровне организации, с обеспечением, при необходимости, развитого управления основными данными (мастер-данными). Платформа корпоративного хранилища данных вместе с управлением основными (мастер-) данными обеспечивает инфраструктуру в масштабах всей организации для стандартизации, интеграции и создания авторитетного источника данных из имеющих аналогичные и/или повторяющиеся атрибуты разрозненных источников информации (CRM/ERP/PoS/ HRMS/PIM/Web и т.д.), с целью поддержки деловой оперативной деятельности и аналитики принятия решений.

Результаты

Результаты данного процесса включают:

a) выбор EDW-системы корпоративного хранилища данных, с обеспечением (при необходимости) управления основными данными;

b) внедрение корпоративного хранилища данных и управления основными данными (при необходимости).

Идентификатор

TIP1

Базовые практики

ВР1: Интеграция данных: в организациях на постоянной основе следует планировать, внедрять и поддерживать повседневную оперативную деятельность с использованием платформы корпоративного хранилища данных (EDW) и, где это необходимо, управления основными данными (MDM) [результаты (a, b)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_45

Матрица приоритетных проектов

a)

IP_55

Оценка корпоративного хранилища данных (EDW)/управления основными данными (MDM)

a)

IP_32

План сбора данных

a)

IP_56

Реализация корпоративного хранилища данных (EDW)/управления основными данными (MDM)

a), b)

IP_33

Операционное описание данных

a)

IP_57

Приобретение лицензий на корпоративное хранилище данных (EDW)/управление основными данными (MDM)

b)

IP_42

Архитектура аналитики больших данных

a)

-

-

-

Идентификатор

TIP2

Название

Интеграция систем

Цель

Целью процесса TIP2 является создание механизмов для импорта данных от поставщика данных для дальнейшего анализа/обработки и экспорта данных потребителям через API-интерфейсы прикладного программирования.

Результаты

Результаты данного процесса включают следующее:

a) реализованы безопасное соединение для передачи данных и защищенный доступ;

b) выполняется импорт данных;

c) реализовано управление правами доступа;

d) реализованы безопасное соединение для передачи данных и защищенный доступ;

e) выполняется импорт данных;

f) реализовано управление правами доступа;

g) выполняется экспорт данных (например, посредством использования интерфейса прикладного программирования, протокола или языка запросов).

Идентификатор

TIP2

Базовые практики

BP1: Уровни интерфейса: следует спланировать и реализовать уровни интерфейса как на платформе корпоративного хранилища данных (EDW), так и в механизме аналитики больших данных [результаты (a, b, d)].

BP2: Стратегическое управление данными: следует реализовать управление правами доступа в качестве составной части стратегического управления данными [результат (c)].

Информационные продукты

Входы

Выходы

IP ID

Название

Результат

IP ID

Название

Результат

IP_45

Матрица приоритетных проектов

a), b), c)

IP_58

Выявленные API-интерфейсы

a), b)

IP_32

План сбора данных

a), b), c)

IP_59

План интеграции данных

a), b)

IP_33

Операционное описание данных

a), b), c)

IP_60

План извлечения данных

a), b)

IP_42

Архитектура аналитики больших данных

a), b), c)

IP_61

Анализ результативности извлечения данных

c)

IP_56

Реализация корпоративного хранилища данных (EDW)/управления основными данными (MDM)

a), b), c)

-

-

-

Идентификатор практики

Название практики

Связана со свойством

PA.1.1: Свойство процесса "Результативность процесса"

PA.1.1.GP1

Степень выполнения процесса

PA.1.1

PA.2.1: Свойство процесса "Управление выполнением процесса"

PA.2.1.GP1

Определение результатов, которые должны быть достигнуты при выполнении процесса

PA.2.1 a)

PA.2.1.GP2

Определение и обработка рисков, связанных с выполнением процесса

PA.2.1 b)

PA.2.1.GP3

Планирование выполнения процесса, обеспечивающего достижение установленных результатов

PA.2.1 c)

PA.2.1.GP4

Контроль над выполнением процесса

PA.2.1 c)

PA.2.1.GP5

Предоставление компетентным специалистам соответствующих обязанностей и полномочий для выполнения процесса

PA.2.1 d), f)

PA.2.1.GP6

Выделение и поддержание ресурсов для выполнения процесса в соответствии с планом

PA.2.1 e)

PA.2.1.GP7

Управление взаимодействием между вовлеченными сторонами

PA.2.1 g)

PA.2.2: Свойство процесса "Управление документированной информацией (документами)"

PA.2.2.GP1

Определение требований к документированной информации

PA.2.2 a)

PA.2.2.GP2

Определение требований к документированию и управлению документированной информацией

PA.2.2 b)

PA.2.2.GP3

Идентификация и управление/контроль над документированной информацией в соответствии с требованиями

PA.2.2 c)

PA.2.2.GP4

Проверка и корректировка документированной информации с целью удовлетворения установленных требований

PA.2.2 d)

PA.2.2.GP5

Поддержание и сохранение информационных продуктов для подтверждения достижения запланированных результатов

PA.2.2 e)

Идентификатор практики

Название практики

Связана со свойством

PA.3.1: Свойство процесса "Определение процесса"

PA.3.1.GP1

Создание и поддержание стандартного процесса, который будет поддерживать развертывание "определенного процесса"

PA.3.1 a)

PA.3.1.GP2

Определение входов и выходов стандартного процесса

PA.3.1 b)

PA.3.1.GP3

Определение последовательности выполнения и взаимодействия процесса в рамках интегрированной системы процессов

PA.3.1 c)

PA.3.1.GP4

Определение ролей, компетенций, обязанностей и полномочий для выполнения стандартного процесса

PA.3.1 d)

PA.3.1.GP5

Определение ресурсов для выполнения стандартного процесса

PA.3.1 e)

PA.3.1.GP6

Определение и поддержание знаний, необходимых для оперативного использования стандартного процесса

PA.3.1 f)

PA.3.2: Свойство процесса "Развертывание процесса"

PA.3.2.GP1

Развертывание "определенного процесса", удовлетворяющее специфическим для данного контекста требованиям к использованию стандартного процесса

PA.3.2 a)

PA.3.2.GP2

Привлечение компетентных специалистов с определенными обязанностями и полномочиями для поддержки выполнения "определенного процесса"

PA.3.2 b), c)

PA.3.2.GP3

Предоставление ресурсов и информации для поддержки выполнения "определенного процесса"

PA.3.2 d)

PA.3.2.GP4

Сохранение документированной информации в качестве свидетельства достижения процессом ожидаемых результатов

PA.3.2 e)

PA.3.3: Свойство процесса "Обеспечение уверенности в процессе"

PA.3.3.GP1

Сбор и анализ данных о выполнении процесса для выявления потребностей в его улучшении

PA.3.3 a)

PA.3.3.GP2

Определение подходящих методов и индикаторов для мониторинга и оценки процесса

PA.3.3 b)

PA.3.3.GP3

Обеспечение соответствия "определенного процесса"

PA.3.3 c)

PA.3.3.GP4

Реагирование на несоответствия с целью корректировки выполнения процесса

PA.3.3 d)

PA.3.3.GP5

Совершенствование процесса на основе результатов мониторинга процесса

PA.3.3 e)

Идентификатор практики

Название практики

Связана со свойством

PA.4.1 Свойство процесса "Количественный анализ"

PA.4.1.GP1

Определение потребностей в информации о процессе для поддержки достижения количественных деловых целей

PA.4.1 a)

PA.4.1.GP2

Определение целей измерения процесса исходя из потребностей в информации о процессе

PA.4.1 b)

PA.4.1.GP3

Определение измеримых взаимосвязей между элементами процесса

PA.4.1 c)

PA.4.1.GP4

Установление количественных целевых показателей выполнения "определенного процесса", отражающих согласование процесса с деловыми целями

PA.4.1 d)

PA.4.1.GP5

Определение индикаторов для продуктов и процесса, поддерживающих достижение количественных целей выполнения процесса

PA.4.1 e)

PA.4.1.GP6

Выбор методов анализа, соответствующих собранным данным

PA.4.1 f)

PA.4.1.GP7

Сбор результатов измерений продуктов и процесса в процессе выполнения "определенного процесса"

PA.4.1 g)

PA.4.2 Свойство процесса "Количественный контроль"

PA.4.2.GP1

Установление неслучайных причин изменчивости процесса путем анализа собранных данных

PA.4.2 a)

PA.4.2.GP2

Определение распределений, характеризующих выполнение процесса

PA.4.2 b)

PA.4.2.GP3

Определение и выполнение корректирующих действий для устранения неслучайных причин изменчивости

PA.4.2 c)

PA.4.2.GP4

Определение отдельных распределений для анализа процесса

PA.4.2 d)

PA.4.2.GP5

Определение предикторов результатов процесса

PA.4.2 e)

PA.5.1 Свойство процесса "Внедрение инноваций"

PA.5.1.GP1

Определение целей осуществления инноваций для данного процесса, поддерживающих достижение соответствующих деловых целей

PA.5.1 a)

PA.5.1.GP2

Анализ данных процесса с целью выявления возможностей для внедрения передового опыта и инноваций

PA.5.1 b)

PA.5.1.GP3

Определение возможностей для инноваций в данном процессе, вытекающих из новых технологий и концепций процесса

PA.5.1 c)

PA.5.1.GP4

Определение стратегии внедрения, основанной на долгосрочном видении и целях инноваций

PA.5.1 d)

PA.5.1.GP5

Оценка влияния каждого из предлагаемых изменений на соответствие целям "определенного" и стандартного процесса

PA.5.1 e)

PA.5.1.GP6

Управление внедрением согласованных изменений

PA.5.1 f)

PA.5.1.GP7

Оценка результативности изменений процесса

PA.5.1 g)

IP ID

Информационный продукт

Характеристика

Процесс

Результат

IP_01

Отчет об анализе рынка

- Документирует существующие тенденции на рынках для аналитики больших данных в плане возможностей, инструментов, сценариев использования, проблем

- Указывает рейтинги или приоритеты

OSP1

a)

IP_02

Цели клиента

- Описывает цели клиентов подразделений/отделов/групп и проектов

- Также охватывает внутренних клиентов (заинтересованные стороны)

- Должна быть доступна история версий документа и внесенных в него изменений

OSP1

a)

IP_03

Описания вариантов использования

- Включает описание варианта использования, описывает его контекст, проблемы, используемые подходы и методологию, инструменты, технологии и преимущества приложений аналитики больших данных в контексте деловой активности/процесса/продукта, на основе доступной из открытых источников информации

OSP1

a), b)

IP_04

Деловой стратегический план

- Определяет стратегию деловой активности, включая приоритеты, направленность, цели и сроки, с учетом внутренних и внешних факторов

OSP1

a), b)

IP_05

Политика в области аналитики больших данных

- Документирует политику организации в области внедрения аналитики больших данных, ее видение и приверженность ему, а также то, как аналитика больших данных создает возможности для заинтересованных сторон

OSP1

a)

IP_06

Стратегический план для аналитики больших данных

- Содержит стратегический план на уровне организации для проектов аналитики больших данных

- Определяет выявленные текущие области/варианты использования и их результаты

- Перечисляет ключевые заинтересованные стороны и общие временные рамки

OSP1

a), b)

-

OSP2

b), c)

-

OSP3

a), b)

-

OSP5

-

CDP1

a), b), c)

-

CDP3

a), c)

-

CDP4

a), b)

IP_07

Документ для внутренних коммуникаций

- Включает распространяемые в организации высокоуровневые материалы о ходе внедрения аналитики больших данных и ключевые корпоративные новости по данной тематике

OSP1

a), b)

IP_08

Планы внедрения в подразделениях/отделах

- Содержат планы внедрения проектов аналитики больших данных на уровне подразделения/отдела

- Перечисляют ключевые заинтересованные стороны

- Перечисляют ключевые этапы и цели

OSP1

b)

-

OSP1

b)

-

OSP2

b),c)

-

OSP3

a), b)

-

OSP3

a), b), c)

-

OSP4

a), b)

-

OSP5

c)

-

DMP3

a), b)

-

DMP4

e)

-

ADP1

a), b), c), d)

-

CDP1

a), b), c)

-

CDP3

a), c)

-

CDP4

a), b)

IP_09

Перечень заинтересованных сторон

- Документирует все ключевые заинтересованные стороны из различных подразделений/отделов/ групп, с указанием их текущих ролей, уровней, ключевых зон ответственности (KRA)

OSP2

a)

IP_10

Матрица RACI распределения ответственности за аналитику больших данных в организации

- Определяет роли, задействованные в выполнении стратегии аналитики больших данных на уровне организации

- Определяет для каждой роли ответственность, подотчетность, консультирование и информирование (RACI)

- Охватывает инициативы в области аналитики больших данных на уровне организации

OSP2

a), b)

-

ADP1

a), b), c), d)

IP_11

Матрица RACI распределения ответственности за аналитику больших данных в подразделениях/отделах

- Определяет для стратегии в области аналитики больших данных роли, вовлеченные на уровне подразделений/отделов организации

- Определяет для каждой роли ответственность, подотчетность, консультирование и информирование (RACI)

- Охватывает инициативы в области аналитики больших данных на уровне подразделения/отдела

DMP3

a)

-

ADP1

a), b), c), d)

-

OSP2

a), b)

IP_12

Цели аналитики больших данных

- Определяет цели проектов в области аналитики больших данных в организации/подразделениях/отделах

- Это динамичный документ, и цели могут быть пересмотрены на основе утверждения/согласования и консенсуса

- Каждое изменение должно быть отмечено, должны быть приведены объяснения/обоснования и указаны имена вовлеченных заинтересованных сторон

- Должно обеспечиваться отслеживание протоколов заседаний или электронных писем, документирующих одобрение/согласование

OSP2

c)

-

OSP3

a), b)

-

OSP3

a), b), c)

-

OSP4

a), b)

-

OSP5

a), b), d)

-

ADP1

a), b), c), d)

-

ADP1

a), b), c), d)

-

ADP3

b), c)

-

CDP1

a), b), c)

-

CDP3

a), c)

-

CDP4

a), b)

IP_13

Стратегические планы подразделений

- Документируют стратегические планы и действия подразделений/отделов/групп

- Описывают область охвата, цели, сроки и заинтересованные стороны

OSP3

a), b)

-

OSP5

a), b)

-

CDP1

a), b), c)

-

CDP3

a), c)

IP_14

Показатели подразделения по сбалансированной системе показателей (BSC)

- Содержит показатели подразделения/отдела/группы по сбалансированной системе показателей

OSP3

a), b)

-

OSP5

a), b), c)

IP_15

Согласование проектов подразделения по BSC-показателям и аналитике больших данных

- Отражает согласованность проектов в области аналитики больших данных с BSC-показателями подразделений

OSP3

a), b)

-

OSP4

a)

-

DMP3

a)

-

ADP1

a), b), c), d)

-

ADP1

a), b), c), d)

IP_16

Коммуникации с заинтересованными сторонами

- Содержит информационные материалы/электронные письма/плакаты/материалы кампаний, направляемые соответствующим заинтересованным сторонам

OSP3

a), b), c)

-

OSP4

b)

-

OSP4

d)

IP_17

Материалы о ходе выполнения проекта

- Документируют отчет о ходе проекта, вопросы для обсуждения, запланированные мероприятия и их статус

OSP4

a), b)

-

ADP1

e)

IP_18

Анализ рисков, связанных с отказами (FMEA)

- Определяет риски, связанные с реализацией/развертыванием инициатив/проектов в области аналитики больших данных

- Описывает каждый риск на различных этапах развертывания аналитики больших данных, его воздействие, реализацию и серьезность

- Включает план смягчения последствий и действий в чрезвычайных ситуациях, с указанием сроков и заинтересованных сторон

- Включает первоначальный и пересмотренный показатели приоритетности риска (RPN)

OSP4

c)

IP_19

План мероприятий по повышению осведомленности

- Содержит план повышения осведомленности об инициативах в области аналитики больших данных

- Описывает преимущества, возможности, проблемы

- Упоминает рассматриваемые организацией соответствующие меры поощрения участников

OSP4

d)

IP_22

План действий по определению показателей результативности по сбалансированной системе показателей

- Документирует план действий по определению показателей результативности по сбалансированной системе показателей

- Указывает сроки и заинтересованные стороны

- Указывает пересмотренные цели, если таковые имеются

OSP5

a)

IP_23

Классификация индикаторов в качестве прогнозных (опережающих) или запаздывающих

- Определяет соответствующие опережающие и запаздывающие индикаторы для процесса проекта

- Анализ опережающих индикаторов определяет, насколько эффективны запаздывающие индикаторы

- Обновление для проектов корреляции всех опережающих индикаторов с запаздывающими идентификаторами процесса

OSP5

b)

IP_24

Обзорный доклад с анализом проекта

- Документирует результаты анализа проектов аналитики больших данных

- Документирует выбранные методы и их обоснование

- Информирует о результативности методов/алгоритмов с точки зрения показателей точности

- Перечисляет ограничения/границы анализа

OSP5

c), d)

IP_25

Пилотные проекты, план выполнения, отчет о проделанной работе

- Определяет план выполнения пилотных/подтверждающих концепцию проектов

- Фиксирует сроки реализации и основные заинтересованные стороны

- Отчеты о проделанной работе (протоколы заседаний)

OSP5

d), e)

IP_26

Рамочная структура процессов в организации по отбору проектов

- Содержит методологию отбора проектов

- Описывает роли заинтересованных сторон

- Определяет модель стратегического управления

OSP5

f)

IP_27

Результаты использования инструмента описания бизнес-процессов (SIPOC)

- Захватывает информацию о процессе

- Определяет поставщиков, информацию, артефакты, этапы процесса (на высоком уровне), выходные результаты и клиентов (получателей услуг/продуктов)

DMP1

a), b)

IP_28

Описание последовательности процессов

- Подробно описывает этапы процесса

- Включает описание потока процессов

- Описывает действия заинтересованных сторон

DMP1

b), c)

IP_29

Матрица критически-важных для качества индикаторов

- Определяет матрицу ключевых показателей эффективности процесса, упорядоченных в иерархическом пооялке

DMP1

a), b), c)

IP_30

Описания вариантов использования

- Содержит описание, контекст, проблемы, подход, методологию, инструменты, технологии и преимущества приложений аналитики больших данных в контексте деловой функции / процесса для конкретных вариантов использования

- Охватывает функции, относящихся к специфическим пересечениям отраслевых вертикалей и сфер деятельности

- Охватывает деловые функции, относящихся к специфическим пересечениям отраслевых вертикалей и сфер деятельности (например, в рамках управления кадрами может реализоваться проект прогнозирования потерь для таких отраслевых вертикалей, как коммунальные услуги или банковская деятельность)

DMP1

c), d)

IP_31

Материалы о конкретной сфере деятельности

- Доступная документация о сфере деятельности или знаниях о предметной области (например, о транспорте/металлургии/управлении оказанием услуг клиентам/розничной торговле/банковском деле, финансовых услугах и страховании)

DMP1

c), d)

IP_32

План сбора данных

- Включает подробное

DMP1

a), c), d), e)

описание оперирования

DMP2

a), b)

данными, их источник, частоту,

DMP3

c)

единицы измерении

DMP4

a), c), d)

собираемых данных; план

ADP3

a)

выборки данных, ее размер,

TIP1

a)

владельца; сведения об отчетности

TIP2

a), b), c)

IP_33

Операционное описание данных

- Содержит детальные сведения о метаданных,

DMP1

a), b), c), d), e)

интерфейсах прикладного

DMP2

c)

программирования, источниках,

DMP3

b), c)

форматах, типах данных

DMP4

a), c), d)

ADP2

b), c)

ADP3

a)

TIP1

a)

TIP2

a), b), c)

IP_34

Образец данных

- Содержит корректный

DMP1

e)

образец, дающий

DMP2

c)

представление о более

DMP3

c)

крупном наборе данных в конкретном контексте

DMP4

b), d)

IP_35

Диаграммы "сущность-связь"

- Документируют отношения "сущность-связь" и табличную структуру данных

DMP2

a)

IP_36

Отображение данных

- Устанавливает взаимосвязи между пулами/таблицами данных и основными (мастер-) данными

DMP2

b)

IP_37

Отчет об аудите

- Определяет параметры

DMP2

c)

качества данных

качества данных в терминах размера выборки, размерности, выбросов, пропущенных значений, целостности

DMP4

d)

IP_38

Структура совета по стратегическому управлению данными

- Устанавливает структуру совета по стратегическому управлению данными

DMP3

a), b)

IP_39

План действий совета по стратегическому управлению данными

- Документирует план действий в рамках стратегического управления данными, осуществляемого соответствующими заинтересованными сторонами

DMP3

c), d)

- Упоминает заседания, их частоту и охватываемые вопросы

- Документирует итоги заседаний в протоколах

DMP4

a), d)

IP_40

Меры по итогам проверок, проведенных на заседаниях совета по стратегическому управлению данными

- Документирует обсуждения в рамках отчетов/проверок на заседаниях совета по стратегическому управлению данными и запланированные по их итогам действия

DMP3

d)

IP_41

Материалы по анализу инструментов

- Содержит материалы анализа различных инструментов анализа с указанием их преимуществ, ограничений, затрат, масштабируемости, функциональных возможностей и применимости

DMP4

a)

IP_42

Архитектура аналитики

- Определяет архитектуру

DMP4

c)

больших данных

аналитики больших данных

ADP2

b)

ADP2

b)

TIP1

a)

TIP2

a), b), c)

IP_43

Сведения о лицензиях на инструменты

- Документирует информацию из репозитория сведений о закупке инструментов и лицензиях на их установку и использование, включая даты, срок действия, информацию об источнике и контактную информацию

DMP4

b)

IP_44

Анализ деятельности по обучению и развертыванию

- Документирует проведение обучения и развертывание приложений и ресурсов

DMP4

e)

IP_45

Матрица приоритетных

- Устанавливает приоритеты

ADP1

a), b), c), d)

проектов

проектов на основе степени

ADP2

a), b), c), d)

готовности, воздействия,

ADP3

a), b)

стоимости и сроков

ADP4

a), b), c), d), e)

TIP1

a)

TIP2

a), b), c)

IP_46

Анализ инструментов аналитики

- Содержит результаты анализа различных инструментов аналитики с указанием преимуществ, ограничений, затрат, масштабируемости, функциональных возможностей и применимости

ADP2

d)

IP_47

Анализ и выбор методологии управления жизненным циклом аналитики больших данных

- Содержит анализ и комментарии относительно выбора для проектов методологии жизненного цикла аналитики больших данных из числа имеющихся

ADP2

a)

IP_48

Матрица методов аналитики

- Отражает различные методы аналитики, используемые и применимые для различных комбинаций функций/областей деятельности и вертикалей

- Оценивает возможное в будущем применение в проектах этих методов/способов, что может позволить значительно сэкономить затраты времени

- Данный документ обновляется и пересматривается после завершения каждого проекта/проекта по подтверждению концепции/пилотного проекта

ADP2

c)

IP_49

Анализ уроков, извлеченных в ходе апробации концепции

- Документирует извлеченные уроки из проекта по подтверждению концепции для использования в будущем проекте или при крупномасштабном развертывании того же проекта

ADP2

a), b), c), d)

IP_50

Базовые показатели результативности процесса

- Устанавливает текущие базовые показатели результативности процесса/функции, в рамках которых будет внедряться аналитика больших данных

- Это делается с обоснованием на основе выборки, адекватной как с точки зрения размера, так и с точки зрения количества факторов/параметров

ADP3

a)

IP_51

Материалы о пересмотре целей проекта

- Определяет и документирует пересмотр целей проекта на основе любой завершенной фазы жизненного цикла проекта

- Документирует согласие вовлеченных заинтересованных сторон

ADP3

b)

IP_52

Метрики точности

- Определяет индикаторы (метрики), имеющие отношение к измерению точности проекта аналитики больших данных

- Учитывает охватываемую функцию/сферу деятельности/вертикаль и отраслевой передовой опыт

ADP3

c)

IP_53

Отчеты о точности

- Документирует точность, достигаемую при применении методов/алгоритмов, задействованных на различных этапах жизненного цикла проекта

ADP3

c)

IP_54

Материалы по FMEA-рискам проектов аналитики больших данных

- Описывает риски, имеющие место в каждом проекте в области аналитики больших данных, с точки зрения масштабируемости, предвзятости обучения, прозрачности, контроля над принятием решений, надежности и доверия

- Анализирует каждый из вышеперечисленных факторов и описывает рамки/границы и различные дополнительные меры/ограничения, которые могут быть применены для снижения рисков

- Предлагает формат анализа связанных с отказами рисков (FMEA) для перечисленных выше факторов

ADP4

a), b), c), d), e)

IP_55

Оценка корпоративного хранилища данных/ управления основными (мастер-) данными

- Рассматривает различные варианты, доступные для корпоративного хранилища данных (EDW)/"озера данных" (Data Lake)/управления основными (мастер-) данными

- Сравнивает варианты в относительном масштабе в контексте проектов и деловой активности в целом

- Рекомендует лучшие варианты и дорожную карту масштабируемости в будущем

TIP1

a)

IP_56

Реализация

- Документирует

TIP1

a), b)

корпоративного хранилища данных/управления основными (мастер-) данными

утверждение/согласование внедрения хранилища данных (EDW)/управления основными (мастер-) данными в организации

TIP2

a), b), c)

IP_57

Приобретение лицензий на корпоративное хранилище данных/управление основными (мастер-) данными

- Документирует задействованные и закупленные лицензии для внедрения корпоративного хранилища данных (EDW)/управления основными (мастер-) данными, с указанием соответствующих ежегодных контрактов на техническое обслуживание/продление, и контактной информации

TIP1

b)

IP_58

Выявленные программные интерфейсы приложений

- Указывает программные интерфейсы приложений, отобранные для извлечения и обновления данных в рамках предшествующих и последующих процессов для реализации проектов в области аналитики больших данных

- Обеспечивает доступность программных интерфейсов приложений и стабильность их подключения

TIP2

a), b)

IP_59

План интеграции данных

- Описывает план интеграции данных на корпоративном уровне, а также на уровне проекта, если таковой имеется и необходим

- Рассматривает, как будет осуществляться управление основными (мастер-) данными - с помощью какого-либо инструмента или иным образом

- Решает проблемы с дублированием, избыточностью, несоответствием данных и отсутствием значений данных на стратегическом (уровень организации) и тактическом (функция/процесс) уровнях; с учетом иерархии данных

TIP2

a), b)

IP_60

План извлечения данных

- Документирует источники, параметры данных и частоту обновления данных как для извлечения, так и для обновления через API-интерфейсы или иным образом

- Включает матрицу переноса принятия решений на более высокий уровень руководства в случае любых сбоев

TIP2

a), b)

IP_61

Анализ результативности извлечения данных

- Документирует результативность извлечения данных

- Указывает проблемы, если таковые имеются

- Описывает утвержденные и выполненные корректирующие действия

TIP2

c)

IP_62

Репозиторий плана

- Документирует план

CDP1

a), b), c)

управления

управления компетенциями

CDP2

a), b), c)

компетенциями

персонала в интересах

CDP3

b)

персонала

ресурсов

CDP4

a), b)

- Включает предыдущий оценочный рейтинг

- Определяет потенциал для достижения следующего уровня

- Обосновывает правомочность смены ролей

- Устанавливает план обучения/наставничества

- Документирует план преемственности кадров

CDP4

a), b)

IP_63

Перечень сторон,

- Документирует сведения о

CDP1

a), b)

заинтересованных в аналитике больших данных

ключевых сторонах, заинтересованных в аналитике больших данных, и о руководителях проектов

CDP2

a), b)

IP_64

Согласование ключевых

- Документирует соответствие

CDP1

a), b)

зон ответственности/

ключевых зон ответственности

CDP2

a), b), c)

ключевых показателей эффективности заинтересованных сторон с целями аналитики больших данных

(KRA)/ключевых показателей эффективности (KPI) вовлеченных лиц целям аналитики больших данных в рамках организации

CDP3

a), c)

IP_65

План набора персонала и

- Документирует план набора

CDP1

a), c)

положение дел с кадрами для аналитики больших данных

персонала и соответствующее положение дел с человеческими ресурсами для аналитики больших данных для организации

CDP2

b),c)

IP_66

Анализ нехватки кадров и

- Указывает на нехватку внутри

CDP1

b),c)

компетенций для

организации кадров и

CDP2

b),c)

аналитики больших данных

компетенций в области аналитики больших данных

- Ссылается на план набора персонала как на инструмент преодоления нехватки кадров и компетенций

- Ссылается на план обучения/подготовки как на инструмент преодоления нехватки кадров и компетенций

CDP2

a)

IP_68

План набора персонала и положение дел с кадрами для аналитики больших данных

- Содержит план набора персонала и описывает положение дел с кадрами для ресурсов аналитики больших данных

CDP2

b)

IP_69

План

- План и статус

CDP2

b)

обучения/подготовки

обучения/подготовки по

CDP3

b)

ресурсам

CDP4

a), b)

IP_70

План перехода на использование иных кадровых ресурсов

- Определяет возможные планы перехода для ресурсов на основе анализа плана управления компетенциями персонала (Talent Management Plan)

CDP2

a), b)

IP_71

Методы привлечения и

- Описывает методы

CDP2

c)

оценки кадровых

вовлечения сотрудников и

CDP3

b)

ресурсов для аналитики больших данных

методы оценки управления кадровыми ресурсами для аналитики больших данных

CDP4

a), b)

IP_72

Формирование идей/планирование кратковременных проектов по апробации концепций

- Содержит план сбора вариантов использования и реализации проектов по подтверждению концепции для процессов/функций в организации, для выполнения аналитики больших данных

CDP3

a), c)

IP_73

Участие и вклад "посланников" аналитики больших данных

- Определяет представителей-"посланников" инициативы в области аналитики больших данных в организации

- Подтверждает конкретное участие и вклад "посланников"

CDP3

c)

IP_74

План трансформации с использованием аналитики больших данных

- Документирует возможные преобразования бизнес-моделей для существующих подразделений/отделов; и/или новые бизнес-модели, расширенные за счет использования в организации аналитики больших данных

CDP4

a), b)

IP_75

Отчеты о новых тенденциях

- Отражает новые тенденции на локальном и глобальном рынках в сфере внедрения аналитики больших данных

CDP4

a), b)

IP_76

Материалы о группах по внедрению аналитики больших данных, включающих представителей различных подразделений/отделов

- Документирует структуры межфункциональных групп, участвующих в реализации проектов аналитики больших данных в организации

CDP4

a), b)

Обозначение ссылочного международного стандарта

Степень соответствия

Обозначение и наименование соответствующего национального стандарта

ISO/IEC 33001:2015

IDT

ГОСТ Р ИСО/МЭК 33001-2017 "Информационные технологии. Оценка процесса. Понятия и терминология"

ISO/IEC 33003:2015

IDT

ГОСТ Р ИСО/МЭК 33003-2017 "Информационные технологии. Оценка процесса. Требования к системам измерения процесса"

В настоящей таблице использовано следующее условное обозначение степени соответствия стандартов:

- IDT - идентичные стандарты.

[1]

ISO 8000-2:2020

Data quality - Part 2: Vocabulary

[2]

ISO/IEC 20546:2019

Information technology - Big data - Overview and vocabulary

[3]

ISO/IEC 20547-3:2020

Information technology - Big data reference architecture - Part 3: Reference architecture

[4]

ISO/IEC 33002:2015

Information technology - Process assessment - Requirements for performing process assessment

[5]

ISO/IEC 33004:2015

Information technology - Process assessment - Requirements for process reference, process assessment and maturity models

[6]

ISO/IEC 33020:2019

Information technology - Process assessment - Process measurement framework for assessment of process capability

[7]

ISO/IEC/IEEE 24774:2021

Systems and software engineering - Life cycle management - Specification for process description

УДК 004.01:006.354

ОКС 35.020

Ключевые слова: информационные технологии, искусственный интеллект, большие данные, аналитика больших данных, эталонная модель, рамочная структура, структура управления процессами аналитики больших данных, аналитика данных, менеджмент данных, стратегическое управление данными, модель оценки процесса, свойства процесса, оценка свойства процесса, рейтинг процесса, рейтинг свойства процесса, выгода, заинтересованная сторона, развитие компетенций, интеграция технологий