Управление данными напоминает «грибную охоту»: в процессе сбора в лукошко отправляется все съедобное, а затем уже дома предстоят очистка, сортировка и обработка. В отношении данных организации также нет общих, адресованных всем, содержательных рекомендаций по поводу того, как организовывать их потоки. Практика показывает, что в каждом конкретном случае приходится решать уникальную задачу.
В целом наличие адекватных бизнесу информационных систем не упрощает, а во многих случаях заметно усложняет администрирование потоков данных в организации, что, впрочем, понятно: чем больше инструментов, тем больше возможностей для их сбора и хранения. Дальнейшее определяется типологией данных и спецификой бизнеса.
«У любого источника данных на предприятии имеется владелец — это, как правило, представитель той службы, которая эти данные создает», Юрий Зеленков, заместитель директора НПО «Сатурн» |
Основа управления — процесс
В последнее время принято делить данные на структурированные и неструктурированные. Это допустимая, но абсолютно недостаточная таксономия, считает Юрий Зеленков, заместитель директора НПО «Сатурн». Данные характеризуются процессами, в которых они возникают.
Вне зависимости от отношения руководства любого предприятия к процессному управлению, в рамках его деятельности всегда можно выделить набор процессов. В основном это рутины, то есть «нормальные и предсказуемые образцы поведения» (Нельсон Р. Р., Уинтер С. Дж. Эволюционная теория экономических изменений. М.: Финстатинформ, 2000) — стихийно сложившиеся процессы, ставшие де-факто корпоративным стандартом и большей частью хорошо регламентированные. В рамках каждого из них образуются потоки данных, которые обрабатываются на каждом этапе процесса. Обработка части этих данных тоже, как правило, регламентирована инструкциями. В результате обработки они формализуются и сохраняются в доступном месте — в электронном или бумажном виде.
Впрочем, часто часть процессов не формализована, и, соответственно, не определены регламенты обмена данными в ходе исполнения процесса и их структура. Это снижает возможности их обработки. В частности, в конструкторском документообороте на предприятиях машиностроения фигурируют чертежи и трехмерные модели. Поток таких данных сильно регламентирован, поскольку от конструктора данные должны уйти в технологическую подготовку и затем в производство, указывает Зеленков. Здесь важно обеспечить единообразие описаний, структуры данных, благодаря чему достигается их одинаковое понимание всеми участниками процесса. Разумеется, администрирование конструкторского документооборота полностью регламентировано. Информационные системы, которые поддерживают этот поток данных, могут быть различны, но они должны иметь интерфейсы для взаимодействия, не искажающие структуру данных.
Во многих случаях сами по себе данные бесполезны, важны знания — ценная информация, которая может быть получена в ходе их обработки. Зеленков отмечает, что в рамках аксиологического подхода к определению информации утверждается, что она возникает в тот момент, когда появляется субъект, заинтересованный в ее получении. Наличие такого субъекта является необходимым условием превращения данных в знания. Самое совершенное хранилище данных, по мнению Зеленкова, абсолютно бесполезно, если в организации нет заинтересованного субъекта. Знания формируются в сети людей, а потому неверно утверждать, говорит он, что некоторые аналитические информационные системы могут порождать новые знания. Для этого необходим человек, а информационные технологии — всего лишь инструмент.
Администрирование потоков данных для хорошо регламентированных процессов не очень актуально — в этом случае данные, полученные на каждом предыдущем шаге, обеспечивают выполнение последующего, и дополнительная их обработка и анализ не требуются. Здесь они обеспечивают цепочку разделения труда: каждый ее участник должен своевременно получить данные о предыдущем и последующих шагах.
В связи с жесткой регламентацией конструкторских и технологических процессов в авиастроении за актуальность и качество данных отвечает работник, чья деятельность породила эти самые данные в соответствии со стандартом процесса. Помимо этого, в организации существует система менеджмента качества, а также внешние контролирующие органы, они проверяют организацию, например, на соответствие стандарту ISO 9000. Фактически они проверяют выполнение стандартов, в соответствии с которыми она должна работать. В ряде случаев контроль удается автоматизировать. Так, в совместном проекте с партнерами из Франции, предполагающем обмен строго формализованными данными, порожденными в разных конструкторских системах, удалось такую процедуру написать и даже внедрить соответствующее программное обеспечение для верификации моделей при их передаче.
Специфика деятельности НПО «Сатурн», рассказывает Зеленков, подразумевает поступление на рабочие места самой свежей, наиболее актуальной версии данных. В стандарте компании записано, что первоисточником данных является электронная модель. Каждый экземпляр данных (например, в бумажной форме) сопровождается указанием на то, из какой версии модели они были получены. При смене версии модели разосланные экземпляры данных должны быть изъяты и заменены на новые.
У любого источника данных в НПО «Сатурн» имеется владелец — это, как правило, представитель той службы, которая эти данные создает, он отвечает за их корректность и актуальность. Любой обмен данными с любым источником требует согласования с его владельцем, это согласование определяется стандартной процедурой. Таким образом, в администрировании информационных потоков участвуют владелец процесса, хозяева информационных ресурсов и служба качества. Участников много, однако единого руководства не требуется в силу регламентированности процесса. «Процесс первичен, данные вторичны», — поясняет Зеленков. Когда возникает потребность обеспечить доступ к некоторой информации, генерируется стандартный запрос, который рассматривается в первую очередь ее хозяином, тот и определяет целесообразность предоставления доступа.
Что касается сохранения знаний в организации, то здесь, по мнению Зеленкова, актуальной является концепция спирали знаний И. Нонака и Х. Такеучи: какую-то часть знаний можно экстернализировать, то есть перевести неявные индивидуальные знания в явные организационные знания, а другую часть — нельзя. «Эксперт ценен не только своими знаниями, но и навыками их использования», — комментирует Зеленков.
Сохранение знаний в отечественных организациях осложняется тем, что в нашей стране хозяйственная деятельность связана с высоким уровнем неопределенности — это повышает роль неформализованных знаний. В частности, существенно повышается актуальность форсайта, то есть «инструмента формирования приоритетов и мобилизации большого количества участников для достижения качественно новых результатов в сфере науки и технологий, экономики, государства и общества» (такое определение дает этому термину «Википедия») для временной аналитики по отношению к накоплению и анализу исторических данных: достоверно проанализировать развитие событий можно, только используя сеть взаимодействующих экспертов. Технологии Больших Данных здесь будут, скорее всего, бесполезны, поскольку нет возможности сформулировать корректные нетривиальные гипотезы в этой области. Знания, ценная информация — вот та область, где социальные сети или электронная почта полезнее мощных аналитических информационных систем.
Зеленков, отмечает, что в пространственной аналитике ситуация иная. Безусловно, есть организации с очень большой клиентской базой, которые, собрав данные о всех своих клиентах, могут сделать полезные для бизнеса умозаключения. Однако и здесь анализ Больших Данных может принести заметную пользу только в том случае, если аналитик формулирует некоторую гипотезу, которую он хочет проверить. Именно отсутствие необходимой теории или специалистов, способных сформулировать интересные гипотезы, тормозит распространение аналитики Больших Данных.
«За актуальность и правильность введенных данных отвечает сотрудник, который их вводит, — такой подход снижает количество ошибок и повышает оперативность управления», Владимир Сухоруков, начальник отдела ИТ Воронежского механического завода |
Единое информационное пространство
Характеризуя данные, возникающие в ходе бизнес-деятельности, Владимир Сухоруков, начальник отдела ИТ Воронежского механического завода, отмечает, что эти данные можно разделить на три категории: данные, поступающие с автоматизированных систем в режиме реального времени; данные, которые вводятся людьми; и данные, возникающие в результате построения различных отчетов. Как правило, эти категории требуют различного подхода к администрированию.
На требования к администрированию влияет также тип данных. Первый тип — это нормативно-справочные данные. На ВМЗ они объединены в более чем 50 справочников и классификаторов, созданных частично на основе общероссийских классификаторов, частично — на основе отраслевых. Второй тип — данные, возникающие в ходе проектной деятельности, например в системах САПР. Третий тип — данные производственного планирования, общехозяйственной деятельности, бухгалтерии и финансовых подразделений. В результате автоматизированного взаимодействия потоков этих данных возникают агрегированные данные различных отчетов как для руководства, так и для внешних потребителей.
Данные различных видов деятельности могут быть оперативными и неоперативными в зависимости от того, насколько свежие данные требуются для принятия решений. Примером оперативных данных, возникающих в реальном времени, могут служить данные из MES-систем — они отражают состояние станочного парка, инструмента, загрузки оборудования и т. д. При производственном планировании уровень оперативности может достигать рабочей смены. В течение суток собираются данные с рабочих мест, обобщаются, и затем на их основе формируются планы. Прочие виды планирования еще менее требовательны к срокам.
Большое количество разнородных потоков данных требует сложного администрирования, отмечает Сухоруков. В его основе лежит принцип ввода данных на месте их возникновения (например, данные по складу вводит непосредственно работник складского хозяйства). За актуальность и правильность введенных данных отвечает сотрудник, который их вводит. Такой подход к администрированию, по мнению Сухорукова, снижает количество ошибок и повышает оперативность управления. При этом должен использоваться принцип однократного ввода данных в информационные системы (например, если необходимо использовать данные об исполнителях той или иной работы, то они не вводятся повторно, а берутся из системы управления персоналом). За данные отчетов отвечают сотрудники, для которых они генерируются.
Серьезное внимание, отмечает Сухоруков, на ВМЗ уделяется прежде всего администрированию информационных систем, поставляющих основное количество данных. Всего на заводе развернуто около 50 программных модулей. Доступ к каждому модулю и различным уровням данных в нем четко разграничен, разделены права просмотра и редактирования. Для различных ролей сотрудников (кладовщик, нормировщик, конструктор и т. д.) на основе стандартов предприятия созданы шаблоны политик предоставления доступа. При желании получить доступ к данным пользователь пишет запрос на его предоставление. На основе шаблона политики автоматически формируется перечень информационных ресурсов, к которым предоставляется доступ.
Вводимыми данными, как правило, пользуется множество сотрудников на различных этапах производства. Примером служат данные о составе изделия, вводимые работником отдела главного конструктора, — они необходимы практически всему заводу. Владелец данных вводит их не в интересах определенного лица в организации, а ради общей пользы — с целью формирования единого информационного пространства. Например, данными отдела кадров пользуются мастера в цехах, работники экономических служб, службы качества, бухгалтерии и т. д.
Локальные итоги
Результаты небольшого исследования, приведенные здесь, не противоречат изначальным гипотезам. В частности, очевидно, что в зависимости от типологии данных меняется значимость роли их хозяина. Иногда бывает трудно выделить отдельную персону (за исключением руководителя организации), которая более всего заинтересована в их сборе и состоянии.