Ключевые роли при работе с данными: комментарий Александра Тарасова

Какие разумно выделить роли при работе с данными в организации? Как оптимально распределить эти роли между сотрудниками? На эти и другие вопросы на  форуме «Управление данными 2025» ответили эксперты российских компаний, работающих в области управления данными. Опрошенные нами эксперты были вполне единодушны в перечислении ролей или их подмножеств. Основные различия наблюдались в приоритетах ролей и отчасти в их трактовках.

В обобщенном виде список перечисленных экспертами ролей выглядит примерно так:

• Директор по данным (Chief Data Officer, CDO) — отвечает за выработку стратегии и общее руководство работой с данными в организации (Data Governance, DG). Как правило, именно он формирует и возглавляет команду DG.

• Владелец данных (Data Owner) — отвечает за реализацию политик, определяемых командой DG, в том числе за соответствие данных своей предметной области предъявляемым к ним требованиям.

• Куратор или распорядитель данных (Data Steward) — отвечает за управление качеством данных.

• Архитектор данных (Data Architect) — определяет оптимальную структуру данных, отвечает за разработку стандартов и совместимость данных.

• Инженер в области данных (Data Engineer) — создает инфраструктуру для подготовки данных к использованию, включая их сбор, хранение и интеграцию.

• Аналитик данных (Data Analyst) — обеспечивает сбор данных из источников, очистку, получение пригодных к использованию данных, а также собственно анализ, визуализацию и подготовку отчетов и ценных выводов.

• Бизнес-пользователь данных (Data Business User) — сотрудник, изучающий данные в рамках своих функций и полномочий, опираясь на возможности для самостоятельной (Self-Service) работы с аналитическими системами.

Некоторые наши эксперты выделяют и другие роли, существенные при работе с данными.

Наибольшее разнообразие ролей наблюдается, как правило, в крупных организациях с большими объемами различных данных и множеством функциональных направлений и подразделений, формирующих свои домены данных. В не столь крупных структурах часть ролей может совмещаться или вовсе отсутствовать.

Уровень зрелости имеет существенное значение
Помимо масштабов бизнеса, большое влияние на состав ролей и особенности их распределения между сотрудниками играет уровень зрелости организации в области работы с данными.

Так, согласно опыту Алексея Никитина, генерального директора Visiology, и его коллег, оптимальное распределение ролей зависит не только от размера организации, но и от зрелости процессов: «На раннем этапе роли часто совмещаются. По мере масштабирования процессов работы с данными выделяются специализированные роли и появляется единая команда — дата-офис или центр компетенций в области данных. Инженеры и архитекторы данных концентрируются в ИТ-службе, владельцы данных — в бизнес-подразделениях, бизнес-пользователи активно осваивают средства для самостоятельной работы с данными. Для зрелой модели, носящей английские названия Data Mesh и Data-Driven Enterprise, характерно разделение ответственности: каждое бизнес-подразделение отвечает за свой домен данных, при этом владельцы данных и аналитики имеются внутри каждой бизнес-команды. Централизованный дата-офис на этом этапе устанавливает стандарты, ведет мониторинг качества и управляет развитием BI-платформы».

По наблюдениям Владимира Андреева, президента компании «ДоксВижн», разработчика платформы Docsvision, крупные российские компании и корпорации уже осознают важность управления данными: «С недавних пор в штатных расписаниях стали появляться должности CDO, который, собственно, управляет всей “кухней” организации и хранения данных, и Data Protection Officer (DPO), отвечающего за их безопасность. Помимо этих ключевых сотрудников, важную роль играют бизнес-аналитики, планирующие развитие информационных систем, и дата-аналитики, которые готовят данные для дальнейшего использования в машинном обучении. Забота о соблюдении требований регуляторов в отношении хранения данных и документов — это задача предметных специалистов в конкретных областях. Важно, чтобы все эти специалисты работали совместно».

По мнению Николая Скворцова, руководителя направления методологии компании «1С: Логика Данных», во многих организациях уже есть формальные или неформальные оргструктуры, занимающиеся работой с данными и их управлением, при этом решения в отношении данных часто принимаются на локальном уровне и носят несистемный характер. «Чтобы выстроить эффективную систему управления данными, нужно, прежде всего, создать команду DG, отвечающую за внедрение и поддержание корпоративной практики руководства данными. Цель DG — определить желаемое поведение сотрудников в отношении данных и обеспечить надзор за его соблюдением», — добавляет Скворцов. Что касается распределения ролей, то, по его словам, этот вопрос очень непрост в силу сложного соотношения понятий «распоряжение данными» (Data Stewardship) и «руководство данными» (Data Governance): «В настоящее время нет однозначного понимания сути практик распоряжения и руководства данными в различных организациях. В качестве общей рекомендации можно предложить максимально учитывать стратегические информационные потребности организации, особенности ее корпоративной культуры и наличие грамотных в области данных сотрудников».

Минимальные наборы ролей

Ряд экспертов рекомендуют не концентрироваться на скрупулезном разделении ролей на множество позиций.

Так, Андрей Евтихов, управляющий директор GigaData в ПАО «Сбербанк», выделяет две категории ролей: ответственные за разработку и внедрение отдельных инструментов управления данными на уровне организации и ответственные за работу с данными на уровне отдельных структурных подразделений. «Ответственных за разработку и внедрение инструментов целесообразно сгруппировать на верхнем уровне организации с непосредственным подчинением ответственному за управление данными в целом, — рекомендует Евтихов. — Ответственные за работу с данными отдельных подразделений должны подчиняться руководителям этих подразделений».

Игорь Моисеев, директор по развитию бизнеса DataCatalog (входит в Группу Arenadata), предлагает следующий минимальный, но жизненно важный набор ролей: владелец данных, куратор и потребитель данных. «Эти роли не могут быть символическими, они должны быть встроены в процессы. Без такого разделения на роли данные не находят применения, не эволюционируют и не влияют на бизнес, — поясняет Моисеев. Роль владельца должна закрепляться за бизнесом. Кураторы назначаются чаще всего из ИТ-службы, офиса CDO или центра компетенций. Технический контроль в данном случае второстепенен. Приоритетная роль должна отдаваться бизнес-пользователям — у них есть мотивация, ответственность и понимание последствий ошибок в данных. Если эта логика нарушается, появляются дублирование, искажения, а иногда и прямая манипуляция данными для “подгонки” под желаемый результат».

Андрей Андриченко, директор по развитию компании «ЭсДиАй Солюшен», считает необходимыми роли владельца данных, бизнес-аналитика, архитектора данных, а также онтолога — специалиста по разработке моделей данных, включающих описание классов, их атрибутивную структуру, иерархические связи и отношения между элементами классификаций. «Что касается распределения ролей между сотрудниками в процессах управления данными, то оно не является статичным: некоторые роли могут объединяться или, наоборот, дробиться на более специализированные позиции, — продолжает Андриченко. — Необходимо периодически пересматривать распределение обязанностей в зависимости от бизнес-целей организации, профессиональных навыков сотрудников, внедрения новых технологий и изменения масштабов бизнеса».

Александр Учаев, менеджер по продукту «1С:MDM Управление нормативно-справочной информацией» фирмы «1С», ссылаясь на опыт организаций, внедривших продукт «1С:MDM», предлагает выделить роли владельца, куратора (стюарда) данных, администратора MDM-системы, методолога по управлению справочниками и специалиста по безопасности данных: «Владелец данных утверждает состав и правила, стюард контролирует исполнение и качество, администратор обеспечивает техническую поддержку, методолог разрабатывает регламенты, и еще один выделенный специалист контролирует безопасность данных — прежде всего, персональных. Такое разделение ролей минимизирует риски дублирования и потерь данных, а также повышает ценность данных для руководства».

С кого начать
Заметно разные рекомендации дали наши эксперты в отношении ролей, которые следует выделить в первую очередь.

«В части ролевой модели самое главное — найти лидера, который поведет за собой изначальную команду, а затем и компанию, вовлекая всех в процессы работы с данными и принятие решений на основе данных, — считает Алиса Школьникова, руководитель направления Data Governance компании «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»). — В эту команду должны входить представители бизнеса, ИТ и, конечно, дата-офис. Только совместная работа приведет к успеху в части управления данными, позволит анализировать процессы, потоки данных и реализовать систему управления, как методологическую, так и техническую, что, в свою очередь, приведет к повышению культуры работы с данными». Список рекомендуемых ею ролей следующий: CDO, дата-стюард или дата-партнер, владелец данных, инженер или специалист по качеству данных, архитектор данных, системные и бизнес-аналитики, разработчики. «На роли CDO и дата-стюарда придется пригласить новых специалистов или подготовить кандидатов из числа имеющихся аналитиков и функциональных руководителей», — добавляет Школьникова.

Дарья Капланская, руководитель Центра компетенций НСИ компании B2B-Center (часть ИТ-платформы B2B-РТС), предлагает в первую очередь назначить владельцев данных: «Это внутренние методологи: они знают, какие данные нужны бизнесу, и отвечают за их качество и актуальность. Еще одна важная роль — кураторы или модераторы данных, они стоят на страже качества, следят за тем, чтобы справочник не засорялся лишними и некачественными данными, и только они могут вносить какие-либо правки в данные. Следующий уровень, не обязательный, но полезный, — аналитики, BI-разработчики и дата-инженеры. На практике структура получается простая: владелец, кураторы и пользователи — потребители конечных данных. Все остальное — организационная надстройка, зависящая от задач и зрелости компании». Что касается модели распределения ролей, то она, как отмечает Капланская, зависит от структуры компании: «Есть три подхода. Первый — централизованная модель: имеется единый контур и общий справочник НСИ, управляемый одной командой. Все решения принимаются в центре и распространяются на дочерние организации. Эта схема работает, если процессы схожи и компании холдинга готовы жить по единым правилам. Во второй, децентрализованной модели каждая компания холдинга управляет своим справочником и данными. Ключ к эффективности — в коммуникации между владельцами данных разных подразделений: они должны понимать, на какие метрики и цели общего бизнеса влияют. Третья модель — аутсорсинговая, она снимает нагрузку с внутренних сотрудников и позволяет сконцентрироваться на результатах, а не на процессе. Подобный подход наиболее характерен для компаний из ресурсных отраслей и крупных промышленных холдингов: они формулируют требования и измеряют результат, не вникая в операционную “кухню”».

По мнению Михаила Маслова, директора практики управления данными направления MDM компании Data Sapience, прежде чем формировать дата-офис, нужно выделить ответственных за данные в имеющихся системах: «Эти люди должны оценить качество данных, производимых вверенными им системами на базовом уровне. Также они могут описать и представить коллегам данные из своей области. Затем можно приступать к разработке стратегии в области данных и формированию дата-офиса, при этом отталкиваться нужно от базовой ответственности за ценный ресурс. Хорошо, когда за данные отвечают люди, глубоко разбирающиеся в бизнесе и работе систем, производящих данные. Важно найти таких людей и наделить их соответствующими полномочиями и ресурсами. Считаю ошибочным подход, когда поиск происходит от обратного — начиная с полномочий».

Александр Тарасов, старший директор, руководитель центра экспертизы по управлению данными в компании Юникон Бизнес Солюшнс, рекомендует при формировании дерева ролей отталкиваться от задач, которые нужно решать в рамках этих ролей: «В контексте управления данных с целью их монетизации важно определить две ключевых группы ролей — ответственных за дата-продукт и ответственных за данные. Без базового понимания того, кто и зачем заказывает продукт и какой финансовый результат он приносит, а также кто предоставляет для него информацию, качественную работу с данными обеспечить невозможно». Также важно выстроить вертикаль управления качеством данных, сформировав ее из сотрудников, призванных контролировать качество на всех этапах их жизненного цикла. «При этом может понадобиться целый комплекс мероприятий, чтобы организовать дополнительный сбор необходимых данных, валидацию и последующую настройку ИТ-системы для обеспечения контроля вводимой информации и оценки уровня качества, — отмечает Тарасов. — Если затраты на организацию процесса устраивают компанию и укладываются в ее представление о себестоимости, то система распределения ролей оптимальна».

Другие нюансы
Анастасия Никитина, ведущий аналитик компании Omega по продукту OmegaBI, считает важным выделить следующие ключевые роли: «Первая — технические специалисты (мастер-администратор, администратор домена, инженер данных, ML-инженер, разработчик отчетов, дизайнер приложений), они обеспечивают сбор, хранение, обработку и визуализацию данных. Вторая роль — бизнес-пользователи, они несут ответственность за использование аналитики в принятии решений. При этом технические специалисты должны понимать предметную область, а бизнес-пользователи — четко формулировать цели».

По наблюдениям Станислава Лазукова, генерального директора TData, распределение ролей зависит от размера и структуры организации: «В небольших компаниях эти роли могут совмещаться, но в крупных организациях они распределяются между ИТ, бизнесом и офисом CDO. Крупные экосистемы выстраивают целый контур для обмена данными. Важно при этом обеспечивать прозрачный механизм для описания, согласования и информационного обмена данными между разными подразделениями».

«Данные — это ценный ресурс компании, к которому надо относиться очень бережно, — подчеркивает Евгений Аверьянов, директор платформы USEBUS AI-Code в ГК «Юзтех». — В компании должен быть четко регламентирован доступ к данным. Даже на простое чтение необходимо разрешение, чтобы ошибка в запросе сотрудника не привела к зависанию базы данных и сбою в работающих с ней бизнес-процессах. Важно разграничить роли потребителей данных; специалистов, настраивающих MDM и DQM для получения качественных данных; дата-инженеров, отвечающих за интеграционные цепочки между ИТ-системами; а также бизнес-архитекторов, аналитиков и т.д. Кроме того, важно, чтобы в компании нашелся сотрудник, способный взять на себя роль директора по цифровизации или архитектора бизнес-процессов, такой кросс-функциональный управляющий будет объединять людей из разных подразделений для решения конкретных задач и выстраивания культуры работы с данными».

Как видим, состав и распределение ролей при работе с данными зависит от целого ряда факторов. Можно предположить, что определяющим среди них будет то, как сама организация оценивает ценность, место и роль данных в своей деятельности и какое будущее готовит своим информационным активам.

Источник: Открытые системы