Datanın idarə edilməsi üzrə məlumatların prioritetləşdirilməsinin rolu və işləmə prinsipi

Ötən məqaləmizdə ABB-də datanın idarə edilmə prosesinin qurulması və icra etdiyimiz komponentlərlə bağlı sizləri məlumatlandırmışdıq. Bu məqalədə isə sizə bu komponentlərdən biri, digər komponentlərin əhatə dairəsini müəyyənləşdirən Datanın Prioritetləşdirilməsi (Data Prioritization) haqqında danışacağıq.

Bəzi terminlərdən tez-tez istifadə edəcəyimiz üçün, onların izahını öncədən aşağıda qeyd edirəm:

• Use case — Şirkətin gəlirliliyinin artırılması və ya xərclərinin azaldılması üçün həyata keçirilən proyekt
• Kritik data element — datanın idarə edilməsi istiqamətində səylərin fokuslanacağı əsas data, yaxud biznesin davamlılığı və ya inkişafı üçün çox kritik məlumat

Beynəlxalq təcrübədə datanın idarə edilməsi yanaşmasında 8 əsas komponent barədə məlumat verilir:

Beynəlxalq təcrübəni tətbiq edən yerli şirkətlərdə bu komponentlər əsas götürülərək datanın idarə edilməsi istiqamətində işlər həyata keçirilir; datanın prioritetləşdirilməsi digər komponentlərlə bağlı görülən işlərin əhatə dairəsini müəyyənləşdirməkdə əsas rol oynayır.

ABB-də də oxşar yanaşma tətbiq edirik və 4 əsas komponent üzərində fokuslanmışıq:

Məlumatların prioritetləşdirilməsi məlumatların idarə edilməsi istiqamətində səylərimizi hansı istiqamətdə fokuslamağa ehtiyacımızı aydınlaşdırmaqda bizə dəstək olur.

Şirkətlərin datanın idarə edilməsi istiqamətində səyləri niyə uğursuz alınır? Bu mövzuda araşdırma etsək, görərik ki, bunun əsas səbəblərindən biri əksər hallarda məlumatların idarə edilməsi istiqamətində səylərin əhatə dairəsinin (scope) çox böyük və ya çox kiçik olmasıdır. Buna görə, idarə etdiyimiz məlumatların həqiqətən idarə etməyə dəyər məlumatlar olduğunu aydınlaşdırmalıyıq. Eyni zamanda əmin olmalıyıq ki, diqqətimizdən kənarda qalan data həqiqətən vacib məlumat deyil.

Bu beynəlxalq təcrübədə məlumatların istifadə dairəsinin müəyyənləşdirilməsi ilə həyata keçirilir. 3 əsas meyar nəzərdən keçirilərək daha vacib data müəyyənləşdirilir:

1. Use caselərdə aktuallıq — Prioritetləşdirilmiş use caselərin həyata keçirilməsində bu məlumatların rolu necə qiymətləndirilir?
2. Kritik əməliyyatlarda aktuallıq — Bu məlumatlar biznes üçün kritik hesabatlarda və biznesin davamlılığını təmin edən biznes qərarlarında istifadə olunurmu?
3. Tətbiq/İstifadə sahəsinin genişliyi — Bu məlumatlar neçə biznes şöbələri/departamentləri tərəfindən və ya biznes proseslərində istifadə edilir?

Bu sualları cavablamaqla və ya bu suallar əsasında uyğun matrisa hazırlayıb datanın prioritetliyini müəyyənləşdirmək olar. ABB-də də məlumatların prioritetliyinin müyyənləşdirilməsi oxşar yanaşma ilə həyata keçirilir. Datanın kritik olub-olmadığını müəyyənləşdirməkdən ötrü bir neçə sualları cavablandırırıq:

1. Bu məlumatda yanlış daxiletmə halları mövcuddurmu? Əgər mövcuddursa, bu biznes proseslərində axsamalara və yekunda bankla bağlı neqativ təsirlərə gətirib çıxara bilərmi?

• Bəli — Əgər hər iki sual üçün cavab bəlidirsə, növbəti sualları cavablayaraq datanın nə qədər vacib olduğunu müəyyənləşdirə bilərik.
• Xeyr — Əgər ən azı bir sualda cavab xeyrdirsə, məlumat prioritet data hesab edilmir.

2. Bu məlumatda əhəmiyyətli problemlər varmı (və ya yaxın keçmişdə olubmu) və ya bu məlumat use caselərdə və ya kritik biznes hesabatlarında istifadə olunurmu (və ya yaxın keçmişdə olunubmu)?

• Xeyr — Əgər bütün suallarda cavab xeyrdirsə, məlumat vacib, amma kritik olmayan data element kimi domain xəritəsinə əlavə edilir. İndi olmasa belə, yaxın gələcəkdə fokus olunacaq məlumatdır.
• Bəli — Əgər hər hansı sual üçün cavab bəlidirsə, məlumat kritik data element hesab edilir.

Artıq növbəti fokusumuz kritik data elementlər üzərindən davam edir; bu məlumatlar üçün keyfiyyət qaydaları hazırlanır, onların təsvirləri, haradan formalaşması, hara ötürülməsi müəyyənləşdirilir. Nəticə olaraq, daha vacib məlumatlar üzərində fokuslanaraq məlumatların idarə olunması ilə bağlı görülən işlərin vacibliyinin hədəf kütləmizə ötürülməsi və geri dəstək prosesini asanlaşdıra, yaxud daha mümkün edə bilərik.