2 февраля 2023

Ошибка на миллион: что может пойти не так при построении хранилища данных

Создание корпоративного хранилища данных — сложный и затратный процесс. Ошибки на старте и во время реализации проекта могут привести к неконтролируемому росту расходов, а также технологическим и экономическим потерям для бизнеса.

Корпоративное хранилище данных (Data Warehouse, DWH) необходимо для запуска проектов в области бизнес-аналитики. Данные поступают в хранилище из различных источников — информационных систем, приложений, внешних систем. Таким образом, хранилище данных становится единым источником проверенной информации компании. С помощью аналитических инструментов компании извлекают из собранной в DWH информации ценные для бизнеса сведения для повышения эффективности решений, принимаемых в различных подразделениях – от менеджмента и членов правления до бухгалтерии, казначейства, отдела кадров и других службах. Аналитика помогает решать множество бизнес-задач — от оценки клиентской базы и продуктов до бюджетирования и составления консолидированной отчетности.

Многие крупные компании понимают ценность бизнес-аналитики и необходимость создания корпоративного хранилища данных. Однако практически все сталкиваются с проблемами, приводящими к увеличению бюджета проекта и затягиванию сроков реализации. Разберем наиболее «дорогие» ошибки при построении DWH.

Ошибка № 1: непонимание бизнес-целей

Это главная ошибка, которая может привести к срыву проекта и необходимости начинать всё с нуля.

При построении хранилища данных следует идти от потребностей бизнеса. Это означает, что важно привлечь будущих пользователей — сотрудников, которые будут работать с информацией и строить аналитические отчеты. В зависимости от их задач выбираются архитектура и способ реализации конечного решения. В противном случае проектная команда загружает в хранилище данные по своему усмотрению и в том виде, который считает оптимальным. Время и усилия потрачены, а результата нет — пользователи не могут полноценно работать с хранилищем и получать требуемый результат.

Поэтому первым делом нужно определить перечень ключевых сущностей, которые необходимо загрузить для того, чтобы покрыть потребности бизнеса в полном объеме. Без вовлечения будущих пользователей на старте проекта это вряд ли удастся.

Ошибка № 2: неправильная модель данных

Далее необходимо выбрать оптимальную модель данных, которая будет соответствовать определенным на старте проекта бизнес-целям. При этом она не должна быть сложной как на этапе проектирования, так и на этапе эксплуатации.

Один из значимых рисков — выбор модели данных, которая используется редко. В этом случае будет сложно найти архитекторов, которые успешно внедряли такие решения. Чтобы разобраться в методологии, где всегда присутствует множество нюансов, специалистам придется потратить время. И это уже удорожает проект.

Если нет широкого опыта применения модели данных в корпоративных хранилищах, то во время реализации проекта могут возникать неприятные сюрпризы. Например, процедура загрузки данных из систем источников может оказаться слишком сложной и будет требовать колоссального количества времени. Могут возникнуть проблемы с обучением команды — на это придется отвлекать ресурсы опытных специалистов.

Выходом из ситуации может послужить упрощение модели до определенного уровня, однако нередко это ведет к потере достоинств, в силу которых она изначально была выбрана. В итоге компания не только теряет деньги и срывает сроки проекта, но получает решение, которое будет тяжело и дорого поддерживать в будущем.

Принятие неверного решения на этапе выбора модели данных может стоить крайне дорого, а риски становятся непрогнозируемыми. Поэтому важно привлекать максимально компетентных специалистов на стадии предпроектного обследования и моделирования хранилища данных.

Ошибка № 3: некорректная пирамида специалистов

Построение корпоративного хранилища данных или замена устаревшего DWH на новое решение — это чаще всего большой мультивендорный проект. К примеру, на одном из таких проектов у нас работает больше 300 человек, из которых около 100 — сотрудники нашей компании.

Для достижения запланированного результата важно не только подобрать людей с нужными компетенциями, но и соблюдать баланс проектных ролей. Например, для снижения затрат в команду привлекают больше начинающих разработчиков и аналитиков. Это может стать проблемой: опытные специалисты, вместо того чтобы решать сложные задачи, вынуждены тратить время на обучение новичков, а после обучения — постоянно контролировать их работу. Процесс затягивается, изначально запланированная экономия на ФОТ превращается в лишние расходы.

Как избежать проблем

Чтобы соблюсти сроки проекта и добиться нужного результата с первого раза, рекомендую придерживаться еще нескольких важных правил:

  • Источники данных для хранилища лучше определить на старте проекта исходя из бизнес-потребностей. 

  • Пробелы в имеющихся данных проще закрыть, если сразу задокументировать их местоположение, структуру и качество. Такой порядок определяет бизнес-правила для их преобразования в соответствии с требованиями хранилища.

  • В команду должны входить «спонсоры» проекта из высшего руководства, а также сотрудники, которые будут работать с данными. Стандартные отчеты и KPI, необходимые им для выполнения задач, важно определить в начале проекта.

  • Из разных сценариев применения хранилища данных для пилотного проекта стоит выбрать один-два с высокой ценностью для бизнеса. 

  • Опыт технологического партнера по организации хранилищ данных должен соответствовать потребностям компании — в этом случае удастся избежать типичных проблем. 

  • Решение должно быть гибким. Когда работать с ним будет все больше подразделений и сотрудников, появится необходимость в построении витрин данных и масштабировании хранилища. Изначально гибкая платформа сможет удовлетворить растущие потребности. 

Автор: Яна Ларькина, менеджер компании Axenix (бывшая Accenture)
Источник: IT World

iTrend: освоить маркировку интернет-рекламы можно только на собственном опыте

25 марта 2024

В феврале 2024 года в Москве прошла Конференция «Digital-коммуникации России». Организатор мероприятия – Ассоциация директоров по коммуникациям и корпоративным медиа России (АКМР). Эксперты конференции обсудили острые вопросы рынка digital, в том числе маркировку интернет-рекламы. Об опыте коммуникационного агентства в рамках перехода на работу по новым правилам рассказала Екатерина Саранцева, директор по развитию iTrend.

 

Медиалогия: iTrend – в ТОП-4 коммуникационных агентств по медиаиндексу за январь 2024 года

20 марта 2024

Коммуникационное агентство iTrend вошло в пятерку агентств, получивших наиболее высокий медиаиндекс по данным рейтинга «Медиалогии» за январь 2024 года. Компания заняла четвёртую строчку ранкинга, набрав 433,2 пункта МИ. Медиаактивность участников рынка оценивалась на основе анализа базы российских СМИ, включающей в себя более 88 тыс. источников — ТВ, радио, газеты, журналы, информационные агентства и Интернет-СМИ.

 

iTrend: интерес деловых СМИ к ИТ вырос в 6 раз за последние пять лет

20 марта 2024

Эксперты коммуникационного агентства iTrend провели исследование, в рамках которого проанализировали, как менялся медиаландшафт в ИТ-индустрии в последние пять лет. В компании сравнили количество упоминаний крупнейших российских разработчиков и системных интеграторов в деловых СМИ и пришли к выводу, что об ИТ-компаниях стали писать в 6 раз чаще.

 

Как строить личный бренд в 2024 году? Запись вебинара iTrend и РБК Компании

12 марта 2024

27 февраля 2024 года коммуникационное агентство iTrend и сервис РБК Компании провели вебинар «Новая искренность 2.0. Почему личный бренд — это тренд 2024?».

 

Проект «Облакотеки» и iTrend номинирован на премию «ЦОДы.РФ» в номинации «Креатив года»

12 марта 2024

Telegram-канал КучевыеАйТи, проект разработчика облачных сервисов «Облакотека» и коммуникационного агентства iTrend, номинирован на национальную премию «ЦОДы.РФ».

 
Все новости iTrend