Одна и та же ошибка в неконтролируемой таблице обошлась банку JPMorgan Chase в 6,2 млрд долларов: расчет делил показатель на сумму двух величин вместо их среднего значения, формула копировалась между ячейками, и никто не отвечал за проверку файла. Причина потери — не сложная технологическая проблема, а отсутствие элементарной дисциплины в обращении с данными. Три инструмента этой статьи задают эту дисциплину на трех уровнях: от общих правил до конкретной базы для анализа.

Это сорок вторая статья цикла. Открываем группу H «Данные и аналитика» подгруппой H1 «Управление данными».

В этой статье разбираем:

— Управление данными (Data Governance) — стратегический подход, который делает данные надежными, безопасными и полезными: назначает владельцев данных, устанавливает стандарты качества и правила доступа, обеспечивает соответствие законам и внутренним требованиям.

— Управление основными данными (Master Data Management) — централизованное управление ключевыми данными организации о клиентах, поставщиках, продуктах и других сущностях, обеспечивающее единую достоверную версию сведений во всех системах предприятия вместо расходящихся дублей.

— Хранилища данных (Data Warehouse) — централизованное хранение и управление большим объемом структурированных данных из разных источников, предоставляющее единую согласованную базу для анализа и принятия решений вместо разрозненных учетных систем.

По каждому инструменту — происхождение, суть и механика, границы применимости, чек-лист перед внедрением и разбор типичных ошибок.

🔗Читать на сайте АЦТ: https://dia.ru/news/6176