В условиях растущей цифровизации экономики овладение качеством данных становится все более важной и в то же время сложной задачей для большинства организаций. Необходимость улучшения управления данными и усиления международных правил и надзорных структур (Закон Сарбейнса-Оксли, Базель II, Solvency II, МСФО и др.) заставляет предприятия повышать прозрачность и отслеживаемость своих данных. Все заинтересованные стороны компании должны играть определенную роль и извлекать выгоду из общих целей в этой области, но неизбежно будут обращаться за ответами в ИТ-отдел. Однако большинство ИТ-систем, разработанных внутри предприятий, чрезмерно сложны, плохо адаптированы и во многих случаях устарели. Эти системы часто становятся источником хрупкости данных или бизнес-процессов.
В этом контексте управление "справочными и основными данными" или Master Data Management (MDM) и семантическое моделирование могут помочь выпрямить управление данными перспективным и устойчивым образом. Эта книга показывает, как руководители компаний и ИТ-менеджеры могут учитывать эти новые задачи, а также преимущества использования управления справочными и основными данными, отвечая на такие вопросы:
Какие функции управления данными доступны? Как можно лучше согласовать ИТ с бизнес-правилами? Какова окупаемость инвестиций? Как оценить нематериальные ИТ-активы и данные? Каковы принципы семантического моделирования? Какая техническая архитектура MDM?
Таким образом, они смогут лучше выполнять свои обязанности перед организациями и подготовить их к росту и надежному управлению данными в будущем.
Электронная Книга «Enterprise Data Governance. Reference and Master Data Management Semantic Modeling» написана автором Pierre Bonnet в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118622407
Описание книги от Pierre Bonnet
In an increasingly digital economy, mastering the quality of data is an increasingly vital yet still, in most organizations, a considerable task. The necessity of better governance and reinforcement of international rules and regulatory or oversight structures (Sarbanes Oxley, Basel II, Solvency II, IAS-IFRS, etc.) imposes on enterprises the need for greater transparency and better traceability of their data. All the stakeholders in a company have a role to play and great benefit to derive from the overall goals here, but will invariably turn towards their IT department in search of the answers. However, the majority of IT systems that have been developed within businesses are overly complex, badly adapted, and in many cases obsolete; these systems have often become a source of data or process fragility for the business. It is in this context that the management of ‘reference and master data’ or Master Data Management (MDM) and semantic modeling can intervene in order to straighten out the management of data in a forward-looking and sustainable manner. This book shows how company executives and IT managers can take these new challenges, as well as the advantages of using reference and master data management, into account in answering questions such as: Which data governance functions are available? How can IT be better aligned with business regulations? What is the return on investment? How can we assess intangible IT assets and data? What are the principles of semantic modeling? What is the MDM technical architecture? In these ways they will be better able to deliver on their responsibilities to their organizations, and position them for growth and robust data management and integrity in the future.
