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元数据管理的成本效益评估
发布日期: 2017-04    阅读次数: 5609

Number 1

评估元数据管理成本效益的第一步是认识到它是将企业中分散的信息串联在一起,元数据常应用在以下4个业务领域中:

1、  设计。

元数据是业务流程设计,数据建模和应用中的组件。

可重复使用的、共享的元数据可以大大改善设计效率并使得精准的项目范围和影响分析成为可能。

2、   运营

没有元数据对信息的定义,要想用数据支持每天的生产和商业活动是不太可能的。特别是存在跨部门或是跨公司的数据交换的时候。

3、  管理

通过元数据管理,获得的准确的、可信、可审计的信息,使得管理运营,企业绩效追踪,战略决策能基于事实和其他商业智能分析。

4、  治理

元数据能帮助企业分类和定义数据资产。通过治理,这些数据资产能应用在数据合规性,安全,系统绩效,合作伙伴活动。

 

Number two:元数据管理收益评估

TDWI最近的一份关于改善元数据管理的效益评估的调研报告。调研结果如下:

 

改善元数据管理能带来什么收益?

 

1)  79%的被调查人员认为完善的元数据管理能带来最大的好处就是数据共享

相对地,一样的调研亦揭露有限的数据共享是导致糟糕的元数据的主要原因。

不同业务单位和信息系统之间的数据共享是业务整合的关键,也是让决策者360度的评审业务活动比如客户、产品,客户服务,通过多端ERPCRM应用同步数据等等。因此,元数据促进了广泛的数据共享,而后者则有助于重要商业计划和流程的成功。

2)  元数据管理能产生更多的合规性和更少的风险

在调研结果中也显著地显示了这一成果。客户选择更多的数据使用的合规性,和降低数据相关风险。比如,当业务规则内嵌入到元数据中,他们就能控制数据访问和使用,于是就能产生更好的合规性。当元数据能清晰地描述数据结构时,该文档就能降低使用者在使用报告、门户、数据集或应用时选择错误数据的风险。

3)  元数据使得组织能对变化做出更快的反应

比如,元数据能帮助数据仓库专家快速梳理不同的数据集,以便组织能了解当前的紧急情况,比如客户流失, 断电, 产品经营状况,遗漏的销售份额。而且,有质量的元数据能给予数据整合,应用更新,和企业重组速度和准确性。

4)  元数据能降低底层成本和复杂性

本报告还调研了元数据对IT效率及其他成本的影响,结果显示,有效的元数据管理确实能提高数据管理项目的效率,类似的收益还包括减少业务的成本,更加顺畅的业务流程。

5)  元数据能支持收入增长

被调查人员亦谈到了使用元数据辅助加速实现应用和数据的变化,这些应用和数据是新产品开发和上市、准确的销售目标定位、市场活动和建立合作伙伴关系所必需的。这些业务流程能提升收入,而且好的元数据管理实践能提升更多的速度和精确性。

 

 

 

Number three

在有可重复使用的元数据的前提下,产品开发时间评估

在大部分行业中,人们往往遗忘了工资是一个企业要承担的最大的成本之一。TDWI的观点认为,元数据管理能降低工资成本,通过提升效率,以实现在没有增加人力成本的下,完成更多的项目。为了支持这一观点,我们用以下公式来计算一下,通过元数据管理而提升生产效率所节省的人力成本是多少:

(((h1-h2)d)p)s=节省的人力成本(以美金为单位计算的工资)

其中

   H1=技术人员花在收集和归档元数据源的时间

   H2=从元数据管理方案中提取相同信息所耗费的时间(假设H2H1的一小部分)

   D= 每个项目的平均开发人数

   P=开发人员的平均小时工资

   S=取自元数据存储库的应用或数据管理方案数量

举例如下:

假设一位有经验的技术工程师两周内(80个小时)能发现和归档几种有用的数据源和目标。一旦完成这些基础的工作建立起可重复使用的元数据,那么,该工程师或是其他在一天之内或是更短的时间内就能从存储库中获得新项目所需要的资料。TDWI调研显示每个数据管理项目平均需要3位全职工程师。假设每位工程师每年工作52周,每周40小时,要支付的薪酬是10万美金,那么每位工程师每小时的平均薪酬是48美元。假设该存储库每年被使用或重复使用在10个项目上,那么每年节省的开发时间成本(以人力成本计)是USD103,680.

 USD100000可能不是一笔很大的数目,但对于一家企业意味着什么呢?正如一位阅读本报告的读者所说的:在大部分案例中,元数据管理是一种效率,而非成本节约。是时间的节约,但时间不一定直接转化成钞票。而更可能的是转化成额外的工作,这些工作能被现有的人员手工处理,进而节省花费在新招人员的成本上。

这里列出的公式主要聚焦在不同开发人员的时间耗费上。该公式也适用于计算其他依赖元数据的人员所需的时间,这些人员包括业务分析员,数据责任人,数据管理者,报告设计人员,数据库管理员,和一些业务人员。该公式也适用于组织中的其他人的人力成本计算,通过该公式,我们可以看到可重复使用的元数据能节省的潜在人力成本是多少。

用户故事:

元数据管理是如何降低人力成本的?

“我们正在建设一个企业逻辑数据模型(ELDM)。”Ngan 说,他是一家健康医疗服务企业中的信息治理和责任团队的成员。“到目前为止,ELDM已经有2000个术语在各种数据参考中被正式批准。每个术语描述了特定的业务实体和属性,这些术语均通过元数据给予定义。通过元数据管理,使得模型和元数据易于获取且可共享。”

M继续说,“我们正在部署一个新的账单系统,我们发现以一天工作时间为8小时来计,我们能从ELDM中重复使用1200条术语。创建应用中所需要的1200条术语的定义需要耗费的成本是292/小时. 这给我们带来了很大程度的数据复用,从而提升了生产效率,这完全是通过元数据管理记录的企业数据模型而实现的。”

通过元数据管理来。。。

“从本次项目的经验中获知,与重新创建新的定义相比较,新的项目若能直接应用ELDM中的定义,我们预计节省的时间大约90%。”

Number Four

依赖集中的元数据存储库

前面清单中所列出的提升的效率令人印象深刻。但我们也注意到这些均需依赖元数据管理中的特定的最佳实践。特别地,元数据存储库是收集和归档元数据的重复使用的根本。而且,这样的存储库必须要集中化,也就是说要有一个存储库或是整个存储库的集中。组织需要设置由技术及业务人员组成的团队来管理集中的元数据存储库,这样才能控制存储库的统一入口,形成元数据和存储库中其他内容的标准。

 

对于一些组织,把元数据集中起来管理需要作出很大的改变。因为多年来,元数据的管理都分散于组织的各个分割的系统,数据库或是数据管理工具。对于这些组织,要想成功实现元数据集中管理,就需建立一个独立的元数据存储库,该存储库是组织中各IT系统共享的集中的数据源。这样的改变不容易,但集中的元数据管理能带来诸多成本效益和最佳实践。

成本效益。如前面的清单所列,集中的存储库能实现跨系统的多个数据管理项目的元数据对象重复使用,提升开发人员的生产效率从而降低人力成本或是实现人力资源的重新分配。此外,成本效益还体现在组织因为集中的元数据管理而需要更少的元数据解决方案以及元数据管理难度降低等。

最佳实践效益。集中的元数据存储库能产生许多最佳实践。包括控制元数据入口,(用于合规和安全),标准(数据,元数据,主数据的一致性),术语(用于记录数据,业务规则,实现关系),本体(数据对象间的关系描述)。此外,集中的存储库能支持元数据的自动化管理,比如网页服务,SOA,自动数据地图,和实时接口。

总而言之,基于集中存储库的现在元数据管理有巨大的成本效益且能带来最佳实践

用户故事

在元数据管理上每投资1美金金,将节省6美金。

在最近的电脑世界中的一篇文章中,Intel公司解释了他们公司的元数据管理最佳实践。代替传统的依赖元数据抽取工具从多个系统中抽取数据,他们的方案包括元数据捕抓流程,当元数据产生或改变时,系统能捕抓到这些元数据。Intel公司发现这种方法比其他方法更能保持集中的共享的元数据存储库的准确性。一旦开发团队认为存储库管理的是“可信的元数据”,他们便会开始养成使用该存储库了的习惯了。集中元数据存储库的使用带来了工作效率提升和数据的一致性的改善,因此Intel公司每年能节省下53 million的开发成本。初步预计,相当于在元数据管理中每投入1元美金,将节省6美金的开发及IT成本。

Number Five

元数据管理支持诸多应用

调查显示,元数据管理被广泛应用于以下系统中。

           

Number Six

          通过深层次的元数据管理来改善报告质量

         报告是高质量元数据管理的能带来好处的最好的数据管理实践例子,它能给最终

         业务用户带来直接的可视的好处。

         报告因各种各样的原因显得越来越重要。而一份报告的质量如何取决于元数据如何驱动它。打个比方说,我们现在都生活在一个信用的时代,组织可能随时需要接受审计机构,合作伙伴,员工,投资者等机构的审计。组织需要用报告中的数据来回答审计问题,这就不可避免地要求审计追踪以确认数据源的准确性,而这就需要管理良好的元数据系统来提供这一信息了。因此,我们有必要为所有信息建立可信的审计追踪,而要建立这样的追踪,元数据是关键。

            BI和数据仓库是优先级别较高的,报告是它们的产出物。元数据驱动的报告使得回答这些问题更加容易,比如,报告中的数据来自哪里?数据该如何调整才能和报告匹配?报告中的数据现状如何?毕竟,BIDW里可信的数据元能让用户对基于高质量的元数据的可信的答案建立起信心。

         用户故事

         元数据驱动的审计追踪是审计合格的基本

         数年前,笔者供职的一家软件公司接受了美国联邦交易委员会(FTC)的审计。在FTC询问到有关财报和运营的信息是,我们均能快速地作出解答。审计人员对我们提供的信息感到满意,但同时也要求我们提供这些数据的审计追踪,因为我们操作系统和报告平台中缺乏元数据管理,故我们无法提供审计追踪。后来,我们花了几个月的时间重建审计追踪,由此产生的延误让FTC对我们的数据产生怀疑,所以他们加大了审计的深度和延长审计时间以做更加谨慎的审计。该审计花了3年的时间,总共耗资数百万。我们事后总结并预测如果我们一开始就建立了合适的元数据管理并有其他的可信的数据追踪工具,那么应该仅需1/3的成本即可。

Number Seven

         扩展元数据的应用以增加其价值

         元数据的定义是“数据的数据”,即描述数据的技术属性,比如数据类型,数据结构,数据源,数据依赖关系。然而,元数据已经不仅仅是描述数据的技术属性的数据了。元数据可以描述数据的其他属性,比如业务定义和数据使用规则。许多业务用户都需要更多的随手可得的信息,这也就意味着元数据工具比其他业务术语中的数据描述能更好地支持业务用户。TDWI的调研报告显示,将近一半(49%)的受访者认为元数据仅描述数据的技术属性,而另一半(51%)的受访者认为元数据除了描述数据的技术属性,还描述和业务相关的信息。(截图)

         TDWI认为元数据使用的延伸进一步发展的趋势是数据治理(定义数据访问和使用的规则),合规性(要求数字化审计追踪),主数据管理(定义出现在数据中的业务实体)。

         类似地,元数据存储库管理也远比元数据管理的范畴更广。当今,元数据存储库储存和提供广泛的应用程序访问,项目管理文件,主数据,参照数据,数据质量指标,和开发有密切关系的报告等等。为了促进协作,一些存储库还支持浏览器访问,多个用户角色安全管理,添加管理对象批注,和讨论线索。

             

 
 
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