Do opisania każdego modelu potrzebne są dane referencyjne. Słowniki, mapowania, reguły itp. są podstawą, bez której trudno będzie coś stworzyć. Nic dziwnego, że powstają już na początku projektu przy pomocy najbardziej dostępnych narzędzi: kartka i ołówek, arkusz kalkulacyjny, edytor tekstu.
Konsekwencją stosowania zwinnych metody pracy jestszybkie wdrażanie nowych koncepcji razem z narzędziami, które są dobre w fazie projektowania, ale niekoniecznie najlepsze do produkcyjnego stosowania. Często dane referencyjne są utrzymywane i rozwijane w arkuszach tworzonych ad hoc. Nie ma w tym nic złego, ale do czasu. Im więcej osób i systemów zaczyna korzystać ze słownika, jego utrzymanie staje się coraz bardziej pracochłonne i generuje coraz większe ryzyko.
Kluczowe ograniczenia wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych do utrzymywania danych referencyjnych to: brak wersjonowania, brak kontroli jakości i spójności oraz brak systemu zatwierdzania zmian.
Wersjonowanie metadanych pozwala na przeprowadzenie kontroli wdrożonych zmian oraz równoległe testowanie kilku modeli (np. audyt raportowania finansowego za poprzednie okresy lub planowanie zmian struktury organizacyjnej lub struktury produktów). W sytuacji, gdy zmiany są wprowadzane przez kilka osób w krótkich odstępach czasu, bardzo szybko tracimy kontrolę nad spójnością danych referencyjnych. Pojawiają się kolejne arkusze, a tym samym ryzyko użycia błędnych danych staje się coraz większe. W sytuacji, gdy danych referencyjnych jest coraz więcej, a za ich aktualizację odpowiada coraz większa grupa osób, kluczowa staje się automatyczna weryfikacja poprawności i ocena jakości. Bez tego, koszty utrzymania danych referencyjnych zaczynają rosnąć geometrycznie i często obciążają niepotrzebnie inne projekty związane z optymalizacją procesów biznesowych.
Zmiany w kluczowych słownikach mają zwykle ogromny wpływ na działalność organizacji. Nic dziwnego, że wprowadzanie w nich zmian wymaga zaangażowania osób na różnych poziomach podejmowania decyzji. Wbudowanych system zatwierdzania zamian pozwala maksymalnie skrócić czas wdrożenia nowego modelu i znacznie zmniejsza ryzyko z nim związane.
Rozproszone środowisko zarządzania danymi referencyjnymi trudno zintegrować z innymi systemami wykorzystywanymi przez użytkowników. Centralne rozwiązanie pozwala ograniczyć koszty integracji i utrzymania.
Zarządzanie danymi referencyjnymi jest istotnym elementem wszystkich inicjatyw związanych z wykorzystaniem danych. Wdrożenie prawie każdego systemu zaczyna się od stworzenia podstawowego modelu danych referencyjnych w arkuszu kalkulacyjnym. Ważne jest, by w odpowiednim momencie, przenieść prototyp do środowiska, które pozwoli trzymać w ryzach koszty i ryzyko związane z jego utrzymaniem i rozwojem.
Zbigniew Finfando (Business Development Manager)
