Что означает качество данных в управлении лицензиями и инструментах SAM?
Будете ли вы удовлетворены, если данные об активах и лицензиях в вашем инструменте по управлению программными активами будут "приблизительно" верны? Компании по всему миру инвестируют значительные ресурсы в закупку и эксплуатацию своих инструментов SAM (Software Asset Management) и ITAM (IT Asset Management). Учет лицензионного баланса и определение соответствия лицензионным требованиям в основном базируются на данных в инструменте SAM, поэтому их качество имеет решающее значение для достижения необходимых результатов.
Действительно ли ваш инструмент SAM предоставляет вам необходимую информацию о том, что происходит с вашими активами?
Качество данных в инструменте, его удобство использования и информативная ценность часто воспринимаются как должное. Для этого же и предназначен инструмент, не так ли?
Тем не менее, эффективное управление рисками в лицензировании невозможно без высокого качества данных в инструменте SAM.
Поэтому вам следует задать себе вопросы:
Верны ли данные в инструменте?
Актуальны ли они и полны ли?
Что характеризует термин "полнота", и когда данные считаются полными?
Существуют ли процедуры для определения статуса и зрелости данных, предоставляемых инструментом SAM, и как можно работать над улучшением качества этих данных?
Играет ли качество данных вообще какую-либо роль в плане развития SAM и в организации SAM процесса?
Большинство организаций SAM ответят на эти вопросы так: "SAM инструмент" обеспечит необходимое качество данных, это ведь его работа, правда?
Но всё не так просто.
Ни один инструмент, даже основанный на ИИ, не может компенсировать системные и/или концептуальные ошибки в модели данных и в источниках, которые обеспечивают эти данные.
Да - хорошо верить, что данные из подключенных базовых источников не могут быть ошибочными. Даже если они таковыми являются, управление лицензиями не несет прямой ответственности за ошибки на исходном уровне базовых данных.
Нет - управление лицензиями не несет ответственности за ошибки в источниках данных ИТ, но оно отвечает за возможное игнорирование низкого качества данных и вытекающих из этого последствий.
Неверные данные приводят к неверным решениям.
Игнорирование недостатков и ошибок не приводит ни к какому результату, кроме того, что ограниченные средства и ресурсы компании используются напрасно.
С другой стороны, обнаружение слабых мест в источниках базовых данных и выявление причин их неправильной обработки в инструменте, а также их исправление, помогают вывести управление лицензиями на новый уровень, а компании стать более эффективной в целом.
Ответственные за организацию SAM и управление инструментами SAM должны постоянно задавать себе следующие вопросы:
Полны ли данные, обрабатываемые в инструменте SAM?
Все ли источники базовых данных подключены к инструменту?
Обрабатываются ли данные из источников базовых данных правильно и своевременно?
Как мы распознаем, когда в компанию добавляются новые источники данных?
Стандартизирована ли и автоматизирована ли обработка источников данных?
Предоставляют ли подключенные источники данных вообще правдоподобные данные?
Не пересекаются ли и не дублируются ли данные из разных источников?
Актуальны ли вообще предоставляемые данные и могут ли они быть полноценно использованы?
Постройте правильное управление SAM.
Задачи и ответственности по определению качества данных и управлению данными инструмента SAM должны быть описаны и определены, как часть управления SAM в областях управления рисками и управления качеством данных.
Ответы на вопросы выше должны определяться автоматически на основе выстроенных KPI и тестовых процедур, на основе регулярных проверок данных, проводимых управлением рисками SAM в результате стандартизированного процесса управления качеством.
Неточность данных во входящих источниках данных и процессах, выявленных с использованием этих методов проверки, должны исправляться, а не игнорироваться. Это повышает общее качество ИТ-данных и улучшает бизнес-ценность данных и процессов.
Активная проверка и управление качеством данных в инструменте с целью генерации бизнес-ценности для компании, а также выявление и предотвращение потенциальных рисков на ранней стадии должны стать задачей и целью каждой организации SAM.
Оценка уровня зрелости инструмента SAM и данных инструмента SAM не является ракетостроением — вам просто нужно это хотеть и осуществлять.
Каждая организация SAM должна осознавать ценность данных инструмента SAM, которые она поддерживает, и активно ими управлять. Прежде всего, рассматривать эти данные как еще одно средство производства и прилагать гораздо большие усилия для "маркетинга и использования этих данных" внутри компании.
Автор: Helmut Franz, основатель и владелец компании Lizenzcenter
Squalio вам поможет!
Команда Squalio, имеющая опыт в более чем 1000 проектах SAM/ITAM, готова оказать вам помощь в достижении нужного уровня качества данных для управления программными активами, предоставляя такие услуги, как: внедрение стратегии и процессов SAM, подбор и внедрение подходящего инструмента, способного собирать, нормализовывать и предоставлять качественные, полноценные данные обо всех интересующих вас ИТ-активах, а так же подключение и настройка различных источников данных, проведение регулярных проверок технического состояния SAM-системы, оценка уровня зрелости управления SAM и возможный аутсорсинг SAM.
