Логотип сайта
Логотип фиксированного хедера
Мобильный логотип
  • Технологии
    • Управление данными
      • О платформе Informatica
      • Супермаркет данных
        • Axon Data Governance
        • Enterprise Data Catalog
        • Enterprise Data Preparation
      • Интеграция данных
        • PowerCenter
        • Informatica Integration Hub
        • Real-Time Data Integration
        • B2B Data Exchange
        • Advanced Data Transformation
        • Enterprise Data Catalog
      • Управление мастер-данными
        • Master Data Management Software
        • Product 360 (PIM)
        • Customer 360
        • Relate 360
      • Защита чувствительных данных
        • Data Privacy Management
        • Data Masking
      • Качество данных
        • Informatica Data Quality
      • Big Data
        • Enterprise Data Catalog
        • Data Engineering Integration
        • Enterprise Data Preparation
        • Data Engineering Streaming
        • Среда хранения и обработки данных Arenadata
      • Data Governance
        • Enterprise Data Catalog
        • Axon Data Governance
    • Бизнес-аналитика
    • Профессиональное управление знаниями
      • KMS Lighthouse
    • Управление ИТ
      • Управление потоками данных и процессами
      • Платформа управления ИТ-услугами
      • Автоматизация бизнес-процессов
      • Мониторинг ИТ-сервисов
    • Интеллектуальное рабочее место
    • Противодействие финансовым преступлениям
      • О платформе NiceActimize
      • Enterprise Risk Case Management
      • Противодействие отмыванию денег
      • Compliance на финансовых рынках
      • Антифрод
  • Бизнес-решения
    • Супермаркет данных
    • Data Governance
    • Управление потоками данных и процессами
    • Аналитика нового поколения
    • Сustomer Experience
    • Решение в области Big Data
    • Противодействие финансовым преступлениям
  • Консалтинг
  • Заказчики
  • Ресурсы
    • Мероприятия
    • Электронные книги
    • Вебинары в записи
    • Блог компании DIS Group
    • Спроси эксперта
    • Ток-шоу Game Changers
  • Обучение
    • О Тренинг-центре DIS Group
      • Путь развития компетенций
    • Все тренинги
      • ЗНАКОМСТВО СО СРЕДСТВОМ РАЗРАБОТКИ – INFORMATICA DEVELOPER
      • BIG DATA ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • POWEREXCHANGE ДЛЯ ORACLE CDC
      • BUSINESS GLOSSARY ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • METADATA MANAGER ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • POWERCENTER: ИНТЕГРАЦИЯ ДАННЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ. УРОВЕНЬ 2
      • TEST DATA MANAGEMENT ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • DATA QUALITY ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • DATA QUALITY ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ. УРОВЕНЬ 2
      • АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ПЛАТФОРМЫ INFORMATICA
      • POWERCENTER: ИНТЕГРАЦИЯ ДАННЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ
      • AXON ДЛЯ АДМИНИСТРАТОРОВ
      • AXON ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • ENTERPRISE DATA CATALOG ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
      • ENTERPRISE DATA CATALOG ДЛЯ АДМИНИСТРАТОРОВ
      • INFORMATICA ANALYST, DATA DISCOVERY И ПРОФИЛИРОВАНИЕ
  • О компании
    • Контакты компании
    • Новости DIS Group
    • СМИ о нас
    • Партнеры
    • Вакансии
    • Техническая поддержка
  • en
Пред.У вас проблемы с данными? Вы можете это исправить11 января 2020След.Аспекты успешной стратегии Data Governance17 января 2020
  • Big Data
  • Data governance
  • Блог компании DIS Group
  • Страхование

Успешная реализация программы Data Governance. Опыт страховой компании L.A. Care Health Plan

15.01.2020в Big Data

Своим опытом в области Data Governance делятся Пол Келлер и Гэри Джорджес из страховой компании L.A. Care Health Plan. Вопросы экспертам задаёт Томас Бренс, директор продуктового маркетинга в области данные как сервис в Informatica.

Как выбрать, с чего начать реализацию программы Data Governance?

Мы начали с того, что провели анализ рисков во всей организации по 72 параметрам. Мы выявилли, что для бизнес-модели L.A. Care Health Plan важнейшую роль играет высокое качество данных о лечебных учреждениях.

Низкое качество этих данных мешает компании оптимально управлять сетью партнёрских медицинских организаций. Эта проблема не уникальна, она распространена по всей стране. Обычно данные о поставщиках услуг (в том числе и медицинских) точны на 30%. Низкое качество данных было для нас самым большим риском, эту проблемы стоило в первую очередь решать с помощью Data Governance.

Темп внедрения Data governance

Как сохранить темп внедрения Data Governance?

Программа по Data Governance и обеспечению качества данных приведёт к значительным изменениям во всей организации. Поэтому очень важно перед началом программы заручиться поддержкой кого-то из топ-менеджмента. Data Governance – это горизонтальная функция, для того, чтобы придать ей значимость в компании жизненно необходима поддержка кого-то из руководства.

Сотрудники в любой организации будут сопротивляться переменам. При этом, чем дольше поддерживался статус кво, тем сильнее будет сопротивление. Поддержка кого-то из руководителей покажет, что организация в любом случае будет стремиться к извлечению пользы из Data Governance, какими бы сложными не были изменения, которые для этого приходится делать. Если у вас будет поддержка руководства, всё остальное приложится.

Как проводить масштабирование программы  по Data Governance?

Data Governance оптимально начать внедрять с одного домена данных, только потом масштабировать программу на всю компанию. В L.A.Care Data Governance связана с программой управления мастер-данными, которая выстроена вокруг данных лечебных учреждений. Именно вокруг данных о лечебных учреждениях мы начали внедрять Data Governance.

Идея была в том, чтобы только для этого домена начать выстраивать политики, процессы, процедуры, стандарты, уровни сервисов для Data Governance, а также управленческие структуры в организации (совет по Data Governance, совет по качеству данных, сеть стюардов по данным). Позже полученный опыт можно перенести и на другие домены данных (для L.A. Care таким доменом стали данные о наших клиентах – тех, кто приобрёл страховку). Начинайте с малого: разработали небольшой элемент, протестировали его, извлекли уроки из ошибок. Data Governance для второго домена данных можно уже внедрить быстрее, проще и качественнее. Не пытайтесь объять необъятное.

Масштабирование программы Data Governance

Как измерить результаты проекта по Data Governance?

Для данных о лечебных учреждениях мы создали 60 эталонных стандартов и 11 этапов валидации источников. Кроме того, мы разработали более двух тысяч правил качества данных, чтобы оценивать это качество по 10 различным критериям.

Данные, которые не удовлетворяют установленным требованиям, отправляются обратно в источник (то есть, в лечебное учреждение) для улучшения. Мы оценили качество данных 44 программ медицинского страхования (82 тысяч записей каждый месяц) по этим стандартам. Результаты оказались неудовлетворительными – оказалось, что данные качественные только на 10-15%. Опираясь на стандарты качества мы очистили и поправили данные и получили очень хорошие результаты. Критерии качества непосредственно самих данных: точность (более 95%), семантика (100%), структура (более 95%), взаимосвязи (уточняется). Критерии контекста, в котором находятся данные: полнота (более 95%), правдоподобность (около 60%), употребительность (85%), актуальность (уточняется), распознаваемость (98%), непротиворечивость (уточняется).

Какое значение имеет конфиденциальность данных?

Вторая инициатива Data Governance в нашей компании связана именно с защитой данных. Эта инициатива нашла широкую поддержку среди руководства компании, возглавил её директор по ИТ. В рамках этой инициативы мы проводим оценку потенциального влияния нарушения конфиденциальности данных, их целостности и доступности. Кроме того, мы определяем, насколько чувствительна та или иная информация.

Результаты этих оценок помогли понять, как нужно работать с данными на электронных и неэлектронных носителях. Кроме того, стало ясно, кто и в каких обстоятельствах может получить к ним доступ. Делается это благодаря контролю доступа к информации каждого отдельного сотрудника или контролю доступа к каждому отдельному атрибуту. Учитывая, что мы работаем в очень зарегулированной области медицинского страхования, риск утечки данных, безусловно, один из самых серьёзных для нас.

Как устроена программа Data Governance у вас?

Мы используем Informatica Enterprise Data Catalog (EDC) и Axon Data Governance для того, чтобы определить технические и бизнес-метаданные и каталогизировать их для домена данных «лечебное учреждение» и для информационной безопасности.

Мы можем публиковать согласованные эталонные стандарты для данных в EDC, который интегрирован с бизнес-контекстом в Axon (определение терминов, линеджи данных, регуляторная НСИ и НСИ по политике L.A. Care, на которые можно ссылаться). Одновременно с этим мы выявляем и пресекаем мошеннические действия с данными и несанкционированное использование данных.

Также читайте об опыте внедрения Data Governance другой страховой компании.

  • CDO
  • Informatica
  • офис CDO

Похожие посты

Data governance Что ждёт финансовые организации в 2021 году? 6 ключевых прогнозов
22.12.2020в Data governance 0 Комментарии 0 "Нравится"

Что ждёт финансовые организации в 2021 году? 6 ключевых прогнозов

Big Data Руководитель цифровой трансформации: 6 рекомендаций для успешного проекта
26.11.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Руководитель цифровой трансформации: 6 рекомендаций для успешного проекта

Вебинары Опыт внедрения Data Governance в страховой компании State Farm
16.11.2020в Вебинары 0 Комментарии 0 "Нравится"

Опыт внедрения Data Governance в страховой компании State Farm

Big Data Как решить 7 ключевых проблем сбора, обработки и аналитики потоковых данных IoT. Часть 1
10.08.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Как решить 7 ключевых проблем сбора, обработки и аналитики потоковых данных IoT. Часть 1

Big Data CDO нужны лидерские качества. Какие именно?
21.07.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

CDO нужны лидерские качества. Какие именно?

Big Data Роль CDO во время кризиса
13.07.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Роль CDO во время кризиса

Data governance Польза от Data Governance для бизнеса
19.06.2020в Data governance 0 Комментарии 0 "Нравится"

Польза от Data Governance для бизнеса

Data governance 5 причин того, почему MDM-система необходима для ведения бизнеса онлайн в условиях эпидемии коронавируса
14.05.2020в Data governance 0 Комментарии 0 "Нравится"

5 причин того, почему MDM-система необходима для ведения бизнеса онлайн в условиях эпидемии коронавируса

Big Data Почему озеро данных не приносит пользы и что с этим делать?
13.05.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Почему озеро данных не приносит пользы и что с этим делать?

Data governance Как с помощью Informatica Enterprise Data Catalog ускорить цифровую трансформацию на основе SAP
08.05.2020в Data governance 0 Комментарии 0 "Нравится"

Как с помощью Informatica Enterprise Data Catalog ускорить цифровую трансформацию на основе SAP

Big Data Позиция CDO становится важнейшей позицией в госсекторе
26.03.2020в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Позиция CDO становится важнейшей позицией в госсекторе

Аналитика нового поколения Кто нужен вашей компании: инженер данных или data scientist? Часть 2.
10.01.2020в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Кто нужен вашей компании: инженер данных или data scientist? Часть 2.

Аналитика нового поколения Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 2
16.12.2019в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 2

Аналитика нового поколения Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 1
13.12.2019в Аналитика нового поколения 0 Комментарии 0 "Нравится"

Умная монетизация данных: нужно аккуратно рисковать. Часть 1

CDO видео Выпуск № 6 с Юрием Сирота, «УралСиб»
05.12.2019в CDO видео 0 Комментарии 0 "Нравится"

Выпуск № 6 с Юрием Сирота, «УралСиб»

CDO видео Выпуск №5 со Светланой Бовой, Банк ВТБ
25.11.2019в CDO видео 0 Комментарии 0 "Нравится"

Выпуск №5 со Светланой Бовой, Банк ВТБ

Big Data На что обратить внимание CDO (Chief Data Officer) при переходе компании в облако
21.11.2019в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

На что обратить внимание CDO (Chief Data Officer) при переходе компании в облако

Big Data Как обеспечить высокое качество данных для машинного обучения и почему это важно?
19.11.2019в Big Data 0 Комментарии 0 "Нравится"

Как обеспечить высокое качество данных для машинного обучения и почему это важно?

CDO видео Выпуск №4 с Александром Пилипчуком, ГК «Медси»
25.10.2019в CDO видео 0 Комментарии 0 "Нравится"

Выпуск №4 с Александром Пилипчуком, ГК «Медси»

CDO видео Выпуск  № 3 с Олегом Гиацинтовым, DIS Group
21.10.2019в CDO видео 0 Комментарии 0 "Нравится"

Выпуск № 3 с Олегом Гиацинтовым, DIS Group

CDO видео Выпуск №2 с Леонидом Чёрным, МегаФон
15.10.2019в CDO видео 0 Комментарии 1 "Нравится"

Выпуск №2 с Леонидом Чёрным, МегаФон

CDO видео Выпуск № 1 с Александром Егоровым, «Беларусбанк»
25.09.2019в CDO видео 0 Комментарии 0 "Нравится"

Выпуск № 1 с Александром Егоровым, «Беларусбанк»

Блог компании DIS Group Обработка данных или магия искусственного интеллекта
12.07.2018в Блог компании DIS Group 0 Комментарии 1 "Нравится"

Обработка данных или магия искусственного интеллекта

Поиск

Рубрики

  • Истории успеха (310)
    • Индустрия (130)
      • Банковский сектор (24)
      • Государственный сектор (1)
      • Другие (13)
      • Медицина (17)
      • Нефтегаз и энергетика (9)
      • Промышленность (7)
      • Розница (15)
      • Сельское хозяйство (2)
      • Страхование (19)
      • Телекоммуникации (18)
      • Транспорт (8)
      • Финансовые организации (3)
    • Решение (234)
      • Data governance (58)
      • E-commerce и омниканальность (32)
      • Аналитика нового поколения (83)
      • Противодействие финансовым преступлениям (6)
      • Решение в области Big Data (43)
      • Сustomer Experience (60)
    • Технологии (296)
      • Big Data (54)
      • NiceActimize (7)
      • Бизнес-аналитика (13)
      • Защита данных (17)
      • Интеграция данных (55)
      • Качество данных (22)
      • Система управления знаниями (58)
      • Технологии Data Governance (34)
      • Управление ИТ (39)
      • Управление мастер-данными (27)
  • Книги (12)
  • Новости компании (539)
    • Блог компании DIS Group (153)
    • Мероприятия (103)
      • Вебинары в записи (44)
    • Новости DIS Group (239)
    • СМИ о нас (37)
  • Опросы (6)
  • Ответы эксперта (21)
Модуль изображения

Мы упрощаем работу с данными и информацией, предоставляя новые возможности для роста бизнеса.
Email: info@dis-group.ru
Телефон: +7 495 645-0201, факс +7 495 645-0188
125284, Москва, Ленинградский проспект 31А, стр1, 6 этаж, БЦ «МонАрх»

Решения
Data Governance
Аналитика нового поколения
E-commerce и омниканальность
Сustomer Experience
Решение в области Big Data
Противодействие финансовым преступлениям
Мы в соцсетях
  • Facebook
  • LInkedIn
  • Youtube
Подписаться на новости

Будьте в курсе последних тенденций вместе с нами.

  • Новости рынка
Этот веб-сайт использует файлы cookie для улучшения обслуживания. Подробнее см. в Политике конфиденциальности DIS Group. Принять
Privacy & Cookies Policy

Privacy Overview

Этот веб-сайт использует куки для улучшения вашей навигации по сайту. Из этих файлов cookie файлы, которые классифицируются по мере необходимости, хранятся в вашем браузере, поскольку они необходимы для работы основных функций веб-сайта. Мы также используем сторонние файлы cookie, которые помогают нам анализировать и понимать, как вы используете этот веб-сайт. Эти куки будут храниться в вашем браузере только с вашего согласия. У вас также есть возможность отказаться от этих файлов cookie. Но отказ от некоторых из этих файлов cookie может повлиять на ваш опыт просмотра.
Privacy Overview

Этот веб-сайт использует куки для улучшения вашей навигации по сайту. Из этих файлов cookie файлы, которые классифицируются по мере необходимости, хранятся в вашем браузере, поскольку они необходимы для работы основных функций веб-сайта. Мы также используем сторонние файлы cookie, которые помогают нам анализировать и понимать, как вы используете этот веб-сайт. Эти куки будут храниться в вашем браузере только с вашего согласия. У вас также есть возможность отказаться от этих файлов cookie. Но отказ от некоторых из этих файлов cookie может повлиять на ваш опыт просмотра.

Necessary Always Enabled

Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.

Non-necessary

Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.