Архитектура данных в KEGOC

Повышение эффективности деятельности KEGOC за счет построения архитектуры данных

Стремительное развитие IT, интеграция бизнес-процессов и информационных систем в компаниях приводит к необходимости оптимального структурирования данных. Основной задачей по построению архитектуры данных в KEGOC была, прежде всего, переработка уже накопленных массивов данных с тем, чтобы они были применимы для интеграции разных корпоративных информационных систем. Немаловажным является и правильное накопление данных в последующем, чтобы использовать их повторно, а разные системы не могли их видоизменять.

С этой целью с 2017 года в АО «KEGOC» осуществляется непрерывная деятельность по управлению данными, способствующая достижению большей зрелости компании в данной области. Следуя поэтапному развитию функции по управлению данными в компании постепенно увеличивается охват, как бизнес-процессов, так и информационных систем компании.

Архитектура данных разрабатывается на основе международного стандарта TOGAF, которая отвечает на вопросы откуда и какие данные мы получаем, в каком процессе их обрабатываем, куда в каком виде и с какой целью передаем.

Комплекс внедряемых решений позволяет идентифицировать и инвентаризировать существующие данные, определять источники данных и оптимизировать их.

Работы проводятся в два последовательных этапа. На первом была описана архитектура данных для расширенных корпоративных процессов компании, включая модели данных и матрицы структуры данных – всего 175 объектов.

На втором этапе анализируется текущее состояние производственных информационных систем, в частности, SCADA, EMCOS (АСКУЭ), ГИС, СБРЭ, СМиУ, ЦСПА, а также системы информационной безопасности. Данные из систем выделены в основные объекты и, аналогично первому этапу, все модели выстраиваются для формирования единого видения архитектуры АО «KEGOC».

Применение таких знаний в проектах внедрения и модернизации информационных и производственных систем заметно влияет на сроки и значительно сокращает стоимость проектов за счет повторного использования накопленных данных. Кроме того, процессы анализа и структурирования данных позволяют своевременно выявлять направления, в которых инициативы по аналитике данных будут наиболее выгодными.

Сроки завершения мероприятия до конца 2020 года.