Державний сектор

Служби спільно використовуваних даних у державному секторі: роль Trifacta

~ 5 хв

Застосування платформи самообслуговування Trifacta для підготовки даних було ключовим компонентом у платформах державних компаній і агентств. Це дозволило вирішити проблему потреб у даних рядових користувачів за допомогою масштабованих, безпечних і спільно використовуваних інструментів роботи

Sluzhby-Spilno

У структурі агентств державного сектора спостерігається серйозна зміна парадигми, спрямована на використання даних для розширеної аналітики як ключа до стратегічної модернізації. Багато з цих агентств і компаній створюють середовища спільно використовуваних сервісних даних (Shared Data Services або SDS) і переходять на операційні моделі Agile DataOps, щоб надати користувачам організації доступ до даних, використовуючи, де це можливо, нативні хмарні технології.

Цей підхід спрямований на використання моделей служб SDS для створення економії часу за рахунок масштабу для широкого кола користувачів, підтримуваних різними платформами, що дозволяє застосовувати всі види сценаріїв використання, орієнтованих на дані, від поліпшення бізнес-аналітики до впровадження ШІ для вирішення ключових завдань. Для людей, які брали участь у проектах «великих даних» протягом останнього десятиліття, цей зсув може здатися не такою вже й великою зміною, оскільки його легко інтерпретувати як переміщення локальних озер даних у хмару. Насправді, це не просто «перехід у хмару». Мета цих зусиль – надати користувачам доступ до даних для конкретних потреб. З функціональної точки зору, мова йде про «демократизацію» даних, щоб дозволити користувачам з різними навичками використовувати дані для конкретних потреб у моделях самообслуговування, тим самим масштабувати дані і орієнтувати їх на кінцевого користувача (Agile DataOps).

В кінцевому рахунку, мова йде не тільки про технічних користувачів, але і про розширення прав і можливостей бізнес-користувачів. Це серйозна зміна у порівнянні з традиційними операціями з даними, які проводяться ІТ-відділом. Раніше кінцевим користувачам доводилося покладатися на технічні ресурси для вилучення, перетворення і завантаження даних (ETL) для аналізу і прийняття рішень. У моделі Agile DevOps основна мета – дати розробникам можливість легко оновлювати і розгортати код, усуваючи проблемні місця застарілих моделей SDLC. Модель модернізації залишається тією ж – проводиться організаційна модернізація, усуваються операційні бар’єри, і користувач отримує можливість самостійно закривати свої робочі потреби.

Шлях до успіху

Установи, ведені державною політикою (Закон про дані, інтелектуальні хмарні сховища, стратегія національної оборони і т. д.), активно працюють над створенням і реалізацією програм Shared Data Services, орієнтованих на використання даних у якості стратегічного активу. Багато хто використовує хмарну інфраструктуру, надаючи гнучкі інструменти аналітики для користувачів організації. Агентства, що домоглися найбільшого успіху в цьому починанні, розробили свої платформи з урахуванням балансу між наданням користувачеві можливості швидко використовувати дані і дотримуватися при цьому стандартів управління і політики безпеки. Функціонально це досягається за рахунок розширення можливостей користувачів за допомогою самообслуговування шляхом надання кращих у своєму класі інструментів для підготовки даних, каталогізації, управління і аналізу.

ADVANA

Чудовим прикладом еволюції Shared Data Services є платформа ADVANA, яку застосовує Міністерство оборони США. Ця програма спочатку створювалася як платформа для загальних сервісних даних і аналітики, щоб міністерство могло проводити фінансовий аудит, санкціонований Конгресом. Спочатку задумана як «озеро даних», платформа перетворилася на успішний Shared Data Service для аналізу даних для безлічі сценаріїв використання DoD. Успіх прийшов не відразу. Уряд за підтримки системного інтегратора – консалтингової компанії Booz Allen Hamilton – протягом декількох років працював над тим, щоб довести платформу до того, чим вона є сьогодні. Великий зсув дійсно стався, коли була реалізована можливість самообслуговування для ключових функціональних областей, включаючи підготовку даних (за допомогою платформи Trifacta), візуалізацію і звітність. Це дозволило користувачам з мінімальними технічними вміннями використовувати дані для власних робочих завдань і розширило цільову базу користувачів за межі фахівців з технічними даними (інженерів/фахівців за даними) за рахунок усунення необхідності писати код або використовувати високотехнологічні інструменти для роботи з ними. Такий підхід значно розширив «загальний адресний ринок» для ADVANA і змусив її трансформувати свій локальний центр обробки даних і перейти на AWS Govcloud. Сьогодні у ADVANA тисячі користувачів десятків програм, що використовують загальне середовище для своїх робочих потреб, починаючи від бізнес-аналітики та звітності для підтримки прийняття рішень і закінчуючи можливістю дослідників даних тестувати і створювати ШІ для різних завдань. У квітні 2020 року Міністерство оборони обрало ADVANA для реагування на COVID-19.

MD THINK

Другий приклад – платформа THINK у штаті Меріленд. MD THINK або Загальна інтегрована мережа соціальних служб Меріленда – це ініціатива з модернізації, яка оцінюється у 200 млн. доларів. Вона спрямована на поліпшення доступу до соціальних послуг шляхом забезпечення обміну даними між агентствами. Спочатку програма була спрямована на задоволення нагальних потреб Департаменту соціальних служб, Департаменту охорони здоров’я, Департаменту у справах неповнолітніх та Центру обміну медичними посібниками. Завдяки успіхам на ранньому етапі, у 2019 році платформа була відкрита для обслуговування будь-якого агентства у штаті Меріленд. Як і ADVANA, MD THINK домоглася успіху, зосередивши увагу на наданні користувачам можливості самообслуговування, орієнтованого на хмарні технології.

Підсумки

Подібні програми обміну даними і аналітики запускаються у різних федеральних і державних департаментах та агенціях, включаючи армію США, ВВС США, TRANSCOM, DHS, CDC, USAID та Державний департамент. У цих технологічних зусиль є багато спільного, в тому числі створення можливостей загальних служб, узгоджених зі стратегією управління даними (CDO). Якщо оцінити еволюцію інших розгортань платформ Shared Data Services для державних установ, то можна помітити, що найбільш успішні з них зосереджені на наданні користувачам можливості самообслуговування. Використання провідної платформи самообслуговування Trifacta для підготовки даних було ключовим компонентом у цих платформах для вирішення потреб у даних за допомогою масштабованих, безпечних і спільних методів, створених для хмари. Trifacta надає рішення, яке відповідає потребам різних зацікавлених сторін з різним набором навичок у цільовому співтоваристві користувачів, створюючи сучасну архітектуру DataOps, яка може обробляти будь-які текстові дані (від структурованих до неструктурованих) у будь-якому масштабі.

Звертайтеся до нас, щоб впровадити таке рішення в своїй компанії
Департамент корпоративних рішень

    ;