Data Governance (управление данными) — это совокупность процессов, политик, стандартов, ролей и технологий, необходимых для надёжного управления корпоративными данными на протяжении всего их жизненного цикла. Подходы к Data Governance охватывают как стратегический уровень всей компании, так и тактический — на уровне отдельных команд и проектов. Ниже подробно рассмотрены ключевые аспекты и подходы к реализации Data Governance.

1. Цели и задачи Data Governance

• Обеспечение качества данных (точность, полнота, актуальность).

• Установление ответственности за данные — кто владеет, кто использует, кто изменяет.

• Контроль доступа и безопасности: кто может читать, изменять или удалять данные.

• Соответствие нормативным требованиям (GDPR, HIPAA, CCPA и др.).

• Повышение доверия к данным среди команд.

• Поддержка стандартизации метаданных, терминов и каталогов данных.

• Обеспечение трассируемости и прозрачности всех изменений (data lineage, audit trail).

2. Командные роли в Data Governance

На уровне компании:

• Chief Data Officer (CDO) — отвечает за стратегию управления данными, контроль политики и KPI.

• Data Steward — владелец качества данных, следит за правильностью значений, метаданных, заполненностью.

• Data Owner — человек/департамент, ответственный за конкретный домен данных (например, финансы, HR).

• Data Architect — проектирует инфраструктуру и схемы хранения.

• Data Security Officer — отвечает за безопасность, шифрование, контроль доступа.

На уровне команды:

• Назначение ответственных за таблицы, модели, пайплайны.

• Ведение регистров ownership-а, например в Confluence, Google Sheet, Data Catalog.

• Регулярные ревью качества данных, выявление аномалий, запуск автоматизированных валидаторов.

3. Каталоги данных и метаданные

• Внедрение систем каталогизации данных (Data Catalog), таких как:

  • Apache Atlas, Amundsen, DataHub, Collibra, Alation, Google Data Catalog.

• Функциональность таких инструментов:

  • Поиск по всем наборам данных.

  • Описание (description), владельцы, дата последнего обновления.

  • Ссылки на lineage, pipeline, BI-отчёты.

  • Автоматический сбор метаданных (schema, формат, количество записей).

4. Политики доступа и контроль безопасности

• RBAC (Role-Based Access Control) — доступ к данным регулируется на основе ролей.

• Использование IAM-политик (например, AWS IAM, GCP IAM).

• Ограничение доступа по:

  • Проектам, командам.

  • Таблицам, полям (например, PII).

  • Уровню чувствительности (публичные, внутренние, конфиденциальные).

• Шифрование данных в покое и в передаче (at rest / in transit).

• Примеры решений: Apache Ranger, Privacera, Okera, Azure Purview.

5. Классификация и маркировка данных

• Применение тегов и маркировки:

  • confidential, pii, financial, anonymized, GDPR-restricted.

• Использование схем классификации по критичности:

  • Tier 1 — бизнес-критичные данные.

  • Tier 2 — вспомогательные.

  • Tier 3 — исторические или устаревшие.

• Автоматизированная классификация с помощью DLP-средств (Google DLP, AWS Macie).

6. Политики качества данных (Data Quality)

• Определение data quality rules:

  • Дата не может быть в будущем.

  • Обязательные поля не должны быть NULL.

  • Уникальность записей в поле ID.

• Внедрение DQ-фреймворков: Great Expectations, Deequ, SodaSQL.

• Метрики качества:

  • Completeness, Validity, Uniqueness, Consistency, Timeliness.

• Хранение результатов проверки в мониторинговых панелях (например, в Grafana).

7. Data Lineage (происхождение данных)

• Отслеживание происхождения и пути прохождения данных:

  • Из какого источника получены.

  • Какие трансформации применялись.

  • Кем и когда изменялись.

• Использование Data Lineage-систем:

  • OpenLineage, Marquez, DataHub, Apache Atlas.

• Автоматизация получения lineage из Airflow DAG'ов, Spark-пайплайнов, dbt-моделей.

8. Версионирование и аудит

• Версионирование схем:

  • Например, через Schema Registry в Kafka или Avro/Protobuf контрактах.

• Слежение за изменениями в структуре таблиц, моделях, BI-дэшбордах.

• Хранение истории изменений (audit log):

  • Кто изменил таблицу?

  • Когда и что было добавлено/удалено?

  • Возвращение к предыдущей версии схемы или модели.

9. Обучение и культура работы с данными

• Проведение внутренних курсов и воркшопов по:

  • Стандартам именования, документации.

  • Метрикам качества и безопасности.

  • Ответственности при работе с PII-данными.

• Создание Data Literacy Program:

  • Повышение грамотности сотрудников в обращении с данными.

  • Вовлечённость бизнеса в Data Governance.

• Документация в открытом виде (Notion, Confluence, Wiki).

10. Автоматизация процессов Data Governance

• Применение CI/CD-подхода к схемам, моделям и пайплайнам:

  • Pull Request → Code Review → Deploy.

• Линтинг схем и моделей перед деплоем (dbt run, dbt test, yamllint, jsonschema).

• Автоматическое оповещение при изменении критичных датасетов (Slack-боты, Jira-интеграции).

• Использование metadata API для программного обновления и контроля (например, через DataHub Metadata API).

11. Data Governance в облаке

• Интеграция с облачными решениями:

  • GCP: Data Catalog, DLP API, IAM, BigQuery Access Policies.

  • AWS: Glue Data Catalog, Lake Formation, Macie, CloudTrail.

  • Azure: Purview, ADLS Access Control, Defender for Cloud.

• Кросс-аккаунтный и кросс-проектный доступ через federated identity.

12. Регулярные ревью и контроль

• Проведение ежемесячных Data Governance ревью:

  • Обновления в схемах.

  • Новые бизнес-области или владельцы.

  • Удаление устаревших пайплайнов.

  • Проверка соблюдения политик.

• Использование дэшбордов и метрик:

  • Количество "осиротевших" таблиц без владельца.

  • Уровень покрытия документацией.

  • Процент нарушений DQ-правил.

  • Уровень охвата lineage.

Системный подход к Data Governance на уровне команды и компании позволяет превратить хаотичный набор данных в управляемую, безопасную и масштабируемую экосистему, повышающую эффективность всей организации.