Andmevarade kaardistamine on tegevus, mille eesmärk on luua ülevaade asutuses olemasolevatest andmetest kui varadest ning hinnata, milliseid andmevarasid on vaja hallata üldisel vara tasemel. Kaardistamise tulemusena valmib andmevarade loetelu, mida hallatakse andmekataloogis või muus samaväärses töövahendis ning mis on sisendiks teistele andmehalduse tegevustele (nt andmete kirjeldamine ja andmekvaliteedi haldamine).

Andmevarade kaardistuse tulemust saab käsitleda kui „orienteerumiskaarti“: see annab ülevaate, millised andmevarad asutuses olemas on, kus need paiknevad, ning aitab „üles leida“ asutuse jaoks olulisemad andmevarad, mille sisu ja struktuuri kirjeldamisega on mõistlik esimesena alustada.

Kaardistamise käigus valmivale andmevarade loendile tuginedes hinnatakse andmevarasid nende väärtuse alusel (vt ptk 3.4) ning koostatakse sellest lähtuv prioriteetsusjärjestus. Prioriteetsusjärjestusele tuginevalt on võimalik alustada  andmehalduse rakendamist (nt andmete kirjeldamine, andmekvaliteedi haldamine) asutuse tegevuse seisukohalt kõige väärtuslikumatest andmevaradest.

Andmevarade kaardistamine on iteratiivne protsess (vt Joonis 3), millel võib olla mitu alguspunkti: kaardistamise esmakordne käivitamine asutuses, uue andmevara lisandumine, olemasoleva andmevara muudatus või olemasoleva andmevarade kaardistuse regulaarne uuendamine. Protsess koosneb allpool kirjeldatud sammudest, mis ei pruugi kõigi andmevarade puhul kulgeda samaaegselt ega samas järjekorras.

Open

Joonis 3. Andmevarade kaardistamise protsess

Praktikas võib andmevarade kaardistamise edenemine struktuuriüksuste või valdkondade kaupa erineda, mis on loomulik. Nagu ka eelpool rõhutatud, on mõistlik ja soovituslik kaardistamist teha etapiviisiliselt ja keskenduda korraga piiratud osale andmevaradest, mitte püüda kogu asutuse andmeid ühe korraga kaardistada.

Järgnevalt kirjeldatakse iga kaardistamisprotsessi sammu sisu ning selle raames teostatavad tegevused.

Nagu ka eespool kirjeldatud (ptk 3.4.1 Prioriteetsete struktuuriüksuste tuvastamine), tuleb enne andmevarade kaardistamisega alustamist tuvastada asutuse olulisemad struktuuriüksused ja valdkonnad. Kaardistamine viiakse läbi struktuuriüksuste kaupa, alustades iga struktuuriüksuse puhul kas teenuste ja äriprotsesside vaatest (milliseid andmeid kasutatakse teenuste osutamisel) või tehnilisest vaatest (kus andmed tehniliselt paiknevad) ning täiendades seda hiljem teise vaatega. Kaardistamist alustatakse asutuse jaoks olulisematest struktuuriüksustest või valdkondadest.

Lähenemisviisi valik sõltub asutuse töökorraldusest, teenuste ja äriprotsesside kirjeldatuse tasemest ning tehnilise info kättesaadavusest. Praktikas on soovitatav läheneda andmevarade kaardistamisele astmeliselt, liikudes teenuste ja äriprotsesside põhise ning tehnilise vaate vahel vastavalt asutuse võimalustele ja olemasolevale sisendile.

Teenuste ja äriprotsesside põhisest vaatest on eelistatud lähenemisviis kuivõrd see seob andmed kaardistuse käigus otseselt asutuse tegevuste ja teenuste osutamisega (ehk andmete väärtuse vaatega). Samas on see võimalik ainult juhul, kui asutuses on teenused ja peamised äriprotsessid kirjeldatud ning nende juhtimine toimib.

Kui teenuste ja äriprotsesside põhist lähenemist ei ole võimalik rakendada ehk teenuste ja äriprotsesside kirjeldused puuduvad, on praktilisem alustada tehnilisest vaatest, kaardistades esmalt andmeid sisaldavad infosüsteemid ning muud andmekandjad.

Sõltumata sellest, kummast vaatest kaardistamist alustatakse, on lõppeesmärk tagada, et asutuse andmevarad on kaardistatud nii teenuste ja äriprotsesside kui ka tehnilisest vaatest, et kujuneks terviklik ülevaade asutuse andmevaradest. Ehk – kui asutus on andmevarade kaardistamist alustanud teenuste ja äriprotsesside vaatest tuleb sellega pärast siduda ka tehniline vaade, kui asutus on kaardistamist alustanud tehnilisest vaatest tuleb tuvastatud tehniliste varadega hiljem siduda neid kasutavate teenuste ja äriprotsesside vaade.

Sõltumatult andmevarade kaardistamisele lähenemisest, tekib kohe küsimus, kas mingi fail, tabel, infosüsteem või andmestik on käsitletav eraldiseisva andmevarana. Andmevarade tuvastamisel ja ühtse käsitluse tagamisel on abiks andmevarade äratundmiskriteeriumid, mis aitavad hinnata, kas andmeid on võimalik ja mõistlik kirjeldada eraldiseisva andmevarana.

Äratundmiskriteeriumid toetavad kiiret ja ühtset otsustamist, millised andmekogumid tuleb kanda andmevarade loetellu.

Andmevarana tuvastamisel on abiks järgnevad kriteeriumid:

• Piiritlemise kriteerium

• Kasutuse kriteerium

• Õiguslike nõuete kriteerium

• Omaniku kriteerium

• Taaskasutuse kriteerium

Selle sammu eesmärk on saada ülevaade andmevaradest teenuste ja äriprotsesside vaates ning tuvastada, milliseid andmeid iga teenus ja protesess kasutab.

Teenustest on võimalik lähtuda asutustes, kus teenusjuhtimine on küps ja teenused on kirjeldatud teenusekaartide või -kataloogide kaudu. Tervikliku andmevarade kaardistuse saavutamiseks tuleb aga lisaks teenustele analüüsida ka asutuse äriprotsesse, kuna ainuüksi teenuste kirjeldused ei anna täielikku ülevaadet andmete kasutusest kogu organisatsioonis.

Kui teenuste kirjeldused puuduvad, on võimalik andmevarasid tuvastada asutuse äriprotsesside analüüsi abil. See eeldab reeglina protsessikirjelduste olemasolu, kuid nende puudumisel saab äriprotsessidest ülevaate ka kaudsemalt, näiteks analüüsides ametijuhendeid, struktuuriüksuste ülesandeid, praktilisi tööjuhendeid või muid saadaolevaid otsesemalt või kaudsemalt äriprotsesse kirjeldavaid materjale.

Tegevused:

• koguda kokku olemasolevad teenuseid ja äriprotsesse kirjeldavad materjalid, sh:

  • teenuste kataloog ja teenusekaardid;

  • asutuse protsessikirjeldused, vajadusel ka ametijuhendid jm äriprotsesse kirjeldavad materjalid.

• analüüsida iga teenuse ja äriprotsessi puhul, milliseid andmeid teenuse osutamisel kasutatakse;

• tuvastada teenuste ja äriprotsesside kaupa andmevarad, mida teenus ja äriprotsess loob, kasutab või töötleb. Tuvastamisel on abiks eelkirjeldatud äratundmiskriteeriumid.

Teenuse ja äriprotsesside põhise vaate läbitöötamise tulemusena peavad olema kaardistatud:

• struktuuriüksused (nt „Õigusosakond“);

• teenused või äriprotsessid (nt „Andmekaitse ja isikuandmete töötlemise haldamise teenus“);

• andmevarade põhiatribuudid (vt ptk 3.1.4 Andmevara põhiatribuutide kirjeldamine).

Tehnilise vaate läbitöötamise käigus valideeritakse valminud kaardistus andmebaaside, tabelite ja failide tasandil, mille tulemusena täpsustatakse andmevara kirjelduses ka andmevara tegelik asukoht (nt konkreetne andmebaas, tabel, fail või dokumentide asukoht, nt vastav SharePointi dokumenditeegi link). Selline valideerimine aitab tagada, et ükski olemasolev andmebaas, tabel või fail ei jää kaardistusest välja ning et kõik teenused või äriprotsessid on seostatud tehnilise vaatega – nt konkreetse andmebaasi, tabeli või failiga.

Selle sammu eesmärk on koostada andmevarade loetelu andmete tehnilistele asukohtadele toetuvalt.

Tehniline vaade keskendub andmeid sisaldavatele infosüsteemidele, andmebaasidele, failiserveritele ja muudele tehnilistele lahendustele (vt ka Lisa 2: Võimalike andmevarade asukohtade loetelu (tehniline vaade)). Selle lähenemisega on mõstik alustada asutuses, kus teenuste ja äriprotsesside põhine vaade ei ole hästi rakendatav, näiteks puuduvad teenusekirjeldused puuduvad. Oluline on siiski alati tegeleda mõlema vaatega, et tekiks terviklik andmevarade kaardistus.

Tegevused:

• lähtuda küsimusest: „Kus meil andmed tegelikult asuvad?“ (millised andmekogud, infosüsteemid, kaustad, failid, andmebaasid, ja teenused asutuses kasutusel on);

• koostada andmeallikate loetelu.

• tuvastada tuleb ka need andmevarad, mille olemasolust pole kaardistaja teadlik ning millele tal puudub juurdepääs. Selleks on vaja kaasata IT-üksuste esindajaid (süsteemiomanikud, arhitektid) ning tutvuda asjakohase tehnilise dokumentatsiooniga (nt asutuse IT arhitektuuri kirjeldus).

Kui kaardistamist alustati tehnilisest vaatest, tuvastatakse selle käigus andmevarad ning kirjeldatakse nende põhiatribuudid (vt ptk 4.1.4). Juhul kui kaardistamist alustati teenuste ja äriprotsesside vaatest, täieneb andmevarade kirjeldus tehnilise vaate analüüsi tulemusena andmevara asukohainfoga.

Andmevarade kaardistuse koostamise käigus kirjeldatakse iga andmevara kohta põhiatribuudid, et andmevarad oleksid eristatavad ja edasiseks kirjeldamiseks hallatavad.

Kirjeldamine tehakse soovitatavalt andmekataloogis (nt RIHAKE). Kui andmekataloogi ei ole, võib põhiatribuutide kirjeldamise teha ajutiselt tabelina (nt MS Excelis), kuid see tuleb hiljem kanda andmekataloogi.

Kohustuslikud põhiatribuudid:

• andmevara pealkiri

• andmevara asukoht (viide andmevara asukohale või selle puudumisel asukoha nimetus)

• andmevara tüüp

Andmevarade kaardistamisel on soovitatav lisada igale andmevarale unikaalne identifikaator. Kui kasutatakse andmekataloogi tarkvara, lisab ja haldab identifikaatoreid tarkvara ise.

Andmevara tüübina kasutatakse üht alljärgnevatest kategooriatest:

• Äriline andmevara (inglise keeles Business Data Asset) / andmestik

• andmebaas või andmebaasiskeem

• andmelao tabelid ja vaated

• andmetabel/andmeobjekt

• andmeelement

• fail (nt Excel, CSV, PDF, MP4)

• failikogu / kataloog / kaust

• API / andmeteenus (sh X-tee teenused)

• sõnastik (nt ärisõnastik, andmesõnastik)

• juhtimislauad ja aruanded

• portaalid ja veebilehed

• koostöö- ja sisuhalduskeskkondade projektid ja sisulised üksused (nt Confluence projektiruum, Jira projekt, Statistikaameti sisemiste dokumendi haldamiseks mõeldud Sharepointi sait)

Selle sammu eesmärk on tagada, et kaardistatud andmevarade loetelu on kvaliteetne, andmevaradele on määratud vastutajad ning andmevarade loetelu hoitakse ajakohasena.

Andmevara omanik on määratletud rolli ehk ametikoha tasemel, mitte konkreetse isiku ega struktuuriüksusena. See ei tähenda uue ametikoha loomist – andmevara omaniku vastutus seotakse asutuses juba eksisteeriva rolliga, näiteks teenuse omaniku rolliga, kellele antakse seeläbi vastutus oma teenusega seotud andmevarade eest.

Sammu raames tuleb teostada järgmised tegevused:

Sammu tulemusel on andmevarade loetelus igale andmevarale määratud omanik (kajastatud andmevara kirjelduses) ning kaardistus on asutuses ametlikult kinnitatud ja hallatav.

Soovitatav on pärast andmevarade esmase kaardistamise lõpetamist ja andmeomanike määramist korraldada andmeomanikele lühikoolitus, mille eesmärk on anda praktiline ülevaade nende rollist ja vastutusest andmevarade edasises haldamises. Koolitus peaks keskenduma andmevarade loendi ajakohasena hoidmisele ning andmevarade haldamisele oma vastutusvaldkonna, teenuse või struktuuriüksuse lõikes ning andma arusaama ka andmehaldusest laiemast vaatest, sh andmekirjelduse ja andmekvaliteedi põhimõtetest.

Selle sammu eesmärk on kontrollida, kas andmevara kasutamisele ja avalikustamisele kehtivad piirangud ning kas andmevara kuulub avalikustamisele (sh avaandmetena).

Kaardistamise käigus tuleb iga andmevara puhul hinnata vähemalt järgmisi aspekte:

Sammu tulemusena märgitakse andmevarade kirjelduses andmevara:

• avalikustamise piirangud (jah/ei + viide alusele);

• võimalik avaandmete staatus (jah/ei);

• väärtusliku andmestiku staatus (jah/ei).

Andmevara väärtuse hindamise eesmärk on  saada aru asutuse andmevarade kasutusest ja olulisusest. Andmevarade väärtuse hindamine võimaldab asutusel andmevarad nende olulisuse järgi prioriseerida ja otsustada, milliseid andmevarasid hallata ja kirjeldada esmajärjekorras - ehk suunata andmehalduse ressursse sinna, kus andmed loovad asutuse ja ühiskonna jaoks suurimat kasu.

Käesolev juhis annab asutustele ühtse ja samas praktilise väärtuse hindamise metoodika, mis tugineb varasemale EY poolt koostatud ja Majandus- ja Kommunikatsiooniministeeriumi tellimusel tehtud põhiandmete olulisuse hindamise metoodikale[2]. Algset metoodikat on kohandatud  ja lihtsustatud arvestamaks asutuste erinevat võimekust. Eelkõige on metoodika uuendamisel lähtutud sellest, et väärtuse hindamine oleks teostatav ilma, et hindamine muutuks liialt keeruliseks ja seetõttu ajamahukaks.

[2] Analüüsid ja uuringud | Kratid

Käesolevas juhises esitatud metoodika võimaldab väärtuse hindamist teostada kahel tasemel:

1. Lihtsustatud andmevara väärtuse hindamine – käesolevas juhises kirjeldatud metoodika, mida kasutatakse kaardistamise käigus andmevarade suhtelise väärtuse ja prioriteetsuse määramiseks.

2. Detailne andmevara väärtuse hindamine (põhiandmete metoodika alusel) – põhiandmete ja soovi korral ka muude andmevarade puhul saab rakendada ka oluliselt detailsemaid põhiandmete väärtuse hindamise metoodika kriteeriume üks-ühele.

Väärtuse hindamise peamine eesmärk on toetada andmevarade prioriseerimist – st aidata otsustada, milliste andmevarade haldamisega tuleb esmajärjekorras tegeleda. Andmevarade väärtuse hindamine on paratamatult subjektiivne. Hindamisel tuleb vältida olukorda, kus kõik andmevarad hinnatakse kas kõige prioriteetsemaks või mitteprioriteetseks; selle asemel tuleks andmevarad jaotada loogiliselt ja omavahel võrreldavalt käesolevas juhises kirjeldatud hindamisskaalal 0–3. Väärtust hinnatakse ja määratakse esialgu igale andmevarale eraldi, kusjuures hindamist teostavad erinevad inimesed eri struktuuriüksustest. Pärast üksikutele andmevaradele väärtuse määramist on mõistlik tekkinud tervikpilt üle vaadata ning valideerida, kas prioriteetide järjestus on põhjendatud või esineb hinnangutes struktuuriüksuste ja andmeomanike lõikes ebaühtlusi.

Andmevarade väärtuse hindamiseks on määratletud kaks põhiküsimust. Hindamisel soovitatakse lähtuda neist küsimustest ja nendega seotud aspektidest, kuid asutus võib vajadusel väärtuse hindamist täiendada, arvestades ka muid tema jaoks olulisi väärtustegureid (nt spetsiifiline äriline või strateegiline väärtus).

Andmevara väärtust hinnatakse iga andmevara kohta kahe küsimuse alusel skaalal 0–3. Hindamine peab põhinema ühtsel loogikal ning iga hinnangu juurde on soovitav lisada lühike põhjendus (1–2 lauset), mis selgitab, millele hinnang tugineb.

Hindamine viiakse praktikas läbi andmevarade kaardistamise käigus projekti koordinaatori (tavaliselt andmehalduse juht), andmehalduri ja andmeomaniku koostööna. Hindamisel on kõige olulisem andmeomaniku (sageli teenuse juht) sisend, sest nemad tunnevad enda andmevarade sisulist tähtsust kõige paremini. Vajadusel kaasatakse IT esindaja (tehniline kasutus ja jagamiskanalid) ning õigus- või infoturbe esindaja (õiguslikud kohustused, piirangud ja tõendusväärtus). Hindamise tulemus kinnitatakse andmevara kirje valideerimise käigus andmevara omaniku poolt.

Küsimus 1 – mõju teenustele, tööprotsessidele, partneritele ja ühiskonnale (hinnang skaalal 0–3)

Kui suur on andmevara tegelik kasutus ja seeläbi mõju teenustele, tööprotsessidele ja välistele partneritele ning kas andmevaral on laiem kasutuspotentsiaal partnerite või avalikkuse vaates?

Soovituslik hindamisskaala:

• 0 – andmevara ei ole sisuliselt kasutuses või selle mõju teenustele ja protsessidele on marginaalne.

• 1 – vähene kasutus; andmeid kasutatakse üksikus protsessis või tegevuses ning nende puudumine ei mõjutaks teenuste toimimist oluliselt.

• 2 – regulaarne kasutus protsessis või selge mõju teenuse toimimisele; andmeid kasutatakse aruandluses või analüütikas.

• 3 – laialdane ja kriitiline kasutus; mõju nii teenustele ja protsessidele kui ka välistele kasutajatele või ühiskonnale on suur ning andmetel on selge taaskasutus või avalikustamispotentsiaal.

Küsimus 2 – strateegiline tähtsus asutusele (0–3)

Kas andmevaral on oluline roll asutuse strateegiliste eesmärkide saavutamisel või juhtimisotsuste langetamisel? Kas andmevaral on tõendusväärtus või arhiiviväärtus?

Soovituslik hindamisskaala:

• 0 – puudub strateegiline ja tõendusväärtus, infoväärtus on vähene ja info vajalik lühiajaliselt.

• 1 – toetav roll; strateegiline tähtsus on pigem kaudne.

• 2 – oluline roll põhitegevuse, juhtimise või järelevalve toetamisel; pikaajalise säilitamise vajadus on selge.

• 3 – kriitiline andmevara; ilma selleta ei saa toiminguid teha, vajalik tõendamiseks ja juhtimiseks ning selle madal kvaliteet tekitab olulise riski.

Lisaks andmevara väärtuse määramisele on soovitatav hinnata, kas andmevara haldamise ja andmekvaliteedi hetkeseis vastab selle väärtusele. Selle eesmärk ei ole andmevara väärtust ümber hinnata, vaid tuvastada võimalikud lahknevused väärtuse ja tegeliku olukorra vahel – olukorrad kus asutus panustab liiga palju ressurssi väheväärtuslikele andmestikele ja liiga vähe väärtuslikele – ning seeläbi suunata edasisi tegevusi andmehalduse parendamiseks.

Selleks tuleb analüüsida kahte täiendavat teemat, mis aitavad hinnata, kuivõrd hästi on andmevara hallatud ning kas andmete kvaliteet toetab andmevara kavandatud või tegelikku kasutust. Väärtuse ja tegeliku halduse vastavuse võrdlemine eeldab, et asutuses tegeletakse andmevarade halduse ja andmekvaliteediga ning eksisteerib vähemalt osaline ülevaade millega väärtuse hinnanguid saab kõrvutada. Ilma sellise lähteinfota on hinnangu eesmärk pigem esmane orientiir kui täpne võrdlus.

Andmevara halduse ja kasutatavuse tase: Selle teema raames tuleb analüüsida muu hulgas vastutuse määratlust, andmevara leitavust, kirjeldatust, ligipääsu korraldust ning taaskasutatavust. Tähelepanu tuleb pöörata ka sellele, kas andmevara haldamine on juhitud ja ühtne või pigem juhuslik ja üksikute üksuste või projektide põhine. Samuti vaadeldakse, kas andmevara on asutuse kui terviku vaates tegelikult kasutatav või on selle kasutamine piiratud ebaselgete reeglite, puuduliku kirjelduse või killustatud vastutuse tõttu.

Andmevara andmekvaliteet: Selle teema raames analüüsitakse andmete ajakohasust, täielikkust ja järjepidevust ning seda, kas andmeid saab usaldada otsuste tegemisel, teenuste osutamisel, aruandluses või väljastamisel. Samuti tuleb arvesse võtta, kas andmekvaliteedi probleeme kaardistatakse ja lahendatakse juhuslikult või süsteemselt ning kas nende käsitlemine on teadlikult korraldatud.

Allolevat lihtsustatud hindamisskaalat võib kasutada eelkõige andmehalduse rakendamise algfaasis. Skaala annab esmase hinnangu andmevara halduse ja andmekvaliteedi hetkeseisu kohta ning võimaldab neid väärtuse hinnanguga võrreldavalt kõrvutada.

Järgnevalt on toodud näide olukorrast, kus andmevara väärtus on kõrge, kuid selle tegelik halduse tase ei vasta andmevara olulisusele. Selline võrdlus aitab tuvastada andmevarad, mille haldust tuleks nende väärtust arvestades esmajärjekorras parandada.

Peatüki alguses kirjutasime, et kaardistamise tulemusena koostatakse andmevarade loetelu. Edasi selgitasime andmevarade tuvastamist. Kuidas neid funktsionaalselt, sisuliselt või füüsiliselt piiritleda; millised on omaniku, kasutuse ja taaskasutamise ning õiguslikud kriteeriumid. Siis vaatlesime andmevarade tuvastamist teenuste ja äriprotsesside põhises ning tehnilises vaates. Need kõik, aga eelkõige teenuste ja äriprotsesside põhine vaade võimaldavad andmevarade loetelu esitada asutuse tegevuse tervikvaates. Selleks ei ole vaja luua uut töövahendit, vaid võtta andmestike ja andmevarade osas kasutusele olemasolev liigitusskeem.

Liigitusskeem on igal asutusel olemas olev teabe- ja arhiivihalduse vahend. See on sätestatud arhiivieeskirjas (§ 6):

• (1) Asutus töötab oma dokumentide liigitamiseks välja funktsioonide, struktuuri ja tööprotsesside ning nendega seotud toimingute analüüsil põhineva liigitusskeemi.

• (2) Liigitusskeem on asutuse funktsioonide ja sarjade struktureeritud loetelu ning raamistik tema dokumentide hõlmamisel ja haldamisel ning arhiivi moodustamisel.

Teenuste korraldamise ja teabehalduse aluste määrus täiendab seda (§ 12 Teabe korrastamine). Selles on nõue, et asutusel on ülevaade oma põhiülesannete täitmisel tekkiva teabe, selle allikate ja hoiukohtade kohta (§ 12 lg 1) ning et teave korrastatakse liigitusskeemi (§ 12 lg 4). Määrus nimetab, et rakendumine on dokumentidele, kuid nii andmestikud kui ka andmevarad on korrastatavad samamoodi.

Liigitusskeem tuleb koostada asutuste funktsioonide ja tegevuste järgi, ehk see esitab asutuse kogu tegevust hõlmava vaate teabele. Vaja on andmevarad asetada sellesse skeemi. Seda enam, et liigitusskeemi osa on teabe väärtus, säilitustähtaegade määramine ning neist tulenev elukäigu haldus.

Liigitusskeem on mitmetasandiline: funktsiooni tasand ja sarja tasand. Andmevarad seotakse sarja tasemel. Arhiivieeskiri sätestab (§ 7 lg 4): "Sari seob ühe või mitme tunnuse alusel kokkukuuluvaid dokumente." Toodud on rida sarja moodustamise kriteeriume, millest andmevarade kontekstis on kõige olulisem punktis üks toodu, et sarja moodustamise kriteeriumiks on "andmete kogum, mida saab identifitseerida ja koos hallata". Teiseks oluliseks kriteeriumiks on punkt viis: "koht infosüsteemis".

Nagu arhiivieeskiri ja TKTA määrus sätestavad, on asutustel kohustus kogu oma teave liigitusskeemiga siduda. Seda ei ole andmestike puhul tihti tehtud. Sarju on vaadeldud dokumendi, mitte andmete keskselt. Käesolev juhis selgitab, kuidas seda praktikat muuta. Kokkuvõtvalt aitab see kaasa andmete haldamisele varana.

Liigitusskeemi kasutamine andmevarade loetelu esitamisel mitmetasandlisena toetab mitut juba nimetatud eesmärki:

• andmevarade tuvastamine teenuste ja äriprotsesside analüüsi käigus;

• andmevara piiritlemine funktsiooni, sisu ja/või füüsilise paiknemise alusel - see on keskne vara kui hallatava tüki määratlemisel;

• andmevara piiritlemine omaniku ja kasutuse (taaskasutuse) järgi, mis näitab vastutust, juurdepääsuõigusi ja -piiranguid ning mis andmevarade puhul määravad ära vormingud ja sisu andmete levitamiseks (levituste loomine);

• andmevaraga seotud õiguslike nõuete kriteerium; sellesse kuulub nii kohustus dokumenteerida ja säilitada kui ka juurdepääsupiirangutega arvastamise ja avalikustamise kohustus;

• osa väärtusest - eriti arhiiviväärtus - on otsustatud ligitusskeemi kooskõlastamisel Rahvusarhiiviga ning selle tõttu hõlbustab andmevara sidumine funktsiooniga tuvastada selle väärtust.

Kuna andmevarade käsitlus on uudne, ei ole mõistetavalt asutustel andmevarade loetelu. Liigitusskeemid on aga dokumendihalduse nägu. See seab andmehalduri ülesande ette teha dokumendi- ja teabehaldusega koostööd. Liigitusskeem on siiski ainult skeem ning sarnaselt kui dokumendihalduses on sarjades toimikud ning kui liigituskeem hõlmab teenuseid ja teabehaldust, on selles teenustepõhine vaade ja kirjas teabeallikad, saab liigituskeemis esitada andmevarad.

Andmevara seostamisel liigitusskeemiga tuleb iga andmevara puhul määrata:

• millise asutuse funktsiooni käigus andmevara luuakse või uuendatakse;

• millise sarja või tegevuse raames andmevara luuakse või uuendatakse.

Liigitusskeemiga seose loomisel on esmatähtis andmevara seostamine funktsiooni ja sarjaga, kuna just selle kaudu määratakse andmevara säilitustähtaeg. Säilitustähtajad on kehtestatud liigitusskeemis ning nende korrektne rakendamine eeldab andmevara korrektset liigitamist. Andmevarana käsitletav „tükk“ on sarnane liigitusskeemis sarjas oleva toimikuga ja säilitustähtaeg rakendub varale. (Näiteks kui ülal toodud kriminaalpoliitika analüüside ja uuringute sarjas on mingi 2023 tehtud uuring, siis selle säilitustähtaja arvestus algab aastast, mil uuring lõpetati.)

Teoorias peab iga andmevara olema seostatav asutuse liigitusskeemiga, kuid praktikas ei pruugi see alati võimalik olla (nt ebaselge või puuduliku liigitusskeemi tõttu). Erandina võib seos puududa juhtudel, kus liigitusskeem ei võimalda andmevara selget paigutamist. Sellistel juhtudel soovitame andmevarade kaardistamisega tegeleval andmehalduril ja/või andmeomanikul teavitada liigitusskeemi eest vastutavat ametnikku (tüüpiliselt teabehaldur, dokumendihaldur) tuvastatud probleemidest.

Andmevarad ei eksisteeri asutuses isoleeritult, vaid on omavahel seotud. Andmevarade kaardistamise oluline osa on seetõttu nendevaheliste seoste tuvastamine ja kirjeldamine, et mõista, kuidas andmed tekivad, liiguvad, muunduvad ja on taaskasutatavad.

Andmevarade seoste kaardistamisel saab eristada kahte peamist seosetüüpi: kuuluvusseosed ja järgnevusseosed. Mõlemad seosetüübid tuleb andmevarade kaardistamise käigus tuvastada ja ka andmekataloogis kirjeldada. Seoste kaardistamise eesmärk on luua tervikvaade andmevarade omavahelistest sõltuvustest ja kasutusloogikast, et hinnata muudatuste mõju, toetada andmevara väärtuse hindamist ja prioriseerimist ning luua alus andmekvaliteedi, andmevahetuse ja taaskasutuse juhtimiseks.

Kuuluvusseos kirjeldab, millised füüsilised/tehnilised andmevarad moodustavad ühe ärilise andmevara. Selle seose eesmärk on kirjeldada andmevara struktuuri, mitte andmete liikumist.

Kuuluvusseos kirjeldatakse hasPart (koosneb osadest) ja isPart (on osaks) seostena, mis on selliste seoste laialt levinud tähistamise viis. Need seosetähised jäetakse teadlikult ingliskeelseks, et tagada üheselt mõistetavus ja kooskõla laiemalt kasutatavate andmehalduse käsitlustega.

Kuuluvusseose korral:

• äriline andmevara koondab ühest või mitmest füüsilisest/tehnilisest andmevarast (hasPart);

• füüsiline/tehniline andmevara on ärilise andmevara osa (isPart).

Kuuluvusseose eesmärk on:

• teha arusaadavaks, millistest tehnilistest andmevaradest äriline andmevara koosneb;

• toetada vastutuse määramist ja andmevara haldamist, sh kirjeldamist ja andmekvaliteedi haldust.

Andmete omavaheliste järgnevusseoste kirjeldamist nimetatakse sageli andmete pärinevuseks (ingl data lineage). Käesoleva juhise kontekstis ei käsitleta lineage’it keeruka tehnilise skeemina, vaid praktilise tegevusena, mis aitab selgitada, millised andmevarad on omavahel järgnevusseoses.

Järgnevusseos kirjeldab, kuidas andmed liiguvad ühest andmevarast teise.
See seosetüüp näitab andmete liikumist, kopeerimist või tuletamist, sõltumata andmevarade struktuursest kuuluvusest.

Järgnevusseos kirjeldatakse isSource (on lähteandmevara) ja isTarget (on sihtandmevara) seostena, mis on selliste seoste laialt levinud tähistamise viis. Ka need seosetähised jäetakse teadlikult ingliskeelseks, et tagada üheselt mõistetavus ja kooskõla laiemalt kasutatavate andmehalduse käsitlustega.

Järgnevusseose korral:

• üks andmevara on andmeallikaks teisele andmevarale (isSource);

• äriline andmevara võib tugineda mitmele lähteandmevarale (isTarget).

Nagu näitest näha, võib üks andmevara olla eelneva andmevara suhtes sihtandmevara (isTarget) ning samal ajal järgmise andmevara jaoks lähteandmevara (isSource).

Järgnevusseose eesmärk on:

• tuvastada andmevarade omavahelised sõltuvused;

• hinnata muudatuste mõju (nt lähteandmete muutus või kvaliteediprobleem);

• toetada andmekvaliteedi, andmevahetuse ja taaskasutuse juhtimist;

• anda alus riskide ja kriitilisuse hindamiseks.

Andmevarade kaardistamise käigus tuleb iga andmevara puhul hinnata vähemalt järgmist:

• kas andmevara on äriline andmevara, mille all paikneb mitu füüsilist andmevara.

• kas andmevara kasutab andmeid mõnest teisest andmevarast;

• kas andmevara kasutatakse mujal.

Seosed märgitakse andmevara kirjes viitega seotud andmevaradele. Detailset tehnilist andmevoogu (nt tabeli- või väljatase) ei ole kaardistamise faasis vaja kirjeldada, kui see ei ole konkreetse asutuse vajadus.

Kuuluvusseose näide

Näiteks äriline andmevara „Ehitusloa menetluse andmed“ koosneb mitmest füüsilisest/tehnilisest andmevarast.

Järgnevusseose näide

Füüsilised/tehnilised andmevarad võivad olla omavahel seotud andmete liikumise, kopeerimise või tuletamise kaudu, isegi kui need ei kuulu ühe loogilise ärilise andmevara alla või asuvad eri süsteemides.

Seoste kirjeldamist täiendatakse vajadusel andmehalduse rakendamise järgmistes sammudes, eeskätt andmekirjelduste koostamise ja andmekvaliteedi analüüsi käigus. Või  ka infosüsteemide ja IT arhitektuuri ülevaatuste käigus, kui selleks tekib praktiline vajadus.