كيف يمكن لمحترفي تكنولوجيا المعلومات تطبيق أفضل ممارسات تحليلات البيانات عبر مؤسساتهم

من خلال جمع وتنظيم وتحليل مجموعات البيانات - وهي عملية تُعرف باسم تحليل البيانات - يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات ذكية بناءً على القصة التي ترويها بياناتها. من فرق التسويق إلى مبادرات التحول الرقمي ، يمكن أن يستفيد كل جانب من جوانب عمليات الشركة من تحليل البيانات.

على الرغم من ذلك ، وفقًا لأبحاث Gartner ، فإن 20٪ فقط من الرؤى التحليلية حتى عام 2022 ستحقق نتائج الأعمال ^[1] . لماذا مع كل البيانات المتاحة للمؤسسات اليوم ، لا يزال هناك نقص في تحليل البيانات الثاقب؟

غالبًا ما يكون السبب هو الافتقار إلى أفضل الممارسات التي تحكم استخدام البيانات في المؤسسة. تعمل الفرق في صوامع ، والبيانات فوضوية ، وفرق تكنولوجيا المعلومات متوترة أثناء محاولتها مواكبة متطلبات التحليل.

هذا هو المكان الذي يجب على محترفي تكنولوجيا المعلومات تنفيذ أفضل الممارسات لتحليل البيانات لإنشاء نهج مبسط لإدارة البيانات ، مما يؤدي إلى بيانات أنظف ، وموارد محسّنة ، وتقارير ثاقبة.

في الدليل أدناه ، نقدم نهجًا تدريجيًا لتنفيذ أفضل ممارسات تحليل البيانات عبر مؤسستك. مع كل خطوة ، يمكنك تحويل الطريقة التي يتعامل بها عملك مع البيانات وتقديم قيمة جديدة لمؤسستك.

من أول الأشياء التي يجب تحديدها عند إعداد أفضل ممارسات تحليل البيانات هي الطريقة التي ستتعامل بها مؤسستك مع جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها. في جميع أنحاء شركتك ، توجد مجموعات بيانات كبيرة في العديد من المواقع.

بدون اتباع نهج مطابق ، يمكن فقد هذه البيانات أو يصعب الوصول إليها أو تخزينها بدون معلمات مناسبة. والنتيجة النهائية هي أنه عندما يحين وقت تحليل بياناتك ، يضيع قدر كبير من الوقت لمجرد محاولة تحديد موقع مجموعات البيانات وتنظيفها.

من خلال تحديد الطريقة التي ستتعامل بها مؤسستك مع البيانات ، فإنك تضع الجميع على طريق النجاح. هناك ثلاثة أنماط شائعة للتعامل مع البيانات يجب وضعها في الاعتبار:

• اللامركزية : يتيح النهج اللامركزي للفرق أو الأقسام الفردية التعامل مع إدارة البيانات الخاصة بهم. عند اتباع هذا النهج ، من المهم تعيين معلمات حول كيفية جمع البيانات وتخزينها وتحليلها. ستحتاج أيضًا إلى التأكد من وجود إرشادات واضحة حول كيفية إجراء تحليل البيانات عبر الأقسام.
• مركزي : تستثمر العديد من المؤسسات الكبيرة في نظام إدارة بيانات مركزي ، حيث يتم تخزين البيانات من كل وحدة أعمال في بحيرة بيانات فردية. من هنا ، يتم إجراء التحليل بواسطة فرق بيانات مخصصة. يسهل هذا النهج مجموعات البيانات الأنظف ، حيث أن فريق البيانات مسؤول عن صيانة البيانات وفهرستها. ومع ذلك ، يمكن أن يكون هناك قيود إذا أصبح الفريق متراكمًا بطلبات تحليل البيانات. بدون وجود عدد كبير من الموظفين ، يمكن أن يصبح هذا النهج بسرعة عنق الزجاجة ، مما يؤدي إلى إبطاء عملية التحليل وإعداد التقارير.
• هجين : بالنسبة لبعض الشركات ، يوجد التوازن في نهج مختلط. تتضمن هذه الإستراتيجية إدارة البيانات المركزية بينما لا تزال الفرق تحتفظ بمجموعات البيانات الخاصة بها ولديها القدرة على إجراء تحليل الأقسام. يمكن أن يساعد هذا النهج في تمكين الفرق من حل احتياجات البيانات الخاصة بهم مع ضمان الوصول إلى البيانات عبر المؤسسة بأكملها.

ضع في اعتبارك أنه بغض النظر عن نهج إستراتيجية البيانات الذي تتبعه مؤسستك ، يجب أن تكون متطلبات أمان البيانات مركزية دائمًا. هذا أمر بالغ الأهمية لحماية مؤسستك وضمان امتثال البيانات.

يعتمد أفضل نهج لمؤسستك بشكل كبير على حجمها ، فضلاً عن حالات استخدام الأعمال المحددة.

يجب أن يكون تحليل البيانات دائمًا مدفوعًا بأهداف عمل واضحة. بدون أهداف واضحة ، قد تفوت مؤسستك فرصة جمع البيانات الهامة. يمكن أن تضيع المعلومات لأن الفرق غير واضحة بشأن البيانات التي تعزز الهدف في متناول اليد.

من ناحية أخرى ، قد ينتهي بك الأمر مدفونًا في الكثير من البيانات غير ذات الصلة ، مما قد يؤدي إلى إهدار كميات هائلة من الموارد عندما يحين وقت تنظيف البيانات.

لتجنب إضاعة الوقت والمال ، اعمل مع أصحاب المصلحة الرئيسيين لتحديد الهدف النهائي لبيانات مؤسستك. من هنا ، يمكنك تحديد وتنفيذ الأدوات اللازمة لجمع هذه البيانات وتنظيمها وتقديم تحليل ثاقب في النهاية.

في نهاية اليوم ، يتمحور تحليل البيانات حول حل المشكلات. إن قيام فرقك بتحديد المشكلات التي يرغبون في حلها والبيانات التي يحتاجونها لإجراء هذا التحليل مقدمًا يمكن أن يضمن عمل فريقك بكفاءة منذ البداية.

في كثير من الأحيان ، تعتمد المؤسسات على قسم تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات فقط لإدارة البيانات وتحليلها. هذا النهج المنعزل محفوف بالمسائل.

من الصعب رؤية الصورة الأكبر عندما تطلب الفرق تحليلًا فرديًا دون التعاون مع الفرق ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يضيع هذا النهج الوقت لأن الفرق المنعزلة غالبًا ما تقدم طلبات أو تكمل نفس التحليل.

للحصول على دعم أفضل عبر الأقسام ، قم بتمكين كل شخص في مؤسستك للتعامل مع عملهم اليومي بمنهجية قائمة على الفرضية. يجب على كل فريق النظر في المشكلات التي يحتاجون إلى حلها وكيف يمكن أن تساعدهم البيانات في العثور على الإجابات التي يبحثون عنها. علاوة على ذلك ، يجب أن تعمل الفرق بشكل تعاوني عبر الأقسام لتجميع تحليل الصورة الكبيرة معًا.

يبدأ بناء هذا النوع من الثقافة القائمة على البيانات بالتعليم ، ويجب أن تبدأ فرق تكنولوجيا المعلومات في القمة. يساعد ضمان الاشتراك من أعضاء C-suite في إنشاء مؤسسات تكون فيها المبادرات مدفوعة بالبيانات. عندما تضغط الإدارة على فرقهم لدعم الاستراتيجيات والجهود بالبيانات ، يكون لذلك تأثير تسلسلي.

بدلاً من الاعتماد على فرق تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات وحدهم ، يمكن لكل فريق العمل معًا للمساهمة في ثقافة تكون فيها البيانات النظيفة والتحليل الذكي أولوية.

يتم إنشاء أدوات البيانات المختلفة مع وضع أهداف مختلفة في الاعتبار. سيُحدث اختيار الأداة المناسبة فرقًا حاسمًا في مدى سهولة قيام فريقك بتنفيذ أفضل الممارسات عبر مؤسستك.

عند مقارنة خيارات برامج تحليل البيانات ، اسأل نفسك الأسئلة التالية:

مصادر

1. أهم توقعاتنا للبيانات والتحليلات لعام 2019 ، شركة Gartner