In che modo i professionisti IT possono implementare le best practice di analisi dei dati nella loro organizzazione

Attraverso la raccolta, l'organizzazione e l'analisi dei set di dati, un processo noto come analisi dei dati, le organizzazioni possono prendere decisioni intelligenti in base alla storia raccontata dai dati. Dai team di marketing alle iniziative di trasformazione digitale, ogni aspetto delle operazioni di un'azienda può trarre vantaggio dall'analisi dei dati.

Nonostante ciò, secondo la ricerca di Gartner, solo il 20% degli insight analitici entro il 2022 produrrà risultati di business ^[1] . Perché con tutti i dati oggi disponibili per le organizzazioni, manca ancora un'analisi approfondita dei dati?

Spesso, il colpevole è la mancanza di buone pratiche che regolano l'uso dei dati in un'organizzazione. I team funzionano in silos, i dati sono disordinati e i team IT sono messi a dura prova mentre tentano di tenere il passo con le richieste di analisi.

È qui che i professionisti IT dovrebbero implementare le migliori pratiche di analisi dei dati per creare un approccio semplificato alla gestione dei dati dei dati, ottenendo dati più puliti, risorse ottimizzate e report approfonditi.

Nella guida seguente, presentiamo un approccio passo dopo passo all'implementazione delle best practice di analisi dei dati all'interno dell'organizzazione. Ad ogni passaggio, puoi trasformare il modo in cui la tua azienda si avvicina ai dati e fornire nuovo valore alla tua organizzazione.

Una delle prime cose da stabilire quando si impostano le best practice per l'analisi dei dati è il modo in cui l'organizzazione affronterà la raccolta, l'organizzazione e l'analisi dei dati. In tutta la tua azienda sono presenti grandi set di dati in numerose località.

Senza un approccio congruente, questi dati possono essere persi, di difficile accesso o archiviati senza parametri adeguati. Il risultato finale è che quando arriva il momento di analizzare i tuoi dati, una notevole quantità di tempo viene sprecata semplicemente cercando di individuare e ripulire i set di dati.

Determinando in che modo la tua organizzazione si avvicinerà ai dati, metti tutti sulla strada del successo. Esistono tre stili comuni di approccio ai dati da considerare:

• Decentralizzato : un approccio decentralizzato consente ai singoli team o dipartimenti di gestire la propria gestione dei dati. Quando si adotta questo approccio, è fondamentale impostare i parametri su come i dati verranno raccolti, archiviati e analizzati. Dovrai anche assicurarti che siano in atto linee guida chiare su come avverrà l'analisi dei dati interdipartimentale.
• Centralizzato : molte grandi organizzazioni investono in un sistema di gestione dei dati centralizzato, in cui i dati di ogni business unit sono archiviati in un unico data lake. Da qui, l'analisi viene eseguita da team di dati dedicati. Questo approccio facilita set di dati più puliti, poiché il team di dati è responsabile del mantenimento e della catalogazione dei dati. Tuttavia, può avere dei limiti se il team è in ritardo con le richieste di analisi dei dati. Senza un ampio personale, questo approccio può diventare rapidamente un collo di bottiglia, rallentando il processo di analisi e reporting.
• Ibrido : per alcune aziende, l'equilibrio si trova in un approccio ibrido. Questa strategia include la gestione centralizzata dei dati mentre i team conservano ancora i propri set di dati e hanno la possibilità di eseguire analisi dipartimentali. Questo approccio può aiutare i team a risolvere le proprie esigenze di dati garantendo al contempo l'accesso ai dati in un'intera organizzazione.

Tieni presente che, indipendentemente dall'approccio alla strategia dei dati adottato dalla tua organizzazione, i requisiti di sicurezza dei dati dovrebbero essere sempre centralizzati. Questo è fondamentale per proteggere la tua organizzazione e garantire la conformità dei dati.

L'approccio migliore per la tua organizzazione dipende in larga misura dalle sue dimensioni, nonché da casi d'uso aziendali specifici.

L'analisi dei dati dovrebbe sempre essere guidata da obiettivi aziendali chiari. Senza obiettivi chiari, la tua organizzazione potrebbe perdere la raccolta di dati critici. Le informazioni possono andare perse poiché le squadre non sono chiare su quali dati promuovono l'obiettivo in questione.

D'altra parte, puoi finire sepolto in troppi dati irrilevanti, che possono portare a enormi quantità di risorse sprecate quando arriva il momento di ripulire i dati.

Per evitare di sprecare tempo e denaro, collabora con le parti interessate chiave per determinare l'obiettivo finale per i dati della tua organizzazione. Da qui, puoi identificare e implementare gli strumenti necessari per raccogliere questi dati, organizzarli e, infine, fornire analisi approfondite.

Alla fine della giornata, l'analisi dei dati riguarda la risoluzione dei problemi. Avere i tuoi team che definiscono i problemi che desiderano risolvere e di quali dati hanno bisogno per eseguire questa analisi in anticipo può garantire che il tuo team funzioni in modo efficiente dall'inizio.

Troppo spesso le organizzazioni si affidano esclusivamente al reparto IT e ai data scientist per la gestione e l'analisi dei dati. Questo approccio a silos è irto di problemi.

È difficile vedere il quadro più ampio quando i team richiedono un'analisi singola senza collaborare con i team correlati. Inoltre, questo approccio può far perdere tempo poiché i team in silos spesso inviano richieste o completano la stessa analisi.

Per un migliore coinvolgimento interdipartimentale, consenti a ogni persona della tua organizzazione di affrontare il proprio lavoro quotidiano con una metodologia basata su ipotesi. Ogni team dovrebbe considerare i problemi che deve risolvere e come i dati potrebbero aiutarli a trovare le risposte che cercano. Oltre a questo, i team dovrebbero lavorare in modo collaborativo tra i reparti per mettere insieme un'analisi del quadro generale.

La creazione di questo tipo di cultura basata sui dati inizia con l'istruzione e i team IT dovrebbero iniziare dall'alto. Garantire l'adesione dei membri della C-suite aiuta a creare organizzazioni in cui le iniziative sono guidate dai dati. Quando la direzione spinge i propri team a sostenere strategie e sforzi con i dati, ha un effetto a cascata.

Invece di affidarsi esclusivamente ai team IT e ai data scientist, ogni team può collaborare per contribuire a una cultura in cui dati puliti e analisi intelligenti sono una priorità.

Diversi strumenti di dati sono costruiti con obiettivi diversi in mente. La scelta dello strumento giusto farà la differenza fondamentale in quanto è facile per il tuo team implementare le migliori pratiche all'interno della tua organizzazione.

Quando confronti le opzioni del software di analisi dei dati, poniti le seguenti domande:

Fonti

1. Le nostre migliori previsioni di dati e analisi per il 2019, Gartner