Jak profesjonaliści IT mogą wdrażać najlepsze praktyki w zakresie analizy danych w swojej organizacji

Gromadząc, organizując i analizując zestawy danych — proces znany jako analiza danych — organizacje mogą podejmować inteligentne decyzje na podstawie historii, którą opowiadają ich dane. Od zespołów marketingowych po inicjatywy transformacji cyfrowej, każdy aspekt działalności firmy może skorzystać na analizie danych.

Mimo to, według badań Gartnera, tylko 20% spostrzeżeń analitycznych do 2022 roku przyniesie rezultaty biznesowe ^[1] . Dlaczego przy wszystkich danych dostępnych obecnie organizacjom wciąż brakuje wnikliwej analizy danych?

Często winowajcą jest brak najlepszych praktyk regulujących wykorzystanie danych w organizacji. Zespoły pracują w silosach, dane są nieuporządkowane, a zespoły IT są napięte, gdy starają się nadążyć za wymaganiami analizy.

W tym miejscu profesjonaliści IT powinni wdrożyć najlepsze praktyki w zakresie analizy danych, aby stworzyć usprawnione podejście do zarządzania danymi, co skutkuje czystszymi danymi, zoptymalizowanymi zasobami i wnikliwymi raportami.

W poniższym przewodniku przedstawiamy krok po kroku podejście do wdrażania najlepszych praktyk w zakresie analityki danych w Twojej organizacji. Na każdym kroku możesz zmienić sposób, w jaki Twoja firma podchodzi do danych i dostarczać nowej wartości swojej organizacji.

Jedną z pierwszych rzeczy, które należy ustalić podczas konfigurowania najlepszych praktyk w zakresie analizy danych, jest podejście organizacji do gromadzenia, organizacji i analizy danych. W całej Twojej firmie znajdują się duże zbiory danych w wielu lokalizacjach.

Bez spójnego podejścia dane te mogą zostać utracone, trudno dostępne lub przechowywane bez odpowiednich parametrów. Efekt końcowy jest taki, że gdy przychodzi czas na analizę danych, znaczna ilość czasu jest marnowana na zwykłe zlokalizowanie i wyczyszczenie zbiorów danych.

Określając, w jaki sposób Twoja organizacja będzie podchodzić do danych, wyznaczasz wszystkim drogę do sukcesu. Należy wziąć pod uwagę trzy popularne style przybliżania danych:

• Zdecentralizowany : podejście zdecentralizowane umożliwia poszczególnym zespołom lub działom zarządzanie własnymi danymi. W przypadku takiego podejścia bardzo ważne jest ustawienie parametrów dotyczących sposobu gromadzenia, przechowywania i analizowania danych. Musisz również upewnić się, że istnieją jasne wytyczne dotyczące sposobu przeprowadzania międzywydziałowej analizy danych.
• Scentralizowany : wiele dużych organizacji inwestuje w scentralizowany system zarządzania danymi, w którym dane z każdej jednostki biznesowej są przechowywane w jednym jeziorze danych. Stąd analiza jest wykonywana przez dedykowane zespoły danych. Takie podejście ułatwia czystsze zbiory danych, ponieważ zespół danych jest odpowiedzialny za utrzymanie i katalogowanie danych. Może jednak mieć ograniczenia, jeśli zespół będzie zalegał z żądaniami analizy danych. Bez wystarczającej liczby pracowników takie podejście może szybko stać się wąskim gardłem, spowalniając proces analizy i raportowania.
• Hybrydowy : w przypadku niektórych firm równowagę można znaleźć w podejściu hybrydowym. Strategia ta obejmuje scentralizowane zarządzanie danymi, podczas gdy zespoły nadal zachowują własne zestawy danych i mają możliwość przeprowadzania analiz wydziałowych. Takie podejście może pomóc zespołom w rozwiązywaniu ich własnych potrzeb dotyczących danych, przy jednoczesnym zapewnieniu dostępu do danych w całej organizacji.

Pamiętaj, że niezależnie od tego, jaką strategię danych przyjmie Twoja organizacja, wymagania dotyczące bezpieczeństwa danych zawsze powinny być scentralizowane. Ma to kluczowe znaczenie dla ochrony Twojej organizacji i zapewnienia zgodności danych.

Najlepsze podejście dla Twojej organizacji w dużej mierze zależy od jej wielkości, a także od konkretnych biznesowych przypadków użycia.

Analiza danych powinna zawsze kierować się jasnymi celami biznesowymi. Bez jasnych celów Twoja organizacja może nie mieć możliwości zebrania krytycznych danych. Informacje mogą zostać utracone, ponieważ zespoły nie są jasne, jakie dane przyczyniają się do osiągnięcia celu.

Z drugiej strony możesz zakopać się w zbyt dużej ilości nieistotnych danych, co może prowadzić do ogromnych ilości zmarnowanych zasobów, gdy przychodzi czas na ich wyczyszczenie.

Aby uniknąć marnowania czasu i pieniędzy, współpracuj z kluczowymi interesariuszami, aby określić ostateczny cel danych organizacji. Stąd możesz zidentyfikować i wdrożyć narzędzia potrzebne do zebrania tych danych, uporządkowania ich i ostatecznie dostarczenia wnikliwej analizy.

W ostatecznym rozrachunku analiza danych polega na rozwiązywaniu problemów. Dzięki temu, że Twoje zespoły z góry określą problemy, które chcą rozwiązać, oraz jakich danych potrzebują do przeprowadzenia tej analizy, zapewnisz, że Twój zespół będzie działał wydajnie od samego początku.

Zbyt często organizacje polegają wyłącznie na swoim dziale IT i analitykach danych w zakresie zarządzania danymi i ich analizy. To nieśmiałe podejście jest pełne problemów.

Trudno jest zobaczyć większy obraz, gdy zespoły proszą o pojedynczą analizę bez współpracy z powiązanymi zespołami. Ponadto takie podejście może marnować czas, ponieważ odizolowane zespoły często składają wnioski o przeprowadzenie tej samej analizy lub ją wykonują.

Aby uzyskać lepsze zaangażowanie między działami, umożliw każdej osobie w organizacji podejście do codziennej pracy za pomocą metodologii opartej na hipotezach. Każdy zespół powinien rozważyć problemy, które musi rozwiązać i jak dane mogą pomóc mu znaleźć odpowiedzi, których szuka. Poza tym zespoły powinny współpracować między działami, aby przeprowadzić analizę całościową.

Budowanie tego typu kultury opartej na danych zaczyna się od edukacji, a zespoły IT powinny zaczynać od góry. Zapewnienie poparcia członków C-suite pomaga tworzyć organizacje, w których inicjatywy opierają się na danych. Kiedy kierownictwo naciska na swoje zespoły, aby wspierały strategie i wysiłki danymi, ma to efekt spływania.

Zamiast polegać wyłącznie na zespołach IT i analitykach danych, każdy zespół może współpracować, aby wnieść wkład w kulturę, w której czyste dane i inteligentna analiza są priorytetem.

Różne narzędzia danych są tworzone z myślą o różnych celach. Wybór odpowiedniego narzędzia będzie miał decydujący wpływ na to, jak łatwo Twój zespół może wdrożyć najlepsze praktyki w całej organizacji.

Porównując opcje oprogramowania do analizy danych, zadaj sobie następujące pytania:

Źródła

1. Nasze najlepsze prognozy dotyczące danych i analiz na rok 2019, Gartner