Как ИТ-специалисты могут внедрить передовые методы анализа данных в своей организации

Благодаря сбору, организации и анализу наборов данных — процессу, известному как анализ данных, — организации могут принимать разумные решения на основе истории, которую рассказывают их данные. От маркетинговых команд до инициатив по цифровому преобразованию каждый аспект деятельности бизнеса может извлечь выгоду из анализа данных.

Несмотря на это, согласно исследованию Gartner, только 20% аналитических данных до 2022 года принесут бизнес-результаты ^[1] . Почему со всеми данными, доступными организациям сегодня, по-прежнему не хватает глубокого анализа данных?

Часто виновником является отсутствие лучших практик, регулирующих использование данных в организации. Команды работают разрозненно, данные беспорядочны, а ИТ-команды перегружены, пытаясь не отставать от требований анализа.

Именно здесь ИТ-специалисты должны внедрить передовые методы анализа данных, чтобы создать оптимизированный подход к управлению данными, что приведет к более чистым данным, оптимизированным ресурсам и информативным отчетам.

В приведенном ниже руководстве мы представляем пошаговый подход к внедрению лучших практик анализа данных в вашей организации. С каждым шагом вы можете трансформировать подход вашего бизнеса к данным и создавать новые ценности для вашей организации.

Одна из первых вещей, которую необходимо установить при настройке передовых методов анализа данных, — это то, как ваша организация будет подходить к сбору, организации и анализу данных. В вашей компании есть большие наборы данных в разных местах.

Без согласованного подхода эти данные могут быть утеряны, к ним будет затруднен доступ или они будут храниться без надлежащих параметров. Конечным результатом является то, что когда приходит время анализировать ваши данные, значительное количество времени тратится впустую просто на попытки найти и очистить наборы данных.

Определив, как ваша организация будет подходить к данным, вы направите всех на путь к успеху. Есть три общих стиля подхода к данным, которые следует учитывать:

• Децентрализованный : децентрализованный подход позволяет отдельным командам или отделам самостоятельно управлять данными. При таком подходе крайне важно задать параметры сбора, хранения и анализа данных. Вам также необходимо обеспечить наличие четких указаний о том, как будет происходить межведомственный анализ данных.
• Централизованное : многие крупные организации вкладывают средства в централизованную систему управления данными, в которой данные каждого бизнес-подразделения хранятся в едином озере данных. Отсюда анализ выполняется специальными группами данных. Этот подход способствует более чистым наборам данных, поскольку группа данных отвечает за ведение и каталогизацию данных. Однако у него могут быть ограничения, если у команды возникнет задержка с запросами на анализ данных. Без достаточного количества персонала этот подход может быстро стать узким местом, замедляя процесс анализа и отчетности.
• Гибрид : для некоторых предприятий баланс достигается за счет гибридного подхода. Эта стратегия включает централизованное управление данными, в то время как команды по-прежнему сохраняют свои собственные наборы данных и имеют возможность проводить анализ по отделам. Этот подход может помочь командам решать свои собственные потребности в данных, обеспечивая при этом доступ к данным во всей организации.

Имейте в виду, что независимо от того, какую стратегию данных использует ваша организация, требования к безопасности данных всегда должны быть централизованными. Это критически важно для защиты вашей организации и обеспечения соответствия данных.

Наилучший подход для вашей организации во многом зависит от ее размера, а также от конкретных вариантов использования в бизнесе.

Анализ данных всегда должен определяться четкими бизнес-целями. Без четких целей ваша организация может упустить возможность сбора важных данных. Информация может быть потеряна, поскольку командам неясно, какие данные способствуют достижению поставленной цели.

С другой стороны, вы можете оказаться зарытым в слишком большом количестве нерелевантных данных, что может привести к огромному количеству потраченных впустую ресурсов, когда придет время очистить данные.

Чтобы не тратить время и деньги, работайте с ключевыми заинтересованными сторонами, чтобы определить конечную цель для данных вашей организации. Отсюда вы можете определить и внедрить инструменты, необходимые для сбора этих данных, их организации и, в конечном итоге, обеспечения глубокого анализа.

В конце концов, анализ данных — это решение проблем. Если ваши команды заранее определят проблемы, которые они хотят решить, и какие данные им нужны для выполнения этого анализа, это может обеспечить эффективную работу вашей команды с самого начала.

Слишком часто организации полагаются только на свой ИТ-отдел и специалистов по данным для управления и анализа данных. Такой разрозненный подход чреват проблемами.

Трудно увидеть более широкую картину, когда группы запрашивают индивидуальный анализ, не сотрудничая со связанными командами. Кроме того, этот подход может привести к пустой трате времени, поскольку разрозненные команды часто отправляют запросы или выполняют один и тот же анализ.

Для лучшего взаимодействия между отделами предоставьте каждому сотруднику вашей организации возможность подходить к своей повседневной работе с помощью методологии, основанной на гипотезах. Каждая команда должна учитывать проблемы, которые им нужно решить, и то, как данные могут помочь им найти ответы, которые они ищут. Помимо этого, команды должны сотрудничать между отделами, чтобы собрать воедино общий анализ.

Создание такого типа культуры, основанной на данных, начинается с обучения, и ИТ-команды должны начинать с самого верха. Обеспечение участия членов высшего руководства помогает создавать организации, в которых инициативы основаны на данных. Когда руководство заставляет свои команды подкреплять стратегии и усилия данными, это имеет эффект просачивания вниз.

Вместо того, чтобы полагаться только на ИТ-команды и специалистов по данным, каждая команда может работать вместе, чтобы внести свой вклад в культуру, в которой чистые данные и интеллектуальный анализ являются приоритетом.

Различные инструменты обработки данных созданы для разных целей. Выбор правильного инструмента будет иметь решающее значение для того, насколько легко вашей команде будет внедрять лучшие практики в вашей организации.

Сравнивая варианты программного обеспечения для анализа данных, задайте себе следующие вопросы:

Источники

1. Наши основные прогнозы данных и аналитики на 2019 год, Gartner