ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีสามารถนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ในองค์กรได้อย่างไร

ผ่านการรวบรวม จัดระเบียบ และวิเคราะห์ชุดข้อมูล ซึ่งเป็นกระบวนการที่เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูล องค์กรต่างๆ สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดโดยอิงจากเรื่องราวที่ข้อมูลบอก ตั้งแต่ทีมการตลาดไปจนถึงการริเริ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ทุกแง่มุมของการดำเนินธุรกิจสามารถได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล

จากการวิจัยของ Gartner พบว่ามีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการวิเคราะห์เพียง 20% จนถึงปี 2022 เท่านั้นที่จะส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจได้ ^[1] ทำไมข้อมูลทั้งหมดที่มีให้องค์กรในปัจจุบันยังขาดการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก?

บ่อยครั้ง ผู้กระทำผิดคือการขาดแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการควบคุมการใช้ข้อมูลในองค์กร การทำงานเป็นทีมแบบไซโล ข้อมูลยุ่งเหยิง และทีมไอทีต้องเผชิญความตึงเครียดในขณะที่พยายามทำให้ทันกับความต้องการด้านการวิเคราะห์

นี่คือที่ที่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีควรใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างแนวทางที่คล่องตัวในการจัดการข้อมูลของข้อมูล ส่งผลให้ข้อมูลสะอาดขึ้น ทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุด และการรายงานเชิงลึก

ในคำแนะนำด้านล่าง เรานำเสนอวิธีการทีละขั้นตอนเพื่อนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ทั่วทั้งองค์กรของคุณ ในแต่ละขั้นตอน คุณสามารถเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจของคุณเข้าถึงข้อมูลและมอบคุณค่าใหม่ให้กับองค์กรของคุณได้

สิ่งแรกที่ต้องกำหนดเมื่อตั้งค่าแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลคือวิธีที่องค์กรของคุณจะเข้าถึงการรวบรวมข้อมูล การจัดองค์กร และการวิเคราะห์ มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในสถานที่ต่างๆ มากมายทั่วทั้งบริษัทของคุณ

หากไม่มีแนวทางที่สอดคล้องกัน ข้อมูลนี้อาจสูญหาย เข้าถึงได้ยาก หรือเก็บไว้โดยไม่มีพารามิเตอร์ที่เหมาะสม ผลลัพธ์ที่ได้คือเมื่อถึงเวลาที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ เวลาจำนวนมากจะสูญเปล่าเพียงแค่พยายามค้นหาและล้างชุดข้อมูล

การกำหนดวิธีที่องค์กรของคุณจะเข้าถึงข้อมูล เท่ากับว่าคุณได้กำหนดทุกคนบนเส้นทางสู่ความสำเร็จ มีสามรูปแบบทั่วไปของข้อมูลที่เข้าใกล้ที่ต้องพิจารณา:

• กระจายอำนาจ : แนวทางการกระจายอำนาจช่วยให้แต่ละทีมหรือแผนกสามารถจัดการการจัดการข้อมูลของตนเองได้ เมื่อคุณใช้แนวทางนี้ สิ่งสำคัญคือต้องตั้งค่าพารามิเตอร์เกี่ยวกับวิธีการรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีแนวทางที่ชัดเจนสำหรับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลข้ามแผนกที่จะเกิดขึ้น
• รวมศูนย์ : องค์กรขนาดใหญ่หลายแห่งลงทุนในระบบการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ ซึ่งข้อมูลจากทุกหน่วยธุรกิจจะถูกเก็บไว้ใน data lake เดียว จากที่นี่ การวิเคราะห์จะดำเนินการโดยทีมข้อมูลเฉพาะ วิธีนี้ช่วยให้ชุดข้อมูลสะอาดขึ้น เนื่องจากทีมข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการดูแลและจัดรายการข้อมูล อย่างไรก็ตาม อาจมีข้อจำกัดหากทีมมีงานค้างพร้อมคำขอวิเคราะห์ข้อมูล หากไม่มีบุคลากรเพียงพอ วิธีการนี้อาจกลายเป็นคอขวดได้อย่างรวดเร็ว ทำให้กระบวนการวิเคราะห์และการรายงานช้าลง
• ไฮบริด : สำหรับบางธุรกิจ จะพบความสมดุลในแนวทางไฮบริด กลยุทธ์นี้รวมถึงการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ในขณะที่ทีมยังคงรักษาชุดข้อมูลของตนเองไว้และมีความสามารถในการดำเนินการวิเคราะห์แผนก แนวทางนี้สามารถช่วยให้ทีมสามารถแก้ปัญหาความต้องการข้อมูลของตนเองได้ ในขณะที่ยังคงรับรองการเข้าถึงข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

โปรดทราบว่าไม่ว่าองค์กรของคุณจะใช้กลยุทธ์ข้อมูลแบบใด ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูลควรถูกรวมศูนย์ไว้เสมอ นี่เป็นสิ่งสำคัญในการปกป้ององค์กรของคุณและรับรองการปฏิบัติตามข้อมูล

แนวทางที่ดีที่สุดสำหรับองค์กรของคุณนั้นขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กรเป็นหลัก เช่นเดียวกับกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง

การวิเคราะห์ข้อมูลควรขับเคลื่อนด้วยเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจนเสมอ หากไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน องค์กรของคุณอาจพลาดการรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ ข้อมูลอาจสูญหายได้เนื่องจากทีมไม่ชัดเจนว่าข้อมูลใดที่ส่งเสริมเป้าหมายได้

ในทางกลับกัน คุณอาจถูกฝังอยู่ในข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องมากเกินไป ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียทรัพยากรจำนวนมหาศาลเมื่อถึงเวลาต้องล้างข้อมูล

เพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียเวลาและเงิน ให้ทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักเพื่อกำหนดเป้าหมายสุดท้ายสำหรับข้อมูลขององค์กรของคุณ จากที่นี่ คุณสามารถระบุและใช้เครื่องมือที่จำเป็นในการรวบรวมข้อมูล จัดระเบียบ และให้การวิเคราะห์เชิงลึกในท้ายที่สุด

ท้ายที่สุดแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลล้วนเกี่ยวกับการแก้ปัญหา การให้ทีมของคุณกำหนดปัญหาที่ต้องการแก้ไข และข้อมูลใดที่พวกเขาต้องการเพื่อทำการวิเคราะห์นี้ล่วงหน้า จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าทีมของคุณทำงานอย่างมีประสิทธิภาพตั้งแต่เริ่มต้น

บ่อยครั้ง องค์กรต่างพึ่งพาแผนกไอทีและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพียงอย่างเดียวสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล วิธีการแบบแยกส่วนนี้เต็มไปด้วยปัญหา

เป็นการยากที่จะเห็นภาพที่ใหญ่ขึ้นเมื่อทีมร้องขอการวิเคราะห์แบบเอกพจน์โดยไม่ร่วมมือกับทีมที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ วิธีการนี้อาจเสียเวลาเนื่องจากทีมที่ถูกแยกส่วนมักจะส่งคำขอหรือทำการวิเคราะห์เดียวกันให้เสร็จสิ้น

เพื่อการรับซื้อจากแผนกต่างๆ ที่ดีขึ้น ให้อำนาจทุกคนในองค์กรของคุณทำงานแบบวันต่อวันด้วยวิธีที่อิงตามสมมติฐาน ทุกทีมควรพิจารณาปัญหาที่พวกเขาต้องแก้ไข และข้อมูลสามารถช่วยพวกเขาค้นหาคำตอบที่ต้องการได้อย่างไร นอกเหนือจากนี้ ทีมควรทำงานร่วมกันในแผนกต่างๆ เพื่อรวบรวมการวิเคราะห์ภาพรวม

การสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลประเภทนี้เริ่มต้นด้วยการศึกษา และทีมไอทีควรเริ่มต้นที่ระดับบนสุด การรับประกันการซื้อจากสมาชิก C-suite ช่วยสร้างองค์กรที่ความคิดริเริ่มขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เมื่อฝ่ายบริหารกดดันให้ทีมสนับสนุนกลยุทธ์และความพยายามด้วยข้อมูล ก็จะมีผลกระทบที่ลดลง

แทนที่จะต้องพึ่งพาทีมไอทีและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพียงอย่างเดียว ทุกทีมสามารถทำงานร่วมกันเพื่อมีส่วนร่วมในวัฒนธรรมที่ข้อมูลที่สะอาดและการวิเคราะห์อัจฉริยะเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก

เครื่องมือข้อมูลต่างๆ สร้างขึ้นโดยมีเป้าหมายที่แตกต่างกัน การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมจะสร้างความแตกต่างที่สำคัญในความง่ายของทีมในการนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในองค์กรของคุณไปใช้

ในขณะที่คุณเปรียบเทียบตัวเลือกซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล ให้ถามตัวเองด้วยคำถามต่อไปนี้:

แหล่งที่มา

1. ข้อมูลยอดนิยมและการวิเคราะห์ของเราคาดการณ์สำหรับปี 2019 Gartner