BT Uzmanları Kuruluşlarında Veri Analitiği En İyi Uygulamalarını Nasıl Uygulayabilir?

Kuruluşlar, veri analizi olarak bilinen bir süreç olan veri kümelerini toplayarak, organize ederek ve analiz ederek, verilerinin anlattığı hikayeye dayalı olarak akıllı kararlar alabilir. Pazarlama ekiplerinden dijital dönüşüm girişimlerine kadar, bir işletmenin operasyonlarının her yönü veri analizinden yararlanabilir.

Buna rağmen, Gartner araştırmasına göre, 2022 yılına kadar analitik içgörülerin yalnızca %20'si iş sonuçları sunacaktır ^[1] . Bugün kuruluşlar için mevcut tüm verilerle birlikte, neden hala kapsamlı bir veri analizi eksikliği var?

Genellikle suçlu, bir kuruluşta veri kullanımını yöneten en iyi uygulamaların eksikliğidir. Ekipler silolar halinde çalışır, veriler dağınıktır ve BT ekipleri, analiz taleplerine ayak uydurmaya çalışırken zorlanırlar.

BT uzmanlarının, verilerin veri yönetimine kolaylaştırılmış bir yaklaşım oluşturmak için veri analitiği en iyi uygulamalarını uygulaması gereken yer burasıdır, bu da daha temiz veriler, optimize edilmiş kaynaklar ve anlayışlı raporlama ile sonuçlanır.

Aşağıdaki kılavuzda, kuruluşunuz genelinde en iyi veri analitiği uygulamalarını uygulamaya yönelik adım adım bir yaklaşım sunuyoruz. Her adımda, işletmenizin verilere yaklaşma biçimini değiştirebilir ve kuruluşunuza yeni değer katabilirsiniz.

Veri analitiğine ilişkin en iyi uygulamaları ayarlarken oluşturulacak ilk şeylerden biri, kuruluşunuzun veri toplama, düzenleme ve analize nasıl yaklaşacağıdır. Şirketinizin tamamında çok sayıda yerde büyük veri kümeleri bulunur.

Uyumlu bir yaklaşım olmadan, bu veriler kaybolabilir, erişilmesi zor olabilir veya uygun parametreler olmadan saklanabilir. Sonuç olarak, iş verilerinizi analiz etme zamanı geldiğinde, yalnızca veri kümelerini bulmaya ve temizlemeye çalışırken önemli miktarda zaman kaybedilir.

Kuruluşunuzun verilere nasıl yaklaşacağını belirleyerek, herkesi başarıya giden yola koyarsınız. Göz önünde bulundurulması gereken üç yaygın veri yaklaşımı stili vardır:

• Merkezi olmayan : Merkezi olmayan bir yaklaşım, bireysel ekiplerin veya departmanların kendi veri yönetimini yönetmesine olanak tanır. Bu yaklaşımı uyguladığınızda, verilerin nasıl toplanacağı, saklanacağı ve analiz edileceğine ilişkin parametreleri ayarlamak çok önemlidir. Ayrıca, departmanlar arası veri analizinin nasıl gerçekleşeceği konusunda net yönergeler bulunduğundan emin olmanız gerekir.
• Merkezileştirilmiş : Birçok büyük kuruluş, her iş biriminden gelen verilerin tek bir veri gölünde depolandığı merkezi bir veri yönetim sistemine yatırım yapar. Buradan analiz, özel veri ekipleri tarafından gerçekleştirilir. Bu yaklaşım, verilerin korunmasından ve kataloglanmasından veri ekibi sorumlu olduğundan daha temiz veri kümelerini kolaylaştırır. Bununla birlikte, ekip veri analizi istekleriyle yığılırsa, sınırlamaları olabilir. Yeterli personel olmadan, bu yaklaşım hızla bir darboğaz haline gelebilir ve analiz ve raporlama sürecini yavaşlatabilir.
• Hibrit : Bazı işletmeler için denge, hibrit bir yaklaşımda bulunur. Bu strateji, ekipler hala kendi veri kümelerini korurken ve departman analizi yürütme yeteneğine sahipken, merkezi veri yönetimini içerir. Bu yaklaşım, ekiplerin kendi veri ihtiyaçlarını çözmelerine yardımcı olurken, aynı zamanda tüm kuruluşta veri erişimi sağlar.

Kuruluşunuzun hangi veri stratejisi yaklaşımı benimsediğine bakılmaksızın, veri güvenliği gereksinimlerinin her zaman merkezileştirilmesi gerektiğini unutmayın. Bu, kuruluşunuzu korumak ve veri uyumluluğunu sağlamak için çok önemlidir.

Kuruluşunuz için en iyi yaklaşım, büyük ölçüde büyüklüğüne ve belirli iş kullanım durumlarına bağlıdır.

Veri analizi her zaman net iş hedefleri tarafından yönlendirilmelidir. Net hedefler olmadan kuruluşunuz kritik verileri toplamayı kaçırabilir. Ekipler, hangi verilerin eldeki hedefi ilerlettiği konusunda net olmadığı için bilgiler kaybolabilir.

Öte yandan, çok fazla alakasız veriye gömülüp kalabilirsiniz, bu da verileri temizleme zamanı geldiğinde çok büyük miktarda kaynak israfına neden olabilir.

Zaman ve para israfını önlemek için kuruluşunuzun verilerinin nihai hedefini belirlemek için kilit paydaşlarla birlikte çalışın. Buradan, bu verileri toplamak, düzenlemek ve nihayetinde kapsamlı analizler sağlamak için gereken araçları tanımlayabilir ve uygulayabilirsiniz.

Günün sonunda, veri analizi tamamen sorunları çözmekle ilgilidir. Ekiplerinizin çözmek istedikleri sorunları ve bu analizi gerçekleştirmek için hangi verilere ihtiyaç duyduklarını önceden tanımlamaları, ekibinizin en başından itibaren verimli bir şekilde çalışmasını sağlayabilir.

Çoğu zaman kuruluşlar, veri yönetimi ve analizi için yalnızca BT departmanlarına ve veri bilimcilerine güvenirler. Bu sessiz yaklaşım sorunlarla doludur.

Ekipler, ilgili ekiplerle işbirliği yapmadan tekil analiz talep ederken büyük resmi görmek zor. Ek olarak, bu yaklaşım, sessiz ekipler genellikle aynı analiz için istek gönderdiği veya tamamladığı için zaman kaybına neden olabilir.

Departmanlar arası daha iyi katılım için, kuruluşunuzdaki herkesin günlük çalışmalarına hipoteze dayalı bir metodolojiyle yaklaşmasını sağlayın. Her ekip, çözmeleri gereken sorunları ve verilerin aradıkları yanıtları bulmalarına nasıl yardımcı olabileceğini düşünmelidir. Bunun ötesinde ekipler, büyük resim analizini bir araya getirmek için departmanlar arasında işbirliği içinde çalışmalıdır.

Bu tür veriye dayalı kültür oluşturmak eğitimle başlar ve BT ekipleri en tepeden başlamalıdır. C-suite üyelerinden katılımın sağlanması, girişimlerin veriler tarafından yönlendirildiği organizasyonların oluşturulmasına yardımcı olur. Yönetim, stratejilerini ve çabalarını verilerle desteklemeleri için ekiplerine baskı yaptığında, bunun bir damlama etkisi olur.

Yalnızca BT ekiplerine ve veri bilimcilerine güvenmek yerine, her ekip temiz veri ve akıllı analizin öncelikli olduğu bir kültüre katkıda bulunmak için birlikte çalışabilir.

Farklı veri araçları, farklı hedefler göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. Doğru aracı seçmek, ekibinizin kuruluşunuz genelinde en iyi uygulamaları uygulamanın ne kadar kolay olduğu konusunda kritik bir fark yaratacaktır.

Veri analizi yazılımı seçeneklerini karşılaştırırken kendinize şu soruları sorun:

Kaynaklar

1. 2019 için En İyi Veri ve Analitik Tahminlerimiz, Gartner