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

Le best practice dovrebbero governare l'analisi dei dati della tua organizzazione. Usa questi quattro passaggi per iniziare.

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 basate sulla storia raccontata dai loro 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 Gartner, solo il 20% degli insight analitici fino al 2022 fornirà risultati di business ^{[ 1 ]} . Perché è che con tutti i dati a disposizione delle organizzazioni oggi, c'è ancora una mancanza di analisi dei dati perspicaci?

Spesso, il colpevole è la mancanza di best practice che disciplinano l'uso dei dati in un'organizzazione. I team lavorano in silos, i dati sono disordinati e i team IT sono sotto pressione mentre cercano di tenere il passo con le richieste di analisi.

È qui che i professionisti IT dovrebbero implementare le best practice di analisi dei dati per creare un approccio semplificato alla gestione dei dati, che si traduca in dati più puliti, risorse ottimizzate e report approfonditi.

Nella guida di seguito, presentiamo un approccio passo passo all'implementazione delle best practice di analisi dei dati all'interno della tua organizzazione. Ad ogni passaggio, puoi trasformare il modo in cui la tua azienda affronta i dati e fornire nuovo valore alla tua organizzazione.

1. Determina il tuo approccio organizzativo

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

Senza un approccio congruente, questi dati possono essere persi, difficilmente accessibili 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 come la tua organizzazione affronterà i 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 reparti 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 inoltre assicurarti che esistano 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 unità aziendale vengono 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 dei dati è responsabile della conservazione e della catalogazione dei dati. Tuttavia, può avere dei limiti se il team viene arretrato con le richieste di analisi dei dati. Senza personale sufficiente, 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 relative ai dati, garantendo comunque l'accesso ai dati in tutta l'organizzazione.

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

L'approccio migliore per la tua organizzazione dipende in gran parte dalle sue dimensioni e da specifici casi d'uso aziendali.

2. Definire obiettivi chiari e dare priorità ai dati di conseguenza

L'analisi dei dati dovrebbe sempre essere guidata da chiari obiettivi aziendali. Senza obiettivi chiari, la tua organizzazione potrebbe perdere la raccolta di dati critici. Le informazioni possono andare perse poiché i team non sono chiari su quali dati promuovono l'obiettivo a portata di mano.

D'altra parte, puoi finire sepolto in troppi dati irrilevanti, il che può 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 principali parti interessate 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 un'analisi approfondita.

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 operi in modo efficiente fin dall'inizio.

3. Garantire il buy-in interdipartimentale

Troppo spesso le organizzazioni si affidano solo al proprio reparto IT e ai data scientist per la gestione e l'analisi dei dati. Questo approccio in 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 isolati 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 devono risolvere e in che modo i dati potrebbero aiutarli a trovare le risposte che cercano. Oltre a ciò, i team dovrebbero lavorare in modo collaborativo tra i dipartimenti per mettere insieme un'analisi del quadro generale.

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

Invece di affidarsi solo ai team IT e ai data scientist, ogni team può lavorare insieme per contribuire a una cultura in cui i dati puliti e l'analisi intelligente sono una priorità.

4. Scegli lo strumento giusto per il lavoro

Diversi strumenti di dati sono costruiti con obiettivi diversi in mente. La scelta dello strumento giusto farà una differenza fondamentale nella facilità con cui il tuo team implementerà le best practice all'interno dell'organizzazione.

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