Jak specjaliści IT mogą wdrożyć najlepsze praktyki w zakresie analizy danych w swojej organizacji

Analityka danych w Twojej organizacji powinna podlegać najlepszym praktykom. Aby rozpocząć, wykonaj te cztery kroki.

Poprzez gromadzenie, organizowanie i analizowanie zestawów danych — proces znany jako analiza danych — organizacje mogą podejmować inteligentne decyzje na podstawie historii, którą przedstawiają ich dane. Od zespołów marketingowych po inicjatywy transformacji cyfrowej — każdy aspekt działalności firmy może skorzystać z analizy danych.

Mimo to, według badań firmy Gartner, tylko 20% spostrzeżeń analitycznych do 2022 r. przyniesie wyniki 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 działają w silosach, dane są nieuporządkowane, a zespoły IT są przeciążone, próbując nadążyć za wymaganiami dotyczącymi analiz.

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

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

1. Określ swoje podejście organizacyjne

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 firmie istnieją duże zbiory danych w wielu lokalizacjach.

Bez spójnego podejścia dane te mogą zostać utracone, trudno dostępne lub przechowywane bez odpowiednich parametrów. Efektem końcowym jest to, że kiedy przychodzi czas na analizę danych, znaczna ilość czasu jest marnowana na zwykłe próby zlokalizowania i oczyszczenia zestawów danych.

Określając, w jaki sposób Twoja organizacja będzie podchodzić do danych, ustawiasz wszystkich na ścieżce sukcesu. Istnieją trzy popularne style podejścia do danych, które należy wziąć pod uwagę:

• Zdecentralizowane : Zdecentralizowane podejście umożliwia poszczególnym zespołom lub działom samodzielne zarządzanie danymi. Przy takim podejściu bardzo ważne jest ustawienie parametrów dotyczących sposobu gromadzenia, przechowywania i analizowania danych. Musisz także 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 pojedynczym jeziorze danych. Odtąd analizy są przeprowadzane przez dedykowane zespoły ds. danych. Takie podejście ułatwia przejrzystość zestawów danych, ponieważ zespół ds. danych jest odpowiedzialny za przechowywanie i katalogowanie danych. Może jednak mieć ograniczenia, jeśli zespół ma zaległości w żądaniach 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. Ta strategia obejmuje scentralizowane zarządzanie danymi, podczas gdy zespoły nadal zachowują własne zbiory danych i mają możliwość przeprowadzania analiz działowych. Takie podejście może pomóc zespołom w rozwiązywaniu własnych potrzeb w zakresie danych, przy jednoczesnym zapewnieniu dostępu do danych w całej organizacji.

Należy pamiętać, 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 przypadków użycia biznesowego.

2. Zdefiniuj jasne cele i odpowiednio uszereguj dane

Analiza danych powinna zawsze opierać się na jasnych celach biznesowych. Bez jasnych celów Twoja organizacja może przegapić możliwość gromadzenia krytycznych danych. Informacje mogą zostać utracone, ponieważ zespoły nie są jasne, jakie dane służą osiągnięciu danego celu.

Z drugiej strony możesz zostać pochowany w zbyt dużej ilości nieistotnych danych, co może prowadzić do ogromnych ilości zmarnowanych zasobów, gdy przychodzi czas na oczyszczenie danych.

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.

Ostatecznie analiza danych polega na rozwiązywaniu problemów. Zdefiniowanie przez zespoły problemów, które chcą rozwiązać i danych potrzebnych do przeprowadzenia tej analizy, może zapewnić wydajne działanie zespołu od samego początku.

3. Zapewnij międzywydziałowe poparcie

Zbyt często organizacje polegają wyłącznie na swoim dziale IT i analitykach danych w zakresie zarządzania i analizy danych. To silosowe podejście jest obarczone problemami.

Trudno jest zobaczyć szerszy obraz, gdy zespoły proszą o pojedynczą analizę bez współpracy z powiązanymi zespołami. Ponadto takie podejście może być stratą czasu, ponieważ zespoły odizolowane często przesyłają prośby o tę samą analizę lub ją wykonują.

Aby uzyskać lepsze wsparcie między działami, zapewnij każdej osobie w organizacji podejście do codziennej pracy z wykorzystaniem metodologii opartej na hipotezach. Każdy zespół powinien rozważyć problemy, które musi rozwiązać, oraz to, w jaki sposób dane mogą pomóc mu znaleźć odpowiedzi, których szuka. Poza tym zespoły powinny współpracować w różnych działach, aby przeprowadzić całościową analizę.

Budowanie tego typu kultury opartej na danych zaczyna się od edukacji, a zespoły IT powinny zaczynać od samej góry. Zapewnienie poparcia ze strony członków najwyższego szczebla pomaga tworzyć organizacje, w których inicjatywy opierają się na danych. Kiedy kierownictwo wywiera presję na swoje zespoły, aby wspierały strategie i wysiłki danymi, ma to efekt spływania.

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

4. Wybierz odpowiednie narzędzie do pracy

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

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