BT Uzmanları Veri Analitiği En İyi Uygulamalarını Kuruluşları Genelinde Nasıl Uygulayabilir?

En iyi uygulamalar, kuruluşunuzun veri analitiğini yönetmelidir. Başlamak için bu dört adımı kullanın.

Veri analizi olarak bilinen bir süreç olan veri kümelerini toplayarak, düzenleyerek ve analiz ederek kuruluşlar, 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'ye kadar analitik içgörülerin yalnızca %20'si iş sonuçları sağlayacak ^{[ 1 ]} . Bugün kuruluşlar için mevcut olan tüm verilere rağmen, neden hala anlayışlı 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 gergin kalır.

BT uzmanlarının, verilerin veri yönetimine yönelik 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 sağlar.

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

1. Kurumsal yaklaşımınızı belirleyin

Veri analitiği en iyi uygulamalarını ayarlarken oluşturulması gereken ilk şeylerden biri, kuruluşunuzun veri toplama, düzenleme ve analize nasıl yaklaşacağıdır. Şirketiniz genelinde, çok sayıda lokasyonda büyük veri kümeleri vardır.

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

Kuruluşunuzun verilere nasıl yaklaşacağını belirleyerek herkesi başarıya giden yolda hazırlamış olursunuz. Dikkate alınması gereken üç yaygın veri yaklaşımı tarzı vardır:

• Merkezi Olmayan : Merkezi olmayan bir yaklaşım, bireysel ekiplerin veya departmanların kendi veri yönetimini yönetmelerine olanak tanır. Bu yaklaşımı benimsediğinizde, verilerin nasıl toplanacağı, saklanacağı ve analiz edileceği ile ilgili parametreleri ayarlamak çok önemlidir. Ayrıca, departmanlar arası veri analizinin nasıl gerçekleştirileceğine ilişkin açık yönergelerin yürürlükte olduğundan emin olmanız gerekir.

• Merkezileştirilmiş : Birçok büyük kuruluş, her iş biriminden gelen verilerin tekil bir veri gölünde depolandığı merkezi bir veri yönetim sistemine yatırım yapar. Buradan analiz, özel veri ekipleri tarafından gerçekleştirilir. Veri ekibi, verilerin korunmasından ve kataloglanmasından sorumlu olduğundan, bu yaklaşım daha temiz veri kümelerini kolaylaştırır. Ancak, ekibin veri analizi talepleriyle meşgul olması durumunda sınırlamaları olabilir. Geniş kadro olmadan, bu yaklaşım analiz ve raporlama sürecini yavaşlatarak hızla bir darboğaza dönüşebilir.

• Hibrit : Bazı işletmeler için denge hibrit bir yaklaşımda bulunur. Bu strateji, merkezi veri yönetimini içerirken, ekipler hâlâ kendi veri kümelerini elinde tutuyor ve departman analizi yapma becerisine sahip. Bu yaklaşım, ekiplerin kendi veri ihtiyaçlarını çözmelerine yardımcı olurken tüm kuruluş genelinde veri erişimini sağlamaya devam edebilir.

Kuruluşunuzun hangi veri stratejisi yaklaşımını benimsediğinden bağımsız olarak, 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 kuruluşun boyutuna ve belirli iş kullanım durumlarına bağlıdır.

2. Net hedefler tanımlayın ve verileri buna göre önceliklendirin

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

Öte yandan, kendinizi çok fazla ilgisiz veriye gömebilirsiniz ve bu da, verileri temizleme zamanı geldiğinde büyük miktarda kaynak israfına yol açabilir.

Zaman ve para israfını önlemek için kuruluşunuzun verilerinin nihai hedefini belirlemek üzere kilit paydaşlarla birlikte çalışın. Buradan, bu verileri toplamak, düzenlemek ve nihayetinde anlayışlı 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 belirlemeleri, ekibinizin en baştan verimli çalışmasını sağlayabilir.

3. Departmanlar arası katılımı sağlayın

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

Ekipler, ilgili ekiplerle işbirliği yapmadan tekil analiz talep ettiğinde büyük resmi görmek zordur. Ayrıca, silo halindeki ekipler genellikle aynı analiz için talepte bulunduğundan veya bu analizi tamamladığından, bu yaklaşım zaman kaybına neden olabilir.

Departmanlar arası daha iyi katılım için, kuruluşunuzdaki herkesin günlük işlerine hipoteze dayalı bir metodoloji ile yaklaşmasını sağlayın. Her takım çözmesi gereken sorunları ve verilerin aradıkları cevapları bulmalarına nasıl yardımcı olabileceğini düşünmelidir. Bunun ötesinde ekipler, büyük resim analizini bir araya getirmek için departmanlar arasında işbirliği içinde çalışmalıdır.

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

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

4. İş için doğru aleti seçin

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

Veri analizi yazılımı seçeneklerini karşılaştırırken kendinize şu soruları sorun: