RSS

7 элементов стратегии данных

21 ноября 2019 gromych

Хотя большинство компаний признают, что данные – это стратегический актив, многие из них не рационально используют этот ресурс для собственного продвижения. В этом посте мы обсудим элементы стратегии данных, которые помогут вам принимать решения, основанные на анализе данных, а не на интуиции.

Компании знают, что их данные – это стратегический актив, и они хотят использовать этот ресурс для принятия взвешенных решений; но проблема заключается в том, что сделать это довольно сложно. Часто данные разбросаны по разрозненным хранилищам, застряли в разных ведомственных системах, которые плохо взаимодействуют друг с другом, качество данных низкое, а связанные с ними расходы – высокие. А учитывая необходимость реагировать на рыночную ситуацию, большинство компаний отдают предпочтение неотложным, тактическим, повседневным потребностям над долгосрочными стратегическими инициативами.

 

Начните со стратегии данных

Переход к культуре, основанной на данных, безусловно, возможен, и он начинается со Стратегии Данных. Стратегия данных часто рассматривается как техническая задача, но современная и всеобъемлющая Стратегия данных включает в себя не только данные; это дорожная карта, которая определяет людей, процессы и технологии. При создании стратегии обработки данных руководители организаций рассматривают:

  • Что нужно сотрудникам, чтобы они могли использовать данные.
  • Процессы, обеспечивающие доступность и высокое качество данных.
  • Технологию, которая позволит хранить, обмениваться и анализировать данные.

 

Станьте аналитически более зрелыми

Стратегия данных должна включать в себя подробный план развития аналитических способностей и переходить от принятия решений на основе ретроспективных исследований, к принятию решений на основе прогнозов на будущее. Как видно из модели Gartner Analytic Ascendancy, цель должна заключаться в том, чтобы перейти от использования описательной аналитики («что случилось?») к предписывающей аналитике («как мы можем это сделать?»).

Аналитическая модель Gartner

 

7 элементов стратегии данных

  1. Деловые требования

Для достижения стратегических целей и создания реальной ценности данные должны соответствовать конкретным потребностям бизнеса. Первым шагом в определении бизнес-требований является определение лидера, всех заинтересованных сторон и SME (эксперт в предметной области) в организации. Лидер стратегии данных – исполнительный лидер, который поддерживает инвестиции. Заинтересованные стороны и SME представляют конкретные отделы или функции в компании.

Далее следует определить стратегические цели и связать деятельность отдела с целями организации. Естественно, что цели существуют на уровне компании и отдела, но заявленные цели для обеих уровней должны синхронизироваться. Эти цели лучше всего собирать в процессе собеседования, которое начинается на исполнительном уровне и продолжается на уровне руководителей отделов. В ходе этого процесса мы узнаем, что лидеры пытаются измерить что они хотят улучшить, вопросы, на которые они хотят получить ответы, и, в конечном итоге, КПЭ, чтобы найти ответы на эти вопросы.

Начав со сбора и документирования бизнес-требований, мы преодолеваем первое препятствие для многих ИТ или технических проектов: знание того, чего пытается достичь бизнес.

 

  1. Источники и сбор данных

Имея четкое понимание того, какие вопросы задает бизнес, мы можем перейти к следующему элементу: анализ источников данных, того, как эти данные собираются, и где находятся. Маловероятно, что все данные будут доступны внутри организации и что они уже находятся в доступном месте. Итак, чтобы найти источник, нам нужно идти в обратном направлении.

Для данных, которые можно найти в самой компании, мы отмечаем исходную систему и любые препятствия на пути оценки этих данных. Нам также необходимо определить, имеют ли данные правильный уровень детализации и обновляются ли они с правильной частотой, чтобы получить ответы на наши вопросы. Например, являются ли данные достоверными (особенно в свете GDPR (Общие положения о защите данных) и CCPA (патентные права))? Защищены ли они ограничениями по лицензионному программному обеспечению?

Для недоступных данных мы отметим это на данном этапе и доберем их на следующем. Например, компания, которая занимается розничными продажами, может захотеть узнать, как бренд воспринимается до и после запуска большого продукта. Допустим, у ритейлера есть данные колл-центра, данные по трафику для магазинов и сайтов, а также общие показатели продаж и количество возвратов. Это не показывает, как воспринимают бренд клиенты или что они говорят. Ритейлер может использовать данные из социальных сетей для оценки настроений. На этом этапе будут отмечены данные колл-центра, трафик и продажи, а также возможность получать данные из социальных сетей.

Для одного из наших клиентов мы создали матрицу, которая была несколько сложнее, чем в представленном примере. Мы определили их бизнес-вопросы, определили данные, необходимые для ответов на нужные вопросы, и сопоставили каждый из них с исходной системой.

Просмотрите вопросы, которые требуют ответов, документируйте необходимые данные и определите пробелы в исходной матрице:

 

  1. Требования к технологической инфраструктуре

Наш первый совет: не увлекайтесь технологическими новинками; сосредоточитесь на бизнес-причинах ваших инициатив. Построение гибкой и масштабируемой архитектуры данных – сложная тема, в которой есть много опций и подходов, поэтому вот несколько важных вещей, которые следует учитывать:

  • Как операционная система может поддерживать аналитические потребности? Скорее всего, очень слабо. Как правило для удовлетворения аналитических потребностей не рекомендуется использовать операционную систему, а это означает, что вам пригодится центральное хранилище данных.
  • Есть ли в организации навыки и техническая инфраструктура для поддержки хранилища данных у себя в компании, или целесообразнее использовать облачное решение?
  • Как будут заполняться пробелы в тех местах, где сегодня не хватает данных? Можно ли рассчитать или оценить данные? Можно ли купить их на рынке или получить макроэкономические данные? Можно ли реализовать новую исходную систему для генерации данных?
  • Существует ли стандартный инструмент интеграции для передачи данных из исходных систем в центральное хранилище? Будет ли этот уровень архитектуры использоваться для бизнес-логики, чтобы данные были готовы к использованию?
  • Как вы будете предоставлять доступ к данным? Будут ли ИТ-специалисты создавать отчеты, или вы включите самообслуживание? Будут ли эти отчеты достаточными (пригодными для печати) позволят ли они пользователю взаимодействовать с данными? Будут ли они встроены в веб-сайты и предоставлены людям вне сети?

Все эти соображения лягут в основу общей архитектуры. И, как и в большинстве проектов, чем полнее будут учтены ваши требования и будущие потребности, тем лучше решение будет поддерживать бизнес.

Вот концептуальная схема различных типов анализа и хранения, которые будут получены с помощью технологий или процессов. Диаграмма архитектуры идентифицирует и представляет все исходные системы, методы получения данных и места размещения этих данных (витрины данных, озера данных и хранилища данных). Сюда также входят процессы, такие как управление данными и информационная безопасность.

Концептуальная архитектура данных

 

  1. Превращение данных в понимание

Стратегия данных должна включать рекомендации о том, как применять аналитику для извлечения критически важных для бизнеса данных, и визуализация данных является ключевым фактором. Многие компании по-прежнему полагаются на Excel, электронную почту или устаревший инструмент BI, который не позволяет взаимодействовать с данными. Часто требуется утомительный, ручной процесс, а создание ИТ-отчетов создает определенные трудности для специалистов.

Инструменты визуализации данных должны выглядеть хорошо, но, что еще важнее, облегчать понимание и интерпретацию данных. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать при выборе инструмента визуализации данных:

  • Визуализации – вы должны быть в состоянии быстро определять тенденции и тренды и избегать путаницы из-за плохой презентации.
  • Рассказывание историй – панель инструментов должна представлять контекст метрик и предвидеть пользовательский путь исследования и диагностики.
  • Демократизация данных – у кого есть доступ к каким данным? Нужно поощрять совместное использование и широкое распространение, а также определять общие определения и метрики в организации.
  • Гранулярность данных – уметь обеспечить правильный уровень детализации для нужной аудитории. Аналитику может потребоваться более подробная информация, чем руководителю, а некоторым людям может потребоваться детализация.

  1. Люди и процессы

Как мы уже говорили, для управления данными требуется больше, чем просто технология. На этом этапе мы смотрим на людей в организации и процессы, связанные с созданием, обменом и управлением данными. Стратегия данных, вероятно, представит больше данных и анализа, и, возможно, новые инструменты. Исходя из этого, имеет смысл взглянуть на набор навыков пользователей, чтобы понять их сильные стороны и те места, где потребуется поддержка. Должны ли они пройти обучение? Вам нужно нанять больше людей? Организационную структуру тоже необходимо оценить – аналитики должны быть привязаны к бизнес-единице или к ИТ? И как ИТ поддержит бизнес в своих аналитических потребностях? Даже такие темы, как отзывы сотрудников и планы стимулирования тоже нужно оценить. В конце концов, их можно использовать как рычаги, чтобы побудить сотрудников использовать данные в соответствии с целями организации.

Когда сотрудники получают новые инструменты, но не начинают по-другому относиться к своей работе, вряд ли конечный результат изменится. Вот пример плана обучения, который мы создали для клиента, и который включает все уровни организации.

 

Пример учебного плана

 

Когда дело доходит до процесса, многие организации сталкиваются с непреднамеренными препятствиями на пути использования своих данных при принятии решений. В некоторых случаях есть необходимость переработать бизнес-процессы, чтобы включить анализ данных. Этого можно достигнуть путем документирования этапов процесса и использования конкретных отчетов для принятия решения. Мы также можем поручить предоставление конкретных данных в качестве обоснования делового решения. Признание также может иметь большое значение – когда вы получаете победу, основанную на новом использовании данных, ее следует отмечать и поощрять, чтобы создать внутренний импульс и поощрить позитивное поведение с данными.

  1.  Управление данными

Управление данными – это то, что в конечном итоге позволяет обмениваться ими на уровне предприятия, это масло, которое смазывает механизм аналитической практики.

Программа управления данными обеспечит следующее:

  • Расчеты, используемые по всей компании, определяются на основе входных данных по всей компании;
  • Правильные люди получат доступ к нужным данным;
  • Будет определено происхождение данных (откуда появились и как они преобразовывались с момента создания).

Мы не ищем инструмент для решения проблем управления данными; это результат работы людей, и это должно произойти. Управление данными становится главным, а иногда и помогает в сложных разговорах.

Разработка словаря данных – это хорошая отправная точка. Словарь данных – это живой документ, в котором все доступные меры и измерения конечного пользователя формально определены. Во время этих разговоров выявляется и исправляется недопонимание терминов.

  1. Дорожная карта

Дорожная карта – это кульминация всей работы, которую мы проделали к этому моменту, и то, что делает всю нашу предыдущую работу действенной. Мы определили всё, что должно произойти, чтобы привести вас из того места, где вы находитесь в то место, куда вы хотите попасть, но прежде чем приступить к проектированию, сборке, обучению или реинжинирингу бизнес-процесса, важно определить приоритеты деятельности.

Для каждой рекомендации, которая поможет преодолеть разрыв между текущим и будущим состояниями, определите осуществимость и ожидаемую ценность для бизнеса, которые она обеспечит. План должен определять приоритеты действий, которые легче всего осуществить, а также обеспечить быстрые победы для бизнеса.

Вот еще факторы для включения в дорожную карту:

  • Наличие персонала и необходимость внешней помощи
  • Процесс составления бюджета компании, особенно если требуются капитальные вложения
  • Конкурсные проекты, которые могут помешать участию нужных ресурсов

Дорожная карта также должна содержать временную шкалу, которая позволяет отмечать дополнительные выигрыши, заработанные на этом пути.

Пример проекта

 

 

Опубликовано в рубрике Бизнес анализ
«
»
Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий

64 queries in 0,197 seconds