Что такое управление данными? Полное руководство
В этом исчерпывающем посте мы расскажем вам все, что вам нужно знать об управлении данными (Data Grovernance), чтобы вы могли начать максимально эффективно использовать свои данные уже сегодня.
Вступление
Я отброшу осторожность и предположу, что вы знаете, насколько важны данные уже сейчас.
Это ключевой фактор роста современного бизнеса, но вы можете забыть о том, чтобы перехитрить своих конкурентов, если не умеете с этими данными справляться.
Это важно.
Но не верьте мне на слово — давайте посмотрим на цифры. Тридцать лет назад мы все еще находились на том этапе, который я люблю называть «фазой картотеки».
Те дни прошли. С появлением Интернета количество хранимых данных резко возросло. Фактически, к 2013 году 90% мировых данных было создано всего за два года до этого.
Аналитики предсказывают, что к 2025 году пользователи будут создавать 463 эксабайта данных каждый день — столько же информации хранится на 212 765 957 DVD-дисках.
Наступила эпоха данных, но что это значит для бизнеса?
Короче говоря, вам нужно повысить эффективность управления своими данными.
Вот все, что вам нужно знать.
Что такое управление данными?
Не беспокойтесь. Я не сделаю оставшуюся часть поста болезненной. Управление данными определить намного проще, чем вы думаете.
Я сделал все возможное, чтобы сделать это как можно проще, так что начнем:
Управление данными — это процесс формирования, защиты, управления и представления данных с использованием методов и технологий, обеспечивающих их правильность, согласованность и доступность для проверенных пользователей.
Давайте развернем это. Управление данными — это процесс:
Формирования — идентификация всех ваших источников данных и сбор всех ваших данных в одном месте.
Защиты — убедитесь, что все ваши данные соответствуют правилам конфиденциальности данных и внутренним политикам компании.
Управления и представления данных — после того, как вы зафиксировали данные своей организации, вам нужно решить, как вы представляете эти данные своей команде.
Использование методов и технологий, таких как современные платформы управления данными.
Обеспечивающих их правильность, согласованность и доступность для современных платформ управления данными.
Люди в вашей организации, у которых есть разрешение на доступ к нему, короче говоря — проверенные пользователи.
А теперь упростим все еще больше:
Управление данными — это повышение качества и надежности данных, а также упрощение доступа к данным в соответствии с нормативными требованиями.
Управление данными можно описать тремя основными целями: доступ, грамотность и качество.
Доступ включает все данные компании, поэтому данные легко обнаружить и защитить в соответствии с требованиями.
Поскольку у всех есть доступ к данным, они должны их понимать, поэтому грамотность данных является первоочередной задачей.
Качество данных можно отслеживать, и пользователи сообщают о проблемах с качеством данных, которые затем можно исправить, и это повышает надежность данных в течение их жизненного цикла.
В верхней части шкалы самые передовые современные программы управления данными допускают постепенное внедрение, позволяя пользователям разрабатывать программы управления данными в своем собственном темпе.
Существует тонкая грань между драйверами и преимуществами управления данными. Драйверы — это болевые точки или тенденции, которые вызывают действие, тогда как преимущества — это то, что дает хорошие и полезные результаты.
Каковы драйверы управления данными?
«Когда что-то достаточно важно, вы делаете это, даже если шансы не в вашу пользу» — Илон Маск.
Что же делает процесс управления данными ситуацией «сделай или умри», каковы эти драйверы? Прежде чем мы рассмотрим это, я хочу указать на разницу между драйверами и преимуществами. Это тонкая грань. Драйверы — это болевые точки или тенденции, которые запускают действие, тогда как преимущества — это то, что дает хорошие или полезные результаты.
Убытки из-за операционной неэффективности
Неэффективность может вызвать реальные проблемы для владельцев бизнеса. Он оказывает прямое негативное влияние на баланс компании, поэтому является триггером. Компания несет потери в деньгах, времени, качестве работы и многом другом.
Растущая потребность в аналитике
Аналитика в тренде. Самые успешные компании относятся к данным как к активу для аналитики. Крупные корпорации, такие как Amazon и Google, использовали данные в своих интересах и для получения прибыли. Чтобы повторить успех этих крупных компаний, нужно сделать аналитику на основе данных приоритетной.
Соблюдение регламента при обращении с данными
Данные создаются и хранятся с молниеносной скоростью, и с этим запасом данных приходит ответственность. Это довольно просто. Если вы несете ответственность за какие-либо сторонние данные, вы обязаны по закону правильно обращаться с ними.
Безопасность данных
Несмотря на то, что безопасность данных тесно связана с соблюдением нормативных требований, она обеспечивает безопасность всех данных и отсутствие несанкционированного доступа к ним.
Слияние и поглощение
Объединение активов данных двух компании может быть сложной задачей. Где хранятся все данные? Как каждый человек определяет термины? Какие приложения используются и как их консолидировать без дублирования данных? Данные должны быть непротиворечивыми и стандартизированными для плавного перехода, что является одним из результатов управления данными.
Ускорение цифровых стратегий
Управление данными помогает организации, гарантируя, что данные, используемые для разработки цифровых стратегий, являются высококачественными, легкодоступными, актуальными и своевременными. Эти задачи обычно возлагаются на ИТ-отделы.
Какую пользу это приносит бизнесу?
В приведенном выше разделе мы увидели болевые точки, которые запускают инициативу управления данными. Но управление также создает огромную ценность, а не просто снижает риск. Целостная ценность заключается в принятии решений на основе данных. Будь то финансы, продажи, маркетинг, производство, закупки, все команды получают огромную выгоду от анализа данных.
Единый источник информации для всех ваших потребностей в данных
Производительность инженеров и специалистов по данным резко возрастает. Недельная работа по извлечению данных может быть выполнена за считанные минуты. Данные хранятся в разрозненных источниках, будь то базы данных разных типов или разрозненные файлы в определенных отделах. При управлении данными сформированные данные доступны для поиска из одного источника с помощью такого инструмента, как каталог данных.
Улучшенный доступ к данным
Предоставление доступа к данным теперь находится в руках владельцев и распорядителей данных, а не ИТ-специалистов (которые очень заняты), что исключает один уровень обработки. То, что раньше занимало несколько недель, теперь займет всего минуту. Все это делается в соответствии со всеми правилами и политиками в отношении конфиденциальных данных.
Согласованные определения данных для общего понимания
Определения терминов стандартизированы в бизнес-глоссарии, что снижает путаницу и повышает точность анализа. Это улучшает принятие бизнес-решений.
Это важный момент. Давайте рассмотрим это на примере. Менеджер на сыроварне заказывает молоко на основе коэффициента спроса, рассчитанного на основе определенного набора данных. Теперь он переходит на другой завод и заказывает молоко, исходя из спроса. Это не соответствует потребностям производства. Почему? потому что коэффициент спроса для первого завода был рассчитан на основе прогнозируемых продаж в этом году, а другой завод рассчитал его на основе продаж в предыдущем году.
Достоверные данные
Пользователи могут использовать аналитику с уверенностью в том, что данные заслуживают доверия. Доверие исходит из прозрачности и определенных процессов, возникающих в результате управления данными.
Повышение качества данных благодаря жизненному циклу улучшения качества данных
О проблемах с качеством данных сообщают и устраняют с помощью определенных политик и процедур. Правила качества данных формируются для предотвращения дальнейших проблем с их качеством.
Ускоренная аналитика с повышенной точностью
Поскольку данные доступны для поиска, то те данные, которые необходимы для аналитики, можно найти и использовать быстрее. Точность повышается, поскольку все релевантные данные каталогизированы и доступны для поиска с помощью классификации и тегов.
Пользователи могут использовать аналитику с уверенностью в том, что данные заслуживают доверия. Доверие исходит из прозрачности и определенных процессов, возникающих в результате управления данными.
Быстрый анализ воздействия
Когда в любое приложение добавляется новая функция, необходимо проверить, как эта новая функция влияет на производительность остальных нижестоящих систем. Используя интеллектуальные инструменты, ИТ-команды могут быстро оценить, как внедрение конкретных изменений повлияет на ключевые показатели эффективности, рабочие процессы и многое другое. Принятие решений улучшается, поскольку бизнес-пользователи принимают важные решения на основе этих KPI и показателей.
Грамотность данных
Теперь бизнес-пользователи могут получить доступ к данным, им нужна возможность их понять. Грамотность данных — это процесс, с помощью которого организация принимает меры для обеспечения того, чтобы все пользователи данных были обучены уверенно использовать данные. Комплексная стратегия грамотности данных позволяет компаниям избежать смешанных сообщений и путаницы между отделами.
Прогрессивная структура управления данными
Структура управления данными (data governance framework) — это план, определяющий роли, обязанности, политики и процедуры инициативы по управлению данными, поэтому все в организации знают этот план и согласны с ним.
Традиционное управление следует структуре DAMA (Data Management).
DAMA International занимается управлением данными уже более трех десятилетий, и за это время они добились невероятных успехов.
Но в их структуре управления есть ограничение. Она не только предписывает что-то, но иногда бывает навязчивой. Именно поэтому мы разработали прогрессивную структуру управления данными.
В верхней части шкалы самые передовые современные программы управления данными допускают постепенное внедрение, позволяя пользователям разрабатывать программы управления данными в собственном темпе.
Три инициативы
Есть три инициативы, которые помогут вам разработать успешную стратегию управления данными в вашей организации. За эти инициативы отвечает группа управления данными.
- Провести инвентаризацию. Первый шаг — определить, где хранятся все ваши данные. После процесса идентификации вы должны провести инвентаризацию всех источников данных, включая такие приложения, как SAP и Salesforce, хранилища данных и другие базы данных.
- Подтвердить право собственности на данные. Следующим шагом будет определение владельцев данных в вашей организации. Вам необходимо указать, что указанные владельцы являются владельцами бизнеса и имеют полный политический и территориальный контроль для принятия решений о том, как данные могут быть и будут использоваться. Например, владелец данных о продажах из Франции не должен владеть данными о продажах в США.
- Создать комитет по управлению данными: комитет по управлению данными, состоящий из владельцев данных, поможет контролировать управление данными в масштабах всей компании и действовать как единый орган. В конечном итоге комитет по управлению данными устанавливает правила и политики для инициативы по управлению данными. Они будут получать и рассматривать отчеты о новых процедурах, политиках, протоколах.
Три основные программы
Управляемый доступ: определите политики для конфиденциальных данных и информации, позволяющей установить личность (ПД, персональные данные), а затем разработка и внедрение этих политик во всей организации. Эти политики будут определять, кто имеет доступ к каким данным, как они получают к ним доступ и как можно запретить это делать другим.
Грамотность данных. Одним из краеугольных камней успешного анализа данных является грамотность данных. Когда ваши сотрудники хорошо разбираются в данных, они могут использовать эти данные для инноваций. Предоставление простого доступа — это первый шаг к данной цели. Другие шаги включают повышение осведомленности о ваших целях управления данными и стандартизацию терминов с использованием бизнес-глоссария.
Совместная работа над активами данных позволяет пользователям данных принимать оптимальные бизнес-решения. Чтобы сделать это возможным, пользователи должны быть на одной волне в отношении терминов и определений данных.
Улучшение качества данных: нет смысла предоставлять пользователям доступ к данным, если они невысокого качества. Плохие данные могут привести только к плохим бизнес-решениям. Целью программы повышения качества данных является документирование происхождения данных, проведение анализа первопричин и исправление любых ошибок, которые могли возникнуть в прошлом.
Управление данными с помощью ИТ
Одной из основных целей сквозного управления данными является обеспечение безопасности данных. Хотя большая часть работы, проводимой в этой области, выполняется ИТ-персоналом, инициатива компании по управлению данными должна обеспечивать соблюдение стандартов безопасности.
Безопасность данных в значительной степени является обязанностью ИТ-команды, которая должна проводить регулярные проверки, чтобы гарантировать безопасность данных, и внедрять методы шифрования для защиты данных при их перемещении из одного места в другое.
Вот три основных аспекта управления ИТ-данными:
- Безопасность. Как правило, программа управления доступом к данным обеспечивает безопасность данных в организации. Однако программа управления данными должна включать меры, обеспечивающие установку последних исправлений и отсутствие уязвимостей в программном обеспечении.
- Шифрование. Программа управления данными должна включать политику шифрования данных в состоянии покоя и во время передачи. Хранящиеся данные должны быть зашифрованы, чтобы в случае кражи жесткого диска никто не смог их прочитать. Данные при передаче должны быть защищены на каждом этапе пути.
- Аудит. Группы управления данными должны обеспечить надлежащий аудит всех действий по управлению доступом. Также важно создать политику аудита для ПД и других конфиденциальных данных.
Модель зрелости управления данными
Оценка вашей организации с использованием модели зрелости управления данными может оказаться очень полезным элементом при составлении дорожной карты (обсуждается позже) и информировании о следующих шагах вашей инициативы в области управления. Это также дает контекст для развертывания структуры управления данными.
Модель зрелости управления данными — это инструмент и методология, используемые для измерения инициатив вашей организации в области управления данными и простого информирования о них всей организации.
Некоторые из известных моделей зрелости разработаны IBM и Gartner, но они не содержат плана действий для перехода к следующему шагу. Используя прогрессивный подход, мы позволяем компаниям отслеживать ход реализации их инициатив по управлению данными, предоставляя временную шкалу процесса и точную основу для измерения уровней зрелости.
Уровень 1: Неведение
На этом уровне, как правило, организациям неизвестна ценность данных, они вообще не фокусируются на данных, и все решения в основном принимаются исполнительным и средним менеджментом.
- Не осознает важность данных
- Никаких действий не принято
- Процессы реактивны и в целом хаотичны
Уровень 2: Осознание
На этом уровне организации осознают важность данных и начинают предпринимать некоторые действия для управления ими.
- Осознание важности данных.
- Существующие методы работы с данными понятны и хорошо задокументированы
- Доступен перечень источников данных.
Уровень 3: Определенность
На этом уровне четко определена большая часть политики и процедур Организации в отношении данных.
- Определены правила и политики управления данными
- Определены владельцы данных и распорядители данных
- Создан руководящий комитет
- Установлен каталог данных
Уровень 4: Реализация
На этом уровне большая часть политики и процедур Организации в отношении данных четко определена и реализована.
- Применяются политики управления данными и правила реализации
- Проводится обучение
- Данные собираются и измеряются
- Оповещения настроены для отслеживания проблем с качеством данных, полученных пользователями.
Уровень 5: Оптимизация
На этом уровне большая часть политики и процедур Организации в отношении данных четко определена и реализована. Организации собирают данные о процессах и оптимизируют процесс.
- Оптимизированы правила и политики для повышения эффективности
- Избыточность сокращена благодаря переработанным рабочим процессам.
- Данные помечаются пользователями для повышения доступности
Дорожная карта
-
Определите свою стратегию
Первым и самым важным шагом является определение вашей стратегии управления в соответствии с вашими целями. Какую бизнес-проблему вы пытаетесь решить и как данные могут помочь вам в этом? Очень часто компании собирают кучу данных, а потом пытаются понять, что с ними делать.
Вот пример. Ваша бизнес-стратегия заключается в том, чтобы повысить продажи существующим клиентам, предоставив им превосходную клиентскую поддержку. Таким образом, вам нужно будет разработать свою стратегию обработки данных — сбор, хранение и использование данных клиентов соответственно.
Но если ваша бизнес-стратегия заключается в привлечении новых клиентов с помощью обширного маркетинга, вам необходимо определить свою стратегию данных — покупать данные для поиска, эффективно использовать их и интегрировать все ваши усилия в области цифрового маркетинга, чтобы они работали бесперебойно.
-
Создайте бизнес-кейс
Чтобы совет директоров или руководство одобрили проект, необходимо разработать экономическое обоснование, показывающее, почему проект необходим и какие преимущества он принесет после завершения.
Загрузите Конструктор бизнес-кейсов отсюда. В этом конструкторе бизнес-кейсов, предоставленном OvalEdge, подробно перечислены шаги по созданию собственного бизнес-кейса, а также важные вопросы, которые вы зададите заинтересованным сторонам.
-
Распределите роли и обязанности
Следующим шагом является определение ролей и обязанностей по управлению данными.
-
Создавайте политики и процессы
Далее важно наметить политики и процессы управления данными и сопоставить их с ролями и обязанностями. Также потребуются четкие процессы для хранения данных, форматирования, метаданных, безопасности и соответствия требованиям.
-
Отслеживайте и измеряйте
Как вы будете отслеживать свой прогресс? - определите свои показатели эффективности. Модель зрелости управления данными также является одним из критериев.
-
Выберите инструмент
Как только у вас будет готовая структура для измерения и мониторинга управления данными, вы сможете выбрать правильные инструменты для работы. Инструмент должен не только решить вашу бизнес-проблему, но и иметь место для внедрения большего управления данными, поскольку ваша организация готова продвигать инициативу управления данными.
-
Работа с инструментом
Внедрите инструмент управления данными и следуйте ранее принятым процедурам и политикам управления данными.
-
Замкните круг
Убедитесь, что инициатива по управлению данными продолжает оптимизироваться и соответствует бизнес-целям.
Общие роли и обязанности
Управление данными вводит новые независимые роли или назначает их существующей группе данных. В следующей таблице перечислены самые распространенные роли, которые мы видим на основе нашего практического опыта во многих компаниях и инициативах по работе с данными:
Роль и ответственность |
Организационное задание |
---|---|
Директор по данным будет контролировать разработку и организацию стратегии управления данными. Это ключевое контактное лицо как для группы данных, так и для руководителей бизнеса. |
Эта должность на полную ставку предоставляется руководителю уровня C. |
Менеджер по управлению данными будет контролировать разработку и организацию различных программ управления данными. Это ключевое контактное лицо как для группы данных, так и для руководителей бизнеса. |
Эту постоянную должность получает тот, у кого есть предыдущий управленческий опыт в команде данных. |
Владельцы данных несут ответственность за поддержание определенных активов данных и обеспечение их доступности для других пользователей. Владелец данных не просто несет ответственность за данные, но и за их учет. |
Эта роль с частичной занятостью обычно назначается старшему менеджеру. |
Распорядители бизнес-данных отвечают за измерение качества данных и составление отчетов, определение рекомендаций по созданию и обслуживанию данных, а также документирование данных в каталоге/глоссарии данных. Роль распорядителя данных организована по областям данных (например, данные о клиентах, данные о поставщиках, данные о материалах/продуктах). |
Бизнес-аналитики и профильные эксперты обычно назначаются на эту роль неполный рабочий день. |
Технические распорядители данных отвечают за модель данных и жизненный цикл данных в ИТ-системах. Они предоставляют стандартизированные определения и форматы элементов данных, а также профилируют детали исходной системы и потоки данных между системами. Обычно они работают в разных доменах. |
Архитекторы данных или инженеры данных обычно назначаются на эту роль неполный рабочий день. |
Комитет по управлению данными, также известный как руководящий комитет, собирается ежемесячно или ежеквартально, в зависимости от требований вашей компании. Цель комитета — принимать решения о политике и стандартах данных, управлять бюджетами, определять деловые условия и многое другое. |
Это заинтересованные стороны бизнеса и ИТ, часто также владельцы данных. |
Использование инструмента управления данными
Инструменты управления необходимы для обеспечения эффективного управления данными, а также для навигации по меняющимся стандартам и требованиям соответствия. В соответствии с дорожной картой вы определили свои потребности и нашли инструмент для их удовлетворения. Этот инструмент должен поддерживать большинство ваших источников данных и основные инициативы по управлению данными. Инструмент очень удобен для выполнения определенных фундаментальных задач.
СТАНДАРТИЗАЦИЯ
Стандартизация данных является важным шагом к обеспечению соответствия. Когда вы стандартизируете данные, их легче отслеживать и сравнивать. Это можно сделать с помощью бизнес-глоссария. Бизнес-глоссарий представляет собой список терминов и определений, связанных с данными, и отображает их четко и логично, чтобы каждый в организации мог получить к ним доступ.
КЛАССИФИКАЦИЯ
После стандартизации данные легче идентифицировать, что позволяет организациям классифицировать и маркировать их. Понимание данных жизненно важно, если вы хотите обеспечить соответствие требованиям.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОИСХОЖДЕНИЯ
Происхождение данных относится к жизненному циклу данных — откуда они поступают и где они были.
С точки зрения соответствия, документирование происхождения данных позволяет организациям достичь многих целей, включая более эффективную отчетность по нормативным требованиям, улучшенное управление данными за счет доступа к историческим данным и возможность выявить любые несоответствия или потенциальные угрозы безопасности.
УПРАВЛЕНИЕ МЕТАДАННЫМИ
Метаданные обеспечивают контекст для информации, позволяя пользователям работать с ней более эффективно.
Вы должны полностью понимать данные, которые используете, чтобы извлечь из них максимальную пользу. Вот почему в современном управлении данными одним из самых важных факторов эффективного анализа данных является управление этими метаданными.
При правильном управлении метаданные делают каждый аспект современного управления данными более эффективным. Он предоставляет точную информацию для расчета анализа воздействия.
ОБНАРУЖЕНИЕ ДАННЫХ
Процессы обнаружения данных гарантируют, что данные организации легко найти, получить к ним доступ и понять, независимо от того, где они хранятся. Лучший способ добиться этого — использовать платформу для обнаружения данных, но как подобные положения повышают эффективность?
Как правило, данные хранятся в нескольких местах с бесчисленным множеством различных мер допуска в организации. С работающими системами обнаружения данных данные легко найти, потому что они доступны для поиска.
Этот процесс сокращает время, необходимое для поиска и понимания определенного набора данных. И когда данные доступны для обнаружения, с ними можно работать. Специалисты по данным и ИТ могут работать вместе, чтобы использовать доступные им данные для разработки стратегий роста на основе данных.
АНАЛИЗ ВОЗДЕЙСТВИЯ
Анализ воздействия в этом контексте касается процессов, которые ИТ-специалисты и группы обработки данных предпринимают для определения влияния решений по управлению данными на последующих этапах.
Анализ воздействия позволяет этим командам работать более эффективно, прежде чем внедрять важный протокол управления данными, поскольку они могут систематически взвешивать все за и против любого неизбежного решения.
Первым шагом анализа воздействия является оценка бизнеса. Используя интеллектуальные инструменты, как специалисты по данным, так и ИТ-специалисты могут быстро оценить, как внедрение конкретных изменений повлияет на прибыль, рабочий процесс и многое другое.
Расчет окупаемости программы управления данными
Окупаемость программы управления данными определяется ценностью, всегда зависит от варианта использования и не связана непосредственным образом с ощутимой прибылью — по крайней мере, не при любых обстоятельствах. Таким образом, чтобы рассчитать рентабельность инвестиций, вы должны рассмотреть программу управления в целом.
Мы рассмотрим три области, которые выиграли от управления данными для расчета рентабельности инвестиций: эффективность, соответствие требованиям (compliance) и принятие решений, основанных на данных (Data-Driven).
Операционная эффективность
Рассчитать рентабельность инвестиций в отношении повышения эффективности несложно, потому что вы быстро узнаете, сколько времени вы экономите своим командам по работе с данными, и, конечно же, время — деньги.
Самообслуживание оказывает значительное влияние на рентабельность инвестиций. Когда пользователи получают доступ к платформам, которые позволяют им легко находить и использовать данные независимо друг от друга, экономический эффект может быть огромным.
В одном из отчетов Forrester был анализ семи компаний, которые использовали современный инструмент управления данными. За три года выяснилось, что:
- Общая окупаемость инвестиций составила 364%
- Окупаемость инвестиций в отношении сэкономленного времени составила 2,7 млн долларов США.
- Повышение производительности труда бизнес-пользователей составило 584,182 долл. США.
- Экономия за счет более быстрого адаптации аналитиков составила 268 085 долларов США.
Соответствие (compliance)
Трудно рассчитать точную рентабельность инвестиций с точки зрения соответствия требованиям, но легко определить, какую экономию вы могли бы получить, не нарушая нормативные требования. Давайте рассмотрим несколько примеров.
Существует множество законов о защите данных, но давайте рассмотрим те, которые предусматривают огромные штрафы:
- GDPR: максимальный штраф в размере 20 миллионов евро (24 миллиона долларов США) или 4% от годового мирового оборота.
- Калифорнийский закон о конфиденциальности данных потребителей: гражданские штрафы до 7500 долларов США за каждое нарушение.
- Закон DIFC о защите данных: от 20 000 до 100 000 долларов США.
И это не пустые угрозы. Крупнейшие нарушители правил GDPR ЕС понесли следующие наказания:
- British Airways – 204,6 млн евро штрафа.
- Marriott International Hotels – 110,3 млн евро штрафа.
- Google Inc. – 50 млн евро штрафа.
Принятие решений на основе данных (Data-Driven)
Самая сложная для расчета окупаемость инвестиций связана с инновациями, основанными на данных, поскольку они зависят от конкретной компании и развиваются медленно.
Но вы можете разделить этот ROI на две части: преимущества для бизнес-лидеров и бизнес-пользователей.
Как мы уже упоминали ранее в этом блоге, когда бизнес-лидеры принимают решения, опираясь на достоверную информацию, это приводит к лучшим результатам. и это напрямую влияет на прибыль или рентабельность компании.
Что касается бизнес-пользователей, то даже при наличии надежной платформы доставки данных, когда все данные, необходимые для инноваций, находятся у пользователя под рукой, трудно предсказать, когда и как произойдут инновации.
Со временем команды будут создавать больше вариантов использования доступных им технологий. В конце концов, наступит поворотный момент, когда этот новый вариант использования, скажем, механизм рекомендаций, будет развернут.
Даже в этом случае вам нужно, чтобы люди сначала использовали эту технологию, чтобы узнать, насколько она популярна и какова будет рентабельность инвестиций. Инструмент-победитель должен поддерживать большинство, если не все ваши источники данных, и позволять вам реализовать свои основные цели — в рамках бюджета!
Лучшие практики для достижения успеха в игре по управлению данными
Хотя каждая организация уникальна, есть несколько основных рекомендаций, которые помогут вам в любом случае.
- Начните с прогрессивного подхода.
Начните с малого и постепенно масштабируйте объем данных в программе управления. Извлекайте важные уроки на этом пути. По мере роста уверенности в себе расширяйте объем данных и получайте их из других отделов.
- Создайте бизнес-кейс.
Получение поддержки и спонсорства от лидеров, которые будут частью процесса, является ключевым моментом при построении практики управления данными. Для этого создайте сильное экономическое обоснование, определив факторы ценности. Покажите улучшения, которые можно получить, например, увеличение доходов, повышение качества обслуживания клиентов и производительности.
- Ставьте четкие, измеримые цели.
Вы не можете контролировать то, что не можете измерить. При внесении любых изменений вы должны измерить базовый уровень для последующего сравнения.
- Сделайте информационную грамотность приоритетом.
Обучайте заинтересованные стороны. Везде, где это возможно, используйте бизнес-термины и переводите академические части дисциплины управления данными в значимое содержание в контексте бизнеса.
- Не ждите мгновенной окупаемости.
Во многих случаях окупаемость программы управления данными не сразу заметна по таким показателям, как прибыль. Даже если результат займет много времени, не расстраивайтесь. Управляемые данные того стоят и окупаются в будущем.
- Сопоставьте инфраструктуру, архитектуру и инструменты.
Ваша структура управления данными должна быть разумной частью архитектуры вашей компании, ИТ-ландшафта и необходимых инструментов.
- Начните с одного или двух источников данных.
Сначала сосредоточьтесь на наиболее важных элементах данных. Позвольте управлению данными расти и распространяться на остальных по мере продвижения инициативы. Начните с источников данных, которые больше всего приносят пользу бизнес-целям.
- Всегда обращайте внимание на качество ваших данных.
Поддержание высокого качества данных обеспечивает надежную аналитику. Благодаря отслеживанию происхождения и надзору за данными в течение жизненного цикла улучшения качества данных, бизнес-пользователи смогут с уверенностью использовать данные.
- Не усложняйте.
Главное, не усложняйте все. Нет необходимости создавать все политики данных и процедуры одновременно. Обрабатывайте непредвиденные обстоятельства и исключения по мере их поступления. Предполагается, что управление данными должно решить ваши бизнес-проблемы, поэтому не создавайте себе новых.
Что делать дальше? Загрузите нашу техническую документацию по внедрению управления данными, чтобы узнать побольше о процессе внедрения системы управления данными.