В беседах с нашей исследовательской сетью и клиентами-консультантами обычно всплывает центральная тема: как максимизировать ценность данных и аналитики во всей организации каждый день. Этот путь берет модные имена и заголовки, такие как « стать организацией, работающей с данными», «стать лидером, ориентированным на аналитику», или даже «расширить возможности демократизации данных и грамотности». Не ошибитесь; как бы вы это ни называли, это большое стремление преобразовать культуру компании, сосредоточившись на своем опыте в предоставлении отраслевых продуктов и услуг, в гибкую компанию, ориентированную на данные и аналитику.

Но, как и в случае со всеми высокими целями, она может начаться с посадки правильных семян и развития постепенного увеличения добавленной стоимости. В этом блоге давайте разберем некоторые важные концепции, а затем посеем семена.

Почему сейчас.Организация, использующая данные, начинается с понимания,почему это необходимо, а затем с того, что нужно срочно это сделать. За последние несколько лет многие компании начали цифровую трансформацию, часто включая внедрение расширенной аналитики, такой как машинное обучение и искусственный интеллект, с прицелом на будущие бизнес-модели. Однако в условиях продолжающихся глобальных разрушительных сил компании осознали насущную потребность в надежных данных, чтобы они были гибкими и устойчивыми в постоянно меняющейся бизнес-среде. Бизнес-команды полагаются на последние данные для изучения, понимания и прогнозирования происходящего и принятия важных решений для обеспечения непрерывности бизнеса и отношений с клиентами. В настоящее время организации видят необходимость в том, чтобы бизнес-команды работали со своими данными, чтобы выявлять срочные идеи, и в результате аналитика вышла на первый план в организациях, использующих данные.

Новый путь.Организации осознали свою зависимость от хорошо понятных и надежных данных как основы для принятия более быстрых решений с большей уверенностью, и в результате получили распространение бизнес-инструменты обработки и курирования данных. Хотя специалисты в области ИТ и управления данными полагались на традиционный подход к управлению мастер-данными для программирования бизнес-правил для критически важных данных, их бизнес-результатом было повышение операционной эффективности бизнес-процессов за счет согласованности данных между операционными системами. Тем не менее, этот подход не соответствует потребностям аналитики; освоение наборов данных для принятия бизнес-решений и аналитики отличается от того, чтобы заставить операционные системы согласовывать общий элемент данных между приложениями. Кроме того, когда основными пользователями являются эксперты в предметной области, а не разработчики, требуется совершенно другой подход и пользовательский опыт. Интеллектуальные центры данных, которые распознают и учитывают эти потребности и концепции, обеспечивают значительный ускоритель для организаций, предпринимающих шаги к тому, чтобы использовать данные и аналитику.

Начало работы.Radiant Advisors советует организациям с самого начала сосредоточиться на понимании своих конкретных потребностей при использовании бизнес-ориентированного подхода к обработке данных, ориентированного на принятие решений. Это позволит бизнес-командам быть более гибкими и устанавливать правильные ожидания в отношении того, как освоенные данные будут соответствовать контексту и правильному использованию. Благодаря внедрению таких платформ, как Semarchy xDM, организации получают целостное представление о своих данных во всех приложениях и наборах данных, повышая эффективность своих данных и бизнес-аналитику.

В частности, мы рекомендуем:

  1. Четко определите желаемый бизнес-результат или возможности аналитики. Процесс освоения данных будет быстрее и точнее, если будет четкое понимание того, как люди будут использовать данные. Данные о качестве начинаются с правильного определения, которое обеспечивает уникальность, а затем определяет отношения с другими объектами или их положение в иерархии. Затем можно добавить связанные элементы данных для поддержки намеченного результата.
  2. Четко определите свои потребности в данных и определите их приоритетность. Многие организации быстро теряют контроль над объемами своих данных, потому что все бизнес-данные в системах могут показаться связанными. Когда вы начинаете с определения данных, необходимых для принятия решений в конкретной области бизнеса, становится легче определить необходимые исходные данные и сделать их доступными быстрее.
  3. Четко определяйте уровни качества, которые являются приемлемыми и достижимыми. Решения и аналитика могут работать с различными уровнями качества данных с точки зрения полноты, точности, достоверности и своевременности. Однако, когда компании не могут указать четкие параметры или критерии приемлемости, любые данные с дефектом могут считаться ненадежными, что подрывает воспринимаемое качество всего используемого набора данных и приводит к результатам аналитики. Четкое указание допустимых уровней заранее обеспечит уверенность в том, что данные пригодны для использования.

Вывод.Организации, использующие данные, будут неуклонно сосредотачиваться на образе мышления, необходимом каждому для достижения бизнес-результатов, и это хорошо. Сосредоточив внимание на желаемых результатах, приоритетных потребностях в данных и ожиданиях в отношении качества, эти три основополагающих «семена» создадут здоровую среду для уверенного принятия решений с помощью данных и аналитики.

Готовы стать организацией, управляемой данными? Посетите нас на www.semarchy.com.