U današnjem digitalnom dobu, uspjeh svake tvrtke leži u iskorištavanju podataka i njihovom pretvaranju u korisne uvide. Međutim, to zahtijeva provedbu sveobuhvatne podatkovne strategije.
No čak i dok tvrtke ulažu više u podatkovne i analitičke inicijative, na putu im stoje stare prepreke, kao što su skriveni i nepouzdani podaci, neučinkovito upravljanje podacima i nedostatak uvida koji bi mogli djelovati kako bi se uspješno oslobodio potencijal podataka.
Sadržaj
Prije nego što donesem bilo kakvu važnu odluku, pretražim Google. Nakon što sam se informirao o raznim aspektima, obično dobijem razumne ponude za osobne probleme koje mogu usporediti. Kao obitelj, zajedno možemo brzo pronaći pravu ponudu. S druge strane, u poslovnom okruženju nije tako lako donijeti prave odluke. Kada imam iste preferencije i ista pitanja kao tisuće drugih potrošača kada imam privatna pitanja, to nije tako lako u mom vlastitom profesionalnom okruženju.
Ovdje se ne mogu osloniti na podatke drugih. Moram koristiti vlastite podatke kako bih donio informiranu odluku utemeljenu na činjenicama.
Pokazalo se da dobar okvir za usmjeravanje za odgovarajuću podatkovnu strategiju pomaže tvrtkama da prevladaju ove prepreke kako bi pronašle put do pristupa usmjerenog na podatke.
U sljedećem blogu raspravljamo o najvažnijim komponentama uspješne podatkovne strategije.
Sedam ključnih elemenata
Strategija bi trebala uključivati najmanje sedam bitnih elemenata kako bi se osigurala maksimalna učinkovitost i djelotvornost u korištenju podataka za donošenje odluka:
– Usklađenost s korporativnom strategijom ↵
– Procjena razine zrelosti analiza i podataka ↵
– Arhitektura i tehnologija podataka ↵
– Tim za analizu podataka ↵
– Upravljanje podacima↵
– Plan za podatkovnu strategiju ↵
– Promjena kulture i prihvaćanje
U ovom članku detaljno objašnjavamo svaku komponentu i pokazujemo kako može pomoći u razvoju sveobuhvatne podatkovne strategije za budućnost.
Što je podatkovna strategija?
„Podatkovna strategija je dugoročni plan koji definira tehnologiju, operacije, ljude i pravila potrebna za upravljanje komponentom poslovanja. Svaka vrsta poslovanja danas prikuplja velike količine neobrađenih podataka. Međutim, te tvrtke trebaju dobro osmišljen plan upravljanja podacima i analize ako žele koristiti te informacije za donošenje informiranih odluka. Strategija podataka ocrtava dugoročnu viziju organizacije za prikupljanje, pohranjivanje, dijeljenje i korištenje svojih podataka.” (https://aws.amazon.com/de/what-is/data-strategy/)
Podatkovnu strategiju ne treba brkati s poslovnom strategijom. Iako je usko povezana, fokus poslovne strategije je kako se tvrtka treba pozicionirati na tržištu, dok je podatkovna strategija usmjerena na razumijevanje i korištenje podataka tvrtke.
Također je važno shvatiti da razvijanje uspješne podatkovne strategije uključuje više od pukog prikupljanja podataka i korištenja analitike za prepoznavanje trendova—također se radi o identificiranju potencijalne “pristranosti” do koje može doći radom s velikim zapisima. Razumijevanje ovih usklađivanja omogućuje organizacijama da učinkovito upravljaju svojim podacima kako bi generirali smislene uvide. Također je važno uzeti u obzir pravne aspekte upotrebe podataka—i interno unutar vaše organizacije i eksterno prema drugim stranama koje mogu imati pristup vašim podacima. To znači: Pobrinite se da se poštuju svi primjenjivi zakoni, propisi i etičke smjernice.
Konačno, sveobuhvatna podatkovna strategija također bi trebala uzeti u obzir ljude uključene u različite elemente cjelokupne strategije. Uz odgovarajuće zaposlenike ili izvođače s odgovarajućim tehničkim vještinama, jednako je važno stvoriti kulturu koja prihvaća promjene, radi zajedno prema zajedničkim ciljevima i cijeni procese donošenja odluka temeljene na podacima.
Svrha podatkovne strategije je identificirati kako cijela organizacija može koristiti podatke za donošenje poslovnih odluka, a zatim izraditi plan koji povezuje funkcije ljudi, procese i tehnologiju kako bi plan postao stvarnost.
Koliko je važna podatkovna strategija?
Strategija podataka toliko je važna za tvrtke jer pruža jasno razumijevanje njihovih podataka i omogućuje bolje odluke. Omogućuje organizacijama da budu agilnije, učinkovitije i produktivnije iskorištavanjem svojih podataka za dobivanje uvida, poticanje inovacija i poboljšanje performansi.
S poboljšanim pristupom pouzdanim, visokokvalitetnim podacima, tvrtke mogu rano identificirati trendove, procijeniti ponašanje kupaca i steći konkurentsku prednost nad svojim konkurentima. Poboljšana je i suradnja između odjela, tako da svi mogu brzo i jednostavno pristupiti istim informacijama.
Strategija podataka također je važna iz etičkih razloga: ona utvrđuje kako tvrtka treba odgovorno upravljati svojim podacima kako bi zaštitila privatnost kupaca i poštivala primjenjive zakone i propise. Pomaže osigurati da se prikupljeni podaci koriste točno, pouzdano i sigurno za postizanje najboljih mogućih ishoda za klijente.
Konačno, podatkovna strategija osigurava da poduzeće nije preopterećeno informacijama, već da se može usredotočiti na najvažnije podatke koji se mogu koristiti u stvarnom vremenu za donošenje odluka. To može pomoći u smanjenju troškova uz poboljšanje učinkovitosti i produktivnosti u velikoj mjeri.
Najvažniji elementi podatkovne strategije:
1. Usklađivanje s korporativnom strategijom
Strategija podataka učinkovita je samo ako je usklađena s poslovnim ciljevima organizacije. Da biste to učinili, morate jasno znati kako će se podaci koristiti za postizanje tih ciljeva i izraditi akcijski plan koji definira kako će se podaci prikupljati, obrađivati, pohranjivati, koristiti i osiguravati.
Usklađivanje podatkovne strategije s poslovnom strategijom zahtijeva komunikaciju između različitih odjela unutar organizacije. Na primjer, ako marketinški odjel treba pristup podacima o klijentima, mora blisko surađivati s IT timom kako bi osigurao pristup tim podacima na siguran način. Ova dva tima također moraju surađivati kada je riječ o tome kako se ti podaci trebaju koristiti. To uključuje odlučivanje koje metrike pratiti i o kojima izvješćivati te koje uvide izvući iz tih informacija.
Organizacijska kultura također igra važnu ulogu u usklađivanju poslovne strategije sa strategijom podataka. Ako se zaposlenici ne potiču ili im se ne dopusti da to učine, možda nikada neće ostvariti svoj puni potencijal ili vidjeti prilike za poboljšanje i inovacije. Kultura suradnje, u kojoj se svi osjećaju ugodno dijeleći ideje i radeći prema zajedničkim ciljevima, korisna je za poslovno usklađivanje jer potiče korištenje podataka za dobivanje uvida u ponašanje kupaca, obrasce korištenja proizvoda i druge ključne pokazatelje uspješnosti, koji mogu pomoći u donošenju odluka -izrada na svim razinama organizacije.
Strategija podataka slijedi strategiju poduzeća
Uspješna podatkovna strategija trebala bi biti usko povezana s poslovnim ciljevima. To znači da između odjela treba postojati jasna komunikacija o tome koji su pokazatelji najvažniji, kako ih treba koristiti i o čemu treba izvještavati. Korisno je stvoriti kulturu koja potiče timsku suradnju i praktičnu upotrebu analitičkih alata kako bi svi uključeni mogli jednostavno podijeliti ideje i brzo pristupiti istim informacijama.
Također je važno identificirati sve vanjske čimbenike koji mogu utjecati na sposobnost tvrtke da postigne svoje ciljeve; rad s partnerima ili klijentima može pružiti korisne uvide u to koje prilagodbe je potrebno učiniti kako bi se osiguralo da organizacije i njihovi povezani skupovi podataka budu maksimalno učinkoviti. Postavljanje petlji povratnih informacija također može pomoći da se osigura da se strategije redovito pregledavaju i prilagođavaju ako je potrebno.
Kada tvrtke imaju jasnu ideju o tome koja je vrsta podataka potrebna za određeni projekt, mogu usmjeriti svoje resurse na prikupljanje informacija koje su najvažnije. Time se izbjegava gubljenje vremena i truda na prikupljanje nevažnih ili nepotrebnih podataka, što bi moglo dovesti do neučinkovitog donošenja odluka. Također omogućuje organizacijama određivanje prioriteta tako važnim zadacima kao što je uspostava protokola privatnosti za zaštitu podataka o korisnicima od neovlaštenog pristupa ili zlouporabe.
Konačno, uspješno poslovanje i usklađivanje podataka zahtijeva kontinuirani nadzor i petlje povratnih informacija; Organizacije trebaju procijeniti donose li njihove trenutačne strategije očekivane rezultate – ako ne, trebaju se prilagoditi u skladu s tim dok ih ne postignu. Rad s vanjskim dionicima kao što su kupci ili dobavljači također može pružiti korisne uvide u to koje su prilagodbe potrebne kako bi se osiguralo da organizacije i njihovi skupovi podataka budu maksimalno učinkoviti.
2. Procjena zrelosti analitike i podataka
Analitička procjena zrelosti važna je jer organizacijama daje uvid u trenutno stanje njihovih podataka i analitičkih sposobnosti. To omogućava organizacijama da uoče nedostatke u svojim trenutnim sustavima, razumiju gdje im je potrebno poboljšanje i osmisle strategiju kako bi ih doveli do odgovarajuće razine zrelosti.
Takva se procjena također može koristiti za usporedbu tvrtke unutar njezine industrije ili u usporedbi s konkurentima, pomažući rukovoditeljima da postave realne ciljeve rasta i pokreću ukupnu strategiju podataka za tvrtku. Osim toga, provođenjem redovitih procjena, tvrtke mogu držati korak s novim tehnologijama i preferencijama potrošača kako bi ostale ispred konkurencije.
Što je potrebno za unapređenje ANALITICS-a u Vašoj tvrtki? Koje vještine i resursi su Vam potrebni da biste bili uspješni u analitičkim inicijativama?
U tu je svrhu Tom Davenport razvio delta model koji je predstavio u knjizi „Analitika na djelu“. Kratica Delta označava: Data, Enterprise, Leadership, Targets and Analysts, odnosno dostupne, visokokvalitetne podatke, orijentaciju tvrtke, analitičko vodstvo, strateške ciljeve i analitičare. Grčko slovo “Delta” često se koristi kao simbol za “promjenu”. Ovo je indikativna slika cilja ovog modela.
DELTA gleda na bitne komponente iz perspektive tvrtke. Savjetujemo prvo snimiti trenutnu situaciju i samostalno razraditi ciljno stanje. Elemente podatkovne strategije usklađujemo s provjerenim ciljnim stanjem.
3. Arhitektura i tehnologija podataka
Podatkovna arhitektura i tehnologija bitne su za svaku uspješnu podatkovnu strategiju; bez pravih alata i arhitekture, organizacije se bore s prikupljanjem, pohranjivanjem, analizom i učinkovitim korištenjem podataka. To može dovesti do neučinkovite podatkovne strategije koja ne dodaje vrijednost poslovanju.
Arhitektura podataka ključna je komponenta svake strategije podataka. Definira kako se Vaši podaci pohranjuju, kako im se pristupa i kako se koriste unutar tvrtke. Na primjer, možete koristiti relacijske baze podataka kao što su SAP Data Warehouse, BW/4HANA ili MS SQL Server, nerelacijske “NoSQL” baze podataka kao što su MongoDB ili Cassandra i “Big Data” rješenja kao što su Hadoop ili Spark. Ili pohranjujete dio svojih podataka izravno u Objectstore – Data Lake (npr. S3 od AWS-a). Svaka od ovih arhitektura služi određenoj svrsi unutar Vaše cjelokupne infrastrukture poslovne inteligencije (BI). Važno nam je da su odabrane samo one komponente koje rezultiraju platformom sa stajališta korisnika: Ovdje slijedimo koncept platforme poslovne analitike.
Osim arhitekture, tehnologija također igra važnu ulogu u izradi uspješne podatkovne strategije. Zahvaljujući tehnologijama kao što su umjetna inteligencija (AI), strojno učenje (ML), obrada prirodnog jezika (NLP), aplikacije koje se temelje na blockchain-u i drugim inovativnim rješenjima, tvrtke omogućuju tvrtkama dobivanje dubljih uvida u podatke nego ikad prije. Ove tehnologije omogućuju točnija predviđanja ponašanja kupaca ili tržišnih trendova na temelju povijesnih podataka; također omogućuju tvrtkama da automatiziraju svakodnevne zadatke koji bi inače oduzeli previše ljudskih resursa ili doveli do pogrešaka zbog ručnog unosa.
Računalni oblak
Cloud računalstvo također je revolucioniralo način na koji tvrtke pohranjuju i obrađuju svoje podatke. To im omogućuje da značajno smanje troškove povezane s infrastrukturom i održavanjem, dok još uvijek pružaju snažne analitičke mogućnosti na velikom broju. To pomaže tvrtkama da brzo implementiraju nove aplikacije i integriraju različite skupove podataka kako bi bolje razumjeli preferencije kupaca ili nove trendove na tržištu.
Ukratko, odgovarajuća podatkovna arhitektura i tehnologija ključni su za uspješnu podatkovnu strategiju – ona omogućuje organizacijama da lako pristupe svojim podacima kako bi otkrile uvide koji se mogu koristiti za donošenje odluka, dajući im mogućnost da budu u korak s novim tehnologijama, a istovremeno smanjuju troškove povezane s infrastrukturom i pomaganje Vašoj BI platformi da ostane usklađena s poslovnim ciljevima dok se razvija s potrebama korisnika i trendovima u industriji.
4. Tim za analizu podataka
Timovi za analizu podataka ključni su za organizacije kako bi donosile informirane odluke i razvile učinkovite podatkovne strategije. Tim za analizu podataka sastoji se od znanstvenika podataka, inženjera podataka i analitičara podataka koji zajedno rade na analizi i interpretaciji velikih količina podataka. Inženjeri podataka dizajniraju, stvaraju i održavaju skupove podataka koji se mogu koristiti za analizu podataka. Znanstvenici koji se bave podacima koriste svoju stručnost u matematici, statistici i računalnim znanostima kako bi identificirali prepoznatljive obrasce ponašanja u podacima. Analitičari podataka zatim koriste te informacije za izradu izvješća i uvida koje tvrtke mogu koristiti za donošenje informiranih odluka.
Dobro strukturiran tim za analizu podataka kamen je temeljac za organizacije koje žele izgraditi učinkovitu podatkovnu strategiju. Važno je procijeniti trenutnu zrelost podataka organizacije i željeno krajnje stanje prije okupljanja tima stručnjaka. To osigurava zapošljavanje pravih ljudi s pravim vještinama za posao. Nakon što je tim okupljen, važno je osigurati potrebne alate i resurse koji su mu potrebni za uspjeh. To uključuje pristup pouzdanim izvorima podataka, snažnim softverskim programima i drugim tehnologijama potrebnim za analizu.
Timovi za analizu podataka ključni su za organizacije kako bi donosile informirane odluke i razvile učinkovite podatkovne strategije. Tim za analizu podataka sastoji se od znanstvenika podataka, inženjera podataka i analitičara podataka koji zajedno rade na analizi i interpretaciji velikih količina podataka.
Inženjeri podataka dizajniraju, stvaraju i održavaju skupove podataka koji se mogu koristiti za analizu podataka. Znanstvenici koji se bave podacima koriste svoju stručnost u matematici, statistici i računalnim znanostima kako bi identificirali prepoznatljive obrasce ponašanja u podacima. Analitičari podataka zatim koriste te informacije za izradu izvješća i uvida koje tvrtke mogu koristiti za donošenje informiranih odluka.
Dobro strukturiran tim za analizu podataka kamen je temeljac za organizacije koje žele izgraditi učinkovitu podatkovnu strategiju. Važno je procijeniti trenutnu zrelost podataka organizacije i željeno krajnje stanje prije okupljanja tima stručnjaka. To osigurava zapošljavanje pravih ljudi s pravim vještinama za posao. Nakon što je tim okupljen, važno je osigurati potrebne alate i resurse koji su mu potrebni za uspjeh. To uključuje pristup pouzdanim izvorima podataka, snažnim softverskim programima i drugim tehnologijama potrebnim za analizu.
Kako bi se maksimizirala učinkovitost unutar tima za analizu podataka, važno je da svaki član tima jasno razumije svoju ulogu. Inženjeri podataka trebali bi se usredotočiti na dizajniranje skupova podataka koji su laki za korištenje analitičarima, a koji su dovoljno fleksibilni za buduće potrebe; analitičari bi se, s druge strane, trebali usredotočiti na izradu izvješća koja su korisna za donošenje odluka. Nadalje, svi članovi tima moraju imati sposobnost komunikacije kako bi učinkovito radili jedni s drugima i s drugim odjelima unutar tvrtke.
Razvijanje uspješne podatkovne strategije također zahtijeva razmišljanje o tome kako će Vaša organizacija koristiti uvide iz svojih analitičkih napora. Sam pristup velikim podacima nije dovoljan; potrebni su Vam ljudi koji te informacije mogu pretvoriti u korisne uvide koje zatim mogu koristiti donositelji odluka u Vašoj organizaciji. Osim toga, razumijevanje načina na koji različiti odjeli u Vašoj organizaciji surađuju i osiguravanje da svi dionici rade prema zajedničkim ciljevima koje postavlja viši menadžment ili dionici ključno je za razvoj sveobuhvatne strategije.
Općenito govoreći, snažan tim za analitiku podataka ključan je za razvoj učinkovite podatkovne strategije za svaku tvrtku koja želi donositi informirane odluke na temelju pouzdanih informacija iz skupnih obavještajnih izvora. Ključno je da svaki član tima jasno razumije svoju ulogu kako bi mogli učinkovito raditi zajedno dok stječu koristan uvid u način na koji različiti odjeli organizacije međusobno djeluju kako bi postigli zajedničke ciljeve koje je postavilo više rukovodstvo ili dionici.
5. Upravljanje podacima
Upravljanje podacima bitan je dio svake uspješne podatkovne strategije. Ovdje se radi o definiranju politika, procedura i standarda koji podržavaju prikupljanje, obradu i korištenje podataka unutar organizacije. Učinkovito upravljanje podacima osigurava da se s poslovnim podacima rukuje sigurno i odgovorno, istovremeno omogućujući njihovu smislenu upotrebu u skladu s poslovnim ciljevima organizacije.
Upravljanje podacima može se podijeliti na dvije glavne komponente: upravljanje podacima i kontrole pristupa podacima. Upravljanje podacima uključuje aktivnosti kao što su organiziranje zapisa po kategorijama (npr. demografija kupaca), stvaranje višekratnih procesa za prikupljanje i pohranjivanje podataka (npr. sigurnosne kopije), praćenje performansi sustava, točno bilježenje promjena zapisa (revizija), itd.
Kontrola pristupa podacima, s druge strane, odnosi se na postavljanje okvira dopuštenja koji određenim korisnicima zabranjuje pristup određenim skupovima podataka ili izvođenje različitih operacija (npr. brisanje skupova podataka).
Kultura podataka ključnog čimbenika
Još jedna ključna točka je stvaranje “podatkovne kulture” u Vašoj organizaciji u kojoj su svi odgovorni za poštivanje politika i procedura upravljanja podacima i kontrole pristupa. To zahtijeva provedbu programa obuke kako bi se zaposlenici educirali o njihovoj ulozi u poštivanju ovih pravila, ulaganje u analitičke alate koji olakšavaju provedbu ovih pravila, redovito preispitivanje razine usklađenosti u svakom odjelu ili na lokaciji, itd. Osiguravanjem da svi zaposlenici razumiju svoje ulogu u upravljanju podacima, možete osigurati da možete zaštititi svoju organizaciju od potencijalnih rizika povezanih s pogrešnim rukovanjem osjetljivim podacima ili nepoštivanjem primjenjivih propisa.
Učinkovite sigurnosne mjere također su ključne za uspješnu podatkovnu strategiju jer onemogućuju neovlašteni pristup ili zlouporabu podataka. To može uključivati tehnologije poput višefaktorske provjere autentičnosti ili tehnike šifriranja. Međutim, treba napomenuti da to nadilazi upotrebu tehnologije – mora uključivati fizičke sigurnosne mjere kao što su sustavi kontrole pristupa i kontrole organizacijskih procesa kao što su provjere prošlosti zaposlenika prije dodjele prava pristupa.
Općenito, odgovarajuće prakse upravljanja podacima ključne su za uspješnu podatkovnu strategiju – bez njih organizacije riskiraju gubitak vrijednih uvida zbog pogrešnog rukovanja svojim skupovima podataka ili neprikladnih metoda pohrane; također se mogu smatrati zakonski odgovornima ako ne poštuju potrebne zahtjeve u pogledu zaštite podataka ili sigurnosnih propisa. Stoga, kada planirate sveukupnu strategiju Vaše tvrtke, uspostavljanje dobre politike zaštite i korištenja za Vašu imovinu treba biti glavni prioritet.
6. Plan podatkovne strategije
Razvijanje plana učinkovite podatkovne strategije ključni je korak za svaku organizaciju koja želi maksimalno iskoristiti svoju podatkovnu imovinu. Radni akcijski plan ima jasne ciljeve, korake izvršenja i mjerljive prekretnice prema kojima se može pratiti napredak.
Prvi korak u razvoju mape podatkovne strategije je definiranje trenutnog stanja i željenog stanja poslovanja. To znači procijeniti kojim skupovima podataka organizacija trenutno ima pristup, kako se koriste i kakve se vrste uvida iz njih dobivaju. Čimbenike kao što su zaštita privatnosti korisnika, sigurnosni protokoli, zakoni o zadržavanju i otkrivanju podataka itd. također treba uzeti u obzir u ovoj procjeni.
Čim utvrdite trenutno i željeno stanje, počinje planiranje plana. Započnite ocrtavanjem svojih strateških ciljeva – oni bi trebali biti kvantitativne prirode (npr. “povećati točnost modela segmentacije kupaca za 20%”) kako bi se mogli lako mjeriti tijekom vremena. Od ovih ciljeva, krenite unatrag kako biste opisali korake potrebne za njihovo postizanje. Ne zaboravite isplanirati vremenske rokove i resurse (npr. proračun ili osoblje) koji moraju biti dodijeljeni za uspješno dovršenje svakog koraka.
Koristite metode upravljanja projektima za izvrstan plan
Tehnička rješenja (npr. ulaganje u nove softverske programe ili zapošljavanje dodatnih zaposlenika) i organizacijske promjene (npr. uspostavljanje novih pravila za rukovanje podacima o zaposlenicima) svakako treba uzeti u obzir pri izradi Vašeg plana. Također biste trebali planirati kontrolne točke na kojima dionici mogu provjeriti napredak u ključnim intervalima. To Vam omogućuje da osigurate da svi uključeni prate željeni ishod i daje odgovornima priliku da prilagode tijek ako je potrebno.
Nakon što imate pregled na visokoj razini svakog koraka, vrijeme je da odredite koje radnje imaju prednost nad ostalima. Prilikom dodjele razina prioriteta, uzmite u obzir faktore kao što su vremenska ograničenja ili ovisnosti između zadataka. Međutim, ne zaboravite na kvalitativne prednosti, kao što su: B. Poboljšanje korisničkog iskustva pri odlučivanju koliko brzo bi određeni zadaci trebali imati prednost nad drugima.
Općenito, razvoj sveobuhvatnog plana zahtijeva brigu i predviđanje za provedbu uspješne podatkovne strategije. Pritom se ne biste trebali usredotočiti samo na ispunjavanje tehničkih zahtjeva, već i razmotriti utjecaj na korisnike, dionike i druge odjele tvrtke u svim fazama razvoja. Pažljivim planiranjem i razmišljanjem može se stvoriti učinkovit plan koji će organizaciju dovesti do željenih ciljeva.
7. Promjena kulture i prihvaćanje
Podatkovna strategija sada je uspješno kreirana. Naoružani planom, spremni ste krenuti naprijed s podatkovnim inicijativama.
Posljednje, ali ne i najmanje važno, trebate se pozabaviti pitanjem upravljanja promjenama jer će se Vaši timovi suočiti s mnogim promjenama i vjerojatno novim odgovornostima i očekivanjima. Bez promjene kulture, Vaši napori u strategiji podataka neće dosegnuti svoj puni potencijal.
U Boga vjerujemo, svi drugi moraju donijeti podatke.
Poticanje kulture usmjerene na podatke unutar organizacije ključno je za svaku uspješnu podatkovnu strategiju. Počinje s primjerom koji su postavili najviši menadžment i rukovoditelji. Citat W. Edwardsa Deminga ilustrira primjeran stav. I može ići tako daleko do implementacije širih koncepata kao što je podatkovna mreža.
Da bi tvrtka mogla učinkovito koristiti svoje podatke, mora osigurati da se svi zaposlenici – od vrha prema dolje – slažu sa smislenom upotrebom podataka. To zahtijeva ne samo tehničke vještine, već i da zaposlenici budu odgovarajuće obučeni, osnaženi i podržani.
Dobar koncept obuke neophodan je za prihvaćanje
Prvi korak u poticanju kulture temeljene na podacima u Vašoj organizaciji trebao bi biti edukacija i osnaživanje zaposlenika. To bi moglo uključivati ponudu tečajeva i seminara o temama kao što je tumačenje izvješća izvedenih iz skupova podataka. Ili tečajevi koji objašnjavaju korištenje alata kao što su SAP Analytics Cloud, Tableau, Power BI ili Excel i pokazuju dodanu vrijednost. Jednako je važno osigurati da svi zaposlenici imaju potrebna prava pristupa i dopuštenja za rad sa skupovima podataka – to osigurava potrebnu autonomiju za samostalno generiranje uvida.
Dostupni proračun također igra ulogu kada je u pitanju odgovornost zaposlenika za rad sa skupovima podataka. Iako ulaganje u vrhunski analitički softver ili zapošljavanje stručnjaka u određenim područjima može biti skupo, čak i mala ulaganja – poput osiguravanja sredstava za putne troškove za sudjelovanje na konferencijama ili programima obuke – pomažu održati moral na visokom nivou pokazujući zaposlenicima da tvrtka cijeni njihov trud.
Ključni čimbenik komunikacije
Posljednje, ali ne manje važno, komuniciranje uspjeha koji je postignut korištenjem podatkovne imovine ključno je kada je u pitanju povećanje angažmana zaposlenika. Uspješne inicijative ne mogu proći nepriznate, a uočavanje opipljivih rezultata korporativne strategije (kao što su povećana prodaja ili smanjeni troškovi) ne samo da potvrđuje naporan rad svih uključenih, već i potiče druge odjele da pokušaju sa sličnim inicijativama.
Općenito, implementacija uspješne podatkovne strategije zahtijeva više od samog tehničkog znanja i iskustva – zahtijeva stvaranje okruženja u kojem zaposlenici prepoznaju potrebu za radom sa skupovima podataka, osjećaju podršku i osnaženost svoje organizacije te primaju priznanje i nagrade kada to postižu uspjeh. S takvom korporativnom kulturom, tvrtke osiguravaju učinkovito korištenje svojih resursa i shodno tome motiviraju svoje zaposlenike.
Počnite danas
Sada kada razumijete važnost podatkovne strategije, trebali biste napraviti prvi korak i započeti s izradom vlastitog plana. Integrirajte sedam ključnih elemenata kako biste povećali vrijednost svoje podatkovne imovine, smanjili rizik i povećali učinkovitost.
Dopustite nam da Vam pomognemo razviti svoju uspješnu podatkovnu strategiju. Naravno, još uvijek možete jednostavno odgoditi temu. Imat ćete dovoljno drugih stvari na stolu. Tek tada će se silosi podataka nastaviti pojavljivati umjesto povezivanja pojedinačnih rješenja u Business Analytics Plattform-i . Gdje svaki korisnik koji pronađe podatke za svoje pitanje ih razumije i može ih koristiti za donošenje odluka.
Započnite danas kako biste oslobodili snagu podataka i stvorili jasne putove do uspjeha.
Ovaj je blog dio serije postova o poslovnoj analitici. Preporučujem izgradnju platforme za poslovnu analitiku. Cilj je korisnicima ponuditi platformu za njihove potrebe na kojoj mogu pronaći sve podatke i alate za analizu.
Do sada objavljeno:
- 1. dio: Kako poslovnu analitiku učiniti uspješnom?
- 2. dio: Business Analytics vs. Business Intelligence
- 3. dio: Što je SAP Analytics? Portfelj SAP Data Warehouse
- 4. dio: SAP Analytics – Front End proizvodi
- 5. dio: Podatkovna platforma – važan stup digitalne transformacije
- 6. dio: Na putu do AWS-a
- 7. dio: Cloud – prokletstvo ili blagoslov?
- 8. dio: Vođenje podacima – zašto je Power BI popularan izbor
- 9. dio: Platforma poslovne analitike: Agilnost i upravljanje podacima
- 10. dio: Napredna analitika uz SAP i R
- 11. dio: Razvijte podatkovni model uz podršku SAP PowerDesigner-a
- 12. dio: Karte usklađene s IBCS-om s Tableau i graphomate
- 13. dio: Brzo steknite nove uvide: Je li sada pravo vrijeme da počnete s SAP Data Warehouse Cloud-om?
- 14. dio: Početak rada s R
- 15. dio: Napredna analitika s R-om: Pregled
- 16. dio: Kultura podataka: Kako donositi bolje poslovne odluke
- 17. dio: Podržite BI self-service – implementirajte koncept podatkovne mreže!
