Стратегия данных
В долгосрочной перспективе такие вопросы, как «какая потребность в стратегии данных? и какие проблемы это решит?» появится. Однако, чтобы ответить на эти вопросы, вы должны полностью понимать структуру стратегии данных, примеры, аналитику и стратегию корпоративных данных. Что ж, обо всем этом и многом другом мы поговорим в этой статье.
Также важно учитывать и сравнивать то, как данные создавались и использовались в прошлом, с тем, как они создаются и используются сегодня.
Сегодня в нашем мире бизнес работает совсем по-другому, ценность данных общепризнанна. По сравнению с прошлым, когда данные воспринимались как побочный продукт деловой активности или процесса. В результате многие новые бизнес-инициативы сделали данные секретом отчетности и аналитики. В настоящее время общепринятым является совместное использование данных приложения с 10 другими системами.
Что такое стратегия данных?
Стратегия данных относится к упорядоченной стратегии организации, управления, анализа и развертывания информационных активов организации, которая может применяться в различных отраслях и на разных уровнях зрелости данных. Это также видение того, как компания будет собирать, хранить, управлять, обмениваться и использовать данные. Следовательно, стратегия данных требует понимания того, что потребности в данных являются основными в бизнес-стратегии.
Более того, идея разработки стратегии данных заключается в том, чтобы убедиться, что все ресурсы данных расположены таким образом, чтобы их можно было легко и эффективно использовать, совместно использовать и перемещать. Данные больше не являются побочным продуктом бизнес-процессов. это критически важный актив, который позволяет обрабатывать и принимать решения. Стратегия данных помогает, гарантируя, что данные управляются и используются как актив. Он обеспечивает общий набор целей и задач для всех проектов, чтобы обеспечить эффективное и действенное использование данных. Стратегия данных устанавливает общие методы, практики и процессы для управления, обработки и совместного использования данных в рамках предприятия повторяемым образом.
Это возможность взять вашу существующую линейку продуктов и лучше продвигать ее на рынок, лучше развивать ее, использовать ее для улучшения обслуживания клиентов или получить точную степень понимания вашего клиента. Стратегия данных определяется общей бизнес-стратегией и бизнес-моделью вашей организации.
Читайте также: Плохая сторона PayPal, о которой вы, вероятно, не замечаете
Почему компании разрабатывают стратегию данных:
№1. Думать о будущих тенденциях и о том, как лучше всего ими управлять.
№ 2. Поддерживайте переосмысление процесса принятия решений в организации на всех уровнях.
№3. Для управления потоками данных, которые имеют решающее значение для успеха компании.
№ 4. Стимулировать изменения и формировать культуру данных.
№ 5. Развить устойчивое конкурентное преимущество, учитывая объем, глубину и доступность цифровых данных.
Пример стратегии данных
Давайте рассмотрим пример стратегии данных, когда команда консультантов помогает крупной компании разработать стратегию данных. Руководителю проекта было трудно заставить своего начальника понять необходимость и важность стратегии данных с самого начала. Почему? Компания уже была успешной. Его доходами и затратами управляли хорошо, а отдельные бизнес-подразделения и технологические группы хорошо справлялись со своими обязательствами. К чести компании, это не было самоудовлетворяющим. Однако руководство всегда искало способы повысить производительность труда сотрудников и сократить текущие расходы. При этом были созданы всевозможные метрики и ключевые показатели эффективности (KPI) для измерения производительности ИТ, преимуществ для бизнеса и общей стоимости владения. Идея создания еще одной дорожной карты для решения проблемы, которая не была хорошо понята, была отвергнута.
Поскольку компания делает так много вещей правильно, управляющему директору нужно было понять, почему и как стратегия обработки данных может изменить ситуацию.
Чего не знал доктор медицины. Результаты отчетности и аналитики сделали данные секретным ингредиентом многих новых бизнес-инициатив. Следовательно, можно легко обмениваться данными приложений с 10 другими системами. Между тем, совместное использование данных приложения и доступ к ним — одна из проблем, с которыми сталкивается его сотрудник.
Однако организациям необходимо создавать стратегии обработки данных, соответствующие сегодняшним реалиям, чтобы повысить эффективность работы. Чтобы разработать такую всеобъемлющую стратегию данных, им необходимо учитывать текущие обязательства в отношении бизнеса и технологий. При этом ставя перед собой новые цели и задачи.
Читайте также: УЧЕТ ПО СПРАВЕДЛИВОЙ СТОИМОСТИ: определение и преимущества учета по справедливой стоимости
Структура стратегии данных
Давайте посмотрим на структуру стратегии данных REI: как они могут сократить время на получение информации с помощью совместной работы и улучшить свой розничный опыт.
REI, крупнейший в Америке потребительский кооператив и специализированный розничный продавец товаров для активного отдыха, имеет 150 магазинов в 36 штатах и 16 миллионов членов. С ростом и популярностью REI быстро накопила множество данных о клиентах. Более того, с этими данными о транзакциях в Интернете и в магазине, информацией об операциях и демографическими данными покупателей. Одной из основных целей структуры стратегии данных REI является обеспечение более персонализированного обслуживания клиентов.
Однако с внедрением структуры стратегии данных во всей организации, поддерживаемой отношениями сотрудничества между бизнес-подразделениями и ИТ. REI оптимизировал работу по анализу данных. В результате команды более эффективно собирают и оценивают ключевую информацию о клиентах, чтобы повысить влияние REI на рынке. Следовательно, улучшая качество обслуживания клиентов и влияя на бизнес-стратегию. Исторически сложилось так, что аналитики REI тратили 80 процентов своего времени и усилий на выполнение задач по подготовке данных, а остальное время уходило на поиск правильного способа передачи информации заинтересованным сторонам. Однако их решение внедрить структуру стратегии данных и спланировать более тесные отношения между бизнесом и ИТ-командами было одним из лучших их решений.
Заглядывая в будущее, REI использует аналитику для определения основных стратегических задач и выявления возможностей, которые окажут наибольшее влияние на клиентов.
Стратегия данных аналитики
Стратегии аналитики данных меняют способ ведения бизнеса предприятиями. Однако организации, которые знают, как получать информацию и эффективно ее использовать, имеют конкурентное преимущество перед теми, кто этого не делает. А пока давайте обсудим некоторые стратегии аналитики данных:
№1. Платформа стратегии данных аналитики
Аналитическая платформа — это полное и унифицированное решение для управления данными и создания бизнес-аналитика, используя традиционные и передовые методы, чтобы, тем не менее, дать лицам, принимающим решения, возможность выполнять свою работу. Это также позволяет анализировать релевантные данные из любого источника, в любом формате и из любого места со скоростью, безопасностью и масштабом. Таким образом, это дает бизнесу гибкость для использования облачных или локальных развертываний для удовлетворения динамических бизнес-требований.
№ 2. Аналитическое открытие
Аналитическое обнаружение включает в себя возможность поглощать все доступные данные в аналитическую платформу. Где современные методы, технологии и процессы поддерживают быстрое обнаружение помимо традиционных процессов отчетности и разработки аналитических процессов, которые распространены сегодня. Однако цель состоит в том, чтобы обеспечить быстрое исследование данных, моделирование, совместное использование и обучение в поддерживающей среде обнаружения. При этом основное внимание уделяется разработке планов по внедрению открытий в бизнес-системы, приложения и бизнес-процессы для достижения желаемых результатов.
Читайте также: Что такое обратный аукцион: полное руководство для полного мастерства
№3. Рабочий процесс стратегии данных Analytics
Аналитический рабочий процесс — это систематизированный и повторяемый шаблон деловой активности, обеспечиваемый систематической организацией ресурсов и технологий в бизнес-процессы и рабочие процессы. Следовательно, по мере развития бизнес-процессов эти рабочие процессы кодифицируются. Сортированные (автоматизированные) рабочие процессы обеспечивают повторяемость и контроль качества, особенно в ситуациях с большим объемом транзакций или бизнес-процессов с интенсивным использованием данных, таких как продажи по запросу и планирование операций.
№ 4. Доставка информации
Доставка информации — это способность предоставлять точную и оперативную аналитику в нужное время и в нужном формате для принятия бизнес-решений. Он также принимает множество форм для предоставления информации бизнесу, включая отчеты, информационные панели, системы показателей, визуализацию, пространственное и географическое отображение посредством самообслуживания, запланированного, мобильного и настольного доступа. Сосредоточившись на внедрении аналитики в широко распространенные бизнес-приложения и процессы, планируйте предоставлять ее ключевым заинтересованным сторонам, когда, где и как они в ней нуждаются.
№ 5. Гибридная стратегия управления данными
Стратегия управления гибридными данными имеет решающее значение для эффективности и гибкости, в идеале анализируя все важные для бизнеса данные, извлекая из этих данных информацию и претворяя ее в жизнь. Кроме того, эта область процессов связана с управлением и предоставлением всех данных с помощью современной аналитической платформы, которая оптимизирует существующие технологии бизнес-аналитики (BI) и интегрирует расширенную аналитику в бизнес-процессы, охватывая все типы источников данных, включая структурированные/неструктурированные, созданные машиной/человеком. и потоковое/пакетное.
№ 6. Информация
Управление информацией (IG) сосредоточено на поддержании качества информации, жизненно важной для организации. Набор структур, политик, процедур, процессов и элементов управления для управления информацией и данными в целях поддержки нормативных, правовых, экологических и эксплуатационных требований. Эффективный IG подразумевает управление стратегическими данными и информационными активами, как и всеми другими стратегическими активами.
Читайте также: АНАЛИЗ БИЗНЕС-ПОРТФОЛИО: обзор, шаблоны и способы его проведения
Стратегия корпоративных данных
Стратегия корпоративных данных — это комплексное видение и план будущего организации, направленные на использование возможностей, зависящих от данных. Он служит прикрытием для всех стратегий, специфичных для предметной области, таких как управление основными данными, бизнес-аналитика, большие данные и т. д.
Причины, по которым организациям нужна стратегия корпоративных данных
№1. Избегает бремени ненужных данных. Работа над стратегией корпоративных данных должна сделать ваше предприятие более осведомленным об общем объеме данных, собираемых и хранимых. Кроме того, часть этой осведомленности будет исходить от документирования ключевых жизненных циклов данных. Например, понимание того, сколько данных хранится в разных приложениях, и определение того, как долго данные считаются работоспособными.
№ 2. Устанавливает полномочия по принятию решений в отношении руководства данными и управления данными. Тщательный анализ существующей вселенной данных должен включать оценку подотчетности и ответственности за каждый источник данных и приложение. Это также важная часть стратегии корпоративных данных. Тем не менее, создав этот механизм подотчетности с помощью вашей деятельности по управлению данными и управлению данными, а также укрепив области, которые нуждаются в улучшении. Затем рассмотрите требования управления большими данными.
№3. Помогает установить приоритеты с существующими источниками данных.
Первым шагом в разработке стратегии корпоративных данных является сбор инвентаризации всех источников данных, приложений и владельцев данных. Этот шаг иллюстрирует диапазон и повороты совокупности ваших данных и обеспечивает основу для принятия решений. Он также демонстрирует — руководителям и тем, кто отвечает за управление жизненным циклом данных, — где существуют пробелы и конкурирующие приоритеты в отношении ресурсов.
Читайте также: Управление рисками предприятия: обзор, структура, компетенции
№ 4. Требуется переосмыслить данные, которые вы собираете, ценность и риски. Данные представляют как ценность, так и риск для каждой организации. Существуют проблемы юридического обнаружения, о которых следует знать, а также о совместном использовании, сообщении, хранении или архивировании данных. Более того, это может подвергнуть риску инициативы регулирующих органов. Следовательно, используйте эту информацию, чтобы оценить риск, которому ваши данные подвергают вас, прежде чем вы начнете продвигаться к новым источникам больших данных.
№ 5. Повышает эффективность процессов качества данных. Надежная стратегия корпоративных данных будет отображать точки соприкосновения с данными для мониторинга качества данных и процессов исправления. Это может также включать точки интеграции данных и области для активного вмешательства в управление данными. Следовательно, вы можете применить эту информацию, чтобы уменьшить несоответствия, избыточность или пробелы в действиях по обеспечению качества данных.
В заключение
Наконец, разработка стратегии корпоративных данных должна быть фундаментальной обязанностью любой организации, серьезно относящейся к использованию данных для эффективного предоставления информации и направления.
Часто задаваемые вопросы
Кто такой стратег данных?
Стратеги данных отвечают за весь процесс поиска альтернативных наборов данных и часто сотрудничают с количественными расчетами, учеными данных и менеджерами портфелей. Они помогают в проверке наборов данных, чтобы выбрать те, которые могут оказаться многообещающими и соответствовать потребностям бизнеса.
Почему важна стратегия данных?
Стратегия данных помогает в управлении и использовании данных в качестве актива. Он устанавливает согласованный набор целей и задач для всех проектов, обеспечивая эффективное и действенное использование данных.
Что такое стратегия анализа данных?
Стратегия аналитики должна оценивать конкретные бизнес-трудности организации, сопоставлять эти проблемы с соответствующими данными и ресурсами. Создавайте механизмы для расширения возможностей и институционализации аналитики, чтобы ключевые лица, принимающие решения, имели доступ к действенным результатам.
Как создать стратегию данных?
- Первым шагом в разработке стратегии данных является написание предложения и его использование для получения поддержки на всех уровнях вашей компании.
- Назначьте роли управления данными и сформируйте команду управления данными
- Установите цели для сбора и распространения данных, определив типы данных, которые вы хотите собрать, и откуда они будут поступать.
- Создание стратегии хранения данных и плана дорожной карты организации
- Получите одобрение и начните претворять в жизнь свою стратегию обработки данных.
- HR АНАЛИТИКА: актуальность, примеры, курсы, вакансии
- Отношения с клиентами: все, что вам нужно знать (+ бесплатный план стратегии)
- СТИЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: понимание 4 стилей принятия решений для лидеров
- БИЗНЕС-АНАЛИТИКА (BI): определение, важность, инструменты и преимущества
- 7 советов по развитию бизнеса на 2021 год [с руководством]
- Психографическая сегментация: преимущества, инструменты (+ практические примеры)
- Именование фотобизнеса: лучшее полное руководство 2022 года и креативные идеи
