5 خطوات لبناء إستراتيجية بيانات مؤسسية مباشرة من خبير

يمكن أن تكون البيانات كلمة مخيفة.

لا ينبغي أن يكون الأمر كذلك، لكنه كذلك. في الغالب لأن الناس يعانون من كيفية إدارتها.

لقد وصلت العديد من الشركات إلى النقطة التي أصبح لديها فيها الكثير من البيانات، ولا تعرف إلى أين تتجه بعد ذلك. يعتقد البعض الآخر أنها صغيرة جدًا، وليست هناك حاجة للاستثمار في استراتيجية بيانات المؤسسة.

الحقيقة هي أنه بغض النظر عن حجم شركتك والحالة الحالية لبياناتك، فسوف تستفيد من تنفيذ استراتيجية البيانات.

لمساعدتك على البدء، قمنا بالاستعانة بخبرة زوسيا كوسوفسكي، مدير منتجات المجموعة لفريق ذكاء الأعمال في HubSpot (أي خبير إستراتيجية البيانات الداخلي لدينا.)

بحلول الوقت الذي تنتهي فيه من قراءة هذه المقالة، سيكون لديك فكرة أفضل عن مستوى نضج البيانات الحالي لشركتك، وما هي العوامل التي يجب مراعاتها قبل بناء إستراتيجيتك، وبعض الخطوات للمساعدة على طول الطريق.

على الرغم من الاعتقاد السائد، فإن استراتيجية بيانات المؤسسة ليست مخصصة فقط للشركات الكبيرة التي لديها كميات كبيرة من البيانات. في الواقع، يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة من الاستثمار في استراتيجية البيانات في وقت مبكر ووضع الأساس الذي سيساعدها على التوسع.

فوائد استراتيجية بيانات المؤسسة

المأزق الشائع الذي تواجهه العديد من المؤسسات هو أنه بينما يقومون بجمع الكثير من البيانات، يقوم كل فريق بتفسيرها بطريقته الخاصة. لا توجد طريقة قياسية لإعداد التقارير وقد يقوم كل فريق بالإبلاغ عن قيمة مختلفة لنفس المقياس.

وهذا يعني أن الجميع ينتهي بهم الأمر إلى الحصول على بيانات مختلفة دون فهم واضح لما هو دقيق. عندما لا يكون هناك مصدر واحد للحقيقة، يصبح من الصعب للغاية الوثوق ببياناتك والحصول على رؤى قيمة.

قال كوسوفسكي: "البيانات لا توجد في صومعة فحسب". "لن يستخدم فريق التسويق البيانات الخاصة بالتسويق فقط والتي لا يملك أي فريق آخر أي تأثير عليها. سيرغبون في سحب المعلومات من مناطق مختلفة أيضًا.

وتتابع: "وهكذا، يعد عنصر الحوكمة والتوحيد القياسي واللغة المشتركة أمرًا مهمًا حقًا في التأكد من قدرة هذه الفرق على التواصل مع بعضها البعض."

لذلك، من خلال تنفيذ EDS، يمكنك منع صوامع المعلومات، والسماح بالثقة في البيانات، وتمكين اتخاذ القرار.

ما يجب مراعاته عند بناء استراتيجية بيانات المؤسسة

1. مستوى نضج البيانات الحالي لديك

أول شيء يوصي Kossowski بفعله قبل بناء إستراتيجيتك هو التقييم الذاتي.

اسأل نفسك: أين تقع شركتك في مرحلة نضج البيانات؟

ديل تمتلك "نموذج نضج البيانات" المستخدم على نطاق واسع والذي يساعد الشركات على تحديد مدى اعتماد شركاتها على البيانات فعليًا. هناك أربع مراحل:

• البيانات على علم – لم تقم شركتك بتوحيد نظام إعداد التقارير الخاص بها ولا يوجد تكامل بين أنظمتك ومصادر البيانات وقواعد البيانات. بالإضافة إلى ذلك، هناك نقص في الثقة في البيانات نفسها.
• يتقن البيانات – لا يزال هناك انعدام للثقة في البيانات، وتحديداً في جودتها. ربما تكون قد استثمرت في مستودع بيانات ولكن لا تزال هناك بعض القطع المفقودة.
• والدهاء البيانات – يتم تمكين شركتك لاتخاذ قرارات العمل من بياناتك. ومع ذلك، لا تزال هناك بعض نقاط الخلل التي يتعين حلها بين قادة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات، حيث تعمل تكنولوجيا المعلومات على توفير بيانات موثوقة عند الطلب.
• تعتمد على البيانات – تعمل تكنولوجيا المعلومات والأعمال معًا بشكل وثيق وهما على نفس الصفحة. ينصب التركيز الآن على توسيع نطاق استراتيجية البيانات لأن العمل الأساسي (خاصة دمج مصادر البيانات) قد تم تنفيذه بنجاح بالفعل.

الأهم هنا هو أن تكون واقعيًا بشأن مكان سقوط شركتك.

قال كوسوفسكي: "أعتقد أن المأزق الأكبر الذي أراه هو عدم الصدق مع نفسك بشأن المرحلة التي وصلت فيها شركتك إلى مرحلة نضج البيانات".

وتضيف أنه لا يكفي أن تنظر إلى المشاعر التي لديك حول كيفية دفعك للبيانات اعتقد شركتك هي. انظر إلى الحقائق.

ابدأ بتحديد مشاكل البيانات التي تواجهها شركتك حاليًا، حيث يعد ذلك مؤشرًا رائعًا على موقعك.

2. صناعتك وحجم شركتك

ستحدد الصناعة التي تعمل بها وحجم شركتك ما إذا كنت ستتبع نهجًا مركزيًا أو موزعًا لاستراتيجية البيانات الخاصة بك.

ولكن قبل أن نفصل هذه الأساليب، دعونا نتحدث عن إطارين لاستراتيجية البيانات: الهجوم والدفاع.

خلال محادثتي مع Kossowski، طرحت كيفية عمل هذا الإطار (شرحه بالتفصيل). هنا) ساعدت HubSpot في تطوير إستراتيجيتها الخاصة.

يعطي الدفاع عن البيانات الأولوية لأشياء مثل أمان البيانات والوصول إليها وإدارتها ودقتها بينما تركز جرائم البيانات على اكتساب رؤى من شأنها تمكين اتخاذ القرار.

كل شركة تحتاج إلى التوازن في الهجوم والدفاع. ومع ذلك، يعتمد البعض أكثر على أحد طرفي الطيف بناءً على صناعتهم.

على سبيل المثال، من المحتمل أن تتعامل منظمة رعاية صحية أو مؤسسة مالية مع بيانات حساسة للغاية، حيث تكون خصوصية البيانات وأمانها أمرًا بالغ الأهمية.

من المحتمل ألا يكون الحصول على البيانات في الوقت الفعلي والرؤى السريعة أولوية قصوى، في حين أن توفير حواجز حماية لمن يمكنه الوصول إلى البيانات ربما يكون كذلك. وعلى هذا النحو، فإنهم سوف يميلون أكثر نحو الإطار الدفاعي.

على الجانب الآخر، هناك شركات التكنولوجيا، وهي صناعة تميل إلى التحرك بسرعة وتعتمد بشكل أكبر على التحول السريع لرؤى البيانات.

لذا، فهم يميلون أكثر إلى الهجوم. ومع ذلك، هناك بالتأكيد أقسام داخل شركات التكنولوجيا (وغيرها من الصناعات سريعة الحركة) ستركز أكثر على الدفاع، مثل التمويل.

نعود الآن إلى الاستراتيجيات المركزية والموزعة.

سيحدد إطار العمل الذي تستخدمه الإستراتيجية التي تخدم شركتك بشكل أفضل.

في البنية المركزية، يكون لديك فريق مركزي لإعداد التقارير أو ذكاء الأعمال (BI) يقوم بإدارة البيانات وإعدادها بالإضافة إلى التقارير.

قال كوسوفسكي: "يمكن أن يعمل هذا [الهيكل] بشكل أفضل بكثير في منظمة أصغر، وخاصة في منظمة تعطي الأولوية للدفاع لأنك ستتحرك بشكل أبطأ". "ستكون عنق الزجاجة، لكن لديك أيضًا سيطرة مشددة على كل جزء منه."

من ناحية أخرى، يعمل النموذج الموزع بشكل أفضل مع الفرق الكبيرة التي تتبع النهج الهجومي. بهذه الطريقة، يمكن لكل فريق التحرك بسرعة ويتم تمكينه من أداء العمل بالطريقة التي تناسبه.

يوضح كوسوفسكي أنه في هذا النموذج، يكون ذكاء الأعمال مسؤولاً ببساطة عن المنصات ووضع حواجز الحماية بينما تقوم الفرق بأعمال التطوير.

وقالت: "إذا فكرت في منظمة ما، فعندما تكبر الشركة، مع فريق أكثر مركزية، يصبح التوسع أكثر صعوبة". "ينتهي بك الأمر إلى توظيف المزيد والمزيد من الأشخاص لتتمكن من تحقيق ذلك."

"لذلك أعتقد أنه عند حجم معين من الشركة، سينتهي بك الأمر إلى التحرك أكثر فأكثر نحو [استراتيجية] اللامركزية على أي حال."

لذلك، بمجرد أن تفهم أي إطار عمل يناسب صناعتك وحجمك، يمكنك تنفيذ الإستراتيجية المناسبة.

3. فريق إدارة البيانات الخاص بك

يعد علم البيانات هو الموضوع الساخن الآن في إدارة البيانات، وفقًا لكوسوفسكي. وهي ليست مخطئة.

في عام 2012، أطلقت عليها مجلة هارفارد بيزنس ريفيو اسم هذا الاسم الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين. وبعد مرور ما يقرب من 10 سنوات، Glassdoor وقد أطلق عليها لقب ثاني أفضل وظيفة في أمريكا.

ولكن إذا كنت تناقش الدور الذي يجب إضافته إلى فريق إدارة البيانات لديك، فلا ينبغي أن يكون عالم البيانات هو خيارك الأول.

يسلط Kossowski الضوء على أن علم البيانات الخاص بك سيكون بنفس جودة البيانات التي تدعمه. وإذا لم تكن هذه البيانات جديرة بالثقة، فلن تحصل على رؤى قيمة.

"علم البيانات ليس عصا سحرية تحول البيانات السيئة بطريقة سحرية إلى رؤى. وتضيف: "بغض النظر عن ذلك، ستظل بحاجة إلى أساس البيانات هذا". "لذا، فإن القفز إلى القيام بشيء ما لأنه هو الشيء الكبير التالي، أعتقد أن هذا مصدر قلق كبير."

إذا كنت في المراحل الأولى من نموذج نضج البيانات، فلدى Kossowski اقتراح حول المكان الذي يجب أن تركز فيه جهودك.

وتقول: "مهندس مستودع بيانات أو حتى محلل بيانات يتمتع بخبرة في كتابة SQL وبناء جداول SQL". "إذا كنت ستقوم بتعيين شخص واحد فقط وليس لديك الكثير من البيانات، فقد يكون ذلك توظيفًا قويًا حقًا لأن هناك الكثير الذي يمكن لشخص واحد القيام به عندما تكون على نطاق أصغر. يمكنهم ارتداء العديد من القبعات المختلفة وتعلم أشياء مختلفة.

عندما يتعلق الأمر بالمهام الأكثر تقنية، مثل إدخال البيانات إلى المستودع، هناك أدوات خارجية يمكنك استخدامها للقيام بذلك نيابةً عنك.

في هذه المرحلة، ما تحتاجه حقًا هو شخص يساعدك في تنظيم بياناتك.

1. حدد بنية البيانات الخاصة بك.

أول شيء تريد القيام به هو فهم بياناتك على مستوى تفصيلي.

اسأل نفسك هذه الأسئلة:

• أين ستعيش البيانات؟
• ما نوع البيانات التي ستجمعها ومن أي مصادر؟
• كيف سيتم تنظيم البيانات؟

الهدف هنا هو فهم بنية بياناتك.

إذا لم يكن هناك فهم للهيكل، فلن تتمكن من بناء خطة شاملة حول كيفية إدارة بياناتك.

2. حدد العلاقة بين ذكاء الأعمال وفرقك.

عندما يتعلق الأمر باستراتيجية البيانات، فإن إحدى أهم الخطوات هي تحديد الفرق المشاركة في العملية وتحديد التوقعات لذكاء الأعمال.

في مؤسسة كبيرة لم تفكر في استراتيجية البيانات من قبل، ستجد غالبًا أن كل فريق يتبع نموذجًا مختلفًا وله علاقة مختلفة مع ذكاء الأعمال، مما يجعل من الصعب على ذكاء الأعمال العمل بطريقة مبسطة وقياسية.

كما أنه يطمس الخطوط الفاصلة بين أدوار محلل البيانات وذكاء الأعمال.

يجب أن يعرف محلل البيانات منطق العمل الخاص بفريقه وبنية البيانات التي يتم جمعها. من ناحية أخرى، لا ينبغي أن يكون لدى BI معرفة محددة في المجال التشغيلي الذي يدعمه، ويجب بدلاً من ذلك التركيز على مصدر البيانات وإدارة النظام الأساسي لدعم المحلل.

عندما يقوم ذكاء الأعمال بتعديل عمليته بانتظام لتتناسب مع منطق العمل المحدد للفريق، فإنه يبطئ كل شيء ويخلق حاجة مستمرة لإعادة التعلم.

اقتراح كوسوفكي؟ قم بإزالة منطق الأعمال من طبقة ذكاء الأعمال واعمل على الأشياء ذات الصلة بأكبر عدد ممكن من الفرق.

بالإضافة إلى ذلك، قم بإعداد ملف تعريف قياسي للمحلل ونموذج للعلاقة بين ذكاء الأعمال والفرق.

قال كوسوفسكي: "ستظل هناك بعض الأماكن التي نعمل فيها على مجموعات البيانات وليس النظام الأساسي بأكمله، ولكن بقدر ما نستطيع، نقوم بتنظيف البيانات الأساسية، مما يجعل الانضمام إليها سهلاً، ولكن ليس كذلك". في الواقع القيام بهذه الصلات والمنطق الخاص بها.

3. تعيين الملكية.

بعد إنشاء العلاقة بين فريقك وذكاء الأعمال، فإن الخطوة التالية هي تحديد من سيمتلك ماذا.

من المعتاد أن يكون لديك مالك مختلف لكل جزء من البيانات. على سبيل المثال، قد يمتلك شخص أو فريق بيانات التشغيل بينما يمتلك شخص آخر بيانات التقارير.

قد تحتاج أيضًا إلى تعيين المالكين في مراحل مختلفة من المسار. قد يمتلك فريق ذكاء الأعمال البيانات في مرحلة معينة ثم ينقلها إلى المحللين.

ويعتقد كوسوفسكي أن الملكية تبدأ من الفرق التي تنتج البيانات.

وقالت: "إنهم بحاجة إلى الشعور بمستوى معين من الملكية على البيانات، وأن يتمتعوا بمستوى معين من المساءلة إذا حدث خطأ ما". "لأنه إذا كان هناك خطأ في المصدر، فليس هناك الكثير مما يمكن لذكاء الأعمال فعله."

وتتابع: "وإذا حاولت وضع تصحيحات تصحيحية على هذا المستوى، فسوف تواجه المزيد من المشاكل في المستقبل، لذا فإن هذه العلاقة مهمة أيضًا."

4. إنشاء حوكمة البيانات.

حوكمة البيانات هي مجموعة من السياسات واللوائح التي تحدد كيفية جمع البيانات وتخزينها لضمان الدقة والجودة.

بعبارات بسيطة، تقول إدارة البيانات "مرحبًا، هل ترغب في استخدام مصدر بيانات الحقيقة الذي أنشأناه وأن تكون جزءًا منه؟ ثم عليك أن تستوفي هذه المعايير."

يمكن أن يشمل ذلك تلبية معايير الترميز، والحصول على عدد معين من المراجعين، واتباع عملية توثيق محددة.

وقال كوسوفسكي: "عندما نفكر في الحوكمة والتبني، فإن الأمر يتعلق في الحقيقة بالآليات التي يمكنك تنفيذها لتحقيق الالتزام".

هناك قطعتان يجب عليك مراعاتهما عندما يتعلق الأمر بالحوكمة: الجزء الثقافي والجانب التكنولوجي.

من منظور ثقافي، كيف تجعل فرقك تتبنى هذه المعايير؟ ومن الناحية التقنية، ما هي العمليات التي يمكنك أتمتتها بحيث لا يتطلب كل شيء تعديل السلوك؟

عندما تفكر في هاتين القطعتين، عليك أن تفكر في كل من جانب المحلل وجانب المهندس (أو فريق المصدر).

يوضح كوسوفسكي أنه بالنسبة للفرق الهندسية، قد يكون من الصعب التفكير في الشكل الذي تبدو عليه البيانات عندما تصل إلى المستودع لأنها ليست جزءًا أساسيًا من منتجهم أو مسؤوليتهم.

وقد لا يروا الفوائد الملموسة للبيانات إلا إذا كانت منظمة تعتمد على البيانات وتعمل بشكل وثيق مع محلليها. في هذه الحالة، يمكن للمحللين أن ينقلوا أن البيانات تدعم القرار X، لذلك حتى تعني البيانات متطلبات Y، لا يمكن اتخاذ القرارات.

بالنسبة للمحللين، من الأسهل رؤية الفوائد لأنهم أقرب إلى العمل ويمكنهم رؤية التأثير المباشر. يمكنهم أن يدركوا أن اتباع معايير إدارة البيانات يعني تقليل الاعتماد على ذكاء الأعمال، مما يجعل الأمور تتحرك بسرعة أكبر.

"يجب أن تكون الرؤى المستمدة من البيانات هي التي تدعم القرارات التي يتم اتخاذها بشأن المنتج لأن هذه هي الطريقة الوحيدة التي ستمكنك من الحصول على فرق المنتج والهندسة

قال كوسوفسكي: "لقد اشتروا قيمة البيانات وفكروا في بياناتهم أثناء تصديرها".

5. قم بإعادة التقييم بانتظام.

أينما وقعت في نموذج نضج البيانات، ستحتاج استراتيجية البيانات الخاصة بك دائمًا إلى بعض التغيير والتبديل.

قال كوسوفسكي: "[في HubSpot]، لدينا خطة مدتها ثلاث سنوات وكل هذه الأفكار حول ما يحدث في كل سنة من تلك السنوات". لكنني أتوقع تمامًا أنه بعد عام من الآن، عندما ننظر إلى الأمر، هناك أشياء سنرغب في تعديلها بناءً على كيفية تغير الأمور.

على سبيل المثال، لنفترض أنك تقدم ميزة جديدة في منتجك أو خدمتك وتقوم الآن بجمع بيانات أكثر حساسية للعملاء. قد يتطلب هذا اتخاذ نهج أكثر دفاعية. إذا كانت شركتك تنمو بشكل كبير، فقد تحتاج إلى التحول نحو استراتيجية موزعة بدلاً من استراتيجية مركزية.

حتى لو لم تكن هناك تغييرات في كيفية عمل شركتك، فقد لا تزال بحاجة إلى إعادة التقييم. فيما يلي مؤشران رئيسيان حان الوقت لمراجعة استراتيجية البيانات الخاصة بك:

• هناك إحباط بشأن المدة التي تستغرقها الأمور.
• هناك نقص في الثقة في البيانات.

يقول كوسوفسكي إن إيجاد التوازن بين هذين الأمرين هو أمر أساسي.

وقالت: "أنت لا تريد أن يقوم ذكاء الأعمال بكل شيء، لأنه بعد ذلك سيستغرق الأمر وقتًا طويلاً، ولكنك أيضًا لا تريد أن تتمتع بقدر كبير من الحرية بين مجموعة المحللين بحيث لا يمكنك الاعتماد حقًا على أي منهم". بيانات."

القاعدة الأساسية الجيدة هي مراجعة استراتيجيتك كل ستة أشهر إلى سنة. تحدث مع قادة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات وفرقك لفهم شعور الجميع تجاه التقدم الذي تحرزه وتحديد التغييرات التي يجب إجراؤها.

ستختلف عملية إنشاء EDS من شركة إلى أخرى، حيث يلعب مستوى نضج البيانات والصناعة وحجم الشركة دورًا في الخطوات التي تتخذها.

من خلال تقييم الوضع الحالي لشركتك، يمكنك تطوير استراتيجية تلبي الاحتياجات المحددة لعملك.

المصدر: https://blog.hubspot.com/marketing/enterprise-data-strategy