5 kroków do zbudowania strategii dotyczącej danych przedsiębiorstwa prosto od eksperta

Dane to straszne słowo.

Nie powinno tak być, ale tak jest. Głównie dlatego, że ludzie mają trudności z zarządzaniem tym.

Wiele firm osiągnęło punkt, w którym mają tak dużo danych, że nie wiedzą, gdzie dalej się udać. Inni uważają, że są tak małe, że nie ma potrzeby inwestowania w strategię dotyczącą danych przedsiębiorstwa.

Prawda jest taka, że ​​niezależnie od wielkości Twojej firmy i aktualnego stanu Twoich danych, wdrożenie strategii danych przyniesie Ci korzyści.

Aby pomóc Ci zacząć, skorzystaliśmy z wiedzy specjalistycznej Zosi Kossowskiej, grupowy menedżer produktu w zespole analityki biznesowej w HubSpot (tj. nasz wewnętrzny ekspert ds. strategii danych).

Zanim skończysz czytać ten artykuł, będziesz miał lepsze pojęcie o obecnym poziomie dojrzałości danych w swojej firmie, jakie czynniki należy wziąć pod uwagę przed zbudowaniem strategii i jakie kroki można w tym pomóc.

Wbrew powszechnemu przekonaniu strategia dotycząca danych korporacyjnych nie jest przeznaczona wyłącznie dla dużych firm dysponujących dużymi ilościami danych. W rzeczywistości małe firmy mogą odnieść korzyści, inwestując w strategię dotyczącą danych na wczesnym etapie i tworząc podstawy, które pomogą im skalować.

Korzyści ze strategii danych przedsiębiorstwa

Powszechną pułapką, na którą napotyka wiele organizacji, jest to, że chociaż gromadzą dużo danych, każdy zespół interpretuje je na swój własny sposób. Nie ma standardowej metody raportowania i każdy zespół może raportować inną wartość tego samego wskaźnika.

Oznacza to, że każdy otrzymuje inne dane i nie ma jasnego zrozumienia, co jest dokładne. Gdy nie ma jednego źródła prawdy, niezwykle trudno jest zaufać danym i wyciągnąć wartościowe wnioski.

„Dane nie istnieją tylko w silosach” – powiedział Kossowski. „Zespół ds. marketingu nie będzie korzystał wyłącznie z danych marketingowych, na które żaden inny zespół nie ma wpływu. Będą chcieli także wyciągnąć informacje z różnych obszarów.

Kontynuuje: „Dlatego element zarządzania i standaryzacji oraz wspólny język są naprawdę ważne, aby zapewnić, że te zespoły mogą się ze sobą komunikować”.

Zatem wdrażając EDS, zapobiegasz silosom informacyjnym, pozwalasz na zaufanie do danych i umożliwiasz podejmowanie decyzji.

Co wziąć pod uwagę podczas tworzenia strategii dotyczącej danych przedsiębiorstwa

1. Twój obecny poziom dojrzałości danych

Pierwszą rzeczą, którą Kossowski zaleca zrobić przed zbudowaniem strategii, jest samoocena.

Zadaj sobie pytanie: Na którym etapie dojrzałości danych znajduje się Twoja firma?

kotlina ma szeroko stosowany „model dojrzałości danych”, który pomaga firmom określić, w jakim stopniu ich firma faktycznie opiera się na danych. Istnieją cztery etapy:

• Świadomość danych – Twoja firma nie ujednoliciła systemu raportowania i nie ma integracji pomiędzy Twoimi systemami, źródłami danych i bazami danych. Ponadto brakuje zaufania do samych danych.
• Biegły w przetwarzaniu danych – Nadal brakuje zaufania do danych, a zwłaszcza do ich jakości. Być może zainwestowałeś w hurtownię danych, ale nadal brakuje niektórych elementów.
• Znajomość danych – Twoja firma może podejmować decyzje biznesowe na podstawie Twoich danych. Jednakże nadal istnieją pewne konflikty między liderami biznesu a działem IT, ponieważ dział IT stara się dostarczać wiarygodne dane na żądanie.
• Oparte na danych – IT i biznes ściśle ze sobą współpracują i są na tej samej stronie. Teraz skupiamy się na skalowaniu strategii danych, ponieważ prace nad fundamentami (w szczególności integracją źródeł danych) zostały już pomyślnie wdrożone.

Najważniejsze jest tutaj realistyczne podejście do upadku Twojej firmy.

„Myślę, że największą pułapką, jaką widzę, jest to, że nie jesteś ze sobą naprawdę szczery co do tego, na jakim etapie dojrzałości danych znajduje się Twoja firma” – powiedział Kossowski.

Dodaje, że nie wystarczy przyjrzeć się swoim odczuciom w związku z wpływem danych myśleć twoja firma jest. Spójrz na fakty.

Zacznij od zidentyfikowania problemów z danymi, z jakimi boryka się obecnie Twoja firma, ponieważ jest to doskonały wskaźnik tego, na czym stoisz.

2. Twoja branża i wielkość firmy

Branża, w której działasz i wielkość Twojej firmy zadecydują o tym, czy zastosujesz scentralizowane czy rozproszone podejście do swojej strategii dotyczącej danych.

Zanim jednak omówimy te podejścia, porozmawiajmy o dwóch ramach strategii dotyczących danych: ataku i obrony.

Podczas mojej rozmowy z Kossowskim poruszyła temat tego frameworku (szczegółowo wyjaśnionego tutaj) pomógł HubSpot opracować własną strategię.

Ochrona danych priorytetowo traktuje takie kwestie, jak bezpieczeństwo danych, dostęp, zarządzanie i dokładność, podczas gdy przestępstwa związane z danymi skupiają się na zdobywaniu spostrzeżeń, które umożliwią podejmowanie decyzji.

Każda firma potrzebuje równowagi w ataku i obronie. Jednak niektórzy opierają się bardziej na jednym końcu spektrum, w zależności od branży.

Na przykład organizacja opieki zdrowotnej lub instytucja finansowa prawdopodobnie ma do czynienia z bardzo wrażliwymi danymi, w przypadku których prywatność i bezpieczeństwo danych są najważniejsze.

Uzyskiwanie danych w czasie rzeczywistym i szybkich spostrzeżeń prawdopodobnie nie jest najwyższym priorytetem, natomiast prawdopodobnie jest zapewnienie barier informujących o tym, kto może uzyskać dostęp do danych. W związku z tym będą bardziej skłaniać się ku ramom obronnym.

Z drugiej strony mamy firmy technologiczne – branżę, która ma tendencję do szybkich zmian i w większym stopniu opiera się na szybkiej analizie danych.

Dlatego bardziej skupiają się na ataku. Mając to na uwadze, z pewnością istnieją działy w firmach technologicznych (i innych szybko rozwijających się branżach), które będą bardziej skupiać się na obronności, np. na finansach.

Wróćmy teraz do strategii scentralizowanych i rozproszonych.

Framework, z którego skorzystasz, poinformuje, która strategia najlepiej służy Twojej firmie.

W scentralizowanej strukturze masz scentralizowany zespół ds. raportowania lub analizy biznesowej (BI), który zarządza danymi i raportami oraz je przygotowuje.

„Ta [struktura] może działać znacznie lepiej w mniejszej organizacji, zwłaszcza w organizacji, dla której priorytetem jest obrona, ponieważ będziesz działać wolniej” – powiedział Kossowski. „Będziesz wąskim gardłem, ale masz też ścisłą kontrolę nad każdym jego elementem”.

Z drugiej strony model rozproszony sprawdza się lepiej w przypadku większych zespołów, które przyjmują podejście ofensywne. W ten sposób każdy zespół może działać szybko i jest upoważniony do wykonywania pracy w sposób, który mu odpowiada.

W tym modelu BI jest po prostu odpowiedzialny za platformy i ustawienie poręczy, podczas gdy zespoły wykonują prace rozwojowe – wyjaśnia Kossowski.

„Jeśli pomyślisz o organizacji, w miarę jak firma się powiększa, ma bardziej scentralizowany zespół, skalowanie staje się coraz trudniejsze” – powiedziała. „Aby to osiągnąć, trzeba po prostu zatrudniać coraz więcej osób”.

„Myślę więc, że przy pewnej wielkości firmy i tak będziesz coraz bardziej zmierzać w stronę [strategii] zdecentralizowanej”.

Kiedy więc zrozumiesz, który framework najlepiej sprawdza się w Twojej branży i wielkości, możesz wdrożyć odpowiednią strategię.

3. Twój zespół ds. zarządzania danymi

Według Kossowskiego analityka danych to obecnie gorący temat w zarządzaniu danymi. I nie myli się.

W 2012 roku Harvard Business Review nadał mu nazwę najseksowniejszy zawód XXI wieku. Prawie 10 lat później Glassdoor uznała ją za drugą najlepszą pracę w Ameryce.

Jeśli jednak zastanawiasz się, jaką rolę dodać do swojego zespołu zarządzającego danymi, analityk danych nie powinien być Twoją pierwszą opcją.

Kossowski podkreśla, że ​​Twoja analityka danych będzie tak dobra, jak dane, które ją napędzają. A jeśli te dane nie są godne zaufania, nie uzyskasz cennych spostrzeżeń.

„Nauka o danych to nie magiczna różdżka, która w magiczny sposób zamienia złe dane w spostrzeżenia. Niezależnie od tego nadal będziesz potrzebować tego fundamentu danych” – dodaje. „Zaczynanie robienia czegoś dlatego, że jest to kolejna wielka rzecz, moim zdaniem jest poważnym problemem”.

Jeśli jesteś na wcześniejszych etapach modelu dojrzałości danych, Kossowski ma sugestię, na czym skoncentrować swoje wysiłki.

„Architekt hurtowni danych lub nawet analityk danych z doświadczeniem w pisaniu SQL i budowaniu tabel SQL” – mówi. „Jeśli zamierzasz zatrudnić tylko jedną osobę i nie masz zbyt wielu danych, może to być naprawdę skuteczne zatrudnienie, ponieważ jedna osoba może wiele zrobić, gdy działa na mniejszą skalę. Mogą nosić różne kapelusze i uczyć się różnych rzeczy.

Jeśli chodzi o bardziej techniczne zadania, takie jak pozyskiwanie danych do hurtowni, możesz skorzystać z narzędzi innych firm, które mogą to zrobić za Ciebie.

Na tym etapie tak naprawdę potrzebujesz kogoś, kto pomoże Ci w uporządkowaniu danych.

1. Nakreśl swoją architekturę danych.

Pierwszą rzeczą, którą chcesz zrobić, jest zrozumienie danych na poziomie szczegółowym.

Zadaj sobie następujące pytania:

• Gdzie będą przechowywane dane?
• Jakiego rodzaju dane będziesz zbierać i z jakich źródeł?
• W jaki sposób dane będą zorganizowane?

Celem jest zrozumienie struktury danych.

Bez zrozumienia struktury nie można zbudować kompleksowego planu zarządzania danymi.

2. Zdefiniuj relację pomiędzy BI a Twoimi zespołami.

Jeśli chodzi o strategię danych, jednym z najważniejszych kroków jest zdefiniowanie zespołów zaangażowanych w proces i ustalenie oczekiwań wobec BI.

W dużej organizacji, która wcześniej nie myślała o strategii dotyczącej danych, często można zauważyć, że każdy zespół postępuje według innego modelu i ma inne relacje z BI, co utrudnia BI działanie w usprawniony i standardowy sposób.

Zaciera także granice pomiędzy rolą analityka danych i BI.

Analityk danych powinien znać logikę biznesową specyficzną dla swojego zespołu i strukturę zbieranych danych. BI z kolei nie powinna posiadać specjalistycznej wiedzy na temat wspieranego obszaru operacyjnego, a zamiast tego powinna skupiać się na źródle danych i zarządzaniu platformą, aby wspierać analityka.

Kiedy BI regularnie dostosowuje swój proces do specyficznej logiki biznesowej zespołu, wszystko spowalnia i stwarza ciągłą potrzebę ponownego uczenia się.

Sugestia Kossowskiego? Usuń logikę biznesową z warstwy BI i pracuj nad rzeczami, które są istotne dla jak największej liczby zespołów.

Dodatkowo opracuj standardowy profil analityka i model relacji BI z zespołami.

„Nadal będą miejsca, w których będziemy pracować nad zbiorami danych, a nie nad całą platformą” – powiedział Kossowski – „ale w miarę naszych możliwości oczyszczamy dane bazowe, ułatwiając dołączanie, ale nie faktycznie robię te połączenia i logikę dla nich.”

3. Przypisz własność.

Po ustaleniu relacji między zespołami a BI następnym krokiem jest określenie, kto będzie właścicielem czego.

Typowe jest, że każda część danych ma innego właściciela. Na przykład jedna osoba lub zespół może być właścicielem danych operacyjnych, a inna osoba lub zespół może być właścicielem danych raportowych.

Może być również konieczne przypisanie właścicieli na różnych etapach procesu. Zespół BI może na danym etapie posiadać dane, a następnie przekazać je analitykom.

Kossowski wierzy, że odpowiedzialność zaczyna się od zespołów, które tworzą dane.

„Muszą mieć poczucie odpowiedzialności za dane i ponieść pewną odpowiedzialność, jeśli coś będzie nie tak” – stwierdziła. „Ponieważ jeśli błąd występuje u źródła, BI niewiele może zrobić”.

Kontynuuje: „A jeśli spróbujesz zainstalować łatki na tym poziomie, w przyszłości napotkasz więcej problemów, więc ta relacja również jest ważna”.

4. Ustanów zarządzanie danymi.

Zarządzanie danymi to zestaw zasad i przepisów, które informują, w jaki sposób dane będą gromadzone i przechowywane, aby zapewnić dokładność i jakość.

Mówiąc najprościej, zarządzanie danymi oznacza: „Hej, chcesz skorzystać i być częścią tego źródła prawdziwych danych, które stworzyliśmy? W takim razie musisz spełnić te kryteria."

Może to obejmować przestrzeganie standardów kodowania, posiadanie określonej liczby recenzentów i przestrzeganie określonego procesu dokumentowania.

„Kiedy myślimy o zarządzaniu i adopcji, tak naprawdę chodzi o mechanizmy, które można wdrożyć, aby zapewnić przestrzeganie zasad” – powiedział Kossowski.

Jeśli chodzi o zarządzanie, należy wziąć pod uwagę dwa elementy: aspekt kulturowy i aspekt technologiczny.

Jak z kulturowego punktu widzenia nakłonić zespoły do ​​przyjęcia tych standardów? A z technicznego punktu widzenia, które procesy można zautomatyzować, aby wszystko nie wymagało modyfikacji zachowań?

Myśląc o tych dwóch elementach, należy wziąć pod uwagę zarówno stronę analityka, jak i inżyniera (lub zespołu źródłowego).

Kossowski wyjaśnia, że ​​zespołom inżynierskim może być trudno myśleć o tym, jak dane będą wyglądać, gdy trafią do magazynu, ponieważ nie stanowi to podstawowej części ich produktu ani odpowiedzialności.

Mogą nie dostrzec wymiernych korzyści płynących z danych, chyba że jest to organizacja oparta na danych, która ściśle współpracuje ze swoimi analitykami. W takim przypadku analitycy mogą przekazać, że dane wpływają na decyzję X, więc dopóki dane nie będą oznaczać wymagań Y, nie można podjąć decyzji.

Analitykom łatwiej jest dostrzec korzyści, ponieważ są bliżej firmy i widzą bezpośredni wpływ. Mogą zdać sobie sprawę, że przestrzeganie standardów zarządzania danymi oznacza mniejsze poleganie na BI, co sprawia, że ​​wszystko dzieje się szybciej.

„Wgląd w dane musi wspomagać podejmowanie decyzji dotyczących produktu, ponieważ tylko w ten sposób można pozyskać zespoły ds. produktu i inżynierów

kupujemy wartość danych i myślimy o ich eksporcie” – powiedział Kossowski.

5. Regularnie dokonuj ponownej oceny.

Niezależnie od tego, czy zdecydujesz się na model dojrzałości danych, Twoja strategia dotycząca danych zawsze będzie wymagała pewnych poprawek.

„[W HubSpot] mamy plan trzyletni i wszystkie pomysły na to, co wydarzy się w każdym z tych lat” – powiedział Kossowski. Jednak całkowicie spodziewam się, że za rok, kiedy się temu przyjrzymy, będą pewne rzeczy, które będziemy chcieli poprawić w zależności od tego, jak wszystko się zmieniło”.

Załóżmy na przykład, że wprowadzasz nową funkcję do swojego produktu lub usługi i teraz zbierasz bardziej wrażliwe dane klientów. Może to wymagać przyjęcia bardziej defensywnego podejścia. Jeśli Twoja firma rozwija się wykładniczo, być może będziesz musiał przejść na strategię rozproszoną zamiast scentralizowanej.

Nawet jeśli nie ma żadnych zmian w sposobie działania Twojej firmy, być może będziesz musiał dokonać ponownej oceny. Oto dwa główne wskaźniki wskazujące, że czas dokonać przeglądu strategii dotyczącej danych:

• Pojawia się frustracja z powodu tego, jak długo wszystko trwa.
• Brakuje zaufania do danych.

Kossowski twierdzi, że kluczowe jest znalezienie równowagi między tymi dwoma kwestiami.

„Nie chcesz, żeby BI zajmowało się wszystkim, bo wtedy zajmie to po prostu dużo czasu” – powiedziała – „ale nie chcesz też mieć tak dużej swobody w populacji analityków, na której nie można tak naprawdę polegać dane."

Dobrą zasadą jest dokonywanie przeglądu strategii co sześć miesięcy do roku. Porozmawiaj z liderami biznesu, działem IT i swoimi zespołami, aby zrozumieć, co wszyscy myślą o Twoich postępach i określić, jakie zmiany należy wprowadzić.

Proces tworzenia EDS będzie się różnić w zależności od firmy, ponieważ poziom dojrzałości danych, branża i wielkość firmy odgrywają rolę w podejmowanych krokach.

Analizując obecną sytuację swojej firmy, możesz opracować strategię odpowiadającą jej specyficznym potrzebom.

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