5 ขั้นตอนในการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลองค์กร ส่งตรงจากผู้เชี่ยวชาญ

ข้อมูลอาจเป็นคำที่น่ากลัว

ไม่ควร แต่มันเป็น ส่วนใหญ่เป็นเพราะผู้คนดิ้นรนกับวิธีจัดการ

หลายบริษัทมาถึงจุดที่พวกเขามีข้อมูลมากมายแล้ว พวกเขาไม่รู้ว่าจะไปต่อที่ไหนดี คนอื่นเชื่อว่ามีขนาดเล็กมาก ไม่จำเป็นต้องลงทุนในกลยุทธ์ข้อมูลองค์กร

ความจริงก็คือ โดยไม่คำนึงถึงขนาดของบริษัทของคุณและสถานะปัจจุบันของข้อมูล คุณจะได้รับประโยชน์จากการใช้กลยุทธ์ข้อมูล

เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น เราได้เกณฑ์ผู้เชี่ยวชาญของ โซเซีย คอสซอฟสกี้, ผู้จัดการผลิตภัณฑ์กลุ่มสำหรับทีมข่าวกรองธุรกิจที่ HubSpot (เช่น ผู้เชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์ข้อมูลภายในบริษัทของเรา)

เมื่อคุณอ่านบทความนี้จบ คุณจะมีแนวคิดที่ดีขึ้นเกี่ยวกับระดับความสมบูรณ์ของข้อมูลในปัจจุบันของบริษัทของคุณ ปัจจัยใดบ้างที่ควรพิจารณาก่อนสร้างกลยุทธ์ และขั้นตอนบางอย่างที่จะช่วยดำเนินการ

แม้จะมีความเชื่อที่เป็นที่นิยม แต่กลยุทธ์ข้อมูลองค์กรไม่ได้มีไว้สำหรับบริษัทขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลปริมาณมากเท่านั้น อันที่จริง ธุรกิจขนาดเล็กสามารถได้รับประโยชน์จากการลงทุนในกลยุทธ์ด้านข้อมูลตั้งแต่เนิ่นๆ และสร้างรากฐานที่จะช่วยขยายธุรกิจได้

ประโยชน์ของกลยุทธ์ข้อมูลองค์กร

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่หลายองค์กรเผชิญคือในขณะที่พวกเขากำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก ทุกทีมก็ตีความข้อมูลด้วยวิธีของตนเอง ไม่มีวิธีการรายงานมาตรฐาน และแต่ละทีมอาจรายงานค่าที่แตกต่างกันสำหรับเมตริกเดียวกัน

ซึ่งหมายความว่าทุกคนลงเอยด้วยข้อมูลที่แตกต่างกันโดยไม่มีความเข้าใจชัดเจนว่าอะไรถูกต้อง เมื่อไม่มีแหล่งความจริงเพียงแหล่งเดียว ก็กลายเป็นเรื่องยากอย่างไม่น่าเชื่อที่จะเชื่อถือข้อมูลของคุณและดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

“ข้อมูลไม่ได้มีอยู่แค่ในไซโล” Kossowski กล่าว “ทีมการตลาดจะไม่เพียงแค่ใช้ข้อมูลเฉพาะทางการตลาดที่ไม่มีทีมอื่นมีอิทธิพลเหนือ พวกเขาต้องการดึงข้อมูลจากพื้นที่ต่างๆ เช่นกัน”

เธอกล่าวต่อ “ดังนั้น องค์ประกอบของการกำกับดูแลและการกำหนดมาตรฐาน และภาษาทั่วไปจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการทำให้แน่ใจว่าทีมเหล่านั้นสามารถสื่อสารกันได้”

ดังนั้น การนำ EDS มาใช้จะเป็นการป้องกันข้อมูลไซโล ทำให้เกิดความเชื่อถือในข้อมูล และทำให้สามารถตัดสินใจได้

สิ่งที่ต้องพิจารณาเมื่อสร้างกลยุทธ์ข้อมูลองค์กร

1. ระดับความสมบูรณ์ของข้อมูลปัจจุบันของคุณ

สิ่งแรกที่ Kossowski แนะนำให้ทำก่อนสร้างกลยุทธ์คือการประเมินตนเอง

ถามตัวเองว่า: บริษัทของคุณอยู่ในขั้นตอนการเติบโตของข้อมูลที่ไหน?

Dell มี “Data Maturity Model” ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ ทราบได้ว่าบริษัทของตนขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างไร มีสี่ขั้นตอน:

• รับรู้ข้อมูล – บริษัทของคุณไม่ได้กำหนดมาตรฐานระบบการรายงาน และไม่มีการบูรณาการระหว่างระบบ แหล่งข้อมูล และฐานข้อมูลของคุณ นอกจากนี้ยังขาดความเชื่อถือในข้อมูลอีกด้วย
• เชี่ยวชาญด้านข้อมูล – ยังขาดความเชื่อถือในข้อมูล โดยเฉพาะคุณภาพของข้อมูล คุณอาจลงทุนในคลังข้อมูลแล้ว แต่ก็ยังมีบางส่วนที่ขาดหายไป
• เข้าใจข้อมูล – บริษัทของคุณมีอำนาจในการตัดสินใจทางธุรกิจจากข้อมูลของคุณ อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อบกพร่องบางอย่างที่ต้องแก้ไขระหว่างผู้นำธุรกิจกับไอที เนื่องจากไอทีทำงานเพื่อให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้เมื่อต้องการ
• ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล – ไอทีและธุรกิจทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดและมีความสอดคล้องกัน ตอนนี้ จุดเน้นอยู่ที่การปรับขนาดกลยุทธ์ข้อมูล เนื่องจากงานพื้นฐาน (โดยเฉพาะการผสานรวมแหล่งข้อมูล) ได้ดำเนินการเรียบร้อยแล้ว

สิ่งที่สำคัญที่สุดในที่นี้คือความเป็นจริงว่าบริษัทของคุณตกอยู่ที่ใด

“ฉันคิดว่าหลุมพรางที่ใหญ่ที่สุดที่ฉันเห็นคือการไม่ซื่อสัตย์กับตัวเองจริงๆ ว่าบริษัทของคุณอยู่ในขั้นไหนของข้อมูล” Kossowski กล่าว

เธอเสริมว่าการดูความรู้สึกที่คุณมีเกี่ยวกับข้อมูลที่ขับเคลื่อนคุณไม่เพียงพอนั้นไม่เพียงพอ คิด บริษัทของคุณคือ ดูข้อเท็จจริง

เริ่มต้นด้วยการระบุปัญหาข้อมูลที่บริษัทของคุณเผชิญอยู่ในขณะนี้ เนื่องจากเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีว่าคุณยืนอยู่ตรงไหน

2. ขนาดอุตสาหกรรมและบริษัทของคุณ

อุตสาหกรรมที่คุณอยู่และขนาดของบริษัทของคุณจะเป็นตัวกำหนดว่าคุณจะใช้แนวทางแบบรวมศูนย์หรือแบบกระจายไปยังกลยุทธ์ข้อมูลของคุณ

แต่ก่อนที่เราจะแยกย่อยแนวทางเหล่านั้น เรามาพูดถึงกรอบกลยุทธ์ข้อมูลสองแบบ: การโจมตีและการป้องกัน

ระหว่างที่ฉันคุยกับ Kossowski เธอได้พูดถึงกรอบการทำงานนี้ (อธิบายอย่างละเอียด .) โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม) ได้ช่วย HubSpot พัฒนากลยุทธ์ของตนเอง

การป้องกันข้อมูลจะจัดลำดับความสำคัญของสิ่งต่างๆ เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล การเข้าถึง การกำกับดูแล และความถูกต้อง ในขณะที่การละเมิดข้อมูลจะมุ่งเน้นไปที่การได้รับข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยให้ตัดสินใจได้

ทุกบริษัทต้องการความสมดุลของการรุกและการป้องกันตัว อย่างไรก็ตาม บางคนพึ่งพาปลายด้านหนึ่งของสเปกตรัมมากขึ้นตามอุตสาหกรรมของตน

ตัวอย่างเช่น องค์กรด้านการดูแลสุขภาพหรือสถาบันการเงิน มีแนวโน้มที่จะจัดการกับข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนสูง ซึ่งความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

การรับข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วอาจไม่ใช่สิ่งสำคัญที่สุด ในขณะที่การจัดหารั้วกั้นสำหรับผู้ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อาจเป็นเรื่องสำคัญ ดังนั้นพวกเขาจะพึ่งพากรอบการป้องกันมากขึ้น

ในทางกลับกัน คุณมีบริษัทเทคโนโลยี ซึ่งเป็นอุตสาหกรรมที่มีแนวโน้มเติบโตอย่างรวดเร็วและอาศัยข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลอย่างรวดเร็ว

ดังนั้นพวกเขาจึงพึ่งพาความผิดมากขึ้น จากที่กล่าวมา มีแผนกต่างๆ ในบริษัทเทคโนโลยี (และอุตสาหกรรมที่เคลื่อนไหวเร็วอื่นๆ) อย่างแน่นอน ซึ่งจะเน้นไปที่การป้องกันประเทศ เช่น การเงิน

ตอนนี้กลับไปที่กลยุทธ์แบบรวมศูนย์และแบบกระจาย

กรอบงานที่คุณใช้จะแจ้งว่ากลยุทธ์ใดที่เหมาะกับบริษัทของคุณได้ดีที่สุด

ในโครงสร้างแบบรวมศูนย์ คุณมีทีมการรายงานแบบรวมศูนย์หรือข่าวกรองธุรกิจ (BI) ที่จัดการและเตรียมข้อมูลรวมถึงรายงาน

“ [โครงสร้าง] นั้นสามารถทำงานได้ดีขึ้นมากในองค์กรขนาดเล็ก และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในองค์กรที่จัดลำดับความสำคัญของการป้องกันเพราะคุณจะเคลื่อนไหวช้าลง” Kossowski กล่าว “คุณจะเป็นคอขวด แต่คุณก็ยังควบคุมมันได้ทุกชิ้น”

ในทางกลับกัน โมเดลแบบกระจายจะทำงานได้ดีกว่าสำหรับทีมขนาดใหญ่ที่ใช้แนวทางรุก ด้วยวิธีนี้ แต่ละทีมสามารถเคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วและมีอำนาจในการทำงานในลักษณะที่เหมาะกับพวกเขา

ในรูปแบบนี้ BI มีหน้าที่รับผิดชอบสำหรับแพลตฟอร์มและการติดตั้งรั้วในขณะที่ทีมทำงานพัฒนา Kossowski อธิบาย

“ถ้าคุณนึกถึงองค์กร เมื่อบริษัทมีขนาดใหญ่ขึ้น ด้วยทีมงานที่รวมศูนย์มากขึ้น การขยายขนาดก็ยากขึ้นเรื่อยๆ” เธอกล่าว "คุณต้องจ้างคนมากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายนั้นได้"

“ดังนั้น ฉันคิดว่าในขนาดที่แน่นอนของบริษัท คุณจะจบลงด้วยการย้ายไปที่ [a] การกระจายอำนาจ [กลยุทธ์] มากขึ้นเรื่อยๆ”

ดังนั้น เมื่อคุณเข้าใจว่ากรอบงานใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับอุตสาหกรรมและขนาดของคุณ คุณก็สามารถปรับใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมได้

3. ทีมจัดการข้อมูลของคุณ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นประเด็นร้อนในการจัดการข้อมูลในขณะนี้ ตาม Kossowski และเธอก็ไม่ผิด

ในปี 2012 Harvard Business Review ตั้งชื่อว่า งานที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21. เกือบ 10 ปีต่อมา Glassdoor ได้ชื่อว่าเป็นงานที่ดีที่สุดอันดับสองในอเมริกา

แต่ถ้าคุณกำลังถกเถียงว่าควรเพิ่มบทบาทใดในทีมจัดการข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ควรเป็นตัวเลือกแรกของคุณ

Kossowski เน้นว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณจะดีพอๆ กับข้อมูลที่ขับเคลื่อนมันเท่านั้น และหากข้อมูลนั้นไม่น่าเชื่อถือ คุณจะไม่ได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

“วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่ไม้กายสิทธิ์ที่เปลี่ยนข้อมูลที่ไม่ดีให้เป็นข้อมูลเชิงลึกอย่างน่าอัศจรรย์ คุณยังต้องการรากฐานของข้อมูลนั้นอยู่” เธอกล่าวเสริม “ดังนั้น การกระโดดลงไปทำอะไรบางอย่างเพราะมันเป็นเรื่องใหญ่ต่อไป ฉันคิดว่านั่นเป็นเรื่องใหญ่”

หากคุณอยู่ในขั้นตอนก่อนหน้าของโมเดลความสมบูรณ์ของข้อมูล Kossowski มีข้อเสนอแนะว่าควรเน้นที่จุดใดในความพยายามของคุณ

“สถาปนิกคลังข้อมูลหรือแม้แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ในการเขียน SQL และสร้างตาราง SQL” เธอกล่าว “ถ้าคุณจะจ้างคนเพียงคนเดียวและคุณไม่มีข้อมูลมากขนาดนั้น นั่นอาจเป็นการจ้างที่ทรงพลังจริงๆ เพราะมีหลายอย่างที่คนคนเดียวสามารถทำได้เมื่อคุณอยู่ในสเกลที่เล็กกว่า พวกเขาสามารถสวมหมวกที่หลากหลายและเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ได้”

เมื่อพูดถึงงานด้านเทคนิคเพิ่มเติม เช่น การนำเข้าข้อมูลไปยังคลังสินค้า มีเครื่องมือของบุคคลที่สามที่คุณสามารถใช้เพื่อดำเนินการนั้นให้คุณได้

ในขั้นตอนนี้ สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ คือคนที่จะช่วยคุณในการจัดโครงสร้างข้อมูลของคุณ

1. ร่างสถาปัตยกรรมข้อมูลของคุณ

สิ่งแรกที่คุณต้องทำคือทำความเข้าใจข้อมูลของคุณในระดับที่ละเอียด

ถามตัวเองคำถามเหล่านี้:

• ข้อมูลจะอยู่ที่ไหน
• คุณจะรวบรวมข้อมูลประเภทใดและจากแหล่งใด
• ข้อมูลจะถูกจัดระเบียบอย่างไร?

เป้าหมายที่นี่คือการทำความเข้าใจโครงสร้างของข้อมูลของคุณ

หากไม่มีความเข้าใจในโครงสร้าง คุณจะไม่สามารถสร้างแผนที่ครอบคลุมเกี่ยวกับวิธีจัดการข้อมูลของคุณได้

2. กำหนดความสัมพันธ์ระหว่าง BI และทีมของคุณ

เมื่อพูดถึงกลยุทธ์ข้อมูล หนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดคือการกำหนดทีมที่เกี่ยวข้องในกระบวนการและกำหนดความคาดหวังสำหรับ BI

ในองค์กรขนาดใหญ่ที่ไม่เคยคิดเกี่ยวกับกลยุทธ์ข้อมูลมาก่อน คุณมักจะพบว่าทุกทีมใช้โมเดลที่แตกต่างกันและมีความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันกับ BI ทำให้ยากสำหรับ BI ในการดำเนินการในรูปแบบที่มีความคล่องตัวและเป็นมาตรฐาน

นอกจากนี้ยังทำให้เส้นแบ่งระหว่างบทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลและ BI ไม่ชัดเจน

นักวิเคราะห์ข้อมูลควรทราบตรรกะทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงสำหรับทีมของตนและโครงสร้างของข้อมูลที่กำลังรวบรวม ในทางกลับกัน BI ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เฉพาะด้านในพื้นที่ปฏิบัติการที่สนับสนุน และควรมุ่งเน้นไปที่แหล่งข้อมูลและจัดการแพลตฟอร์มเพื่อสนับสนุนนักวิเคราะห์

เมื่อ BI ปรับกระบวนการเป็นประจำเพื่อให้ตรงกับตรรกะทางธุรกิจเฉพาะของทีม จะทำให้ทุกอย่างช้าลงและสร้างความจำเป็นในการเรียนรู้ใหม่อย่างต่อเนื่อง

คำแนะนำของ Kossowki? ตัดตรรกะทางธุรกิจออกจากเลเยอร์ BI และทำงานกับสิ่งที่เกี่ยวข้องกับทีมให้ได้มากที่สุด

นอกจากนี้ ให้สร้างโปรไฟล์นักวิเคราะห์มาตรฐานและแบบจำลองสำหรับความสัมพันธ์ระหว่าง BI และทีม

“ยังคงมีบางที่ที่เรากำลังทำงานกับชุดข้อมูล ไม่ใช่ทั้งแพลตฟอร์ม” Kossowski กล่าว “แต่เท่าที่เราจะทำได้ ก็คือการล้างข้อมูลฐาน ทำให้เข้าร่วมได้ง่าย แต่ไม่ใช่ ทำการเข้าร่วมเหล่านั้นจริง ๆ และตรรกะสำหรับพวกเขา”

3. กำหนดความเป็นเจ้าของ

หลังจากสร้างความสัมพันธ์ระหว่างทีมและ BI แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดว่าใครเป็นเจ้าของสิ่งใด

เป็นเรื่องปกติที่จะมีเจ้าของที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละส่วนของข้อมูล ตัวอย่างเช่น บุคคลหนึ่งหรือทีมหนึ่งอาจเป็นเจ้าของข้อมูลการดำเนินงาน ในขณะที่อีกคนหนึ่งเป็นเจ้าของข้อมูลการรายงาน

คุณอาจต้องกำหนดเจ้าของในขั้นตอนต่างๆ ในไปป์ไลน์ด้วย ทีม BI อาจเป็นเจ้าของข้อมูลในขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่ง จากนั้นส่งต่อให้นักวิเคราะห์

Kossowski เชื่อว่าความเป็นเจ้าของเริ่มต้นจากทีมที่ผลิตข้อมูล

“พวกเขาจำเป็นต้องรู้สึกถึงระดับความเป็นเจ้าของในข้อมูลและมีความรับผิดชอบในระดับหนึ่งหากมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น” เธอกล่าว “เพราะถ้ามันผิดที่ต้นทาง BI ก็ทำได้น้อยมาก”

เธอกล่าวต่อ “และถ้าคุณพยายามใส่แพตช์แพทช์ในระดับนั้น คุณจะเจอปัญหามากขึ้นเรื่อย ๆ ดังนั้นความสัมพันธ์นั้นจึงมีความสำคัญเช่นกัน”

4. จัดตั้งการกำกับดูแลข้อมูล

การกำกับดูแลข้อมูลเป็นชุดของนโยบายและข้อบังคับที่แจ้งว่าข้อมูลจะถูกรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลอย่างไรเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องและคุณภาพ

กล่าวอย่างง่าย ๆ การกำกับดูแลข้อมูลกำลังพูดว่า “เฮ้ คุณต้องการใช้และเป็นส่วนหนึ่งของแหล่งข้อมูลความจริงที่เราสร้างขึ้นนี้หรือไม่? แล้วคุณจะต้องมีคุณสมบัติตามเกณฑ์นี้"

ซึ่งอาจรวมถึงการปฏิบัติตามมาตรฐานการเข้ารหัส การมีผู้ตรวจสอบจำนวนหนึ่ง และการปฏิบัติตามกระบวนการจัดทำเอกสารเฉพาะ

“เมื่อเราคิดถึงธรรมาภิบาลและการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม มันเป็นเรื่องของกลไกที่คุณสามารถนำไปใช้ในการยึดมั่น” Kossowski กล่าว

มีสองส่วนที่คุณต้องพิจารณาเมื่อพูดถึงการปกครอง: ชิ้นส่วนทางวัฒนธรรมและด้านเทคโนโลยี

จากมุมมองทางวัฒนธรรม คุณจะทำให้ทีมของคุณนำมาตรฐานเหล่านี้ไปใช้ได้อย่างไร และจากมุมมองทางเทคนิค คุณสามารถทำให้กระบวนการใดเป็นไปโดยอัตโนมัติเพื่อให้ทุกอย่างไม่ต้องปรับเปลี่ยนพฤติกรรม

เมื่อคุณนึกถึงสองส่วนนี้ คุณต้องพิจารณาทั้งฝ่ายวิเคราะห์และฝ่ายวิศวกร (หรือทีมต้นทาง)

Kossowski อธิบายว่าสำหรับทีมวิศวกร เป็นเรื่องยากที่จะนึกถึงว่าข้อมูลเป็นอย่างไรเมื่อเข้ามาในคลังสินค้า เพราะไม่ใช่ส่วนหลักของผลิตภัณฑ์หรือความรับผิดชอบ

พวกเขาอาจไม่เห็นประโยชน์ที่จับต้องได้ของข้อมูล เว้นแต่จะเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิเคราะห์ ในกรณีนี้ นักวิเคราะห์สามารถถ่ายทอดว่าข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจของ X ดังนั้น การตัดสินใจจึงไม่สามารถทำได้จนกว่าข้อมูลจะหมายถึงข้อกำหนด Y

สำหรับนักวิเคราะห์ จะมองเห็นประโยชน์ได้ง่ายกว่าเพราะอยู่ใกล้ธุรกิจมากขึ้นและเห็นผลกระทบโดยตรง พวกเขาสามารถตระหนักว่าการปฏิบัติตามมาตรฐานการกำกับดูแลข้อมูลหมายถึงการพึ่งพา BI น้อยลง ซึ่งทำให้สิ่งต่างๆ ดำเนินไปได้เร็วขึ้น

“ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจะต้องเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ เพราะนั่นเป็นวิธีเดียวที่คุณจะได้รับผลิตภัณฑ์และทีมวิศวกรรม

ซื้อมูลค่าของข้อมูลและคิดเกี่ยวกับข้อมูลของพวกเขาในขณะที่ส่งออก” Kossowski กล่าว

5. ประเมินใหม่อย่างสม่ำเสมอ

ไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ใดในโมเดลความสมบูรณ์ของข้อมูล กลยุทธ์ด้านข้อมูลของคุณจะต้องปรับเปลี่ยนอยู่เสมอ

“[ที่ HubSpot] เรามีแผนสามปีและแนวคิดทั้งหมดเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในแต่ละปีเหล่านั้น” Kossowski กล่าว แต่ฉันคาดหวังอย่างเต็มที่ว่าหนึ่งปีจากนี้ เมื่อเรามองดู มีบางสิ่งที่เราต้องการจะปรับแต่งตามสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไป”

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณแนะนำคุณลักษณะใหม่ในผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ และตอนนี้กำลังรวบรวมข้อมูลลูกค้าที่มีความละเอียดอ่อนมากขึ้น นี้อาจต้องใช้วิธีการป้องกันมากขึ้น หากบริษัทของคุณเติบโตแบบทวีคูณ คุณอาจต้องเปลี่ยนไปใช้กลยุทธ์แบบกระจายแทนที่จะเป็นแบบรวมศูนย์

แม้ว่าจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงวิธีดำเนินการของบริษัทของคุณ คุณยังอาจต้องประเมินใหม่ ต่อไปนี้คือตัวชี้วัดหลัก XNUMX ตัวที่ถึงเวลาทบทวนกลยุทธ์ข้อมูลของคุณ:

• มีความหงุดหงิดกับสิ่งที่ใช้เวลานาน
• ขาดความเชื่อถือในข้อมูล

Kossowski กล่าวว่าการหาสมดุลระหว่างสองคนนี้เป็นกุญแจสำคัญ

“คุณไม่ต้องการให้ BI ทำทุกอย่างเพราะมันจะใช้เวลานาน” เธอกล่าว “แต่คุณก็ไม่ต้องการมีอิสระมากนักในกลุ่มนักวิเคราะห์ที่คุณวางใจไม่ได้จริงๆ ข้อมูล."

หลักการที่ดีคือการทบทวนกลยุทธ์ของคุณทุก ๆ หกเดือนถึงหนึ่งปี พูดคุยกับผู้นำธุรกิจ ไอที และทีมของคุณเพื่อทำความเข้าใจว่าทุกคนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับความก้าวหน้าของคุณ และพิจารณาว่าจำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงใด

ขั้นตอนในการสร้าง EDS จะแตกต่างกันไปในแต่ละบริษัท เนื่องจากระดับวุฒิภาวะของข้อมูล อุตสาหกรรม และขนาดบริษัทของคุณล้วนมีบทบาทในขั้นตอนที่คุณดำเนินการ

คุณสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่ตรงกับความต้องการเฉพาะของธุรกิจของคุณได้โดยการตรวจสอบตำแหน่งที่บริษัทของคุณมีอยู่ในปัจจุบัน

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