Doğrudan Bir Uzmandan Kurumsal Veri Stratejisi Oluşturmanın 5 Adımı

Veri korkutucu bir kelime olabilir.

Olmaması gerekiyor ama öyle. Çoğunlukla insanlar bunu nasıl yönetecekleri konusunda zorluk yaşadıkları için.

Pek çok şirket o kadar çok veriye sahip oldu ki artık nereye gideceklerini bilmiyorlar. Diğerleri ise bunların çok küçük olduğuna ve kurumsal veri stratejisine yatırım yapmaya gerek olmadığına inanıyor.

Gerçek şu ki, şirketinizin büyüklüğü ve verilerinizin mevcut durumu ne olursa olsun, bir veri stratejisi uygulamanın faydasını göreceksiniz.

Başlamanıza yardımcı olmak için aşağıdaki uzmanlardan yararlandık: Zosia Kossowski, HubSpot'taki iş zekası ekibinin grup ürün yöneticisi (yani şirket içi veri stratejisi uzmanımız).

Bu makaleyi okumayı bitirdiğinizde şirketinizin mevcut veri olgunluk düzeyi, stratejinizi oluşturmadan önce hangi faktörleri göz önünde bulundurmanız gerektiği ve yol boyunca yardımcı olacak bazı adımlar hakkında daha iyi bir fikre sahip olacaksınız.

Popüler inanışın aksine, kurumsal veri stratejisi yalnızca büyük miktarda veriye sahip büyük şirketlere yönelik değildir. Aslında küçük işletmeler, erkenden bir veri stratejisine yatırım yapmanın faydasını görebilir ve ölçeklenmelerine yardımcı olacak temeli oluşturabilirler.

Kurumsal Veri Stratejisinin Faydaları

Birçok kuruluşun karşılaştığı ortak sorun, çok fazla veri toplarken her ekibin bu verileri kendi yöntemleriyle yorumlamasıdır. Standart bir raporlama yöntemi yoktur ve her ekip aynı metrik için farklı bir değer raporluyor olabilir.

Bu, neyin doğru olduğu konusunda net bir anlayışa sahip olmayan herkesin farklı verilerle sonuçlanacağı anlamına gelir. Tek bir gerçeğin kaynağı olmadığında, verilerinize güvenmek ve değerli bilgiler elde etmek inanılmaz derecede zorlaşır.

Kossowski, "Veriler yalnızca bir siloda mevcut değil" dedi. "Pazarlama ekibi, başka hiçbir ekibin üzerinde etkisinin olmadığı pazarlamaya özgü verileri kullanmayacaktır. Farklı alanlardan da bilgi almak isteyecekler.”

Sözlerine şöyle devam ediyor: "Dolayısıyla, yönetişim ve standardizasyon unsuru ile ortak bir dil, bu ekiplerin birbirleriyle iletişim kurabilmesini sağlamak açısından gerçekten önemlidir."

Yani bir EDS uygulayarak bilgi silolarını önler, verilere güven sağlar ve karar almayı mümkün kılarsınız.

Kurumsal Veri Stratejisi Oluştururken Nelere Dikkat Edilmeli?

1. Mevcut Veri Olgunluk Seviyeniz

Kossowski'nin stratejinizi oluşturmadan önce yapmanızı önerdiği ilk şey, öz değerlendirmedir.

Kendinize şunu sorun: Şirketiniz veri olgunluk aşamasında nerede?

vadi şirketlerin gerçekte ne kadar veri odaklı olduğunu belirlemelerine yardımcı olan, yaygın olarak kullanılan bir “Veri Olgunluk Modeli”ne sahiptir. Dört aşama vardır:

• Veri farkındalığı – Şirketiniz raporlama sistemini standart hale getirememiş ve sistemleriniz, veri kaynaklarınız ve veritabanlarınız arasında entegrasyon yok. Ayrıca, verinin kendisine de güven eksikliği var.
• Veri uzmanı – Verilere, özellikle de kalitesine hâlâ güven eksikliği var. Bir veri ambarına yatırım yapmış olabilirsiniz ancak hala bazı parçalar eksik.
• Veri anlayışı – Şirketiniz, verilerinizden iş kararları alma yetkisine sahiptir. Ancak BT talep üzerine güvenilir veriler sağlamak için çalıştığından, iş dünyası liderleri ile BT arasında çözülmesi gereken bazı sorunlar var.
• Veri tabanlı – BT ve iş dünyası birlikte yakın bir şekilde çalışıyor ve aynı fikirde. Temel çalışma (özellikle veri kaynaklarının entegrasyonu) halihazırda başarılı bir şekilde uygulanmış olduğundan, artık odak noktası veri stratejisinin ölçeklendirilmesidir.

Burada en önemli şey şirketinizin düştüğü yer konusunda gerçekçi olmaktır.

Kossowski, "Sanırım gördüğüm en büyük tuzak, şirketinizin veri olgunluk aşamasında nerede olduğu konusunda kendinize karşı gerçekten dürüst olmamaktır" dedi.

Verilerin sizi nasıl yönlendirdiğine dair hislerinize bakmanın yeterli olmadığını ekliyor düşünmek sizin şirketiniz. Gerçeklere bakın.

Şirketinizin şu anda karşı karşıya olduğu veri sorunlarını tanımlayarak başlayın; bu, nerede olduğunuzun harika bir göstergesidir.

2. Sektörünüz ve Şirket Büyüklüğünüz

Bulunduğunuz sektör ve şirketinizin büyüklüğü, veri stratejinizde merkezi bir yaklaşım mı yoksa dağıtılmış bir yaklaşım mı benimseyeceğinizi belirleyecektir.

Ancak bu yaklaşımları parçalara ayırmadan önce iki veri stratejisi çerçevesinden bahsedelim: saldırı ve savunma.

Kossowski ile sohbetim sırasında bu çerçevenin nasıl olduğundan bahsetti (ayrıntılı olarak açıklanmıştır) okuyun) HubSpot'un kendi stratejisini geliştirmesine yardımcı oldu.

Veri savunması, veri güvenliği, erişim, yönetişim ve doğruluk gibi konulara öncelik verirken veri saldırısı, karar almayı mümkün kılacak içgörüler elde etmeye odaklanır.

Her şirketin saldırı ve savunma dengesine ihtiyacı vardır. Ancak bazıları sektörlerine bağlı olarak yelpazenin bir ucuna daha fazla eğiliyor.

Örneğin bir sağlık kuruluşu veya finans kurumu, veri gizliliği ve güvenliğinin en önemli olduğu yüksek derecede hassas verilerle ilgileniyor olabilir.

Gerçek zamanlı veriler ve hızlı içgörüler elde etmek büyük olasılıkla öncelikli bir öncelik olmasa da, verilere kimlerin erişebileceğine dair korkuluklar sağlamak muhtemelen önceliklidir. Bu nedenle savunma çerçevesine daha fazla yönelecekler.

Diğer taraftan, hızlı hareket etme eğiliminde olan ve veri içgörülerinin hızlı bir şekilde geri dönüşüne daha fazla dayanan bir sektör olan teknoloji şirketleriniz var.

Bu nedenle hücuma daha çok yöneliyorlar. Bununla birlikte, teknoloji şirketlerinde (ve diğer hızlı hareket eden sektörlerde) finans gibi savunmaya daha fazla odaklanacak departmanlar kesinlikle var.

Şimdi merkezi ve dağıtılmış stratejilere dönelim.

Kullandığınız çerçeve, hangi stratejinin şirketinize en iyi şekilde hizmet edeceği konusunda bilgi verecektir.

Merkezi bir yapıda, raporların yanı sıra verileri de yöneten ve hazırlayan merkezi bir raporlama veya iş zekası (BI) ekibiniz olur.

Kossowski, "Bu [yapı] daha küçük bir organizasyonda, özellikle de savunmaya öncelik veren bir organizasyonda çok daha iyi çalışabilir çünkü daha yavaş hareket edeceksiniz" dedi. “Darboğaz olacaksınız ama aynı zamanda onun her parçası üzerinde sıkı bir kontrolünüz var.”

Öte yandan dağıtılmış bir model, hücum yaklaşımını benimseyen daha büyük takımlar için daha iyi çalışır. Bu şekilde her ekip hızlı hareket edebilir ve işleri kendilerine uygun şekilde yapma yetkisine sahip olur.

Kossowski, bu modelde ekipler geliştirme işini yaparken BI'nın yalnızca platformlardan ve korkulukları ayarlamaktan sorumlu olduğunu açıklıyor.

"Eğer bir organizasyonu düşünürseniz, şirket büyüdükçe, daha merkezi bir ekiple ölçeklendirmek giderek daha zor hale gelir" dedi. “Bunu başarabilmek için gittikçe daha fazla insanı işe almak zorunda kalıyorsun.”

"Bu yüzden şirketin belirli bir büyüklüğünde, zaten merkezi olmayan bir [stratejiye] doğru giderek daha fazla ilerlemeye başlayacağınızı düşünüyorum."

Dolayısıyla, sektörünüz ve boyutunuz için hangi çerçevenin en iyi sonucu verdiğini anladıktan sonra uygun stratejiyi uygulayabilirsiniz.

3. Veri Yönetimi Ekibiniz

Kossowski'ye göre veri bilimi şu anda veri yönetiminde en sıcak konu. Ve o hatalı değil.

2012 yılında Harvard Business Review bunu şöyle adlandırdı: 21. yüzyılın en seksi işi. Yaklaşık 10 yıl sonra, Glassdoor bunu Amerika'daki en iyi ikinci iş olarak adlandırdı.

Ancak veri yönetimi ekibinize hangi rolü ekleyeceğinizi tartışıyorsanız bir veri bilimci ilk seçeneğiniz olmamalıdır.

Kossowski, veri biliminizin yalnızca onu destekleyen veriler kadar iyi olacağının altını çiziyor. Ve eğer bu veriler güvenilir değilse değerli bilgiler elde edemezsiniz.

“Veri bilimi, kötü verileri sihirli bir şekilde içgörülere dönüştüren sihirli bir değnek değildir. Ne olursa olsun, yine de bu veri temeline ihtiyacınız olacak” diye ekliyor. "Yani, bir sonraki büyük şey olduğu için bir şeyi yapmaya atlamak, bence bu büyük bir endişe."

Veri olgunluk modelinin ilk aşamalarındaysanız Kossowski'nin çabalarınızı nereye odaklamanız gerektiğine dair bir önerisi var.

"SQL yazma ve SQL tabloları oluşturma konusunda deneyimli bir veri ambarı mimarı veya hatta bir veri analisti" diyor. “Yalnızca bir kişiyi işe alacaksanız ve o kadar fazla veriye sahip değilseniz, bu gerçekten güçlü bir işe alım olabilir çünkü daha küçük ölçekte bir kişinin yapabileceği çok şey vardır. Pek çok farklı şapka takabilirler ve farklı şeyler öğrenebilirler.”

Verilerin depoya alınması gibi daha teknik görevlere gelince, bunu sizin yerinize yapmak için kullanabileceğiniz üçüncü taraf araçlar vardır.

Bu aşamada asıl ihtiyacınız olan şey, verilerinizi yapılandırmanıza yardımcı olacak birisi.

1. Veri mimarinizin ana hatlarını çizin.

Yapmak istediğiniz ilk şey, verilerinizi ayrıntılı düzeyde anlamaktır.

Kendinize şu soruları sorun:

• Veriler nerede yaşayacak?
• Hangi tür verileri ve hangi kaynaklardan toplayacaksınız?
• Veriler nasıl organize edilecek?

Buradaki amaç verilerinizin yapısını anlamaktır.

Yapıyı anlamadıysanız verilerinizi nasıl yöneteceğinize dair kapsamlı bir plan oluşturamazsınız.

2. BI ile ekipleriniz arasındaki ilişkiyi tanımlayın.

Veri stratejisi söz konusu olduğunda en önemli adımlardan biri sürece dahil olan ekipleri tanımlamak ve BI'ya yönelik beklentileri belirlemektir.

Daha önce veri stratejisi hakkında düşünmemiş büyük bir kuruluşta, genellikle her ekibin farklı bir model izlediğini ve BI ile farklı bir ilişkiye sahip olduğunu, bunun da BI'nın akıcı ve standart bir şekilde çalışmasını zorlaştırdığını göreceksiniz.

Aynı zamanda veri analisti ile BI'nın rolleri arasındaki çizgileri de bulanıklaştırıyor.

Veri analisti ekibine özel iş mantığını ve toplanan verilerin yapısını bilmelidir. Öte yandan BI'nın desteklediği operasyonel alan hakkında özel bilgiye sahip olması gerekmemeli ve bunun yerine analisti desteklemek için veri kaynağına odaklanmalı ve platformu yönetmelidir.

BI, sürecini düzenli olarak ekibin özel iş mantığına uyacak şekilde ayarladığında, her şeyi yavaşlatır ve sürekli bir yeniden öğrenme ihtiyacı yaratır.

Kossowki'nin önerisi? İş mantığını BI katmanından çıkarın ve mümkün olduğunca çok sayıda ekibi ilgilendiren şeyler üzerinde çalışın.

Ayrıca standart bir analist profili ve BI ile ekipler arasındaki ilişkiye yönelik bir model oluşturun.

Kossowski, "Platformun tamamı üzerinde değil de veri kümeleri üzerinde çalıştığımız bazı yerler olacak, ancak elimizden geldiğince temel verileri temizliyor, katılmayı kolaylaştırıyoruz, ancak bu mümkün değil" dedi. aslında bu birleştirmeleri ve onların mantığını yapıyorum.

3. Sahipliği atayın.

Ekipleriniz ile BI arasındaki ilişkiyi kurduktan sonraki adım, kimin neye sahip olacağını tanımlamaktır.

Verilerin her bir parçası için farklı bir sahibin olması normaldir. Örneğin, bir kişi veya ekip operasyonel verilere sahipken diğeri raporlama verilerine sahip olabilir.

Ayrıca satış hattının farklı aşamalarında sahipler atamanız da gerekebilir. BI ekibi belirli bir aşamada verilere sahip olabilir ve ardından bunları analistlere iletebilir.

Kossowski, sahiplenmenin verileri üreten ekiplerle başladığına inanıyor.

"Veriler üzerinde bir düzeyde sahiplenme hissetmeleri ve bir şeyler ters giderse bir düzeyde hesap verebilirliğe sahip olmaları gerekiyor" dedi. "Çünkü eğer kaynakta yanlışsa BI'nın yapabileceği çok az şey var."

Şöyle devam ediyor, "Ve eğer bu seviyede yamalar koymaya çalışırsanız, ilerde daha fazla sorunla karşılaşırsınız, dolayısıyla bu ilişki de önemlidir."

4. Veri yönetimini oluşturun.

Veri yönetişimi, doğruluğu ve kaliteyi sağlamak için verilerin nasıl toplanacağı ve saklanacağı konusunda bilgi veren bir dizi politika ve düzenlemedir.

Basit bir ifadeyle veri yönetişimi şunu söylüyor:Hey, oluşturduğumuz bu doğruluk verisi kaynağını kullanmak ve onun bir parçası olmak ister misin? O zaman bu kriterleri karşılamanız gerekiyor."

Bu, kodlama standartlarını karşılamayı, belirli sayıda incelemeciye sahip olmayı ve belirli bir belgelendirme sürecini takip etmeyi içerebilir.

Kossowski, "Yönetim ve evlat edinme konularını düşündüğümüzde, bu aslında bağlılığa yönelik hayata geçirebileceğiniz mekanizmalarla ilgilidir" dedi.

Yönetişim söz konusu olduğunda dikkate almanız gereken iki parça vardır: kültürel parça ve teknolojik yön.

Kültürel açıdan bakıldığında ekiplerinizin bu standartları benimsemesini nasıl sağlarsınız? Teknik açıdan bakıldığında, her şeyin davranış değişikliği gerektirmemesi için hangi süreçleri otomatikleştirebilirsiniz?

Bu iki parçayı düşünürken hem analist tarafını hem de mühendis (veya kaynak ekibi) tarafını düşünmelisiniz.

Kossowski, mühendislik ekipleri için verilerin depoya geldiğinde nasıl görüneceğini düşünmenin zor olabileceğini, çünkü bu onların ürünlerinin veya sorumluluklarının temel bir parçası olmadığını açıklıyor.

Analistleriyle sıkı bir şekilde çalışan, veri odaklı bir kuruluş olmadığı sürece, verilerin somut faydalarını göremeyebilirler. Bu durumda analistler, verilerin X kararına güç verdiğini aktarabilir, dolayısıyla veriler Y gereklilikleri anlamına gelene kadar kararlar alınamaz.

Analistler için, işe daha yakın oldukları ve doğrudan etkiyi görebildikleri için faydaları görmek daha kolaydır. Veri yönetimi standartlarını takip etmenin BI'ya daha az güvenmek anlamına geldiğini ve bunun da işlerin daha hızlı ilerlemesini sağladığını fark edebilirler.

"Verilerden elde edilen bilgiler, ürünle ilgili alınan kararlara güç veriyor olmalı çünkü ürüne ve mühendislik ekiplerine ulaşmanın tek yolu bu."

Kossowski, "Verilerin değerini benimsediler ve verileri dışa aktarılırken onlar hakkında düşündüler" dedi.

5. Düzenli olarak yeniden değerlendirin.

Veri olgunluk modelinin neresinde olursanız olun, veri stratejinizin her zaman biraz ince ayara ihtiyacı olacaktır.

Kossowski, "[HubSpot'ta] üç yıllık bir planımız var ve bu yılların her birinde neler olacağına dair fikirlerimiz var" dedi. Ancak bundan bir yıl sonra baktığımızda, işlerin nasıl değiştiğine bağlı olarak değiştirmek isteyeceğimiz şeyler olacağını kesinlikle bekliyorum."

Örneğin, ürününüze veya hizmetinize yeni bir özellik kattığınızı ve artık daha hassas müşteri verileri topladığınızı varsayalım. Bu daha savunmacı bir yaklaşım gerektirebilir. Şirketiniz katlanarak büyüyorsa, merkezi bir strateji yerine dağıtılmış bir stratejiye geçmeniz gerekebilir.

Şirketinizin işleyişinde herhangi bir değişiklik olmasa bile, yine de yeniden değerlendirme yapmanız gerekebilir. Veri stratejinizi gözden geçirme zamanının geldiğine dair iki önemli gösterge:

• İşlerin ne kadar uzun sürdüğü konusunda hayal kırıklığı var.
• Verilere güven eksikliği var.

Kossowski, bu ikisi arasındaki dengeyi bulmanın önemli olduğunu söylüyor.

"BI'nın her şeyi yapmasını istemezsiniz çünkü o zaman bu çok uzun zaman alır" dedi, "ama aynı zamanda analist popülasyonunda herhangi bir güvenemeyeceğiniz kadar fazla özgürlüğe sahip olmak da istemezsiniz." veri."

Stratejinizi her altı aydan bir yıla kadar gözden geçirmek iyi bir kuraldır. Herkesin ilerlemeniz hakkında ne hissettiğini anlamak ve hangi değişikliklerin yapılması gerektiğini belirlemek için iş liderleri, BT ve ekiplerinizle konuşun.

Veri olgunluk düzeyiniz, sektörünüz ve şirket büyüklüğünüz attığınız adımlarda rol oynadığından, bir EDS oluşturma süreci bir şirketten diğerine farklılık gösterecektir.

Şirketinizin şu anda nerede olduğunu değerlendirerek işletmenizin özel ihtiyaçlarını karşılayan bir strateji geliştirebilirsiniz.

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