Deblocarea barierelor de date care vă împiedică echipa de analiză
Presiunea asupra echipelor de analiză de astăzi
Este posibil să aveți o echipă de analiză sau poate că abia acum începeți să construiți una. Oricum ar fi, există o presiune tot mai mare pentru a extrage informații valoroase din datele dumneavoastră. Și asta pentru un motiv întemeiat, deoarece un program de date și de analiză cu impact poate duce la creșterea veniturilor suplimentare, la reducerea costurilor și la creșterea eficienței. Toate acestea pot fi un factor de diferențiere pe piața competitivă în care activați.
Știți că aveți date valoroase, că aveți analiști talentați sau că aduceți noi talente în domeniul analizei. Așadar, informațiile valoroase ar trebui să fie gata să curgă în scurt timp, nu? Nu se întâmplă atât de repede!
Provocarea accesibilității datelor
Realitatea este că, indiferent de cât de mari sunt ambițiile dumneavoastră de a utiliza analiza în cadrul organizației, echipa dumneavoastră de analiză nu dispune probabil de toate datele de care are nevoie pentru a le realiza pe deplin. Este posibil ca datele de care au nevoie să le fie puse la dispoziție în timp, dar timpul necesar va varia foarte mult în funcție de arhitectura de date existentă și de disponibilitatea resurselor.
Din nefericire, adevărul este că membrii echipei cu abilitățile tehnice de a transforma datele pentru a le face utilizabile pot fi suprasolicitați. Ca urmare, echipa de analiză își poate petrece cea mai mare parte a timpului contestând datele în instrumente precum Excel înainte de a ajunge vreodată la stadiul în care poate fi extrasă valoarea de afaceri. Acest lucru are consecințe nefericite și, adesea, un impact devastator asupra rentabilității investițiilor din analiză. Înseamnă că viteza cu care se poate extrage valoare din analiză este încetinită, scăzând astfel randamentul general al funcției de analiză, deoarece membrii echipei petrec doar o fracțiune din timp pentru a găsi informații.
Oportunitatea de a supraalimenta rentabilitatea investiției echipei dvs. de analiză
Îmbunătățirea accesului echipei dvs. de analiză la datele de care are nevoie va crește:
- volumul de informații cu valoare adăugată pe care le furnizează
- viteza cu care sunt livrate
Acest lucru va duce, la rândul său, la câștiguri pe termen scurt și lung în ceea ce privește rentabilitatea investiției totale în analiză în cadrul organizației dumneavoastră. Gândiți-vă la acest lucru în termenii următorului exemplu:
Imaginați-vă o unitate de producție bine dotată cu echipament modern. Cu toate acestea, aceasta produce doar 20% din produsele pe care ar fi capabilă să le producă. Acest lucru se datorează faptului că nu are acces la materiile prime necesare pentru a produce celelalte 80% din produse. Cât de dezamăgiți trebuie să fie investitorii în această unitate de producție de randamentul slab al investiției!
O fabrică de producție fără materii prime nu poate produce produse, la fel cum o echipă de analiză nu poate genera rezultate fără date!!
Același fenomen se poate întâmpla, din păcate, și cu echipele de analiză! Acestea se confruntă cu provocarea de a nu putea produce o gamă largă de proiecte care ar aduce valoare maximă din analiza, deoarece trebuie să depisteze datele necesare și să le facă utilizabile. Acest lucru ar fi comparabil cu oamenii care lucrează într-o fabrică de producție și care trebuie să găsească și să organizeze singuri materiile prime necesare pentru producție!
Din fericire, această problemă nu trebuie să existe în lumea analitică. Un strat semantic gestionat de cei care utilizează datele pentru a extrage informații poate aduce echipa mai aproape de capacitățile sale depline de „producție” analitică!
Cum funcționează
Gestionarea eficientă a straturilor semantice pune gestionarea surselor de date în mâinile celor care se află cel mai aproape de informații. Aveți nevoie de acces la o sursă de date care nu era disponibilă anterior? Sau poate doriți să combinați două surse de date și să creați un calcul de afaceri care să fie disponibil pentru toți utilizatorii? Cu un strat semantic, totul poate fi la doar câteva clicuri și apăsări de taste distanță de realitate. Fără acesta, ar putea dura multe luni, ar putea forța conversații potențial provocatoare și ar putea pune un stres suplimentar asupra angajaților valoroși pe calea de a face accesibil.
ROI în întreaga organizație
Poate cea mai bună parte a acestui lucru este că beneficiile unui strat semantic se extind dincolo de funcția de analiză. Ele ajung până în profunzimea organizației, echipele talentate care nu sunt implicate în analiză, de la managerii de produs la reprezentanții de vânzări, având acces îmbunătățit la datele necesare pentru a răspunde rapid la întrebări importante.
Pe lângă creșterea rentabilității generale a investițiilor din analiza, un strat semantic crește, de asemenea, probabilitatea ca informațiile importante să fie descoperite atunci când este nevoie de ele. Uneori, un punct de date este mai valoros astăzi decât va fi peste o lună. Stratul semantic poate deschide noi oportunități, asigurând că datele de care aveți nevoie astăzi sunt disponibile astăzi. Acest lucru deschide ușa pentru a recunoaște beneficii din datele dvs. care nu ar fi existat niciodată fără ele.
Să analizăm impactul pe care îl pot avea instrumentele moderne de pregătire a datelor în contextul unui exemplu simplu care apare în mod regulat în multe organizații. Rețineți că profesioniștii din domeniul afacerilor sau analiștii de date (care nu sunt ingineri de date) pot utiliza aceste instrumente pentru a aduce îmbunătățiri pe termen scurt la provocările legate de disputarea datelor.
Scenariu
Analistul care furnizează întotdeauna cele mai importante rapoarte este din nou în urmă. Liderii de afaceri au nevoie cu adevărat să folosească datele din aceste rapoarte, dar obținerea acestor date depinde de o persoană copleșită. Nu este nici prima dată când se întâmplă acest lucru; de obicei, rapoartele întârzie. Principalul motiv pe care acest analist îl dă pentru acest lucru este că există o mulțime de pași pentru a aduna datele.
Probleme cu acest scenariu
Problemele sunt multe. Un lucru important este că organizația are un angajat cheie (analistul) care lucrează ore lungi și neplăcute, adunând rapoarte care sunt deja întârziate. Un altul este că organizația încetează să mai ia decizii importante, în timp util, în absența informațiilor pe care le conțin aceste rapoarte. Există, de asemenea, un joc intern de învinovățire cu privire la motivul pentru care este „atât de greu de obținut datele”. Acest lucru este ineficient și costisitor.
Ce trebuie făcut (pe termen lung)
Pe termen lung, organizația are nevoie de o strategie de date holistică care să permită furnizarea și disponibilitatea datelor de calitate pentru persoanele potrivite din cadrul organizației. Deși acesta ar trebui să fie un obiectiv aspirațional, nu este întotdeauna realizabil pe termen scurt. Din fericire, există opțiuni care pot avea un impact dramatic chiar și în câteva săptămâni.
Ce ar putea fi făcut acum pentru a ajuta în mod esențial (pe termen scurt)
În prezent, există multe instrumente disponibile pe piață care oferă un astfel de sprijin pe termen scurt. Astfel de instrumente permit ca „transformările de date” să fie efectuate de către utilizatori non-tehnici cu dorința de a le învăța. Acestea permit automatizarea proceselor necesare pentru a compila datele necesare pentru rapoartele critice.
NOTĂ: această abordare nu va rezolva cauzele profunde ale problemei descrise mai sus, ci va permite mai degrabă o soluție de substituție pe termen scurt, de tip „câștig rapid”. Punerea în aplicare a unei strategii holistice și durabile privind datele este abordarea corectă pe termen lung și reprezintă un subiect complet separat.
Imaginați-vă acest scenariu îmbunătățit
După ce analistul termină cea mai recentă rundă de creare de rapoarte, managerul său îi acordă timp pentru a învăța unul dintre aceste instrumente. Analistul investește timp suplimentar în utilizarea instrumentului pentru a crea automatizări pentru etapele pe care trebuie să le parcurgă în pregătirea datelor pentru fiecare raport. Această investiție inițială aduce dividende imediate sub forma:
- Reducerea efortului depus de analist pentru pregătirea datelor pentru fiecare rundă de rapoarte;
- Creșterea vitezei de creare a rapoartelor (afacerea le primește mai repede);
- Fluxurile de lucru create în aceste instrumente pot oferi o perspectivă asupra a ceea ce este necesar pentru automatizarea pe termen lung.
Sursa articolului: https://dataideas.co/ideas
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, vă rugăm accesați pagina: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, vă recomandăm QQblog–ul !