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 abia începți să vă formați una. În orice caz, există o presiune din ce în ce mai mare pentru a extrage informații valoroase din datele dvs. Acest lucru este pentru un motiv întemeiat, deoarece un program de date și analiză de impact poate duce la venituri incrementale, poate reduce costurile și poate crește eficiența. Toate acestea pot fi un factor de diferențiere pe piața competitivă pe care jucați.
Știi că aveți date valoroase, aveți analiști talentați sau aduceți noi talente în analiză. Deci, informațiile valoroase ar trebui să fie gata să curgă în scurt timp, nu? Nu se întâmplă așa de repede!
Provocarea accesibilității datelor
Realitatea este că, oricât de mari sunt ambițiile dvs. de a utiliza analitice la organizație, echipa de analiză probabil nu are toate datele de care au 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 abilități tehnice de a transforma datele pentru a le face utilizabile pot fi supraextinși. În consecință, echipa de analiză își poate petrece cea mai mare parte a timpului disputând datele în instrumente precum Excel înainte de a ajunge vreodată la stadiul în care poate fi extrasă valoarea afacerii. Acest lucru are consecințe nefericite și adesea un impact devastator asupra rentabilității investiției din analize. Înseamnă că viteza cu care poate fi extrasă valoarea din analiză este încetinită, scăzând randamentul general al funcției dvs. de analiză, deoarece membrii echipei își 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 au nevoie va crește:
- volumul de informații cu valoare adăugată pe care le oferă
- viteza cu care sunt furnizate
Acest lucru va duce, la rândul său, la câștiguri ale rentabilității investiției pe termen scurt și lung din investiția totală în analiză la organizația dvs. Gândiți-vă la asta în termenii următorului exemplu:
Imaginați-vă o unitate de producție bine dotată cu personal, cu echipamente moderne. Cu toate acestea, produce doar 20% din produsele pe care ar fi capabilă să le producă. Acest lucru se datorează faptului că nu poate accesa materiile prime necesare producerii celorlalte 80% din produse. Cât de dezamăgiți trebuie să fie investitorii din această unitate de producție în ceea ce privește rentabilitatea investiției sale slabă!
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, cu echipele de analiză! Ei se confruntă cu provocarea de a nu putea produce o gamă largă de proiecte care ar aduce valoare maximă din analiză, deoarece trebuie să urmărească datele necesare și să le facă utilizabile. Acest lucru ar fi comparabil cu persoanele care lucrează la o unitate de producție care trebuie să găsească și să organizeze singuri materiile prime necesare producției!
Din fericire, această problemă nu trebuie să existe în lumea analitică. Un strat semantic gestionat de cei care folosesc date pentru a extrage informații poate aduce echipa mai aproape de capacitățile sale complete de „producție” de analiză!
Cum funcționează
Gestionarea eficientă a stratului semantic pune gestionarea surselor de date în mâinile celor mai apropiați de informații. Aveți nevoie de acces la o sursă de date indisponibilă anterior? Sau poate doriți să combinați două surse de date și să creați un calcul de afaceri care este disponibil pentru toți utilizatorii? Cu un strat semantic, totul poate fi la doar câteva clicuri și apăsări de taste distanță de realitate. Fără el, ar putea dura multe luni, ar putea forța conversații potențial provocatoare și ar putea pune un stres suplimentar asupra angajaților valoroși în calea spre a-l 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 dvs. de analiză. Acestea ajung adânc în organizație, cu talentul echipelor non-analitice, de la manageri de produs la reprezentanți de vânzări, având acces îmbunătățit la datele necesare pentru a răspunde rapid la întrebările importante.
Pe lângă creșterea rentabilității totale a investiției din analiză, un strat semantic crește, de asemenea, probabilitatea ca informații importante să poată fi descoperite în momentul în care sunt cele mai necesare. Uneori, un punct de date este mult mai valoros astăzi decât va fi peste o lună. Stratul semantic poate deschide noi oportunități, asigurându-vă 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 ne uităm la impactul pe care instrumentele moderne de pregătire a datelor îl pot avea în contextul unui exemplu simplu care are loc în mod regulat în multe organizații. Rețineți că profesioniștii în afaceri sau analiștii de date (non-ingineri de date) pot folosi aceste instrumente pentru a aduce îmbunătățiri pe termen scurt provocărilor legate de disputele de date.
Scenariu
Analistul care furnizează întotdeauna cele mai importante rapoarte este din nou în urmă. Liderii de afaceri chiar trebuie să folosească datele din aceste rapoarte, dar obținerea acestor date depinde de o singură persoană copleșită. Nici aceasta nu este prima dată când se întâmplă; rapoartele sunt de obicei întârziate. Motivul principal pe care îl dă acest analist pentru aceasta este că există o mulțime de pași pentru a reuni datele.
Probleme cu acest scenariu
Problemele sunt multe. Un lucru important este că organizația are un angajat esențial (analistul) care lucrează ore lungi și neplăcute, strângând rapoarte care au întârziat deja. Un altul este că afacerea se oprește să ia decizii importante, în timp util, în absența informațiilor pe care le dețin aceste rapoarte. Există, de asemenea, un joc de vina în interior cu privire la motivul pentru care este „atât de greu să obții datele”. Acest lucru este ineficient și costisitor.
Ce trebuie făcut (pe termen lung)
Pe termen lung, organizația are nevoie de o strategie holistică de date care să permită livrarea și disponibilitatea datelor de calitate către oamenii potriviți din afacere. 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 s-ar putea face acum, pentru a ajuta esențial (pe termen scurt)
Există multe instrumente disponibile pe piața de astăzi care oferă un astfel de suport pe termen scurt. Astfel de instrumente permit ca „transformări ale datelor” să fie făcute de către utilizatori non-tehnici cu dorința de a le învăța. Acestea permit automatizarea proceselor necesare pentru compilarea datelor necesare pentru rapoartele critice.
NOTĂ: această abordare nu va rezolva cauzele principale ale problemei descrise mai sus, ci va permite mai degrabă o soluție de substituent „quick-win” pe termen scurt. Implementarea unei strategii de date holistice, sustenabile este abordarea corectă pe termen lung și un subiect complet separat.
Imaginează-ți acest scenariu îmbunătățit
După ce analistul termină cea mai recentă rundă de creare a rapoartelor, managerul său îi oferă timp să învețe unul dintre aceste instrumente. Analistul investește timp suplimentar în utilizarea instrumentului pentru a construi automatizări pentru pașii pe care trebuie să îi parcurgă în pregătirea datelor pentru fiecare raport. Această investiție în avans plătește dividende imediate, sub formă de:
- Reducerea efortului asupra analistului în pregătirea datelor pentru fiecare rundă de rapoarte;
- Viteză crescută de creare a rapoartelor (afacerea le obține 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 analiticelor, vă recomandăm QQblog–ul !