数据民主化是成功背后的无名英雄的数以百计的今天的领先企业。组织,它看到了奖励在所有业务领域,从提高客户体验到更大的收入和更强的底线。
什么是数据民主化?
数据民主化定义
数据民主化当一个组织让数据访问所有员工和利益相关者,并教育他们如何处理数据,不管他们的技术背景。
说白了,数据民主化的“数据”是任何信息您可能会收集关于您的业务或组织。对每个人来说:从行政助理经理的计划一个生日聚会到工程师的研究新的潜在的产品特性。数据是无处不在的,有可能简化业务的每一个角落。它可以是简单的(你目前的客户电子邮件地址)或复杂(有多少员工在会计部门已经完成了一个特定的培训模块在过去两周内)。
数据民主化:我们是如何走到这一步的?
数据民主化成为普遍之前,业务用户会浪费大量的时间寻找数据,访问数据,并等待批准使用它。从历史上看,IT团队拥有大部分或所有的数据。业务用户会要求访问一个特定的数据集和它将交出一个大型的、不守规矩的电子表格。
这个过程创造了一个为业务分析师和障碍阻止整个公司成为数据驱动。这意味着数据只坐在一个地方,和其他公司来访问它。
虽然我们已经取得了长足的进步,许多组织还带一个特设的方法,它拥有数据(至少部分)。这个过程为业务分析师创建路障因为他们不能轻易地访问和使用数据,使数据驱动的业务决策。
一些数据领导人担心民主化数据出于安全考虑:他们担心滥用和虐待的数据,对客户或员工特别敏感的个人数据。但在现实中,大多数数据驱动的组织训练员工正确地使用数据和与这些数据做出明智的业务决策。
数据民主化的主要目的是什么?
数据民主化有几个不同的结果,所有这些导致更大的效率,盈利和成功的业务。数据民主化服务于不同的目的对不同部门或跨组织的角色。下面是一些例子:
- 出售史:销售代表使用数据快速评估不同的机会的价值和地位在他们的管道。
- 市场营销:营销团队使用数据来测试不同的运动,变化和图形在这些副本活动,更有效地达到他们的目标受众。
- 客户服务和支持:是否帮助客户通过电话或亲自,支持团队使用数据快速判断事实客户提供更好的服务。它所有的区别当支持可以快速和准确调出客户数据,包括过去的活动或购买,得到一个整体的观点到底发生了什么。
- 人力资源:狗万新闻c经理和招聘人员可以使用数据快速找到潜在的候选人和发送正确的消息,以及分类和分析大量的简历。
- 研究与开发:创新团队可以使用数据来衡量哪些功能或效益最高需求,并调整产品符合消费者的期望。
- 行政领导:管理者可以使用数据快速得到一个360度的业务视图,并确定哪些战略举措提供最ROI。
为什么数据民主化的关键是你的业务吗
公司不给员工足够的访问数据(或教育如何使用它)面临许多效率低下。这些低效造成的:
- 数据仓库:当数据是孤立的整个组织,存储在不同的企业应用程序、数据仓库和数据湖泊,几乎是不可能让用户知道在哪里可以找到他们所需要的数据来做他们的工作。
- 控制对数据的访问:当控制对数据的访问从治理的观点是很重要的,如果只能够访问数据,它可以创建一个瓶颈。在这种情况下,一旦业务用户找到她需要的数据,她必须去批准使用的数据,而减缓时间洞察力。
- 工具不足:许多数据情报工具不是自助分析而设计的。在一些组织中,只有它能够访问数据和数据智能工具。这意味着业务分析师必须去得到他们需要的数据,而不是在访问数据的能力在适当水平的作用。
这些低效率都是由于缺乏对数据的访问。数据民主化解决这个问题通过给企业内所有用户对数据的访问他们需要做他们的工作。它消除了“中间人”的It部门给员工获得自助分析,帮助他们做出数据驱动决策。
数据民主化的好处是什么?
讨论数据民主化的好处,它可以帮助看一个例子。想象你是一个销售代表在一个软件公司的100000领先。你需要找出哪些是最有可能导致销售。
几乎不可能(和惊人的浪费)调用每个单独接触,所以你想要找出哪些前景严重,值得一对一的关注。贵公司大量投资于数据民主化,所以这将是你容易得到你需要的信息。你只需登录到Salesforce、过滤你的领导名单基于:
- 过去的行为——只是使人积极地使用你的产品的免费试用版
- 与贵公司交流——只是那些口头或邮件代表了
- 交易规模——只有那些潜在的交易超过100美元
这样一来你的列表17导致跟进。现在可以专注你的销售努力培养这些高价值的线索,而这一切都发生在几个点击。
四个步骤来民主化您的数据
因此,如何实现数据民主化?流程是什么样子的?这是一个粗略的概述,你可以适应贵公司的具体需求:
- 盘点数据和遵从性景观。数据安置在哪里?内部,在云中,或二者的组合吗?你当前使用的软件工具和技术来获取、存储、分析数据?如果你是一个企业组织中,您可能会想要争取的帮助IT顾问提供一个完整的差异分析。
- 计的员工。根据组织的需求,这可能需要一些简单的作为测试或复杂的评估从一个可靠的第三方顾问。
- 评估潜在的数据解决方案manbetx1.0下载。使用技术评论网站,问问你的同事,和书演示的潜在商业智能工具,看看什么工作最适合您的组织。考虑预算,客户服务的声誉、可伸缩性和市场的每一个潜在的工具。
- 适当的培训和持续的教育投资。一旦你实现了一个新的数据民主化工具集,不要离开你的团队在黑暗中。持续的培训和签到也同样重要,因为最初的新员工培训,保证你看到一个强大的投资回报率,并开始获得数据民主化的好处。
5数据民主化的最佳实践
使用软件来帮助你。
甚至小公司每天都产生大量的数据。这些组织使用这些数据来创新和成长。然而,跨组织的数据分散和困在孤岛,很难使数据驱动决策。因此,许多大型组织工具,如数据目录,使数据民主化在他们的业务。
选择无关的产品和解决方案manbetx1.0下载。
不可知论者解决方案manbetx1.0下载不同系统之间的互操作,平台,这意味着他们为您提供更大的灵活性,随着组织的成长而变化。
考虑长期投资。
虽然可能是暂时的成本节约和一些可能的解决方案,研究你的潜在数据的特性和功能的解决方案,以确保他们仍然会为你工作五到十年。manbetx1.0下载
包括你的员工。
重要的是你选择你的员工会使用的工具和流程。没有更好的方法来衡量的支持你的团队成员不是涉及他们的过程。
时考虑用户体验评估的解决方案。manbetx1.0下载
数据科学可以复杂,但不应该是你的分析平台。书演示不同的工具,包括你的团队,以确定哪些解决方案使它易于浏览,分析和运行报告。manbetx1.0下载
数据民主化的利弊是什么?
优点
- 更好的合作。不同的团队和部门能讲相同的“语言”在数据和解决业务问题更快,规模。当每个人都是数据有文化,团队更好地沟通和创新。大量的新的data-informed视角导致更有创造性和多样化的解决问题。
- 数据更可靠。当你使用正确的工具,每个人都需要访问数据可以快速获得最准确的和最近的数据。
- 节省时间。减少手动工作需要获得和分散的数据,员工得到小时回关注更重要的计划。
- 省钱。尽管数据民主化需要投资前期(通常在工具,技术,和变更管理)最终导致更多的业务效率。
- 更多的数据驱动的决策。数据民主化更易于集中业务工作在正确的领域和战略计划。
缺点
尽管数据民主化最终是更有利的,它提出一些问题关于数据伦理、滥用和遵从性的数据。这里是数据民主化的关键缺点:
- 潜在的滥用数据。许多组织房子敏感和个人数据的系统。根据组织,这些数据的范围可以从病史金融历史,对某人的家庭住址。这个数据是私有的,必须治疗符合伦理道德的行为。有限的监督和缺乏访问控制、跨组织的人可以访问这个敏感数据,请他们如何使用它。
- 数据安全问题。在许多组织中,它作为一个组织的数据的看门人。这将创建一个“的制衡制度”,确保所使用的数据总是正确的。没有在这个角色,其他用户可以访问数据并把它安全漏洞的风险。
- 合规的挑战。规定如GDPR和CCPA保护个人信息不被滥用。如果每个公司对数据的访问,有一个更高的概率不合规的方式使用数据。这可能导致监管机构罚款和处罚。
数字经济民主化的数据会导致一个公平的吗?
数据民主化的最有前途的好处之一是它对全球经济的影响。开放信息授予来自不同背景的人的能力,为他们的社区和世界带来新的价值。在一个麻省理工学院商业实验室播客集,Parminder辛格认为:
“数据是一种非竞争性资源。这不是一个物质资源,如果一个人使用它,其他人不能使用它。如果所有的人都可以使用的资源数据,显然人们可以创造价值和整体价值的世界,一个国家,增加歧管因为相同的资产对每个人都可用。”
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