如果你已经销售的重要性数据民主化,您可能想知道如何开始使用您的数据民主化战略。你如何确保正确的人可以访问正确的数据,在正确的时间吗?如何选择正确的技术和在交付),同时满足多个利益相关者的需要吗?
做这个庞大的文化转变时,你需要一个计划。
数据民主化的策略是什么?
数据民主化战略是一种主动的计划准备技术和非技术用户访问和分析数据的改善业务。大多数数据民主化战略包含以下元素:
- 总结的目标
- kpi(关键性能指标:我们如何知道我们成功了吗?)
- 需要的人员、流程和技术
- 时间轴
- 预算
数据民主化的好处
虽然数据民主化最终的好处大于缺点,这是明智的了解与之相关的一些挑战之前开发的策略。这里是关键数据民主化的利弊:
优点
- 在整个组织中更好的沟通和解决问题。真正的数据驱动的决策只能通过数据民主化。
- 更快的获得准确的数据。当数据被组织和访问,人们可以得到他们需要的信息更快,回到他们的核心目标。
- 更大的时间和节约成本。数据民主化可以节省时间和金钱在许多方面:从减少投放市场的时间的简化或自动化重复的手工任务。
缺点
- 最初的投资。手了,这是最常提到的障碍之间的数据democratization-especially组织落后于行业的领导者。
- 变更管理。与任何组织范围内的变化,将会有障碍需要克服你训练你的团队在新数据相关工具和流程。
- 安全风险。巨大的力量是巨大的责任。尽管你可以(也应该)为不同类型的用户提供不同级别的访问,使数据更容易获得也意味着它将容易受到损失和滥用。
如何实现数据民主化?
这里有五个步骤组织实施数据民主化。你可能会需要适应这些取决于您的特定环境和目标,但是对待这喜欢你可以构建出一个框架。
- 做研究。阅读文章和报告数据专家(Gartner和新万博移动客户端Collibra资源图书馆都是好地方开始)。观察你的竞争对手在做什么。问问周围的组织,了解如何以及为什么贵公司已经使用数据,并确定数据民主化的方式优化每个部门或业务部门。
- 安全的支持。无论你是一个数据科学家或跨国公司的首席技术官,您将需要传达的价值数据民主化之前你的同事可以投资所需的工具和培训到位。尽量使用例子:如果你可以提供一个有形展示如何更好地利用数据可以保存业务时间或金钱,你将已经遥遥领先竞争对手。
- 创建一个数据源映射。数据源映射是一个视觉指南显示目前存储你的数据,以及它如何流在你的组织。孤立的数据在哪里?你有数据了吗?这张地图还应该包括数据存储在每个位置的类型和目前谁能访问它。
- 轮廓数据治理计划。在你的完美数据民主,谁将获得什么数据?你将如何坚持GDPR或特定于行业的规定,指导处理的数据在你的组织?
- 寻找数据民主化工具。你是否需要特定的软件来补充现有的技术堆栈或者你需要一个全面的数据情报平台,有一个广阔的世界的选项。问同事,检查技术评论网站,书演示各种数据管理和分析工具,看看可能是一个不错的选择。
建立数据民主化的最佳实践
当你启动数据民主化战略,没有必要参与trial-and-error-instead的昂贵的过程,利用那些在你之前公司的智慧和记住下面的最佳实践。
获得行政领导。
数据民主化,在其核心,价值观的变化。如果这些值不展出由高层,他们很少有机会影响员工在整个组织。
专注于数据质量,而不仅仅是数量。
制定计划定期清理坏数据。数据卫生,清除陈旧的数据,确保数据的做法是“干净”,是成功的核心数据民主化的计划。谁将负责维护数据质量?多长时间他们将会审查和删除错误数据,多少可以自动化这个过程吗?
优先考虑安全。
数据民主化安全是一个重要的考虑在任何战略计划,特别是考虑到,即使是一个数据违反会有有害的短期和长期对业务的影响。使用基于角色的权限来限制数据访问在适当的时候,和采用网络安全最佳实践等多因素身份验证以保证数据安全。
投资于培训。
“没受过教育的数据用户是一个危险的数据用户,”写道瑞安林迪舞辐射顾问,我们完全同意。虽然许多现代企业数据管理解决方案是没有代码或low-code,即使是最小的转变技术可以造成manbetx1.0下载重大破坏商业如果员工没有准备。当你组建预算数据民主化战略,不偷工减料的培训和教育。有成本效益的方式来给用户所需要的知识和实习培训,从异步的,预先创建视频和生活培训现场培训模块。
你的技术提供商甚至可能提供教程或参加培训班在你的公司总部,所以探索你的选择。和数据民主化培训超越教育你的团队如何使用一个新的工具,。有数据科学的基本原则,如果应用得当,可以显著提高的质量分析和业务带来更好的结果。
