Hvis din virksomhed ligner mange organisationer i dag, har den nogle værktøjer og procedurer til datastyring på plads. Den er i stand til at indsamle, behandle, analysere og rapportere om data af forskellige typer for at træffe velinformerede forretningsbeslutninger.
Men hvis du også ligner mange virksomheder i dag, er din praksis for datastyring langt fra perfekt. Den er måske god, men den er ikke fremragende – og du vil gerne have, at den bliver bedre.
Hvordan kan du helt præcist gøre det? Hvordan forvandler du datastyring fra at være "god nok" til at være "fremragende"?
Der findes ingen enkle svar. Men organisationer kan tage pragmatiske skridt for at optimere datastyring og analyse, som denne artikel forklarer.
Definition af fremragende datastyring
Lad mig begynde med at fastslå noget, der måske lyder indlysende, men som er let at overse: Betydningen af "fremragende" datastyring varierer betydeligt.
Der er trods alt mange måder at være fremragende på. Måske er det optimering af dine dataanalytikeres produktivitet, fordi du har et lille team, der er overbebyrdet, der vil gøre resultaterne af din datastyring fremragende.
Måske er forbedring af datakvaliteten på grund af inkonsistente eller utilgængelige datakilder en topprioritet. Det kan også være forbedring af nøjagtigheden i rapporteringen af forretningsindsigt. Og så videre.
Min pointe her er, at det første skridt i beslutningen om, hvordan du optimerer datastyring, er at afgøre, hvad du helt præcist ønsker at optimere med henblik på. Der er mange mulige mål, og de varierer fra organisation til organisation.
Have an account? Log In
Bedste praksis for optimering af datastyring
Når det er sagt, er kernestrategierne til forbedring af datastyring ens, uanset hvilke typer forbedringer du stræber efter. Her er et kig på flere af disse metoder.
1. Stræb efter gradvise ændringer
Ofte er den umiddelbare reaktion, når resultaterne af datastyringen ikke er så gode, som en virksomhed ønsker, at vende op og ned på det hele. Virksomheden kan for eksempel ansætte en ny chef eller direktør med det formål at gennemgribende ændre organisationens tilgang til indsamling, behandling og analyse af dens data.
Det resulterer sjældent i målbare, langsigtede ændringer. Det er mere sandsynligt, at ét sæt suboptimale metoder bliver erstattet af et andet, med den ekstra ulempe, at det skaber vrede blandt dataanalytikere og -ingeniører, som typisk ikke bryder sig om at få at vide, at alt, hvad de gør, er forkert.
En bedre tilgang er at gennemføre ændringer gradvist. Mål dine nuværende datastyringsprocesser, identificer dem, du ønsker at opdatere, opdater dem, og fortsæt derefter med at måle for at bekræfte, at ændringerne faktisk flyttede resultaterne i den rigtige retning. En langsom og stabil tilgang er det, der fører til reel optimering.
2. Kvantificer tidsforbruget
På samme måde er det afgørende at vide præcis, hvor lang tid det tager at udføre forskellige opgaver i arbejdsgange for datastyring. Det hjælper dig ikke kun med at afgøre, hvilke opgaver der tager længere tid, end de burde, men hjælper dig også med at fastsætte præcise tidsplaner for nye projekter.
Af denne grund skal du ikke blot bede dine ingeniører om at vurdere, hvor lang tid de brugte på en proces som forberedelse af data eller opbygning af datainfrastruktur. Følg løbende deres indsats, så du har detaljerede, kvantificerbare data.
Det er værd at bemærke, at ingeniører ofte ikke bryder sig om, at deres tid bliver fulgt ekstremt nøje (og man kan ikke bebrejde dem det, for mennesker generelt bryder sig ikke om konstant at blive overvåget). For at mindske denne friktion skal du fremhæve, hvordan kvantificering af tidsforbruget gavner de enkelte ingeniører ved at hjælpe ledere med at undgå at tildele én ingeniør for mange opgaver, mens en anden sidder inaktiv.
Når det gøres korrekt, gavner omhyggelig tidsstyring både medarbejderne og virksomheden som helhed.
3. Minimer planlægningstiden
Generelt bør størstedelen af den tid, personalet bruger på datastyring, fokuseres på implementering og ikke på planlægning af, hvad der skal implementeres. Hvis dine ingeniører og analytikere bruger det meste af deres dage på møder om planlægning af sprint (det vil sige arbejdsenheder, som de har til hensigt at færdiggøre inden for en fastlagt tidsramme) eller projekter, er de ikke i stand til at levere den største værdi, hvilket fører til en suboptimal datastyringsproces.
Med dette formål er det en måde at optimere arbejdsgange og resultater inden for datastyring på at arbejde på at reducere planlægningstiden og maksimere implementeringstiden. Hvis planlægningen af sprint for eksempel tager længere tid, end den burde, kan du overveje at opdele dine sprint i mindre arbejdsenheder. Det gør sprintene lettere at styre og enklere at planlægge, så dit team kan fokusere på rent faktisk at udføre arbejdet i stedet for blot at tale om det.
More Articles
4. Tilpas dig og afvig fra planerne
Den sidste vigtige bedste praksis for optimering af datastyring er ikke at være bange for at afvige fra fastlagte drejebøger eller procedurer. Selv efter standarderne i den bredere it-branche, som ingen ville kalde enkel, er datastyringsverdenen særligt inkonsekvent og kompleks.
Alle projekter er forskellige, fordi alle datasæt er forskellige. Desuden kan variabler som manglende mulighed for at forudsige datakvaliteten, før du begynder at behandle og analysere dataene, føre til udfordringer, som det er umuligt at forudse på forhånd.
Af denne grund er det vigtigt ikke at binde sig til et bestemt sæt værktøjer eller processer til datastyring. Tilpas og afvig fra standardplaner, hvor det er nødvendigt. Det er helt i orden – og på nogle måder nødvendigt – at behandle hvert projekt som et særligt tilfælde. Det betyder, at du ikke vil kunne etablere meget ensartede, standardiserede processer, men du vil ikke desto mindre optimere dine resultater, fordi du vil kunne følge de processer, der er ideelle for det enkelte projekt.
Få mest muligt ud af datastyring
For at låne en klichéfyldt formulering findes der ikke én tilgang til datastyring, der passer til alle. Men der findes et ideal for datastyring, som stort set alle organisationer deler: Målet om at gøre datastyring så effektiv og virkningsfuld som muligt.
Præcis hvad det betyder, vil variere afhængigt af din organisations mål og prioriteter samt de unikke udfordringer, den står over for. Men når du indfører praksisser som en sund tilgang til forandringsledelse, omhyggelig tidsregistrering og en meget fleksibel manual for datastyring, skaber du de bedste forudsætninger for optimeret datastyring i din organisation, uanset hvad det betyder i din virksomheds tilfælde.
Tilmeld dig The CTO Clubs nyhedsbrev for at få flere tips, værktøjer og bedste praksisser inden for datastyring.
