Hvis virksomheten din ligner mange organisasjoner i dag, har den noen verktøy og prosedyrer for datahåndtering på plass. Den er i stand til å samle inn, behandle, analysere og rapportere om ulike typer data for å ta velinformerte forretningsbeslutninger.
Men hvis virksomheten din også ligner mange virksomheter i dag, er praksisen for datahåndtering langt fra perfekt. Den kan være god, men den er ikke eksepsjonell – og du ønsker at den skal bli bedre.
Hvordan kan du egentlig gjøre det? Hvordan forvandler du datahåndtering fra å være «god nok» til å bli «eksepsjonell»?
Det finnes ingen enkle svar. Men organisasjoner kan ta pragmatiske grep for å optimalisere datahåndtering og analyse, slik denne artikkelen forklarer.
Definere eksepsjonell datahåndtering
La meg begynne med å slå fast noe som kanskje høres åpenbart ut, men som er lett å overse: Betydningen av «eksepsjonell» datahåndtering varierer mye.
Det finnes tross alt mange måter å være eksepsjonell på. Kanskje det å optimalisere produktiviteten til dataanalytikerne dine, fordi du har et lite team som allerede har for mye å gjøre, er det som skal til for å gjøre resultatene av datahåndteringen eksepsjonelle.
Kanskje det å forbedre datakvaliteten på grunn av inkonsistente eller utilgjengelige datakilder er en topprioritet. Kanskje det handler om å forbedre nøyaktigheten i rapporteringen fra virksomhetsintelligens. Og så videre.
Poenget mitt er at det første steget for å avgjøre hvordan du skal optimalisere datahåndteringen, er å fastslå hva du egentlig ønsker å optimalisere for. Det finnes mange mulige mål, og de varierer fra organisasjon til organisasjon.
Have an account? Log In
Beste praksis for optimalisering av datahåndtering
Når det er sagt, er kjernestrategiene for å forbedre datahåndteringen de samme, uavhengig av hvilke typer forbedringer du forsøker å oppnå. Her er en gjennomgang av flere slike fremgangsmåter.
1. Sats på trinnvise endringer
Ofte er den umiddelbare reaksjonen å snu opp ned på alt når resultatene av datahåndteringen ikke er så gode som virksomheten ønsker. Virksomheten kan for eksempel hente inn en ny leder eller direktør med mål om å gjennomgripende endre organisasjonens tilnærming til innsamling, behandling og analyse av data.
Dette fører sjelden til målbare, langsiktige endringer. Det er mer sannsynlig at man erstatter ett sett med suboptimale fremgangsmåter med et annet, samtidig som man skaper misnøye blant dataanalytikere og ingeniører, som vanligvis ikke liker å få beskjed om at alt de gjør, er feil.
En bedre tilnærming er å gjennomføre endringer trinnvis. Mål de nåværende prosessene for datahåndtering, identifiser hvilke av dem du ønsker å oppdatere, oppdater dem og fortsett deretter å måle for å bekrefte at endringene faktisk førte utviklingen i riktig retning. En langsom og jevn tilnærming er det som fører til reell optimalisering.
2. Kvantifiser tidsbruken
På samme måte er det avgjørende å vite nøyaktig hvor lang tid det tar å utføre ulike oppgaver i arbeidsflyter for datahåndtering. Det hjelper deg ikke bare med å finne ut hvilke oppgaver som tar lengre tid enn de burde, men også med å etablere nøyaktige tidsplaner for nye prosjekter.
Derfor bør du ikke bare be ingeniørene dine anslå hvor lang tid de brukte på en prosess som klargjøring av data eller bygging av datainfrastruktur. Følg kontinuerlig med på arbeidsinnsatsen deres, slik at du får detaljerte, kvantifiserbare data.
Det er verdt å merke seg at ingeniører ofte ikke liker at tiden deres følges svært tett (og det kan man ikke klandre dem for, siden mennesker generelt ikke liker å bli overvåket hele tiden). For å redusere denne friksjonen bør du fremheve hvordan kvantifisering av tidsbruk er til fordel for den enkelte ingeniør, ved at det hjelper ledere med å unngå å tildele én ingeniør for mange oppgaver mens en annen sitter uten arbeid.
Når det gjøres riktig, er nøye tidsstyring til fordel for både de ansatte og virksomheten som helhet.
3. Minimer planleggingstiden
Generelt bør størstedelen av tiden de ansatte bruker på datahåndtering, vies til gjennomføring, ikke til planlegging av hva som skal gjennomføres. Hvis ingeniørene og analytikerne dine bruker mesteparten av dagene på møter for å planlegge sprinter (det vil si arbeidsenheter som de har til hensikt å fullføre innen en fastsatt tidsramme) eller prosjekter, klarer de ikke å levere størst mulig verdi, noe som fører til en suboptimal datahåndteringsprosess.
Derfor er det å arbeide for å redusere planleggingstiden og maksimere gjennomføringstiden én måte å optimalisere arbeidsflyter og resultater innen datahåndtering på. Hvis det for eksempel tar lengre tid enn det burde å planlegge sprinter, bør du vurdere å dele sprintene opp i mindre arbeidsenheter. Det gjør sprintene enklere å håndtere og planlegge, slik at teamet kan konsentrere seg om faktisk å utføre arbeidet i stedet for bare å snakke om det.
More Articles
4. Tilpass deg og avvik fra planene
Den siste viktige beste praksisen for optimalisering av datahåndtering er å ikke være redd for å avvike fra faste håndbøker eller prosedyrer. Selv etter standardene i den bredere IT-bransjen, som ingen ville kalle enkel, er datahåndteringsverdenen spesielt uensartet og kompleks.
Hvert prosjekt er forskjellig fordi hvert datasett er forskjellig. I tillegg kan variabler som manglende evne til å forutsi datakvaliteten før du begynner å behandle og analysere dataene, føre til utfordringer som er umulige å forutse på forhånd.
Av denne grunnen er det viktig å ikke bli bundet til et bestemt sett med verktøy eller prosesser for databehandling. Tilpass deg og avvik fra standardplaner der det er nødvendig. Det er greit – og på noen måter nødvendig – å behandle hvert prosjekt som et særtilfelle. Det betyr at du ikke vil kunne etablere svært konsistente, standardiserte prosesser, men du vil likevel optimalisere resultatene fordi du kan følge de prosessene som er ideelle for det aktuelle prosjektet.
Få mest mulig ut av databehandling
For å låne en klisjéfylt formulering finnes det ingen universell tilnærming til databehandling. Men det finnes et ideal for databehandling som praktisk talt alle organisasjoner deler: Målet om å gjøre databehandlingen så effektiv og virkningsfull som mulig.
Akkurat hva dette innebærer, vil variere avhengig av hva organisasjonens mål og prioriteringer er, samt hvilke unike utfordringer den står overfor. Men når du tar i bruk praksiser som en sunn tilnærming til endringsledelse, nøye tidsregistrering og en svært fleksibel plan for databehandling, legger du til rette for optimalisert databehandling i organisasjonen, uansett hva dette innebærer i din virksomhet.
Abonner på nyhetsbrevet til The CTO Club for flere tips, verktøy og beste praksis innen databehandling.
