Jeśli Twoja firma przypomina wiele współczesnych organizacji, ma wdrożone pewne narzędzia i procedury zarządzania danymi. Potrafi gromadzić, przetwarzać, analizować i raportować dane różnego rodzaju, aby podejmować świadome decyzje biznesowe.
Jeśli jednak przypomina również wiele współczesnych firm, jej praktyki zarządzania danymi są dalekie od doskonałości. Mogą być dobre, ale nie są wyjątkowe – a Ty chciałbyś, żeby były lepsze.
Jak dokładnie można to osiągnąć? Jak przekształcić zarządzanie danymi z „wystarczająco dobrego” w „wyjątkowe”?
Nie ma prostych odpowiedzi. Organizacje mogą jednak podjąć pragmatyczne kroki, aby zoptymalizować zarządzanie danymi i analitykę, jak wyjaśnia ten artykuł.
Definiowanie wyjątkowego zarządzania danymi
Zacznę od stwierdzenia czegoś, co może brzmieć oczywiście, ale łatwo to przeoczyć: znaczenie „wyjątkowego” zarządzania danymi jest bardzo różne.
W końcu istnieje wiele sposobów na osiągnięcie wyjątkowości. Być może zwiększenie produktywności analityków danych, ponieważ masz mały i przeciążony zespół, sprawiłoby, że rezultaty zarządzania danymi byłyby wyjątkowe.
Być może najwyższym priorytetem jest poprawa jakości danych z powodu niespójnych lub niedostępnych źródeł danych. Może chodzi o poprawę dokładności raportowania analityki biznesowej. I tak dalej.
Chodzi mi o to, że pierwszym krokiem do podjęcia decyzji o sposobie optymalizacji zarządzania danymi jest określenie, co dokładnie chcesz zoptymalizować. Możliwych celów jest wiele i różnią się one w zależności od organizacji.
Have an account? Log In
Najlepsze praktyki optymalizacji zarządzania danymi
To powiedziawszy, podstawowe strategie usprawniania zarządzania danymi są spójne niezależnie od rodzaju ulepszeń, do których dążysz. Oto przegląd kilku takich praktyk.
1. Dąż do stopniowych zmian
Często, gdy rezultaty zarządzania danymi nie są tak dobre, jak chciałaby tego firma, odruchową reakcją jest wywrócenie wszystkiego do góry nogami. Firma może na przykład zatrudnić nowego menedżera lub dyrektora, którego celem będzie całkowita zmiana podejścia organizacji do gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych.
Rzadko prowadzi to do mierzalnych, długoterminowych zmian. Bardziej prawdopodobne jest zastąpienie jednego zestawu nieoptymalnych praktyk innym, z dodatkowym minusem w postaci wywołania niechęci wśród analityków danych i inżynierów, którzy zazwyczaj nie lubią słyszeć, że wszystko, co robią, jest niewłaściwe.
Lepszym podejściem jest wdrażanie zmian stopniowo. Zmierz obecne procesy zarządzania danymi, określ, które z nich chcesz zaktualizować, zaktualizuj je, a następnie kontynuuj pomiary, aby potwierdzić, że zmiany rzeczywiście przyniosły poprawę. Powolne i konsekwentne podejście prowadzi do rzeczywistej optymalizacji.
2. Określ ilościowo nakład czasu
Podobnie kluczowa jest dokładna wiedza o tym, ile czasu zajmuje wykonywanie różnych zadań w ramach procesów zarządzania danymi. Nie tylko pomaga ona określić, które zadania trwają dłużej, niż powinny, lecz także ułatwia ustalanie dokładnych harmonogramów nowych projektów.
Z tego powodu nie proś po prostu inżynierów o oszacowanie, ile czasu poświęcili na proces taki jak przygotowanie danych lub budowanie infrastruktury danych. Stale monitoruj ich wysiłek, aby dysponować szczegółowymi, mierzalnymi danymi.
Warto zauważyć, że inżynierowie często nie lubią bardzo dokładnego śledzenia ich czasu pracy (i trudno ich za to winić, ponieważ ludzie ogólnie nie lubią być stale obserwowani). Aby zmniejszyć te obawy, podkreślaj, że określanie nakładu czasu przynosi korzyści poszczególnym inżynierom, pomagając liderom uniknąć przydzielania zbyt wielu zadań jednemu inżynierowi, podczas gdy inny pozostaje bez zajęcia.
Właściwie prowadzone, staranne zarządzanie czasem przynosi korzyści zarówno pracownikom, jak i całej firmie.
3. Ogranicz czas planowania
Zasadniczo większość czasu personelu poświęcanego na zarządzanie danymi powinna koncentrować się na wdrażaniu, a nie na planowaniu tego, co ma zostać wdrożone. Jeśli Twoi inżynierowie i analitycy spędzają większość dni na spotkaniach poświęconych planowaniu sprintów (czyli jednostek pracy, które zamierzają ukończyć w określonych ramach czasowych) lub projektów, nie są w stanie dostarczać największej wartości, co prowadzi do nieoptymalnego procesu zarządzania danymi.
W tym celu warto dążyć do skrócenia czasu planowania i maksymalizacji czasu wdrażania, aby zoptymalizować procesy i rezultaty zarządzania danymi. Jeśli na przykład planowanie sprintów trwa dłużej, niż powinno, rozważ podzielenie sprintów na mniejsze jednostki pracy. Dzięki temu sprinty stają się łatwiejsze w zarządzaniu i prostsze do zaplanowania, co pozwala zespołowi skupić się na faktycznym wykonywaniu pracy zamiast wyłącznie o niej rozmawiać.
More Articles
4. Dostosowuj się i odstępuj od planów
Ostatnią kluczową najlepszą praktyką optymalizacji zarządzania danymi jest nie bać się odstępować od sztywnych podręczników postępowania lub procedur. Nawet jak na standardy szerszej branży IT, której nikt nie nazwałby prostą, świat zarządzania danymi jest szczególnie niespójny i złożony.
Każdy projekt jest inny, ponieważ każdy zestaw danych jest inny. Ponadto czynniki takie jak niemożność przewidzenia jakości danych przed rozpoczęciem ich przetwarzania i analizowania mogą prowadzić do wyzwań, których nie da się wcześniej przewidzieć.
Z tego powodu ważne jest, aby nie przywiązywać się do konkretnego zestawu narzędzi ani procesów zarządzania danymi. W razie potrzeby dostosowuj się i odstępuj od standardowych planów. To w porządku – a pod pewnymi względami nawet konieczne – traktować każdy projekt jako wyjątkowy płatek śniegu. Oznacza to, że nie będziesz w stanie ustanowić wysoce spójnych, ustandaryzowanych procesów, ale mimo to zoptymalizujesz wyniki, ponieważ będziesz w stanie stosować procesy idealne dla danego projektu.
Maksymalne wykorzystanie zarządzania danymi
Posługując się utartym sformułowaniem, nie ma uniwersalnego podejścia do zarządzania danymi. Istnieje jednak idea zarządzania danymi, którą podzielają niemal wszystkie organizacje: dążenie do tego, aby zarządzanie danymi było możliwie najbardziej wydajne i skuteczne.
To, co dokładnie się za tym kryje, będzie się różnić w zależności od celów i priorytetów Twojej organizacji, a także wyjątkowych wyzwań, z którymi się mierzy. Jednak gdy przyjmiesz praktyki takie jak zdroworozsądkowe podejście do zarządzania zmianą, skrupulatne śledzenie czasu oraz wysoce elastyczny podręcznik zarządzania danymi, przygotujesz swoją organizację na zoptymalizowane zarządzanie danymi, niezależnie od tego, co oznacza ono w przypadku Twojej firmy.
Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby otrzymywać więcej wskazówek, narzędzi i najlepszych praktyk dotyczących zarządzania danymi.