4 bästa metoderna för att optimera datahanteringsprocessen
Om ditt företag liknar många organisationer i dag har det vissa verktyg och rutiner för datahantering på plats. Det kan samla in, bearbeta, analysera och rapportera om data av olika typer för att fatta välgrundade affärsbeslut.
Men om ditt företag också liknar många företag i dag är rutinerna för datahantering långt ifrån perfekta. De kan vara bra, men de är inte exceptionella – och du vill att de ska bli bättre.
Hur gör man exakt det? Hur omvandlar man datahantering från att vara "tillräckligt bra" till att vara "exceptionell"?
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Det finns inga enkla svar. Men det finns pragmatiska steg som organisationer kan ta för att optimera datahantering och analys, vilket den här artikeln förklarar.
Att definiera exceptionell datahantering
Låt mig börja med att konstatera något som kanske låter självklart, men som är lätt att förbise: Betydelsen av "exceptionell" datahantering varierar stort.
Det finns trots allt många sätt att vara exceptionell. Kanske är det att optimera produktiviteten hos dina dataanalytiker, eftersom du har ett litet och överbelastat team, som skulle göra resultaten av din datahantering exceptionella.
Kanske är det högsta prioritet att förbättra datakvaliteten på grund av inkonsekventa eller otillgängliga datakällor. Kanske handlar det om att förbättra precisionen i rapporteringen av verksamhetsinformation. Och så vidare.
Min poäng här är att det första steget när man beslutar hur datahanteringen ska optimeras är att avgöra exakt vad man vill optimera. Det finns många möjliga mål, och de varierar från en organisation till nästa.
Bästa praxis för att optimera datahantering
Med det sagt är kärnstrategierna för att förbättra datahanteringen konsekventa, oavsett vilka typer av förbättringar du strävar efter. Här är en genomgång av flera sådana metoder.
1. Sträva efter stegvisa förändringar
Ofta är den reflexmässiga reaktionen när resultaten av datahanteringen inte är så bra som ett företag skulle vilja att de var att göra om allt från grunden. Företaget kanske till exempel tar in en ny chef eller direktör med målet att göra en fullständig omställning av organisationens sätt att samla in, bearbeta och analysera sina data.
Detta leder sällan till mätbara, långsiktiga förändringar. Det är mer sannolikt att en uppsättning suboptimala metoder ersätts med en annan, med den ytterligare nackdelen att det skapar förbittring bland dataanalytiker och ingenjörer, som vanligtvis inte uppskattar att få höra att allt de gör är fel.
Ett bättre tillvägagångssätt är att genomföra förändringar stegvis. Mät dina nuvarande datahanteringsprocesser, identifiera vilka du vill uppdatera, uppdatera dem och fortsätt sedan att mäta för att bekräfta att förändringarna faktiskt förde utvecklingen i rätt riktning. Ett långsamt och stadigt tillvägagångssätt är det som leder till verklig optimering.
2. Kvantifiera tidsåtgången
På liknande sätt är det avgörande att veta exakt hur lång tid det tar att utföra olika uppgifter i datahanteringsarbetsflöden. Det hjälper dig inte bara att avgöra vilka uppgifter som tar längre tid än de borde, utan också att fastställa korrekta tidsplaner för nya projekt.
Av denna anledning bör du inte bara be dina ingenjörer att uppskatta hur lång tid de lade på en process som att förbereda data eller bygga datainfrastruktur. Följ kontinuerligt upp deras arbetsinsats så att du får detaljerade, kvantifierbara data.
Det är värt att notera att ingenjörer ofta inte uppskattar att få sin tid övervakad i detalj (och man kan inte klandra dem, eftersom människor i allmänhet inte tycker om att ständigt vara bevakade). För att minska denna friktion bör du betona hur kvantifiering av tidsåtgången gynnar de enskilda ingenjörerna genom att hjälpa ledare att undvika att tilldela en ingenjör för många uppgifter medan en annan sitter sysslolös.
När det görs på rätt sätt gynnar noggrann tidshantering både medarbetarna och verksamheten som helhet.
3. Minimera planeringstiden
I allmänhet bör merparten av den arbetstid som personalen lägger på datahantering fokusera på genomförande, inte på att planera vad som ska genomföras. Om dina ingenjörer och analytiker tillbringar större delen av sina dagar i möten där de planerar sprintar (det vill säga arbetsenheter som de avser att slutföra inom en fastställd tidsram) eller projekt, kan de inte leverera största möjliga värde, vilket leder till en suboptimal datahanteringsprocess.
Att arbeta för att minska planeringstiden och maximera genomförandetiden är därför ett sätt att optimera datahanteringsarbetsflöden och resultat. Om det till exempel tar längre tid än det borde att planera sprintar kan du överväga att dela upp sprintarna i mindre arbetsenheter. Det gör sprintarna enklare att hantera och lättare att planera, så att teamet kan fokusera på att faktiskt utföra arbetet i stället för att bara prata om det.
4. Anpassa dig och avvik från planerna
Den sista viktiga bästa praxisåtgärden för att optimera datahanteringen är att inte vara rädd för att avvika från fasta handlingsplaner eller rutiner. Även jämfört med den bredare IT-branschen, som ingen skulle kalla enkel, är datahanteringens värld särskilt inkonsekvent och komplex.
Varje projekt är annorlunda eftersom varje datauppsättning är annorlunda. Dessutom kan faktorer som oförmågan att förutsäga datakvaliteten innan du börjar bearbeta och analysera den leda till utmaningar som är omöjliga att förutse i förväg.
Därför är det viktigt att inte binda sig vid en specifik uppsättning verktyg eller processer för datahantering. Anpassa dig och avvik från standardplaner där det behövs. Det är okej – och på vissa sätt nödvändigt – att behandla varje projekt som något helt unikt. Det innebär att du inte kommer att kunna skapa helt konsekventa, standardiserade processer, men du kommer ändå att optimera resultaten eftersom du kan följa de processer som är bäst lämpade för varje enskilt projekt.
Få ut mesta möjliga av datahanteringen
För att låna en klichéartad formulering finns det ingen universallösning för datahantering. Men det finns ett ideal för datahantering som i princip alla organisationer delar: målet att göra datahanteringen så effektiv och ändamålsenlig som möjligt.
Vad det exakt innebär varierar beroende på organisationens mål och prioriteringar samt vilka unika utmaningar den står inför. Men när du inför metoder som ett sunt förhållningssätt till förändringshantering, noggrann tidsregistrering och en mycket flexibel handbok för datahantering skapar du goda förutsättningar för optimerad datahantering, oavsett vad det innebär i just ditt företags fall.
Prenumerera på The CTO Clubs nyhetsbrev för fler tips, verktyg och bästa praxis inom datahantering.
