Data Centricity mit Leben füllen (Sanjeev Nargotra)

Keine Vorstandsagenda ist heute vollständig ohne eine Erwähnung der Datenzentrierung, aber noch niemand konnte sagen, worum es bei der Datenzentrierung genau geht. Die meisten Organisationen, selbst diejenigen, die seit 100 Jahren im Geschäft sind,
plötzlich für die Idee der Datenzentriertheit geweckt werden. Der Fokus auf Daten ist kein neues Phänomen, die sozialen und maschinellen Daten haben zu einer Datenexplosion geführt. Organisationen waren schon vor der Datenexplosion geschickt darin, Daten zu extrahieren, und was wäre ein besseres Beispiel dafür
Könnten wir einen Jahresbericht über Datenzentriertheit zitieren?

Trotz all der Aufregung um die Datenzentrierung, außer der E-Commerce-Branche, war bisher keine andere Branche in der Lage, soziale Daten effektiv zu nutzen. Die Frage ist, wie viele Daten abgebaut werden und sogar für die Analyse nützlich sind. Ohne reale Anwendungsfälle,
Geschäftliche Rechtfertigung, jedes Programm rund um Daten wird ein Wunschtraum bleiben. Während alle über Data Centricity sprechen, wurde jedoch kein wirklicher Versuch unternommen, eine logische Reihenfolge zu finden, um dies zu erreichen. Fragen Sie jede Organisation, die sich auf den Weg der Datenmodernisierung gemacht hat
in den letzten zehn Jahren oder so hinter verschlossenen Türen zugeben, dass sich vor Ort nichts wirklich geändert hat. Im Namen der Datenzentrierung, während die technische Verschuldung durch die Implementierung von Datenplattformen, Lakes, Marts und Tresoren zugenommen hat, sehen die Unternehmen sie als glänzend an
neue Spielzeuge der Technik. Unternehmen haben Mühe, Datenplattformen zu nutzen, da niemand daran dachte, einen Geschäftskontext herzustellen und Geschäfte mitzunehmen, was dazu führte, dass genau die Benutzer, die die beabsichtigten Nutznießer waren, sie abgeladen haben.

Datenzentriertheit erfordert keine Technologielösung, sondern schreit nach Unternehmensverantwortung, Auswirkungen und Ergebnissen. Es ist oft schmerzhaft, in die wesentlichen Details vorzudringen, und das ist es, was den Erfolg oder Misserfolg einer Datenzentrierungsvision ausmacht.

Schauen wir uns unten die Pyramide der Datenzentrierung an und verstehen, wie verschiedene Ebenen sorgfältig zusammengestellt werden müssen, um das abgedroschene Konzept der Datenzentrierung mit Leben zu füllen. In diesem Blog werde ich die ersten beiden Ebenen ansprechen, dh Säulen und Kardinal
Prinzipien, da Organisationen oft Schwierigkeiten haben, den ersten Schritt richtig zu machen.

*Werde in meinem nächsten Blog zusammen mit Säulen und Kardinalprinzipien tiefer in grundlegende Fähigkeiten und Datenkontrollen eintauchen.

Säulen der Datenzentriertheit:

• Kosten und Wert: Was ist ein Vermögenswert ohne inneren Wert und Bedeutung? Da Daten als Vermögenswert anerkannt werden, ist es für Unternehmen wichtig, den Wert von Daten zu ermitteln und die erforderlichen Kontrollen einzurichten. Es ist weder praktisch
  Da es nicht ratsam ist, sich auf alle Datenbestände zu konzentrieren, wird die Identifizierung und Priorisierung der kritischsten Datenbestände dringend empfohlen.
• Alphabetisierung: Das Wissen über den Geschäftskontext der Daten ist neben ihrer Art, Größe und Verwendung wichtig, um wichtige Metriken und KPIs wie Kundenorientierung, Compliance und Umsatz zu definieren und zu messen.
• Demokratisierung: Wenn Daten nicht in den Händen von Personen frei verfügbar sind, die sie auswerten müssen, um Erkenntnisse zu gewinnen, bleibt ein Vermögenswert fiktiv ohne jeden realen Wert. Die rechtzeitige Verfügbarkeit vertrauenswürdiger Daten ist der Schlüssel zum Erfolg von Self-Service
  Befähigung.
• Residenz Wie Daten gesammelt, geteilt und genutzt werden wird durch das Gesetz des Landes gesteuert. Organisationen operieren in einer multigeografischen Landschaft und sind an die Gesetze der jeweiligen Länder für Datenschutz und Privatsphäre gebunden. Daten
  Die gemeinsame Nutzung und der Zugriff sind daher entscheidend, um die Vision der Datenzentrierung zu erreichen.
• Kultur: Keine Investition in Strategie oder Technologie kann Datenzentriertheit bringen, es sei denn, die Menschen an der Basis beginnen, die Bedeutung und die Konsequenzen der Datenverarbeitung zu erkennen.

Kardinalprinzipien der Datenzentriertheit

• Eigentümer: Eigentum ist der Schlüssel zum Aufbau von Verantwortlichkeiten und um sicherzustellen, dass Datendomänen richtig definiert sind und Datenprodukte gemäß den geschäftlichen Anforderungen bereitgestellt werden. Eigentum muss mit der Kritikalität der Daten gesehen werden. Ein Generikum
  Eigentumsmatrix kann die Komplexität und Realitäten einer Organisation nicht berücksichtigen. Jedes Op-Modell muss kontextualisiert werden, um die Geschäftsrealität widerzuspiegeln.
• Harmonisierung: Eliminieren Sie mehrere Definitionen und legen Sie gemeinsame Standards, Definitionen und Richtlinien fest, die einen großen Beitrag zur Datenharmonisierung leisten. Marketing-, Compliance- und Serviceteams können keine unterschiedlichen Definitionen von Kunden haben. 
• Rückverfolgbarkeit: Die Vorschriften haben einen verstärkten Fokus auf Überprüfbarkeit und Rückverfolgbarkeit gelegt. Es ist wichtig, die e2e-Prozesse zu verstehen und die Datenflüsse den unterstrichenen Prozessen zuzuordnen. Das Verständnis des Datenlebenszyklus ist erforderlich
  Einsichten.
• Für den Zweck geeignet: Was nützen Daten, wenn sie nicht ohne Vertrauen verwendet werden können. Die Qualität der Erkenntnisse ist so gut wie die Qualität der Eingabedaten. Daher sind strenge Data Governance und Data Management wesentlich, um die Datenqualität sicherzustellen. Datenqualität
  erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der sowohl Geschäfts- als auch Technologiekonzepte umfasst. Es kann nichts weiter von der Wahrheit entfernt sein, dass durch den Einsatz von DQ-Tools die Datenqualität erreicht wurde und alles, was jetzt erforscht werden muss, KI/ML ist.  
• Gesichert: Datensicherheit ist kein Zwang mehr, sondern existenziell für Unternehmen. Sicherheit kann nicht erreicht werden, indem man einfach eine Sicherheitsrichtlinie definiert und ausgefeilte Tools beschafft. Datensicherheitsanforderungen entstehen bei jeder Berührung
  Punkte von der Erhebung, Verarbeitung, Nutzung, Zugriff, Speicherung bis hin zum Teilen intern und extern. Die Abstimmung von Datensicherheit mit Datenschutz und Governance wird dazu beitragen, den Kreis zu schließen.

Sobald die Organisation Säulen und Prinzipien herausgefunden hat, werden Putting-Fähigkeiten und Kontrollen viel einfacher. Lassen Sie uns das im nächsten Blog besprechen.