Elävyyden lisääminen datakeskeisyyteen (Sanjeev Nargotra)

Mikään kokoushuone ei tänään ole täydellinen ilman mainintaa tietokeskeisyydestä, mutta kukaan ei ole vielä kyennyt ymmärtämään, mistä datakeskeisyydessä oikein on kyse. Useimmat organisaatiot, jopa ne, jotka ovat toimineet alalla viimeiset 100 vuotta,
ovat yhtäkkiä heränneet ajatukseen datakeskeisyydestä. Keskittyminen dataan ei ole uusi ilmiö, sosiaalinen ja konedata on johtanut tietojen räjähdykseen. Organisaatiot olivat taitavia tiedon louhinnassa jo ennen tiedon räjähdystä, ja mikä olisikaan parempi esimerkki
voisimmeko mainita vuosikertomuksen tietokeskeisyydestä?

Huolimatta kaikesta datakeskeisyyteen liittyvästä vilinästä, sähköistä kaupankäyntiä lukuun ottamatta, mikään muu toimiala ei ole vielä kyennyt hyödyntämään sosiaalista dataa tehokkaasti. Kysymys kuuluu, kuinka paljon dataa louhitaan ja kuinka paljon se on hyödyllistä analysoinnissa. Ilman todellisia käyttötapauksia,
Liiketoiminnan perustelut, kaikki Dataan liittyvät ohjelmat jäävät haaveeksi. Vaikka kaikki puhuvat datakeskeisyydestä, sen saavuttamiseksi ei ole kuitenkaan tehty todellista yritystä asettaa looginen järjestys. Kysy mistä tahansa organisaatiosta, joka on aloittanut tietojen modernisointimatkan
viimeisen vuosikymmenen aikana, myöntävät suljettujen ovien takana, että mikään ei ole käytännössä muuttunut. Tietokeskeisyyden nimissä tekninen velka on kasvanut ottamalla käyttöön dataalustoja, järviä, marteja ja holveja, mutta yritykset näkevät ne kiiltävänä
teknologian uusia leluja. Organisaatiot kamppailevat hyödyntääkseen tietoalustoja, koska kukaan ei ajatellut luoda liiketoimintakontekstia ja viedä liiketoimintaa mukana, minkä seurauksena juuri käyttäjät, jotka olivat aiotut edunsaajat, jättivät sen pois.

Tietokeskeisyys ei vaadi teknologiaratkaisua, vaan se huutaa yrityksen omistajuutta, vaikutusta ja tuloksia. Mukaan pääseminen on usein tuskallista, ja se määrittelee datakeskeisen vision onnistumisen ja epäonnistumisen.

Katsotaanpa alla olevaa datakeskeisyyden pyramidia ja ymmärrämme, kuinka eri tasot on koottava huolellisesti yhteen, jotta tietokeskuksen hakkeroitu konsepti herättää elämää. Tässä blogissa käsittelen kahta ensimmäistä kerrosta eli Pillars ja Cardinal
Periaatteet, koska organisaatioilla on usein vaikeuksia saada ensimmäinen jalka oikeaan.

*Katsoudun seuraavassa blogissani syvemmälle perusominaisuuksiin ja tiedonhallintaan sekä pilari- ja kardinaaliperiaatteisiin.

Tietokeskeisyyden pilarit:

• Kustannukset ja arvo: Mikä on omaisuus ilman sisäistä arvoa ja merkitystä? Koska tiedot tunnistetaan omaisuudeksi, on tärkeää, että organisaatiot ymmärtävät Datan arvon ja ottavat käyttöön tarvittavat hallintalaitteet. Se ei ole käytännöllistä
  ei myöskään ole suositeltavaa keskittyä kaikkiin tietoresursseihin, kriittisimpien tietoresurssien tunnistaminen ja priorisointi on erittäin suositeltavaa.
• Luku-ja kirjoitustaito: Tieto datan liiketoimintakontekstista sen tyypin, koon ja käytön lisäksi on tärkeää keskeisten mittareiden ja KPI-mittareiden, kuten asiakaslähtöisyyden, vaatimustenmukaisuuden ja tulon, määrittelyssä ja mittaamisessa.
• Demokratisoituminen: Elleivät tiedot ole vapaasti saatavilla sellaisten ihmisten käsissä, joiden on louhittava niitä oivallusten luomiseksi, omaisuus jää kuvitteelliseksi vailla todellista arvoa. Luotettujen tietojen oikea-aikainen saatavuus on avain itsepalvelun menestykseen
  käyttöönotto.
• Asuinpaikka: Kuinka tietoja kerätään, jaetaan ja kulutetaan on maan lain ohjaama. Organisaatiot toimivat usealla maantieteellisellä alueella, ja niitä sitovat kunkin maan tietosuoja- ja yksityisyyslaki. Data
  Jakaminen ja käyttö on siksi kriittistä tietokeskeisyyden vision saavuttamiseksi.
• Kulttuuri: Mikään strategia- tai teknologiainvestointi ei voi tuoda tietokeskeisyyttä, elleivät ruohonjuuritason ihmiset ala ymmärtämään tiedonkäsittelyn tärkeyttä ja seurauksia.

Tietokeskeisyyden keskeiset periaatteet

• Omistus: Omistajuus on avainasemassa vastuullisuuden luomisessa ja sen varmistamisessa, että Data-alueet on määritelty oikein ja datatuotteet toimitetaan liiketoiminnan tarpeiden mukaan. Omistajuus on nähtävä Datan kriittisyyden kanssa. Yleinen
  Omistajuusmatriisi ei voi ottaa huomioon organisaation monimutkaisuutta ja realiteetteja. Jokainen Op-malli tarvitsee kontekstualisoinnin heijastaakseen liiketoiminnan todellisuutta.
• Harmonisointi: Useiden määritelmien poistaminen, yhteisten standardien, määritelmien ja toimintatapojen luominen edistävät tietojen yhdenmukaistamista. Markkinointi-, vaatimustenmukaisuus- ja huoltotiimeillä ei voi olla erilaisia ​​määritelmiä asiakkaasta. 
• jäljitettävyys: Säännöt ovat panostaneet entistä enemmän tarkastettavaksi ja jäljitettävyyteen. On tärkeää ymmärtää e2e-prosessit ja kartoittaa tietovirrat alleviivattuihin prosesseihin. Tietojen elinkaaren ymmärtäminen tarjoaa tarpeen
  oivalluksia.
• Sopia tarkoitukseen: Mitä hyötyä datasta on, jos sitä ei voida käyttää ilman luottamusta. Insightsin laatu on yhtä hyvä kuin syötetyn tiedon laatu. Tästä syystä tiukka tietojen hallinta ja tiedonhallinta ovat ensisijaisesti tietojen laadun varmistamiseksi. Tietojen laatu
  tarvitsee kokonaisvaltaisen lähestymistavan, joka kattaa sekä liiketoiminta- että teknologiakonseptit. Mikään ei voi olla kauempana totuudesta, että DQ-työkalujen avulla on saavutettu tiedon laatu ja nyt on tutkittava vain AI/ML.  
• Suojattu: Tietoturva ei ole enää pakko, vaan elintärkeä yrityksen olemassaolon kannalta. Turvallisuutta ei voida saavuttaa vain määrittelemällä turvallisuuspolitiikka ja hankkimalla kehittyneitä työkaluja. Tietoturvatarpeet nousevat esiin kaikessa kosketuksessa
  pisteitä keräämisestä, käsittelystä, käytöstä, pääsystä, tallennustilasta sisäiseen ja ulkoiseen jakamiseen. Tietoturvan yhteensovittaminen yksityisyyden ja hallinnon kanssa auttaa sulkemaan silmukan.

Kun organisaatio selvittää pilarit ja periaatteet, ominaisuuksien ja hallintalaitteiden käyttöönotosta tulee paljon helpompaa. Keskustellaan siitä seuraavassa blogissa.