Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Analiza danych, Big Data
Polska flaga

Cztery elementy kompleksowej strategii zarządzania danymi

20 lipca 2018 6 min czytania
Łukasz Leszewski
Cztery elementy kompleksowej strategii zarządzania danymi

Streszczenie: Aby skutecznie zarządzać danymi, organizacje muszą przyjąć kompleksową strategię, która uwzględnia więcej niż tylko przechowywanie i przetwarzanie danych. Współczesne wyzwania dotyczą braku jednolitości w danych pochodzących z różnych systemów oraz trudności w ich współdzieleniu i ponownym wykorzystaniu, co prowadzi do marnowania czasu i zasobów. Zorganizowanie danych w sposób spójny i uporządkowany, w ramach dobrze zaplanowanej strategii, pozwala na lepsze wykorzystanie zasobów, zapewnia zgodność z politykami bezpieczeństwa i buduje zaufanie do organizacji. Firmy, które wdrażają kompleksowe podejście do zarządzania danymi, mogą uniknąć błędów, które mogą wpłynąć na ich reputację, a także usprawnić procesy decyzyjne i analityczne.

Pokaż więcej

W dzisiejszych czasach chyba nikogo nie trzeba przekonywać, że warto inwestować w rozwiązania do zarządzania danymi. Mówi się, że dane to nowa ropa naftowa, a hasła data‑driven czy data as an asset wielu firmom nie są już obce. Jak to się jednak dzieje, że mimo dużych inwestycji w tym obszarze problemy z danymi tylko rosną?

Wyzwaniem, z którym trzeba się dzisiaj zmierzyć, nie jest przechowywanie i przetwarzanie danych, ale kompleksowa strategia zarządzania nimi. Do niedawna dane były postrzegane jako produkt uboczny procesów biznesowych. Dane udowodniły jednak swoją siłę i organizacje powinny zacząć je traktować zupełnie inaczej.

Dojrzała organizacja jest w stanie prowadzić jednocześnie wiele różnych projektów, podczas których świetnie radzi sobie z zarządzaniem danymi, aplikacjami, budżetem i dostępnymi zasobami. Każdy z projektów realizuje swoje cele i często z większym lub mniejszym poślizgiem dobiega do wyznaczonego celu biznesowego. W związku z tym rodzi się pytanie: po co organizacje potrzebują kompleksowej strategii zarządzania danymi i jakie problemy ona rozwiązuje?

Ten tekst jest częścią projektu How to do IT. To twój sprawdzony przewodnik po cyfrowej transformacji i technologiach dla biznesu. Zapisz się na newsletter projektu!

Aby odpowiedzieć na to pytanie, warto wrócić do wizji idealnej organizacji, która realizuje wiele różnych projektów. W praktyce większość z nich korzysta z podobnych danych, jednak bez polityki współdzielenia i polityki związanej z ponownym wykorzystywaniem koszty pracy w pewnym stopniu się dublują. Podczas realizacji projektów użytkownicy biznesowi stykają się z tymi samymi danymi pochodzącymi z różnych systemów źródłowych, jednak występują one w różnych standardach, co powoduje dodatkowe nakłady czasu potrzebne na ich uzgadnianie i weryfikację. Końcowi odbiorcy analiz i raportów natrafiają na niespójności pomiędzy różnymi raportami i nie wiedzą, skąd one wynikają, gdyż żadne ze źródeł nie ma odpowiedniej dokumentacji lub jest ona trudno dostępna.

Na podstawie tych przykładów widać, że wdrożenie kompleksowej strategii zarządzania danymi to przede wszystkim oszczędność czasu, ale też dużo lepsze wykorzystywanie istniejących zasobów każdej organizacji. Wprowadzając odpowiednią kulturę zarządzania danymi, organizacje mają też szansę uniknąć incydentów związanych z bezpieczeństwem danych, które mogą w znaczący sposób nadszarpnąć ich reputację.

Nowoczesne firmy, takie jak Interamerican, który chce zostać w pełni cyfrową firmą ubezpieczeniową, wiedzą, że zaufanie ma ogromne znaczenie w kontekście utrzymania klientów. Firma w ramach wprowadzania strategii zarządzania danymi skupiła się na ładzie danych (ang. data governance), który wiązał się z określeniem właścicieli danych, miejsc przetwarzania danych, analizą ryzyka, a także wprowadzeniem odpowiednich polityk bezpieczeństwa. Firma uznała, że są to kluczowe aspekty, które utwierdzą klientów w tym, że ich dane są bezpieczne.

Kompleksową strategię zarządzania danymi można traktować jak mapę podróży, która usystematyzuje wszystkie aktywności związane z danymi. Dzięki temu każde działanie związane z przetwarzaniem lub analizą danych będzie albo wykorzystywało istniejące elementy, albo dodawało nowe, które będą mogły być w łatwy sposób wyszukane i wykorzystane przez innych. Dodatkowo wszystkie inicjatywy będą prowadzone z poszanowaniem odpowiednich polityk i procedur, co zapewni odpowiedni poziom bezpieczeństwa i zaufania do organizacji.

Kompleksowa strategia zarządzania danymi składa się z 4 kluczowych elementów:

  • Pierwszy to identyfikacja. Mówimy tu o procesach mających na celu identyfikację danych oraz ich znaczenia, a także skatalogowanie. Do wsparcia tego celu wykorzystuje się popularne ostatnio katalogi danych (ang. data catalog) spotykane w rozwiązaniach wspierających procesy data governance różnych dostawców.

  • Drugi element to przechowywanie i udostępnianie. Głównym celem jest stworzenie takich mechanizmów, które są proste, ale też bezpieczne i dostępne. Tutaj pomocne mogą być mechanizmy wirtualizacji, które umożliwiają udostępnianie danych przechowywanych w różny sposób w jednym miejscu. Warto podkreślić fundamentalną zmianę w podejściu do udostępniania danych. Kluczowe jest wdrożenie przy każdym, nawet jednorazowym procesie udostępniania danych myślenia o reużywalności. Z reużywalnością wiąże się dokumentacja i standaryzacja danych, dzięki czemu każdy kolejny użytkownik może samodzielnie je odszukać i pozyskać.

  • Trzeci element to procesy. Procesy mają wspierać indywidualnych użytkowników w samodzielnym pozyskaniu niezbędnych gotowych do wykorzystania danych z różnych systemów. Aby dostać gotowe do wykorzystania dane, użytkownicy muszą mieć swobodny dostęp zarówno do odpowiednich narzędzi, jak i procesów, które je przygotują.

  • Ostatni element to ład danych, czyli wdrożenie, komunikowanie polityk i mechanizmów efektywnego wykorzystania danych oraz zarządzanie nimi. W dzisiejszych czasach istnieje zwyczajnie zbyt wiele różnych systemów i źródeł danych, aby jednostki mogły to zapamiętać. Nie powinno być tak, że wiedza o kluczowym zasobie organizacji, jakim są dane, jest przekazywana ustnie pomiędzy indywidualnymi osobami w firmie.

Od czego zacząć? Najlepiej zastanowić się nad silnymi i słabymi stronami istniejącego środowiska danych na poziomie każdego z wymienionych elementów. Następnie należy określić mierzalne i identyfikowalne cele, które usprawnią dostęp do danych i dzielenie się nimi.

Idea kompleksowej strategii zarządzania danymi nie polega na zbudowaniu idealnego rozwiązania, które przewidzi wszystkie możliwe przypadki. Siła tkwi w możliwości jej rozwoju wraz z całą organizacją. Kiedy pojawiają się nowe potrzeby, istniejące mechanizmy powinny potrafić je wykryć. Dodatkowo powinny zostać zidentyfikowane niezbędne zmiany, które należy wdrożyć celem rozwinięcia istniejących procedur czy procesów. Kompleksowa strategia zarządzania danymi to plan działania i postępowania na dzisiejsze i przyszłe potrzeby zarządzania danymi.

Kolejnym krokiem w budowaniu przewagi konkurencyjnej jest wykorzystanie zaawansowanej analityki w kluczowych procesach biznesowych. Dzięki odpowiedniej kulturze danych osadzenie strategii działania na analityce może w krótkim czasie zacząć przynosić wymierne korzyści.

PRZECZYTAJ TAKŻE: Wielokanałowa analityka klienta »

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Premium
Jak GenAI może – a jak nie może – pomóc w zarządzaniu wiedzą o klientach

Generatywna sztuczna inteligencja rewelacyjnie analizuje informacje o konsumentach, ale nie naprawi kultury Twojej firmy. Gdzie kończą się możliwości technologii?

Premium
Co prezesi muszą wiedzieć o suwerennej AI

Globalna skala AI zderza się z lokalnymi regulacjami prawnymi. Dlaczego strategia „suwerennej sztucznej inteligencji” to pilne zadanie dla prezesów, a nie tylko dla działu IT?

Premium
Dlaczego przejrzysta strategia ma znaczenie w erze cyfrowej

Technologie cyfrowe i AI znoszą bariery geograficzne, ale bez odpowiedniej strategii mogą pogłębiać nierówności w biznesie. Zobacz, jak uniknąć pułapki skalowania w globalnym świecie.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!