Moderne et efficace données analytics sont essentiels au succès des entreprises numériques. Faire les premiers pas vers l'intégration de la littératie des données dans l'entreprise peut être effrayant. Même si les entreprises commencent à reconnaître les avantages financiers des données et analytics. Les organisations qui ne parviennent pas à exploiter correctement les actifs de données, en revanche, prendront du retard.

Alors, il est évident que données est désormais un actif d'entreprise essentiel qui modifie la façon dont les entreprises fonctionnent dans pratiquement tous les domaines et toutes les industries. En fait, chaque entreprise, quelle que soit sa taille, doit désormais être une entreprise de données. Par conséquent, si chaque entreprise est une entreprise de données, chaque entreprise a besoin d'une solide stratégie de données.

Les dirigeants doivent décider comment assurer la littératie des données, les données analytics la gouvernance et la qualité des données dans le cadre de la conversation sur la stratégie. Les équipes de données peuvent maîtriser le langage des données ; Mais d'autres parties de l'entreprise peuvent avoir du mal à le comprendre. Tant que vous êtes un bon professeur et un bon collaborateur, vos données analytics approche va prospérer.

Tout commence par une stratégie

Compte tenu de la grande quantité de données disponibles de nos jours, il est essentiel d'avoir une stratégie de données claire. Trop d'entreprises sont tellement captivées par le battage médiatique du Big Data qu'elles collectent autant de données que possible sans d'abord réfléchir à ce qu'elles veulent en faire. Ce n'est pas une bonne approche pour gérer une entreprise.

Les entreprises doivent adopter une approche sensée qui se concentre sur les données dont elles ont vraiment besoin pour atteindre leurs objectifs si elles veulent éviter de se noyer dans les données. Les données doivent répondre à un besoin commercial spécifique, aider l'entreprise à atteindre ses objectifs stratégiques et fournir une valeur réelle afin d'être vraiment utiles au sens commercial. Cela implique que vous devez d'abord décrire les difficultés importantes et les questions critiques qui doivent être résolues, puis collecter et évaluer les données qui vous aideront à le faire.

Il convient également de rappeler qu'aucune forme de données n'est fondamentalement supérieure à une autre. Trouver les meilleures données pour votre entreprise, qui peuvent être très différentes de ce qui est le mieux pour une autre organisation, est la clé de l'utilisation stratégique des données. Avec autant de données disponibles de nos jours, l'astuce consiste à se concentrer sur la découverte des données exactes et spécifiques qui aideront le plus votre entreprise.

Concentrez-vous sur la stratégie

Lorsqu'une organisation combine une vision avec des résultats et une proposition de valeur, analytics stratégie émerge. Commencez par établir une compréhension commune de la mission de l'organisation. Ensuite, identifiez les objectifs commerciaux les plus importants et utilisez cette liste pour développer une analyse de données. analytics stratégie autour d'eux. Gardez à l'esprit que votre objectif principal doit être d'atteindre les objectifs de votre entreprise.

En général, il existe trois types de trajectoires qui peuvent être utilisées pour évaluer une donnée analytics stratégie. Ils se concentrent généralement sur :

• DA en tant qu'utilitaire – Il s'agit d'une compétence large. Il doit être disponible pour tout le monde à des fins diverses et avec différents niveaux de valeur commerciale prévue.
• DA en tant que facilitateur d'affaires — Toujours concentré sur la réalisation d'un objectif commercial spécifique. Réutiliser les données analytics pour d'autres utilisations commerciales devrait fournir une valeur secondaire.
• DA comme catalyseur – un moyen d'atteindre de nouveaux objectifs d'entreprise. Les nouvelles technologies peuvent révéler de nouvelles perspectives et de nouveaux types de données peuvent conduire à de nouvelles questions commerciales, entraînant de nouvelles opportunités commerciales et de nouvelles sources de revenus.

Les composants essentiels d'une data réussie analytics stratégie

Les dirigeants d'entreprise lors de l'élaboration d'un solide données analytics stratégie doit tenir compte de nombreuses variables. Voici les éléments clés d'une stratégie de données réussie :

• Vos besoins en matière de données — Avant de pouvoir obtenir les meilleures données pour vous, vous devez d'abord choisir comment vous comptez les utiliser. Pour certains objectifs, vous pouvez avoir besoin de types de données spécifiques, tandis que pour d'autres, vous pouvez avoir besoin d'autres types de données.
• Comment allez-vous obtenir les données et les rassembler ? Vous pouvez maintenant commencer à penser à obtenir et à collecter les meilleures données pour répondre à vos objectifs, maintenant que vous avez déterminé ce que vous voulez faire avec les données. Les données peuvent être obtenues et collectées de diverses manières, notamment en accédant ou en achetant des données externes, en utilisant des données internes et en mettant en œuvre de nouvelles méthodes de collecte.
• Comment ces données seront-elles transformées en connaissances ? Vous devez décrire comment vous appliquerez analytics à vos données pour en extraire des affaires. Des informations critiques qui peuvent éclairer la prise de décision, améliorer les opérations et produire de la valeur dans le cadre de toute stratégie de données solide.
• Exigences en matière d'infrastructure technologique - Une fois que vous avez choisi la manière dont vous utiliserez les données, le type de données dont vous aurez besoin et la manière dont vous les analyserez, la prochaine étape de l'élaboration d'une stratégie de données solide consiste à réfléchir à la technologie et à l'infrastructure. conséquences de vos choix. Le choix du logiciel ou du matériel qui prendra vos données et les transformera en informations en est un bon exemple.
• Compétences en matière de données au sein de l'organisation — Il est essentiel de développer des compétences spécifiques afin de tirer le meilleur parti des données. Le renforcement de vos compétences internes ou l'externalisation de l'analyse des données sont les deux principaux moyens de renforcer les compétences liées aux données dans votre organisation.
• Gouvernance des données — La collecte et la conservation des données, en particulier des données personnelles, impliquent d'importantes responsabilités légales et réglementaires. Par conséquent, la stratégie de données de chaque organisation doit inclure la propriété des données, la confidentialité et les préoccupations en matière de sécurité. Ignorer ou ne pas résoudre ces problèmes pourrait transformer les données d'un atout majeur en un énorme handicap.

Un plan bien pensé qui prend en compte la qualité des données, la gouvernance des données et la littératie des données est essentiel au succès de toute donnée analytics investissement.

Données analytics gouvernance :

Données analytics gouvernance fait référence au processus de gestion des données pour garantir l'accessibilité, la disponibilité, la confidentialité, la sécurité et d'autres aspects qui pourraient avoir un impact significatif sur la valeur commerciale des données analytics ou des algorithmes. Pour réussir un programme de gouvernance des données, mettez en œuvre ces 6 facteurs critiques :

• Déterminez quels objectifs commerciaux sont les plus importants et pour lesquels vous devez gérer les données. Sur la base de ces conclusions, définissez clairement le mandat et les objectifs de gouvernance des données. L'accent mis sur l'allocation de ressources limitées aux activités de gouvernance les plus critiques sera fourni par la clarté de l'objectif.
• Personnalisez le modèle de gestion (pour les utilisateurs professionnels) en fonction des types de données. Déterminez le modèle de gestion des données approprié en analysant les caractéristiques des données, telles que la valeur commerciale et le volume.
• Établissez des protocoles définis pour interagir avec les organes de gouvernance des données dans le cadre de votre projet. En décrivant cette relation pour inclure l'échange de connaissances en temps opportun sur les informations du projet. Les problèmes de données sont traités de manière cohérente dans tous les projets et la qualité de la solution de données est améliorée.
• En ce qui concerne la normalisation des données, commencez par penser aux utilisateurs de données similaires. Pour développer un consensus sur les définitions et les normes de données, trouvez des groupes d'utilisateurs de données partageant les mêmes idées.
• Prioriser l'amélioration de la qualité des données en fonction de l'écart de qualité des données par rapport à l'importance de l'organisation. Garantir que les bonnes données sont ciblées pour l'amélioration de la qualité. Mettez en évidence les problèmes de qualité des données de nombreux points de vue des utilisateurs et dans diverses situations.
• Suivez votre progression vers vos objectifs de maturité des données. Définissez un ensemble d'indicateurs d'étapes de maturité et suivez la progression globale vers ces indicateurs dans tous les domaines de données.

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