چگونه یک استراتژی داده را توسعه دهیم ؟
هنگامی که سازمان شما تشخیص داد که چگونه می خواهد از داده ها استفاده نماید، باید به سراغ تبدیل آن به یک استراتژی داده بروید. مفاهیم استراتژی داده را در این مقاله بررسی خواهیم کرد.
با یک یوزکیس داده شروع کنید
موارد استفاده از داده ها برای هر شرکتی متفاوت است و بر اساس اهداف استراتژیک شما هدایت می شود.
نمونه هایی از موارد استفاده از داده و پروژه های داده عبارتند از:
- شناسایی محصولات یا خدمات جدید و هوشمندتر
- خودکارسازی فرآیندهای تولید برای کارآمدتر کردن آنها
- ارائه یک تجربه مشتری شخصی تر
- بهینه سازی قیمت ها
اکنون، اگر به الگوی استراتژی داده رجوع کنید، خواهید دید که استفاده از داده های شما درست در بالای صفحه قرار می گیرد. بنابراین، اینجا جایی است که سه اولویت داده اصلی خود را برای سال پیش رو شناسایی کنید. به نظر من گنجاندن چند کاربرد داده «برد سریع» نیز مفید می باشد که نشان دادن ارزش داده‌ها به روش‌های نسبتاً سریع و آسان برای سازمان را به ارمغان می آورد.
بقیه الگوی استراتژی داده به الزامات مختلفی تقسیم می‌شود، مانند داده‌هایی که نیاز دارید و چه فناوری‌هایی باید روی آن سرمایه گذاری شود و ایده آل این است که چالش‌ها، مضامین، فعالیت‌ها، مسائل و موضوعات مقطعی را شناسایی کنید.
الزامات داده
به زبان بسیار ساده، نیازهای داده شما به این خلاصه می شود: که به چه داده هایی نیاز دارید و چگونه آن داده ها را به صورت منبع خواهید کرد؟
به عنوان مثال، یک موضوع مشترک در موارد استفاده از داده شما ممکن است تنوع داده باشد. به عبارت دیگر، چگونه داده‌های مختلف (داخلی و خارجی، ساختاریافته و غیرساختارمند و غیره) را ترکیب می‌کنید تا اطمینان حاصل کنید که تا حد امکان تصویری غنی و کامل خواهید داشت؟
حاکمیت داده
این حوزه وسیعی است که کیفیت داده، اخلاق، حریم خصوصی، مالکیت، دسترسی و امنیت را در بر می گیرد.
به عنوان مثال در ارتباط با حاکمیت، شاید شما در اینجا تشخیص دهید که کیفیت داده در کل سازمان یک مشکلی است که باید به آن پرداخته شود. این بدان معناست که قبل از اینکه بتوانید به اولویت های داده خود دست یابید، باید مطمئن شوید که همه داده ها دقیق، کامل و به روز هستند و فرآیندهای مختلفی را برای اطمینان از ماندگاری تدوین نمائید.
فن آوری
در اینجا، شما می خواهید مسائل مقطعی مرتبط با فناوری و زیرساخت را شناسایی کنید. یا به بیان دیگر به این سوال پاسخ دهید که آیا نرم افزار و سخت افزاری در سازمان شما مورد نیاز می باشد؟
برای این کار، در نظر گرفتن چهار لایه داده و تعیین دقیق فناوری مورد نیاز برای هر مرحله کمک می کند:
- جمع آوری داده ها
- ذخیره سازی داده ها
- پردازش (تحلیل) داده ها
- ارتباط بینش از داده ها
به عنوان مثال، فرض کنید دو مورد از موارد استفاده شما در نهایت شامل بررسی مشتریان در مراحل مختلف سفر مشتری می باشد (به عنوان مثال پس از تماس آنها با تیم خدمات مشتری، یا پس از خرید محصول). آیا در حال حاضر نرم افزاری دارید که می تواند آن داده ها را برای جمع آوری بینش جمع آوری، ذخیره و تحلیل کند؟ یا باید روی نرم افزار جدید سرمایه گذاری کنید؟
مهارت و ظرفیت
فقدان دانش و مهارت‌های داده‌ها یک نگرانی بزرگ برای بسیاری از شرکت‌ها است، بنابراین احتمالاً تعدادی الزامات متقابل در مورد رفع شکاف مهارت‌ها، آموزش کارکنان، برون‌سپاری جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در صورت لزوم یا مشارکت با داده‌ها باید در نظر گرفته شود.
مدیریت پیاده سازی/تغییر
در اینجا باید هرگونه مشکل یا الزامات رایجی را که ممکن است مانع از تبدیل طرحتان به واقعیت شود را شناسایی کنید. در اجرای استراتژی داده خود باید بر چه چالش هایی غلبه کنید؟
به عنوان مثال، فرض کنید یک مشکل اساسی در خرید داده در سراسر تجارت شما وجود دارد. بنابراین، یک نیاز مقطعی ممکن است صرف زمان برای آموزش مدیران و تیم ها در مورد مزایای داده ها و نیاز به تصمیم گیری بر اساس داده ها باشد، نه فرضیات.
مطالب مرتبط :
