एनालिटिक्स की दुनिया में मैं यह नहीं कह रहा हूं कि एक कंपनी में कई टूल होना जरूरी नहीं है, लेकिन डेटा सुनिश्चित करने के लिए गवर्नेंस मॉडल होना चाहिए और परिणामी एनालिटिक्स सटीक, सुसंगत, विश्वसनीय और सुरक्षित हैं! अधिकांश संगठनों का मानना है कि उन्होंने इसे डेटा गवर्नेंस पॉलिसी के कार्यान्वयन के साथ कवर किया है ...
डेटा प्रशासन
डेटा गवर्नेंस नीति औपचारिक रूप से बताती है कि डेटा सटीक, सुलभ, सुसंगत और सुरक्षित है यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा प्रोसेसिंग और प्रबंधन कैसे किया जाएगा। नीति यह भी स्थापित करती है कि विभिन्न परिस्थितियों में सूचना के लिए कौन जिम्मेदार है और यह निर्दिष्ट करता है कि इसे प्रबंधित करने के लिए किन प्रक्रियाओं का उपयोग किया जाना चाहिए।
क्या हम देखते हैं कि क्या गुम है? विश्लेषिकी उपयोग का कोई उल्लेख नहीं। डेटा को कैसे प्रबंधित किया जाता है और यह टूल तक कैसे पहुंचता है, यह नियंत्रित होता है, लेकिन एक बार टूल में आने के बाद यह स्वयं सेवा के नाम पर या बस काम पूरा करने के लिए अंधेरा और खुला मौसम होता है। तो, एनालिटिक्स गवर्नेंस क्या है?
एनालिटिक्स गवर्नेंस
एनालिटिक्स गवर्नेंस पॉलिसी औपचारिक रूप से बताती है कि सटीक, सुलभ, सुसंगत, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य, सुरक्षित और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए डेटा स्तर से परे एनालिटिक्स के कौन से प्रसंस्करण, परिवर्तन और संपादन की अनुमति है।
हम सभी के पास प्रमुख मेट्रिक्स वाला एक डैशबोर्ड होता है जिसकी हम निगरानी करते हैं और संभवत: उसे मुआवजा दिया जाता है। हम सभी इस डैशबोर्ड के कई अवतारों से बचने की कोशिश करते हैं, लेकिन ऐसा बहुत कम ही होता है। एक से अधिक टूल या अद्वितीय लेखकों का उपयोग करते समय एक Analytics शासन नीति लागू होने से भिन्न परिणामों से बचने में सहायता मिलती है। संपूर्ण दुनिया में हमारे पास डैशबोर्ड के साथ 1 संरेखित है जिसमें हम सभी के पास इनपुट और विश्वास है। फिर एक Analytics शासन नीति यह भी सुनिश्चित करती है कि आगे चलकर केवल कुछ लोग ही डैशबोर्ड में संरेखित संपादन कर सकें।
उम्मीद है, अधिकांश पाठक और सिर हिलाते हैं और सहमत होते हैं- जो बहुत अच्छा है। मेरा मानना है कि हम सभी ईमानदार होने और सही काम करने की इच्छा रखते हैं, और एक Analytics शासन नीति Analytics के लिए इसे औपचारिक बनाती है। मुझे लगता है कि इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह डेटा की जरूरतों के बारे में बातचीत करने की आवश्यकता को औपचारिक रूप देता है जो स्रोत प्रदान कर रहा है और संपत्ति निर्माण और उपयोग की ओर ध्यान केंद्रित करता है। यह उन समाधानों की तलाश की ओर भी ले जाता है जहां वंश और परिवर्तन प्रबंधन स्वयं-सेवा विश्लेषिकी का समर्थन करते हैं (और हाँ Motio यहाँ मदद कर सकते हैं)।
इसके बारे में सोचो
नीतियां हर किसी की सुरक्षा में मदद करने के लिए मौजूद हैं। अक्सर हम दुर्भावनापूर्ण परिदृश्यों के बारे में सोचते हैं और मानते हैं कि वे हमारे साथ नहीं हो सकते। दुर्भाग्य से, मैंने उन कंपनियों को देखा और उनके साथ काम किया है जहां वे हुई हैं; सभी खातों बनाम सक्रिय खातों को दिखाने के लिए डैशबोर्ड पर एक साधारण स्थानीय फ़िल्टर जहां एक बोनस दांव पर था। एक टीम शासन नीति के अनुसार शासित डेटा तक पहुंचती है लेकिन आईटी के नियंत्रण से बाहर स्वयं-सेवा उपयोग के लिए इसे क्लाउड डेटाबेस में ले जाती है।
कोई विश्लेषिकी शासन नीति लागू नहीं होने से जुड़े जोखिम:
- गलत निर्णय - गलत विश्लेषणात्मक परिणाम या परिणाम जो विश्वसनीय नहीं हैं
- कोई निर्णय नहीं - विश्लेषण पर विश्लेषण में फंस गया
- व्यर्थ लागत - टीमों द्वारा अपने स्वयं के उपकरणों के साथ अपना समय गंवाया
- ब्रांड इक्विटी का नुकसान - धीमी बाजार प्रतिक्रिया, खराब विकल्प या डेटा लीक सार्वजनिक हो रहा है
अपनी टीमों और हितधारकों के साथ इस पर बात करें। इन विषयों पर खुली बातचीत करना कठिन हो सकता है, लेकिन सफलता और सकारात्मक संस्कृति के लिए आईटी और व्यवसाय की रेखाओं के बीच की खाई को पाटना बहुत आवश्यक है। हर कोई सबसे अधिक फुर्तीला, उत्तरदायी बनना चाहता है लेकिन सबसे बढ़कर - ठीक है!
यदि आप इस बारे में अधिक जानना चाहते हैं कि कैसे Motio समाधान स्वयं-सेवा विश्लेषण का समर्थन करते हैं, नीचे दिए गए बटन पर क्लिक करके हमसे संपर्क करें।
