В мире аналитики я не говорю, что иметь несколько инструментов в компании обязательно плохо, но модели управления должны быть на месте, чтобы данные и результирующая аналитика были точными, последовательными, надежными и безопасными! Большинство организаций считают, что это предусмотрено реализацией Политики управления данными ...
Управление данными
Политика управления данными формально определяет, как должны осуществляться обработка и управление данными для обеспечения точности, доступности, согласованности и безопасности данных. Политика также устанавливает, кто отвечает за информацию при различных обстоятельствах, и определяет, какие процедуры следует использовать для управления ею.
Мы видим, чего не хватает? Никакого упоминания об использовании аналитики. То, как управляются данные и как они попадают в инструмент, регулируется, но, попав в инструмент, становится темно и открывается сезон, когда можно делать все, что угодно, во имя самообслуживания или просто для выполнения работы. Итак, что такое Analytics Governance?
Аналитическое управление
Политика управления аналитикой формально определяет, какие обработка, преобразование и редактирование аналитики разрешены за пределами уровня данных, чтобы обеспечить точные, доступные, согласованные, воспроизводимые, безопасные и надежные результаты.
У всех нас есть информационная панель с ключевыми показателями, которые мы отслеживаем и, возможно, получаем компенсацию. Мы все стараемся избегать многократных воплощений этой панели, но, похоже, это случается редко. Наличие политики управления аналитикой помогает избежать разных результатов при использовании нескольких инструментов или уникальных авторов. В идеальном мире у нас есть 1, согласованный с приборной панелью, в которую мы все получаем информацию и которой доверяем. Затем политика управления аналитикой также гарантирует, что только определенные люди могут вносить согласованные изменения в панель управления в будущем.
Надеюсь, большинство читателей кивают и соглашаются - и это здорово. Я считаю, что все мы стремимся быть честными и делать то, что правильно, и политика управления аналитикой лишь формализует это для аналитики. Я думаю, что более важно, это формализует необходимость обсуждения потребностей в данных, выходящих за рамки того, что предоставляет источник, и фокусируется на создании и использовании активов. Это также приводит к поиску решений, в которых управление происхождением и изменениями поддерживает аналитику самообслуживания (и да Motio могу здесь помочь).
Думаю об этом
Существуют политики, помогающие защитить всех. Чаще всего мы думаем о вредоносных сценариях и считаем, что они не могут случиться с нами. К сожалению, я видел и работал с компаниями, где они были; Простой локальный фильтр на панели инструментов, чтобы показать все учетные записи по сравнению с активными учетными записями, на которых был поставлен бонус. Команда, которая получает доступ к управляемым данным в соответствии с политикой управления, но переносит их в облачную базу данных для самообслуживания вне контроля ИТ.
Риски, связанные с отсутствием политики управления аналитикой:
- Плохие решения - неверные аналитические результаты или результаты, которым нельзя доверять
- Нет решений - застрял в анализе на анализе
- Потраченные впустую затраты - потерянное время с командами, работающими самостоятельно со своими собственными инструментами
- Потеря капитала бренда - медленная реакция рынка, неправильный выбор или утечка данных, выходящая на рынок.
Обсудите это со своими командами и заинтересованными сторонами. Открытое обсуждение этих тем может быть трудным, но преодоление разрыва между ИТ и направлениями бизнеса так важно для успеха и позитивной культуры. Все хотят быть максимально проворными, отзывчивыми, но главное - правыми!
Если вы хотите узнать больше о том, как Motio решения поддерживают аналитику самообслуживания, свяжитесь с нами, нажав кнопку ниже.
