У світі аналітики я не кажу, що обов’язково погано мати кілька інструментів у компанії, але моделі управління мають бути наявними, щоб забезпечити точність, послідовність, надійність та безпеку даних та отриманої аналітики! Більшість організацій вважають, що це стосується впровадження Політики управління даними ...
Управління даними
Політика управління даними формально визначає, як обробляти дані та керувати ними, щоб забезпечити точність, доступність, послідовність та безпеку даних. Політика також визначає, хто відповідає за інформацію за різних обставин, та визначає, які процедури слід використовувати для управління нею.
Ми бачимо, чого не вистачає? Не згадується про використання аналітики. Керується тим, як керуються даними та як вони потрапляють до інструменту, але після того, як він з’явиться в інструменті, настає темний і відкритий сезон, щоб робити все, що завгодно, в ім’я самообслуговування чи просто виконання роботи. Отже, що таке управління Analytics?
Управління Analytics
Політика управління аналітикою офіційно визначає, яка обробка, перетворення та редагування аналітики дозволені за межами рівня даних, щоб забезпечити точні, доступні, послідовні, відтворювані, безпечні та надійні результати.
У всіх нас є інформаційна панель з ключовими показниками, за якими ми відстежуємо і, можливо, отримуємо компенсацію. Ми всі намагаємось уникнути кількох втілень цієї інформаційної панелі, але це, здається, трапляється рідко. Наявність політики управління Analytics допомагає уникнути різних результатів при використанні кількох інструментів або унікальних авторів. У ідеальному світі у нас є 1, вирівняна за інформаційною панеллю, до якої ми всі входимо і якій довіряємо. Тоді політика керування Analytics також гарантує, що лише певні люди зможуть вносити вирівняні зміни на інформаційну панель.
Сподіваюся, більшість читачів, киваючи головою і погоджуючись- це чудово. Я вважаю, що ми всі прагнемо бути чесними і робити те, що правильно, а політика управління Analytics лише формалізує це для Analytics. Мені здається, що більш важливо, це формалізує необхідність розмови про потреби даних поза межами того, що надає джерело, і зосереджується на створенні та використанні активів. Це також призводить до пошуку рішень, де лінія та управління змінами підтримують аналітику самообслуговування (і так Motio тут можна допомогти).
Подумай над цим
Існує політика, яка допомагає захистити всіх. Найчастіше ми думаємо про шкідливі сценарії і вважаємо, що вони не можуть трапитися з нами. На жаль, я бачив і працював з компаніями, де вони траплялися; Простий локальний фільтр на інформаційній панелі, щоб показати всі облікові записи та активні облікові записи, де на карту поставлений бонус. Команда, яка отримує доступ до керованих даних відповідно до політики управління, але піднімає їх до хмарної бази даних для самообслуговування поза контролем ІТ.
Ризики, пов'язані з відсутністю політики управління аналітикою:
- Неправильні рішення - неправильні аналітичні результати або результати, яким не довіряють
- Немає рішень - застряг в аналізі на аналізі
- Витрачені витрати - втрачений час із командами, які займаються своїми руками власними інструментами
- Втрата власного капіталу бренду - повільна реакція ринку, поганий вибір або витік даних
Обговоріть це зі своїми командами та зацікавленими сторонами. Відкриті розмови на ці теми можуть бути важкими, але подолання розривів між ІТ та сферами бізнесу настільки важливо для успіху та позитивної культури. Кожен хоче бути максимально спритним, чуйним, але найбільше - правильно!
Якщо ви хочете дізнатися більше про те, як Motio рішення, що підтримують аналітику самообслуговування, зв’яжіться з нами, натиснувши кнопку нижче.
