顾问详细介绍了数据管理团队的10项待办事项,这些团队希望创建数据战略,以帮助其组织在业务运营中更有效地使用数据。
随着数据和分析越来越多地推动组织的商业决策,数据管理不再是一个孤立的技术功能。因此,制定企业数据战略以确保业务运营拥有所需的信息正成为数据管理团队的首要任务。
这给数据架构师、数据治理经理、数据建模师和其他数据管理专业人员带来了新的压力。咨询公司全球数据战略有限公司(Global Data Strategy Ltd.)董事总经理唐娜·伯班克(Donna Burbank)表示,过去,许多人抱怨说,他们“都被困在地下室,没人关心我们”,“小心你的要求,因为我们现在肯定是聚光灯下的焦点。”
在一次Dataversity网络研讨会上,伯班克表示,制定一项以业务为中心的数据战略似乎是一项艰巨的任务,而且通常是一项重要的任务。但伯班克和其他数据管理顾问表示,这是支持数据驱动决策、战略规划和数字化转型举措的重要因素。
他们表示,首席数据官(CDO)和数据管理团队应该采取以下10个步骤来制定数据战略,并获得企业高管的批准和资助。
1.将数据管理工作与业务战略相结合
Gartner分析师Mike Rollings和Frank Buytendijk在2019年10月的一份关于制定数据管理和分析企业战略的报告中写道,商业战略应该“融入数据和分析思维”。他们补充道,协调一致的数据资源和分析系统“可以从根本上塑造业务,重塑其为组织创造和交付价值的方式”。
伯班克赞同将业务目标和驱动因素映射到数据管理计划的重要性。“你可以整天管理数据,”她说,“但业务价值是什么?”她还建议将数据管理目标转化为业务效益。例如,你可以说你正在努力提高数据质量和内部数据的使用,“而不是只是说你在做数据治理,这听起来很无聊。”
The four phases of enterprise data strategy development
2.评估您的数据管理能力
专注于保险公司的专业服务公司Agile Insurance Analytics的管理合伙人Bill Jenkins表示,为了帮助制定企业数据战略的细节,你需要收集有关组织管理数据和控制数据使用的基线信息。詹金斯在2019年5月咨询公司EWSolutions网站上的一篇帖子中写道,此类评估应检查人员配置和技能、流程、技术和组织文化。
Rollings和Buytendijk表示,其他需要评估的关键能力包括数据治理、数据素养和变革管理。他们补充说,当你努力确定缺陷和差距时,你需要超越组织的数据管理和分析团队以及IT部门,了解整个企业现有的数据资产和能力。
3.安排高管赞助商和商业倡导者
与任何技术相关项目一样,当您提出数据战略并寻求对数据管理的新投资的批准时,让业务人员站在您这边是至关重要的。但伯班克在网络研讨会上表示,由于所涉及的工作范围和全面实施企业战略的潜在成本,对商业支持的需求更大。
她说:“让别人帮你卖,会比你自己卖更有影响力。”。“(企业高管)希望数据人员谈论数据。”她补充道,理想情况下,当你努力在整个组织中采用数据战略时,早期的支持者也将成为其他部门和业务部门的内部倡导者。
4.为数据战略构建一个现实的商业案例
伯班克表示,企业数据战略的商业案例可以集中在以下几方面:增加收入、新的商业机会、降低成本和降低企业风险。她补充道,在开始之前,确保你知道你的组织的优先事项,这样你就可以根据需要定制你的商业案例和数据管理计划。
然而,你需要对预期成本和投资回报率预测持现实和诚实的态度,伯班克提醒道。您可能还必须从小处着手,通过一些概念验证项目来展示新的数据管理举措的价值。“我们已经做了这些商业案例,如果你今天给我们100万美元,我们将节省200万美元,这是绝对正确的。这仍然很难推销,”她说。
5.制定详细且可实现的项目路线图
除了业务案例之外,还必须提供详细说明数据项目拟议部署时间表的路线图。伯班克说,在路线图上也要现实,避免承诺你无法实现的事情。她建议包括一些可以实现的“快速胜利”,以显示数据战略的潜在好处,重点关注将为多个业务部门提供价值的项目。
Rollings和Buytendijk在报告中强调,需要将数据和分析战略与运营模型联系起来,使该战略能够按计划执行。他们表示,除了制定拟议的举措外,运营模型还应包括实施统一数据架构的路线图,作为基础。
6.在规划和实施之间取得平衡
伯班克指出,在推进数据战略之前,需要建立一个坚实的数据架构。“有些人说,‘哦,我们没有时间做那个建筑,我们太忙了。’但没有建筑,你什么都做不了,”她说。
另一方面,您需要在数据架构设计和为业务完成任务之间取得平衡。伯班克说:“如果你花六个月的时间来记录一个数据模型,那可能太长了。”。她建议,如果需要满足数据计划的时间表,可以分小块进行所需的架构工作。
7.记录与数据相关的指标,以帮助衡量成功与否
Burbank表示,除了量化企业数据战略的业务价值外,还应该跟踪组织数据资产的指标和关键绩效指标。这通常包括数据质量指标,如数据集的完整性、准确性和及时性的测量,以及发现和修复的错误数量。
不过,她补充道,将数据质量改进的指标与潜在的业务效益联系起来也很重要。例如,您可以计算消除重复的客户记录和修复错误的姓名和地址数据可能带来的营销活动的成本节约和响应率提高。伯班克说:“这通常是获得认可的原因。”。
Metrics used by organizations to measure data quality levels
8.在您的组织中营销和销售数据战略
福音派和外联对于获得数据战略的批准以及让整个组织的部门和业务部门采用数据战略至关重要。伯班克说:“沟通,沟通,沟通。”。“你的部分工作也是营销。”
可用于帮助在内部销售数据战略的工具包括时事通讯、网络研讨会、午餐和学习课程,以及正式的培训计划。伯班克还建议为企业高管制作一个简短的PowerPoint或其他视觉演示,而不是把详细说明计划的厚厚的活页夹放在他们的桌子上。“你必须让它引人注目,”她说。“没有人愿意阅读一份100页的文件,”至少作为一个起点。
Rollings和Buytendijk表示,一份简明扼要地阐述了数据驱动组织愿景的使命声明是CDO和数据管理团队推动数据战略的另一个好方法。但他们指出,一个“只不过是充斥着流行语和陈词滥调的口号”对你没有多大帮助。相反,使命宣言应该概述你的意图,包括潜在商业利益的相关信息,并“鼓舞人心、真实可信”
9.制定管理文化变化的计划
伯班克表示,企业文化可能是采用企业数据战略的一大障碍。“你可以拥有世界上最好的技术,但这必须是一件以人为本的事情。”她说,提前计划如何管理文化问题——许多组织甚至建立了正式的变革管理计划,作为其数据战略的一部分。
可能会持续需要管理组织变革,部分原因是数据战略本身会发生变化。詹金斯在他的帖子中写道:“数据随着企业的战略和目标不断发展。”。“这意味着数据策略应该被视为一份‘活文件’,并随着时代和组织的需求进行调整。”
10.从战略开始,而不是从技术开始
作为数据战略的一部分,你可以建议购买用于管理数据治理、数据质量、数据集成和其他举措的特定工具,“但这不应该是一个开始,”伯班克说。“你应该做所有其他的事情,然后选择符合所有要求的技术。不要说‘我想买X产品’,然后试图证明它的合理性。”
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