Vat dit blogbericht samen met:
In het informatietijdperk is de kracht van data grotendeels in handen gebleven van een kleine groep data-analisten met de kennis en vaardigheden die nodig zijn om de data te organiseren, correct te verwerken en te interpreteren voor hun organisatie. Deze aanpak is ontstaan uit noodzaak: de meeste werknemers waren niet opgeleid om de groeiende stroom data effectief te benutten.
Maar de situatie is veranderd door deopkomst van technologieëndie het mogelijk maken om data te delen en te interpreteren voor mensen die geen data-analist zijn. Datademocratisering zorgt ervoor dat data veilig van een kleine groep analisten naar de massa binnen een bedrijf kan overgaan.
Zoek op Google naar"Wat is datademocratisering?"en je zult zien dat de beste resultaten spreken over "toegang tot data" als het primaire doel van datademocratisering.
Maar het simpelweg toegang geven tot data – of het nu gaat omruwe data in een datawarehouseof om indrukwekkende visualisaties in productanalysetools of een business intelligence (BI)-tool – is zeker geen datademocratisering.
Wat is het dan?
"Datademocratisering is het voortdurende proces waarbij iedereen binnen een organisatie, ongeacht zijn of haar technische kennis, gemakkelijk met data kan werken, zich zelfverzekerd voelt om erover te praten en daardoor datagestuurde beslissingen kan nemen en klantervaringen kan creëren die door data worden aangedreven."
Heb je je ooit afgevraagd waarom organisaties zoveel waarde hechten aan het democratiseren van data? Het realiseren ervan is een serieuze investering: het implementeren van tools, het opleiden van medewerkers en het managen van veranderingen zijn geen kleine ondernemingen.
Kort gezegd draait datademocratisering om het oplossen van de data-complexiteit waarmee mensen dagelijks te maken hebben. En gezien het tempo waarin het datalandschap en de eisen van mensen veranderen, hebben zelfs potentiële datateams moeite om aan de verwachtingen van talloze teams te voldoen.
Wilt u inzicht krijgen in hoe u effectiever beslissingen kunt nemen?
Onze business intelligence-oplossingen voor weloverwogen besluitvorming helpen klanten te begrijpen hoe ze verschillende soorten data moeten interpreteren, relevante informatie kunnen identificeren, inzichten kunnen genereren en hun bevindingen op een effectieve manier kunnen presenteren.
Bedrijven die hun werknemers geen adequate toegang tot data geven (of hen niet leren hoe ze die data moeten gebruiken) kampen met veel inefficiënties. Deze inefficiënties worden veroorzaakt door het volgende:
Gefragmenteerde data:Wanneer data verspreid over het bedrijf is opgeslagen in verschillende bedrijfsapplicaties, data lakes en data warehouses, is het voor een gebruiker vrijwel onmogelijk om te weten waar hij of zij de benodigde data kan vinden.
Gecontroleerde toegang tot gegevens:Hoewel het controleren van de toegang tot gegevens essentieel is vanuit een governance-oogpunt, kan het complex worden als alleen de IT-afdeling toegang heeft tot de gegevens. In dit scenario moet een zakelijke gebruiker, zodra hij of zij de benodigde gegevens heeft gevonden, eerst toestemming vragen aan de IT-afdeling om de gegevens te mogen gebruiken, wat de tijd die nodig is om tot inzichten te komen verkort.
Onvoldoende tools:Talrijke data-analysetools zijn niet ontworpen voor selfservice-analyse. In sommige organisaties heeft alleen de IT-afdeling toegang tot data en data-analysetools. Dit betekent dat businessanalisten naar de IT-afdeling moeten gaan om de benodigde data te verkrijgen, in plaats van dat ze toegang hebben tot data op een niveau dat aansluit bij hun functie.
Al deze problemen worden veroorzaakt door een gebrek aan toegang tot de data. Datademocratisering lost dit probleem op door alle gebruikers binnen het bedrijf toegang te geven tot de data die ze nodig hebben om hun werk te doen. Het maakt de IT-afdeling overbodig door medewerkers veiligetoegang te geven tot selfservice-analyseswaarmee ze datagestuurde beslissingen kunnen nemen.
99% van de bedrijfsleiders zegt voordelen te zien zodra datademocratisering op gang komt.
Organisaties die de geconstateerde problemen begrijpen en succesvol aanpakken, zullen de voordelen van datademocratisering duidelijker inzien. Hieronder volgen enkele voordelen:
Betere besluitvorming:Door in te spelen op actuele trends en consumentenbehoeften kunnen bedrijven profiteren van een voorsprong op de markt. Alle medewerkers hebben eenvoudig toegang tot de gegevens, waardoor de onderneming tot consistente en gecoördineerde conclusies kan komen.
Medewerkers meer zeg zeggenschap geven:Met toegang tot data kunnen individuen en groepen organisatorische problemen met meer zelfvertrouwen aanpakken. Het hergebruiken van data neemt bijna de helft van het werk van datawetenschappers in beslag. Optimalisatie van interne processen kan tijd en moeite besparen door datateams te laten focussen op meer strategische taken.
Verhoogd rendement op data-investeringen:U haalt het maximale uit elke data-investering als u iedereen in uw bedrijf de tools geeft om data te gebruiken voor het nemen van weloverwogen beslissingen.
Verbeterd consumenteninzicht:Consumenten en de markt zijn goed gedocumenteerd in externe data. Door klantgerichtere keuzes te maken op basis van een beterbegrip van deze data, kunt u uw marktaandeel vergroten en betere consumentenervaringen creëren.
Uitzonderlijk aanpassingsvermogen:De gegevens zullen variëren om veranderingen bij klanten of in de markt te weerspiegelen. Daardoor kunt u preventieve in plaats van reactieve beslissingen nemen.
Echte datademocratisering vereist een gelijk speelveld voor zowel technische als niet-technische gebruikers. Om uw datademocratiseringstraject een vliegende start te geven, kunt u zich richten op deze vier gebieden:
Gegevensontdekking
Door het eenvoudig maken om data te vinden,wordt de tijd tussen idee en uitvoering verkort. Gebruikers binnen het hele bedrijf moeten snel data kunnen vinden en er toegang toe kunnen aanvragen. En minimaal moeten contextuele informatie en tabelnamen voor iedereen zichtbaar zijn.
Een moderne datacatalogus met een Google-achtige zoekfunctie, snelle filters en een dataprofiel kan diverse gebruikers helpen om snel gegevens te vinden. Zo heeft de nieuwe datazoekapplicatie van Lyft de zoektijd naar gegevens met 95% verkort.
Gegevensverkenning
Zowel tools zonder code als tools met code voor data-exploratie kunnen gebruikers helpen om zelf antwoorden te vinden op basis van data. Dit ontlast data-engineers en -wetenschappers van de essentiële taken van data-exploratie en rapportage.
Uber gaf zijn medewerkers bijvoorbeeld de mogelijkheid om data effectief te ontdekken, te onderzoeken en te gebruiken door hen gebruiksvriendelijke tools voor data-analyse aan te bieden.
Data-experimenten
Datawetenschappers en -ingenieurs kunnen alleen de meest geavanceerde datatools gebruiken. Maar wat als ze die tools ook beschikbaar zouden stellen aan mensen zonder ervaring met data? Door zakelijke gebruikers toegang te geven tot de nieuwste data-tools kunnen zeexperimenteren met data en deze omzetten in nieuwe, bruikbare ideeën en inzichten.
Airbnb's geavanceerde datatraining stelt zakelijke gebruikers bijvoorbeeld in staat dashboards en lokale oplossingen samen te stellen die datawetenschappers vanwege tijdgebrek nooit zouden kunnen ontwikkelen. Datawetenschappers zagen een afname van 50% in ad-hocverzoeken, terwijl 80% van de getrainde teamleden de datatools regelmatig gebruikte.
Gegevensautomatisering
Data-automatiseringkan data voor iedereen toegankelijker maken door handmatig datawerk te verminderen. Bedrijven zouden teams in staat moeten stellen hun rapportageprocessen te automatiseren en tijdrovend handwerk te verminderen. AI-bots kunnen worden ingezet om data automatisch te classificeren of suggesties te doen voor nieuwe begrippen.
Bijvoorbeeld bij Airbnb nam het enthousiasme en de productiviteit van medewerkers voor het werken met data enorm toe zodra ze hun dataworkflows begonnen te automatiseren met Airflow. De tijd die besteed werd aan het oplossen van problemen en het monitoren van data is aanzienlijk afgenomen.
Nu je de strategische aanpak kent, gaan we kijken hoe je die in de organisatie kunt implementeren.
Hoe implementeer je datademocratisering? Hoe ziet dat proces eruit? Hier is een overzicht dat je kunt aanpassen aan de specifieke behoeften van jouw organisatie:
Breng uw compliance- en datalandschap in kaart.
Waar worden de gegevens opgeslagen? In de cloud, lokaal, of een combinatie van beide? Welke technologieën en softwaretools gebruikt u momenteel om gegevens op te slaan, vast te leggen en te analyseren? Als u een grote organisatie bent, kunt u overwegen een IT-consultant in te schakelen voor een complete analyse van de tekortkomingen.
Meet de datavaardigheden van uw medewerkers.
Afhankelijk van de behoeften van uw organisatie kan dit variëren van iets eenvoudigs zoals een quiz tot iets uitdagenders zoals een beoordeling door een betrouwbare externe consultant.
Beoordeel potentiële dataoplossingen
Gebruik websites met technologiebeoordelingen, vraag je collega's om advies en vraag demonstraties aan van krachtige business intelligence-tools om te zien wat het beste bij jouw organisatie past. Houd bij elke potentiële tool rekening met het budget, de reputatie op het gebied van klantenservice, de schaalbaarheid en de marktpositie.
Investeer in een gedegen opleiding en permanente educatie.
Zodra u een nieuwe set tools voor datademocratisering hebt geïmplementeerd, mag u uw team niet in het ongewisse laten. Continue training en evaluaties zijn net zo belangrijk als de initiële onboarding om een solide rendement op uw investering te garanderen en de voordelen van datademocratisering te benutten.
Gebruik software om je te helpen.
Zelfs kleine bedrijven genereren dagelijks een aanzienlijke hoeveelheid data. Deze bedrijven willen deze data gebruiken om te innoveren en te groeien. Echter, wanneer data verspreid over de hele organisatie ligt en opgesloten zit in afzonderlijke systemen, kan het lastig zijn omdatagestuurde beslissingente nemen. Daarom kiezen veel grote bedrijven voor tools zoals een datacatalogus om datademocratisering binnen hun bedrijf mogelijk te maken.
Kies voor agnostische producten en oplossingen.
Agnostische oplossingen zijn interoperabel tussen uiteenlopende systemen en platformen, waardoor u meer flexibiliteit hebt naarmate uw organisatie groeit en verandert.
Denk op de lange termijn.
Hoewel sommige robuuste oplossingen tijdelijk kosten kunnen besparen, is het belangrijk om de kenmerken en functionaliteiten van uw potentiële dataoplossingen te bestuderen om er zeker van te zijn dat ze over vijf of tien jaar nog steeds aan uw behoeften voldoen.
Betrek uw medewerkers erbij.
Het is het beste om tools en processen te kiezen die uw medewerkers ook daadwerkelijk zullen gebruiken. Er is geen betere manier om de betrokkenheid van uw teamleden te peilen dan door hen bij het proces te betrekken.
Houd rekening met de gebruikerservaring bij het evalueren van oplossingen.
Datawetenschap kan complex zijn, maar uw analyseplatform hoeft dat niet te zijn. Vraag demo's aan van verschillende tools en betrek uw team bij het bepalen welke oplossingen het navigeren, analyseren en genereren van rapporten vereenvoudigen.
Daarom kan gesteld worden dat datademocratisering de toekomst is van het beheren van big data en het benutten van de waarde ervan. Bedrijven met de juiste tools en kennis slagen er vandaag de dag in omdat ze al hun medewerkers voorzien van de kennis die nodig is om intelligente beslissingen te nemen en betere klantervaringen te bieden.
BijPolestar Analyticsdemocratiseren we data op grote schaal en zorgen we er tegelijkertijd voor dat uw data veilig en conform de regelgeving is. Onze governance-mogelijkheden en data stewardship stellen ons in staat beleid te creëren om de data van een organisatie te beschermen tegen misbruik.Vraag vandaag nog een demo aan.