Обработка больших данных до того, как они выйдут из-под контроля

Не так давно было время, когда операторы работали параллельно на двух бизнес-системах. Одной из них обычно была ERP или финансовая программа, а другой — приложение, принадлежащее офисному пакету Microsoft. Но за последние несколько лет технологии изменились с поразительной скоростью. Появление архитектуры «программное обеспечение как услуга» произвело революцию в процессах, и пользователи предпочитают подписку на все, что им нужно. В «State of SaaS-Powered Workplace 2017» сообщается, что использование компаниями 16+ SaaS-приложений выросло на 33% по сравнению с 2016 годом.

Системы SaaS могут очень упростить сбор и анализ данных, мгновенно создавая эстетические отчеты, сохраняя при этом возможности удаленной работы. Но это легче сказать, чем сделать, и для этого требуется четкая стратегия и обширные технические ресурсы.

Сотрудники могут обойти традиционные технологические стратегии, просто подписавшись на эти продукты. Это может привести к дублированию усилий при отсутствии надзора. Например, в случае облачного хранилища и обмена файлами есть большая вероятность, что если вы опросите своих сотрудников, вы обнаружите, что они используют различные продукты, например. Google Drive, OneDrive, Dropbox и т. д. Хотя тенденция использования цифровых инструментов может быть оценена по достоинству, операции рискуют стать избыточными и дорогостоящими, поскольку трудно отслеживать различные расходы на подписку. Кроме того, данные компании становятся растянутыми, а также подвергаются угрозам безопасности.

Это серьезные проблемы, однако есть еще одна, которая еще серьезнее:способность приложений SaaS генерировать огромные массивы данных. Ранее было сказано, что компании используют десятки приложений, но давайте учитывать данные, которые генерирует каждое приложение. Каждый вход в систему, каждое изменение, уведомление, предупреждение и т. д. генерируют данные. Умножьте это на сотни или тысячи присутствующих сотрудников, и информация превратится в беспорядок.

Помните, мусор на входе означает мусор на выходе. Качество данных имеет основополагающее значение, если компания хочет использовать инструменты, являющиеся частью Индустрии 4.0. . Неполный пользовательский ввод, неработающие сторонние расширения и плохая политика данных могут стать причиной загрязнения наборов данных. Как следствие, они тратят впустую ценные вычислительные ресурсы.

Исследование показало, что компании часто тратят от 50 до 80 процентов своего времени на очистку наборов данных. Это возмутительно, поскольку ресурсы, которым поручено выполнение этих заданий, имеют высокую квалификацию и нанимаются для анализа, а не для исправления опечаток. Стратегический подход к управлению данными может решить многие из этих проблем. Как и в случае любого другого бизнес-решения, необходим всеобъемлющий план, разработанный руководством и поддержанный всеми подразделениями.

Первым шагом должно стать создание межфункциональной группы управления данными. В команду должны входить специалисты по технологиям не только из ИТ-отдела, но и люди, которые пользуются услугами, чтобы их мнение можно было учесть. После того, как команда собрана, усилия участников могут быть сосредоточены на трех основных приоритетах:

Согласование процессов и систем

Бизнес-процессы должны быть детально изучены. Следует определить точки генерации данных, не забывая при этом о двух основных целях:

• Следует уменьшить барьеры для ввода данных.
• Использование данных следует поощрять

Уменьшение барьеров в управлении данными

Необходимо определить общий набор инструментов SaaS, который позволит командам работать эффективно. Вы должны быть в поиске инструментов, которые уже используются в рабочей области, что упрощает процесс внедрения. Затем основные приложения следует использовать как часть стратегий мини-развертывания, чтобы можно было способствовать их широкому использованию. При необходимости рабочая сила должна быть соответствующим образом обучена и мотивирована. Кроме того, после того как решение принято, сотрудники должны быть проинструктированы, как ему следовать, т.е. никто не должен использовать Google Диск, если был выбран DropBox.

Поощрение использования данных

После разработки новых процессов подумайте, как приложения SaaS могут поддерживать общие цели анализа данных. Есть ли у вас теперь возможность анализировать данные, чтобы получить представление о рабочих привычках сотрудников? Можно ли создать соединения API между службами, чтобы сгладить поток данных ?

Если компания внедрила бизнес-платформу корпоративного уровня, то слияние данных в рамках одной системы может быть приемлемым выбором. При этом вы должны быть очень строги в выборе данных, которые вы хотите сохранить, потому что загружать систему ненужными данными — это последнее, что вы хотите делать.

Теперь вы должны привлечь всю команду к мозговому штурму, с помощью которого данные могут быть эффективно использованы в повседневных операциях. Создание информационных панелей и использование их на собраниях команды — хорошая стратегия для работы, поскольку они позволяют легко отслеживать KPI сотрудников. предлагая понимание пропущенных целей. Сотрудники также должны быть осведомлены обо всех этих стратегиях, поскольку, как только они узнают, что их вклад имеет значение, они будут заботиться о качестве данных.

Принятие пользователями

Все в организации должны понимать важность сохранения целостности данных и принимать в этом участие как обязанность.

Коммуникация играет важную роль в адаптации пользователей. В каждой команде менеджер должен играть активную роль в убеждении и мотивации членов. Результаты собранных данных также должны регулярно передаваться, чтобы сотрудники знали ценность своих действий. Точно так же следует четко заявить об опасности проблемных данных и, при необходимости, с ними должны быть связаны дисциплинарные меры.

Управление данными должно быть ключевым аспектом обучающих программ компании, чтобы обеспечить максимальное участие сотрудников. Время от времени соответствующий отдел может организовывать групповые собрания, семинары, вебинары и обеды, чтобы сотрудники получали все необходимые рекомендации и инструктаж.

Техническое обслуживание и управление

Если принятие пользователями и согласование процессов являются ключевыми целями вашей инициативы по работе с данными, то эффективное обслуживание и управление будут выполнять роль практического руководства. Команда управления данными всегда должна работать над разработкой обновленной дорожной карты для сохранения качества данных. Документ должен быть доступен руководителям групп, чтобы у них всегда была под рукой подробная информация, когда они сталкиваются с трудностями. Это также гарантирует, что запросы не будут накапливаться в группе управления данными, и будет поддерживаться согласованность.

Руководство должно быть четким, кратким и по существу. Он должен включать роли для безопасности данных, гигиены и стратегии, предоставляя исчерпывающие инструкции о том, как пользователи должны взаимодействовать с данными. В руководство также должна быть включена модель безопасности данных, гарантирующая, что команды будут иметь доступ только к тем данным, которые их интересуют.

Все это может звучать как работа на полный рабочий день, и да, это так. Со всеми этими проблемами могут справиться обученные люди, у которых много имен:специалист по данным, бизнес-аналитик, специалист по данным и так далее. Вы никогда не должны воздерживаться от найма необходимых технических ресурсов, так как стоимость плохого управления данными может быть намного выше по сравнению с зарплатой человека.

Пять главных факторов выбора платформы управления Важность защиты цепи при проектировании системы распределения электроэнергии