手に負えなくなる前のビッグデータの処理
昔、オペレーターが2つのビジネスシステムで並行して作業していた時期がありました。 1つは通常ERPまたは財務プログラムであり、もう1つはMicrosoftOfficeスイートに属するアプリケーションでした。しかし、過去数年間で、テクノロジーは驚異的なペースで変化しました。 Software as a Serviceアーキテクチャの参入はプロセスに革命をもたらし、ユーザーは必要なものすべてのサブスクリプションを好むようになりました。 「StateofSaaS-PoweredWorkplace 2017」では、企業による16以上のSaaSアプリの使用が2016年と比較して33％増加したことが報告されました。
SaaSシステムは、データの蓄積と分析を非常に簡単にし、リモート操作機能を保持しながら、美的レポートを即座に生成できます。しかし、これは口で言うほど簡単ではなく、明確な戦略と豊富な技術リソースが必要です。
従業員は、これらの製品をサブスクライブするだけで、従来のテクノロジー戦略を回避できます。これは、監視の欠如により、重複した取り組みにつながる可能性があります。たとえば、クラウドストレージとファイル共有の場合、従業員を調査すると、さまざまな製品が使用されていることがわかる可能性が高くなります。 Googleドライブ、OneDrive、Dropboxなど。デジタルツールを使用する傾向は認められるかもしれませんが、さまざまなサブスクリプションコストを追跡するのが難しいため、運用が冗長で高額になるリスクがあります。さらに、会社のデータは無秩序になり、セキュリティの脅威にさらされます。
これらは重大な問題ですが、さらに大きな問題があります。それは、大量のデータを生成するSaaSアプリの機能です。企業は数十のアプリを利用していると前述しましたが、各アプリが生成するデータを考慮に入れましょう。すべてのログイン、すべての変更、通知、警告などがデータを生成します。これに数百または数千人の従業員がいると、情報が混乱します。
ガベージインはガベージアウトを意味することを忘れないでください。企業がインダストリー4.0の一部であるツールを利用したい場合、データの品質は基本です。 。不完全なユーザー入力、壊れたサードパーティの拡張機能、不十分なデータポリシーはすべて、データセットの汚染物質を構成する可能性があります。結果として、それらは貴重なコンピューティングリソースを浪費します。
ある調査によると、企業はデータセットのクリーニングに時間の50〜80％を費やしていることがよくあります。これらの仕事を担当するリソースは、タイプミスを修正するのではなく、分析のために高度な資格と雇用を持っているため、これは法外なことです。データ管理への戦略的アプローチは、これらの問題の多くを解決できます。他のビジネス上の決定と同様に、リーダーシップによって考案され、すべての機能によってサポートされる包括的な計画が不可欠です。
部門の枠を超えたデータ管理チームを立ち上げることが最初のステップです。チームには、IT部門だけでなく、サービスを使用する人々の技術スペシャリストを組み込んで、彼らの意見を説明できるようにする必要があります。チームが結成されると、メンバーの取り組みは3つの主要な優先事項に集中できます。
プロセスとシステムの調整
ビジネスプロセスを詳細に調査する必要があります。データ生成ポイントは、2つの主要な目標を念頭に置いて、特定する必要があります。
- データ入力の障壁を減らす必要があります
- データの使用を奨励する必要があります
データ管理の障壁を減らす
チームが効率的に作業できるようにするSaaSツールの一般的なセットを特定する必要があります。実装プロセスを容易にするために、ワークスペース内ですでに使用されているツールに注意する必要があります。コアアプリは、ミニロールアウト戦略の一部として使用する必要があります。これにより、コアアプリの広範な使用を促進できます。必要に応じて、労働力は適切に訓練され、やる気を起こさせる必要があります。また、決定が下されたら、従業員はそれに従うように指示されるべきです。 DropBoxが選択されている場合は、誰もGoogleドライブを使用しないでください。
データ使用の促進
新しいプロセスが設計されたら、SaaSアプリケーションが全体的なデータ分析の目標をどのようにサポートできるかを検討します。データをマイニングして、従業員の仕事の習慣を洞察することができるようになりましたか？ データの流れをスムーズにするために、サービス間にAPI接続を構築できますか？ ？
企業がエンタープライズレベルのビジネスプラットフォームを実装している場合は、単一のシステム内でデータをマージすることが実行可能な選択肢になる可能性があります。そうは言っても、不要なデータでシステムを停止することは最後にやりたいことなので、保持したいデータの選択は非常に厳しくする必要があります。
ここで、チーム全体をブレインストーミングに参加させ、日常業務でデータを効果的に活用できるようにする必要があります。ダッシュボードを作成してチームミーティングの一部にすることは、従業員のKPIを簡単に追跡できるようにするための優れた戦略です 逃したターゲットへの洞察を提供しながら。従業員は、入力が重要であることを知ったら、データ品質に関心を持つため、これらすべての戦略についても認識しておく必要があります。
ユーザーの採用
組織内の全員が、データの整合性を維持することの重要性を理解し、義務としてそれに参加する必要があります。
コミュニケーションは、ユーザーの採用において主要な役割を果たします。すべてのチーム内で、マネージャーはメンバーを説得し、やる気を起こさせるために積極的な役割を果たす必要があります。収集されたデータの結果も定期的に共有して、従業員が自分の行動の価値を知るようにする必要があります。同様に、問題のあるデータの危険性も明確に述べる必要があり、必要に応じて懲戒処分をそれに結び付ける必要があります。
データ管理は重要な側面である必要があります 従業員の参加を最大にするための会社のトレーニングプログラムの時折、関係部門はチーム会議、ワークショップ、ウェビナー、昼食を開始して、従業員が必要なすべてのガイダンスとコーチングを受けることができます。
メンテナンスとガバナンス
ユーザーの採用とプロセスの調整がデータイニシアチブの主要な目標である場合、効果的なメンテナンスとガバナンスが「ハウツー」マニュアルの役割を果たします。データ管理チームは常に、データ品質を維持するための最新のロードマップの作成に向けて取り組む必要があります。チームリーダーは、問題が発生したときにいつでも明確な情報を手元に置いておくことができるように、ドキュメントにアクセスできる必要があります。そうすることで、クエリがデータガバナンスチームに積み重ならないようにし、一貫性を維持することもできます。
ガイドは明確で、簡潔で、的を射たものでなければなりません。データのセキュリティ、衛生、戦略の役割を組み込み、ユーザーがデータを操作する方法に関する包括的な指示を提供する必要があります。データセキュリティモデルもガイドに含める必要があります。これにより、チームは関係するデータにのみアクセスできるようになります。
これらはすべてフルタイムの仕事のように聞こえるかもしれませんが、そうです。これらの問題はすべて、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、データオフィサーなど、さまざまな名前の訓練を受けた個人が取り組むことができます。不十分なデータ管理のコストは人の給与に比べてはるかに高くなる可能性があるため、必要な技術リソースの採用を決して控えるべきではありません。
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