使数据成为企业资产

由Sila董事总经理凯利斯佩利

投资于数据管理和分析的公司常常不会意识到他们放在最新的技术上的解决方案的全部潜力,而不理解技术背后数据的潜在价值。包括大数据仓库,商业智能,仪表板,自助分析,预测分析以及最近的人工智能和机器学习。

虽然这些能力中的价值,但许多人提供了投资的分布率。根本原因分析通常指向类似的重复缺失:核心数据管理基础知识中缺乏成熟和能力,特别是数据治理,数据质量管理和元数据管理。将数据视为竞争优势和关键企业资产将更好。这样做的优势包括扩大市场份额的形式和底线增长,并通过使用准确和可信数据来获得战略洞察力来提高盈利能力。

此外,数据洞察力可以提供运营效率和成本降低,同时还简化销售,营销和供应链中的业务。向数据施加治理也将显着降低与数据泄露有关的风险,有助于实现数据倡议投资的价值,并促进法规遵从性。

要记住的关键是治理是驱动数据值的心跳。

数据管理:组织挑战

在其核心,数据管理基础上使组织能够在整个企业中创建,使用和分享信息。这需要打破组织和数据孤岛。从数据转换为公司资产的部门资产的能力需要改变心态。

让我们使用金融的例子来说明企业数据共享。没有人疑问CFO的定义和管理账户图表和一般分类帐进程和业务规则的能力。个人团体没有权力定义收入,现金和折旧的不同 - 这是CFO的组织汇款。

然而,数据在大多数群体中是不同的,因为所有相关数据所有者都可以根据其部门的需求调整定义,规则和要求,而不管上游和下游均值如何。数据是流体,并以各种形式遍历组织的所有级别。它的意义可以根据其背景而有所不同,使其成为在没有强大治理的情况下保持业务步伐和建立共识的挑战。

制定企业级数据管理的其他现实复杂挑战包括:a)文化和组织变革管理; b)快速改变技术平台; c)指数扩展数据量; d)与数据漏洞相关的风险,e)不同和断开的IT系统。

筒仓使数据断开变得更糟

技术,过程和数据孤岛都运行反击数据的真实价值主张,这是使其在整个组织中访问和普遍存在。要进入公司资产,数据必须快速且跨业务流程(具有适当的安全控制)。这可能是一个具有挑战性的旅程,但是根据可衡量的业务影响,使用优先路线图更容易。这是保护业务买入和解锁您的数据资产的价值主张的关键。

常见的数据资产陷阱是在不完整,不准确或陈旧的数据上建立的报告,导致利益相关者不信任或同意的报告。根本原因是缺乏治理,以推动一致性,建立信任和改善整个组织的采用。

这是客户信息中的多年生问题,例如,是否与邮寄列表,发票或营销活动有关。通过客户数据治理,公司可以准确地将客户信息与软件和产品开发连接,因此他们可以使用额外的许可和皇室管理严格发票和提取收入。这通常通过昂贵,手动审核完成。自动化过程的能力可能导致大量的储蓄和收入产生。

使用数据治理案例

幸运的是,友好的组织对于集中式数据策略,共享治理和数据管理/质量方法来说是成熟的,以连接跨业务团队的点。这提出了有形的共享目标,特别是对于导致高管推出的顶级或底线目标。因为在一天结束时,数据管理实施应该是市场份额,降低成本和收入的经营决定。这不是一种技术决定。

使用数据治理,数据质量管理和元数据管理在所有行业都普遍存在。以下是一些具体例子。

服务级别协议执行:组件密集型产业依赖服务级别协议,以确保零件已正确修复和可供使用。当供应商不合规时,这些协议呼吁进行补救。通过数据治理,制造商可以通过使用错误易于的电子表格来执行合同,并通过将供应商提供准确的数据,以便保持符合要求。

供应链管理:降低维护成本是组织的重复主题,尤其是那些像航空一样长的供应链周期运行的主题。他们需要各种工具,以确保备件正确库存并定位以避免服务中断。数据治理使现代飞机的大量传感器数据可管理,以便航空公司可以通过预期维护需求之前避免AOG(飞机上)事件。

控制个人身份信息:全球众多规定,包括欧盟的新的一般数据保护规则,要求公司控制谁可以访问客户PII以及如何共享数据。具有与PII相关的正确角色和组是必不可少的,数据管理是合规性所需的关键过程。

快速产品释放:管理分类学,定义和业务规则(METADATA)的快速变化率的挑战是提供快速产品释放周期的关键成功因素。通过简化元数据管理运营,组织增加其开发团队的协作和知识共享,并改善技术和业务团队之间的沟通。基础元数据管理操作使数据管理和改善大型复杂IT生态系统的产品释放周期时间。

这些用例是可持续性和可扩展性。例如,通过手头,供应链和维护操作,例如,可以使用速度修复的贴片,直到下一个危机。获取数据管理基本面正确导致长期福利。

切实,可衡量的结果

通过程序的每个里程碑处实现数据治理,数据质量管理和元数据管理最佳实践。关键是在近期承诺和可交付成果之间采取均衡的方法,而是针对长期数据管理策略,同时解决自上而下和自下而上的要求。为了证明数据投资并获得利益相关者的信任,准备基准,监控,并在持续的基础上向业务团队展示数据价值。

通过基于当前状态开始构建路线图。开始识别关键业务问题。 SQL开发人员是否需要一支军队来播出每月的业务报告?有监管合规问题吗?是否有客户数据问题?有没有发票问题吗?接下来,使用客观数据来识别和优先考虑行动区域。最后,根据业务和财务影响定义和衡量成功。

外带

开发分解孤岛目标业务需求的数据管理策略所需的步骤,并在三个行动中总结了结果。

了解数据基础事项问题:核心数据管理能力是任何与数据相关倡议的构建块(以及任何技术倡议,也可以说)。

数据是一个公司资产,所以开始像一个人一样:建立战略和商业案件,将部门数据发展成可持续和差异化的公司资产。

基线和测量当前功能:如果您不知道今天在哪里,您无法将业务改进绘制。

关于作者

Kelly Spivey是Sara,Technology和Management Consulting公司的董事总经理。 Kelly Excels在与全球组织建立合作伙伴关系,以实现改变,促进加强人,流程和技术的增强功能。她帮助组织加强他们的数据集成,简化他们的流程,并扩大他们的业务。她带来了超过25年的技术和商业管理咨询经验,具有广泛的公共部门和航空航天行业的知识。

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