Чому так буває, що дані та BI-система є, а результату немає?

Понад 80% опитаних нами співробітників компаній із різних галузей погоджуються з тим, що дані, якими володіють їхні компанії, – це важливий, стратегічний актив. Але питання про перелік і якість цих активів, їх стан та інтенсивність використання часто залишаються без відповіді.

У керованому даними світі все більше організацій визнають важливість каталогів даних та аналітики для прийняття обґрунтованих рішень та отримання конкурентної переваги. Ці інструменти дозволяють компаніям ефективно організовувати, розуміти та використовувати потенціал своїх інформаційних ресурсів. Розглянемо необхідність і передумови запровадження управління метаданими, каталогу даних і аналітики у компаніях.

Проблеми, з якими стикаються аналітики та ІТ-директори

Однією з необхідних умов для реалізації стратегії Data Driven Decision є демократизація даних та аналітики, розвиток концепції self-service BI та підвищення рівня інформаційної грамотності бізнес-користувачів. Але такі цифрові ініціативи часто стикаються з перешкодами, сповільнюються або навіть зазнають краху з досить прозових причин – відсутності перевіреної інформації про дані, аналітичні звіти, узгоджені та однозначно визначені бізнес-показники тощо.

Далі розглянемо кілька типових проблем, з якими стикаються багато організацій у своїх пов'язаних із даними робочих процесах.

• Розрізненість даних: Дані розкидані за різними системами та відділами, що ускладнює аналітикам ефективний пошук та доступ до необхідної інформації. Це призводить до витрати часу та зусиль на ручний пошук даних або появи та реалізації заявок на створення дублювальних даних або аналітики.
• Неузгодженість визначень даних: Відсутність стандартизованих визначень даних та документації призводить до плутанини та розбіжностей в інтерпретації. Аналітикам буває складно узгодити дані з різних джерел, що призводить до ненадійних висновків та рішень.
• Обмежене управління даними: Неадекватна практика управління даними призводить до проблем якості даних, включаючи неточності, дублювання та невідповідність. Це підриває довіру до даних та перешкоджає точному аналізу.
• Відсутність спільної роботи: Без централізованої платформи для співпраці та обміну знаннями аналітики часто працюють ізольовано, дублюючи зусилля та упускаючи цінні ідеї, отримані від своїх колег.
• Складні екосистеми даних: Сучасні підприємства працюють з величезними обсягами даних, що генеруються з різних джерел, таких як бази даних, API, хмарні платформи та сторонні постачальники. Управління та розуміння цієї складної екосистеми даних стає непростим завданням.

Рішення на основі каталогу аналітики

Втім це завдання трохи менш складне, ніж створення ШІ в інформатиці або «теорії всього» у фізиці. Для його вирішення застосовуються різні програмні продукти, які дозволяють автоматизувати процеси metadata management, створення та управління каталогами даних та аналітики.

Впровадження каталогу аналітики дозволяє розв'язати описані проблеми, надаючи комплексну та зручну платформу, яка спрощує процеси виявлення, аналізу та спільної роботи з даними. Розглянемо переваги аналітичного каталогу на реальних прикладах.

• Покращене виявлення даних: За допомогою каталогу аналітики можуть легко шукати та виявляти відповідні активи даних, використовуючи інтуїтивно зрозумілі можливості пошуку. Наприклад, маркетолог, який шукає демографічні дані клієнтів, може швидко знайти потрібний набір даних або вже готовий звіт, який раніше створювався для колег із CRM-підрозділу, тим самим заощаджуючи дорогоцінний час свій, ІТ та команди аналітиків.
• Поліпшена якість даних: Управління метаданими забезпечує узгодженість визначення даних, дозволяючи аналітикам впевнено інтерпретувати та аналізувати інформацію з різних джерел. Це призводить до прийняття більш обґрунтованих рішень та отримання достовірних відомостей. Наприклад, фінансовий аналітик може покладатися на точні та узгоджені дані про доходи у різних звітах та інформаційних панелях.
• Ефективне співробітництво: Аналітичний каталог полегшує співпрацю, дозволяючи аналітикам ділитися своїми викладками, звітами та думками з колегами. Це сприяє обміну знаннями та формуванню культури управління даними в організації. Наприклад, команда фахівців з аналізу даних може спільно працювати над проєктом з передиктивного моделювання, використовуючи досвід та знання один одного.
• Підвищення продуктивності: За допомогою централізованого каталогу аналітичних даних ІТ-директори можуть спростити процеси надання даних та управління ними. Це усуває ручні запити даних та дозволяє аналітикам самостійно задовольняти свої потреби у даних, знижуючи навантаження на ІТ-команди та прискорюючи час отримання інформації.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365