Zarządzanie danymi: efektywne skalowanie wykorzystania danych

Biznesowe bazy danych są przepełnione danymi. Może to sprawić, że znalezienie znaczących spostrzeżeń biznesowych w celu napędzania strategii i operacji będzie bardzo trudne. Właściwe zarządzanie danymi rozwiązuje ten problem.

Kluczowe dania na wynos

• Zarządzanie danymi to praktyka polegająca na skutecznym nadzorowaniu danych przez cały cykl ich życia, od ich utworzenia po zniszczenie.
• Z marketingowego punktu widzenia zarządzanie danymi sprzyja kulturze opartej na danych i gwarantuje, że dane, które gromadzisz i przechowujesz, są niezawodne i godne zaufania.
• Techniki i rozwiązania do tworzenia solidnych strategii zarządzania danymi obejmują przygotowanie danych, potoki ETL, nadzór nad danymi i nie tylko.
• Zarządzanie danymi nie jest proste i wiąże się z wyzwaniami. Postępuj zgodnie z najlepszymi praktykami, aby stworzyć skuteczną strategię, za którą każdy w firmie będzie mógł podążać.

Czym jest zarządzanie danymi?

Zarządzanie danymi to praktyka skutecznego nadzorowania danych przez cały cykl ich życia w opłacalny i bezpieczny sposób. Głównym celem jest organizowanie, przechowywanie i zarządzanie danymi w sposób umożliwiający łatwy dostęp, pobieranie i używanie. Obejmuje to zadania takie jak:

1. Zbieranie danych z różnych źródeł;
2. Przechowywanie danych w bezpieczny i zorganizowany sposób;
3. Zapewnienie dokładności i aktualności danych;
4. Ochrona danych przed nieautoryzowanym dostępem lub manipulacją; oraz
5. Analiza i interpretacja danych w celu wydobycia spostrzeżeń i umożliwienia podejmowania decyzji.

Jeśli chodzi o marketing, ugruntowane procesy zarządzania danymi klientów promują w dziale kulturę opartą na danych. Zapewnia przechowywanie danych wysokiej jakości, aby uzyskać dokładny i kompleksowy obraz działań marketingowych i klientów w różnych punktach styku. To z kolei pomaga lepiej zrozumieć grupę docelową, przekazywać wartości, które odpowiadają potrzebom odbiorców, oraz identyfikować najskuteczniejsze strategie, które z większym prawdopodobieństwem zwiększą zwrot z inwestycji marketingowych (ROMI).

Dlaczego zarządzanie danymi jest ważne?

Efektywne zarządzanie danymi tworzy porządek w dużej ilości danych gromadzonych przez firmy.

Daje organizacjom mapę drogową dotyczącą prawidłowego gromadzenia danych i manipulowania nimi, aby zapobiec ich bałaganowi lub bezużyteczności, umożliwiając im szybkie podejmowanie decyzji i szybkie reagowanie na potrzeby rynku.

Uwalnia również zasoby pracowników. Na przykład ankieta przeprowadzona przez Vicky Boykis, starszego inżyniera ds. uczenia maszynowego w Duo i znaczącego influencera w niszy, pokazuje, że większość analityków danych spędza 60% swojego czasu na czyszczeniu i przenoszeniu danych:

Rozwiązania do zarządzania danymi mogą w pełni zautomatyzować ręczne zadania i pozwolić analitykom wykonywać swoją pracę zamiast naprawiać surowe dane.

Rozwiązania i techniki zarządzania danymi

Dobrą wiadomością jest to, że można zarządzać petabajtami surowych i słabych danych. Dzięki jasnym zasadom i odpowiednim narzędziom Twoja firma będzie się rozwijać dzięki kulturze opartej na danych — i dzięki pracownikom, którzy wezmą pełną odpowiedzialność za gromadzone dane.

Przygotowywanie danych

Nie jest tajemnicą, że wiele firm boryka się z danymi niskiej jakości. Ich dane mogą być niespójne i redundantne lub przechowywane w różnych formatach bez spójnej taksonomii.

Przygotowanie danych to proces agregowania, przekształcania i strukturyzacji surowych danych w celu przygotowania ich do dalszej analizy. Narzędzia do przygotowywania danych łączą dane w ujednoliconym formacie, eliminują niespójności, oznaczają błędy i automatycznie łączą dane. Ogólnie rzecz biorąc, ten proces zapewnia, że ​​spostrzeżenia, które Twój zespół uzyskuje podczas analizy, a raporty, na które patrzysz, są ważne, ponieważ dane, na których się opierają, są wysokiej jakości.

Potok danych

Potok danych to zautomatyzowana seria działań rozpoczynających się od pozyskiwania danych i kończących się ujściem danych, takim jak magazyn danych, usługa magazynu lub inna aplikacja. Usprawnia przetwarzanie danych, eliminując ręczne wprowadzanie i manipulację danymi, znacznie przyspieszając procesy analizy marketingowej i raportowania.

rurociąg ETL

Wyodrębnij, przekształć i załaduj (ETL) to podzbiór potoku danych.

Proces ETL automatyzuje pozyskiwanie danych z jednego lub wielu źródeł, przekształca je w znormalizowany i użyteczny format i ładuje do punktu końcowego, takiego jak hurtownia danych lub oprogramowanie BI.

Ten punkt końcowy staje się pojedynczym źródłem prawdy organizacji (SSOT). Przechowywane tutaj dane są już czyste, sformatowane i gotowe do analizy, wizualizacji lub raportowania.

Na przykład zaawansowane narzędzia do analizy marketingowej, takie jak Improvado, wykorzystują ETL do pobierania danych z ponad 300 źródeł danych marketingowych i sprzedażowych, takich jak Shopify, Facebook Ads, Google Analytics i innych, przekształcania danych w format gotowy do analizy i ładowania ich do wyznaczonego miejsca docelowego , czyli hurtownia danych marketingowych lub narzędzie BI, wizualizacji lub analizy.

Hurtownia danych

Hurtownia danych to miejsce przechowywania historycznych i aktualnych danych Twojej firmy. Zwykle przechowuje uporządkowane dane z wielu źródeł, takich jak różne platformy reklamowe, media społecznościowe i inne.

Na bardzo wczesnych etapach pracy z narzędziami analitycznymi firmy często używają arkuszy kalkulacyjnych do przechowywania danych. W końcu jednak docierają do końca swojego arkusza kalkulacyjnego. W tym momencie zbiory danych stały się zbyt duże, a zapytania utknęły w martwym punkcie. Firmy zaawansowane technicznie migrują do hurtowni danych w chmurze, takich jak Google Big Query, aby umożliwić zespołom analitycznym częstsze przeszukiwanie danych i zwiększyć ogólną produktywność.

Ochrona danych

Bezpieczeństwo danych to praktyka polegająca na wprowadzaniu środków ostrożności w celu ochrony danych firmowych przed uszkodzeniem lub nieautoryzowanym dostępem przez cały cykl ich życia. Zapewnia również zgodność firmy z przepisami i regulacjami dotyczącymi prywatności danych, takimi jak HIPAA, SOC-2 i RODO.

Zarządzanie danymi

Zarządzanie danymi jest podstawą dobrej jakości danych. Jest to proces szczegółowo opisujący obowiązujące zasady i procedury dotyczące gromadzenia, organizacji, przechowywania i analizy danych. Jego celem jest zapewnienie dokładnych, kompletnych, spójnych, aktualnych, ważnych i unikalnych danych.

Ramy zarządzania danymi

Zespoły współpracują z tymi rozwiązaniami i technikami, aby osiągnąć jakość danych i odpowiednio skonfigurować wszystkie procesy zarządzania danymi. Nie da się osiągnąć najwyższej jakości danych bez jednoczesnego wdrożenia zarządzania danymi, bezpieczeństwa danych, architektury systemów informatycznych itp.

Ramy zarządzania danymi to zestaw zasad i technik wymaganych do wdrożenia zarządzania danymi w Twojej firmie. Obecnie istnieją dwa ogólnie uznane frameworki.

DAMA-DMBOK 2

DAMA-DMBOK 2 to skrót od Data Management Association – Data Management Body of Knowledge wersja 2. Jest to druga edycja frameworka, która została pierwotnie opublikowana w 2009 roku.

Ramy identyfikują 11 powiązanych ze sobą obszarów wiedzy, które składają się na zarządzanie danymi. Stosując się do tych ram, firma musi wziąć pod uwagę wszystkie obszary.

DMBOK 2 oznacza również, że nie tylko profesjonaliści zajmujący się zarządzaniem danymi zajmują się procesami zarządzania danymi; zaangażowani są w to wszyscy profesjonaliści biznesowi. Sześciokąt DAMA pokazuje bezpośredni związek między ludźmi, procesami i technologiami.

DMBOK 2 definiuje główną misję zarządzania danymi w następujący sposób: „Zaspokojenie potrzeb wszystkich interesariuszy w zakresie dostępności, jakości i bezpieczeństwa danych”. Przedstawia również narzędzia, uczestników, metryki i rezultaty związane z procesem zarządzania danymi.

Ramy te mają jednak jedną istotną wadę. Nie opisuje relacji między różnymi obszarami wiedzy, pozostawiając wszystko do decyzji. W sumie DMBOK 2 dostarcza dużo wiedzy teoretycznej, ale mało praktycznych wskazówek.

DCAM

Podczas gdy DMBOK 2 jest publicznie dostępnym środowiskiem, DCAM (model oceny możliwości zarządzania danymi) jest zamknięty dla publicznego dostępu. Tylko członkowie Enterprise Data Management Council (EDC) mają dostęp do tej platformy.

Ramy opisują zarządzanie danymi w kategoriach różnych możliwości o różnych poziomach dojrzałości. Chociaż DCAM koncentruje się na praktycznym i operacyjnym aspekcie, nie zapewnia jasnego punktu widzenia na wdrożenie zarządzania danymi.

Firmy używają DCAM do oceny swoich procesów, edukowania interesariuszy i identyfikowania słabych punktów w swoich programach zarządzania danymi. Pomaga także ograniczać ryzyko naruszenia przepisów dotyczących prywatności danych, w tym RODO.

Ponieważ struktura nie jest publicznie dostępna, nie ma zbyt wielu informacji o jej najlepszych praktykach i zaleceniach. Jednak Rada ds. Zarządzania Danymi w Przedsiębiorstwie opublikowała niedawno publiczną wersję swojego Cloud Data Management Capabilities Framework, która rzuca nieco światła na podejście stosowane przez EDC do definiowania swoich ram.

Obie te struktury mogą służyć jako dobry punkt wyjścia w Twojej podróży związanej z zarządzaniem danymi. Przedstawiają kluczowe koncepcje, dzięki czemu zachowujesz całkowitą przejrzystość podczas pierwszego wdrażania zarządzania danymi.

Wyzwania związane z zarządzaniem danymi

Podczas zarządzania danymi organizacji napotkasz wiele wyzwań. Ale kiedy będziesz świadomy tych potencjalnych wyzwań, będziesz lepiej przygotowany, aby sobie z nimi poradzić.

Zabezpieczanie danych biznesowych

Istnieje wiele wewnętrznych i zewnętrznych zagrożeń dla bezpieczeństwa i integralności danych. Naruszenie danych może nastąpić w dowolnym momencie. Naraża to prywatne i osobiste dane Twoich klientów na ryzyko.

Oto jak DMBOK-2 definiuje proces zabezpieczania danych:

Zawsze najlepiej jest zająć się zagrożeniami bezpieczeństwa poprzez skoordynowane działania, a nie indywidualne próby. Proces obejmuje zbyt wiele zadań, aby mógł się nimi zająć jeden pracownik. Na większą skalę bezpieczeństwo danych obraca się wokół czterech głównych działań:

• Zidentyfikuj i sklasyfikowaj wrażliwe zasoby danych;
• Zlokalizuj wrażliwe dane w firmie;
• Określ, w jaki sposób należy chronić każdy zasób; oraz
• Zrozum, w jaki sposób te informacje wchodzą w interakcję z procesami biznesowymi.

Następnie musisz również ocenić zagrożenia zewnętrzne, takie jak ignorancja lub nieuwaga pracowników. Zarządzanie dostępem do danych i przestrzeganie zasad zmniejsza ryzyko ujawnienia wrażliwych danych i zwiększa poziom bezpieczeństwa Twojej infrastruktury biznesowej.

Radzenie sobie ze zbyt dużą ilością danych

Aż 73% danych jest niewykorzystanych, ponieważ wiele firm ma trudności z nadążaniem za ogromną ilością danych napływających z różnych źródeł. Organizacje, które nie mają wytycznych zarządzania danymi dla analityki wielokanałowej, są przytłoczone, więc zmyślają lub nie wykorzystują dostępnych danych.

Nie próbuj jednak zarządzać wszystkimi danymi naraz. Firmy tworzą duże zbiory danych, z których duża część nigdy nie jest używana. Dlatego cykl życia zarządzania danymi zaleca skupienie się na najbardziej krytycznych danych i zminimalizowanie ROT danych (dane, które są nadmiarowe, przestarzałe lub trywialne).

Łączenie danych z różnych źródeł

Pomyśl o dziesiątkach narzędzi, z których korzysta Twoja firma. Nawet w dziale marketingu prawdopodobnie korzystasz z wielu narzędzi do gromadzenia i analizy danych.

Może to prowadzić do powstawania silosów danych, co ma miejsce, ponieważ dane są przechowywane w izolowanych rozwiązaniach pamięci masowej, które nie komunikują się ze sobą. W rezultacie każdy dział siedzi na swoich danych, co utrudnia współpracę między działami.

Słaba jakość danych

Organizacje wydają prawie jedną czwartą swoich przychodów na rozwiązywanie problemów z jakością danych.

Niska jakość danych wynika z błędów podczas wprowadzania danych, uszkodzenia danych podczas przenoszenia danych z jednego narzędzia do drugiego lub braku ustandaryzowanych praktyk.

Oto obszerny przegląd zarządzania jakością danych przez DMBOK-2:

Cykl życia zarządzania danymi, nadzór nad danymi i koncentracja na danych krytycznych to jedne z najważniejszych czynników, które należy wziąć pod uwagę, próbując podnieść jakość danych.

Należy pamiętać, że „jakość danych” to termin zbiorczy obejmujący 12 cech, które powinien posiadać godny zaufania zbiór danych.

Brak wykwalifikowanych analityków danych

Pomimo wszystkich rozmów na temat znaczenia danych dla cyfrowych i nowoczesnych firm, trudno jest znaleźć ekspertów od analityków danych. Zatrudnienie wykwalifikowanego analityka wymaga czasu, a szkolenie nowych pracowników może być kosztowne i czasochłonne.

Brak zarządzania danymi

Wiele firm tworzy standardy zarządzania danymi po namyśle, gdy ich dane już się zabrudziły. Bez zarządzania danymi organizacje są zalewane danymi niskiej jakości. W rezultacie analitycy spędzają zbyt dużo czasu na czyszczeniu chwastów, a użytkownicy końcowi spędzają zbyt dużo czasu na próbach zrozumienia tego.

Najlepsze praktyki zarządzania danymi

Zarządzanie danymi to duże zadanie obejmujące wiele ruchomych części. Istnieją jednak najlepsze praktyki w zakresie zarządzania danymi, które mogą sprawić, że zaczniesz na właściwej stopie.

Nadaj priorytet ochronie i bezpieczeństwu danych

Naruszenia bezpieczeństwa danych to problemy warte miliony dolarów, którym można zapobiec dzięki dobrym zasadom zarządzania danymi.

Niektóre środki ochrony danych obejmują posiadanie odpowiednich uprawnień użytkownika, posiadanie scentralizowanego systemu obsługującego dane i zarządzającego nimi oraz korzystanie wyłącznie z oprogramowania zgodnego z przepisami o ochronie danych.

Zintegruj wszystkie swoje dane i zbuduj jedno źródło prawdy

Organizacje mają wiele danych, które mogą być przechowywane w silosach danych. Oznacza to, że trudno jest uzyskać pełny obraz krajobrazu biznesowego. W przypadku specjalistów ds. marketingu uniemożliwia im to dostrzeżenie różnych punktów kontaktu z klientem.

Po zintegrowaniu wszystkich danych w jednym scentralizowanym obszarze pamięci masowej za pomocą na przykład potoku ETL łatwiej jest uzyskać wgląd w dane o przychodach.

Korzystaj z wysokiej jakości oprogramowania do zarządzania danymi

Ręczna manipulacja danymi już nie ogranicza ilości danych, z którymi mają do czynienia firmy.

Na szczęście istnieje wiele nowych technologii i rozwiązań programowych do automatyzacji, które ułatwiają i przyspieszają gromadzenie i analizę danych. Korzystaj z dobrej jakości oprogramowania, które dobrze integruje się z innymi aplikacjami.

Zbuduj glosariusz metadanych swojej organizacji

Miej znormalizowaną definicję wszystkich gromadzonych danych (zwanych także „metadanymi”). Podaj szczegółowe informacje, takie jak atrybuty danych, data utworzenia, nazwisko twórcy i miejsce przechowywania.

Zapewnia to przejrzystość i spójność w całej organizacji.

Niech wszyscy będą odpowiedzialni za jakość danych

Jakość danych to wspólna odpowiedzialność. Częste problemy z danymi można ograniczyć tylko poprzez uczynienie wszystkich osób w organizacji odpowiedzialnymi za to.

Jaka jest w tym rola marketera? Marketerzy są częściowo odpowiedzialni za gromadzenie podstawowych danych — znają taksonomię tagów UTM, znaczniki w kampaniach reklamowych i konta, które muszą śledzić. Tymczasem inżynierowie danych i analitycy odpowiadają za jakość danych na innych etapach przepływu danych.

Pierwsze kroki do ustanowienia praktyk zarządzania danymi

Droga do zostania organizacją opartą na danych zaczyna się od odpowiednich praktyk zarządzania danymi. Wspieraj tę transformację, przestrzegając praktyk, które stosują odnoszące sukcesy firmy oparte na danych.

1. Zainwestuj kadrę kierowniczą w tworzenie planu zarządzania danymi

Zarządzanie danymi jest trudne, gdy kadra kierownicza nie jest zaangażowana w całe przedsięwzięcie. Muszą dostrzec wartość właściwie realizowanej strategii zarządzania danymi, aby stać się proaktywnym w jej wdrażaniu.

2. Audytuj aktualne dane

Najprawdopodobniej Twoja firma gromadzi już wiele danych. Audytuj to, co już masz. Obserwuj ukształtowanie terenu i sporządź plan zarządzania danymi na podstawie danych, które już posiadasz, biorąc pod uwagę cele i zasoby Twojej organizacji.

3. Używaj narzędzi do automatyzacji w jak największym stopniu

Błąd ludzki jest częstą przyczyną niskiej jakości danych. Zarządzanie danymi staje się szybsze i łatwiejsze, jeśli wybierzesz odpowiednie narzędzia do automatyzacji. Znacząco zmniejszysz również błąd ludzki podczas zbierania, manipulowania i analizy danych.

4. Zaplanuj wzrost

Dane gromadzone przez Twoją firmę będą się tylko powiększać. Spraw, aby Twoja strategia zarządzania danymi była elastyczna, aby rozwijała się wraz z Twoją firmą i umożliwiała bezproblemowe skalowanie.

5. Znajdź niezawodnego partnera technologicznego

Budowa stosu technologicznego i znalezienie odpowiednich partnerów są niezbędne do ustanowienia niezawodnych procesów zarządzania danymi, zwłaszcza gdy w grę wchodzi bezpieczeństwo danych klientów. Improvado to zaawansowane rozwiązanie do analityki marketingowej, które wpisuje się w istniejące środowisko analityczne i wspiera kulturę danych w organizacji. Rozwiązaniem jest zautomatyzowane zarządzanie danymi marketingowymi i raportowanie, dzięki czemu Twój zespół polega wyłącznie na aktualnych danych wysokiej jakości w celu zwiększenia wydajności biznesowej.

Twoja kolej

Postępowanie zgodnie z najlepszymi praktykami zarządzania danymi opisanymi w tym przewodniku pomoże uporządkować dane i wprowadzić organizację w sposób bardziej oparty na danych. To nie będzie łatwy proces. To podróż. Ale warto to zrobić, aby uzyskać wysokiej jakości dane, którym wszyscy w Twojej firmie mogą zaufać i na których można polegać w celu uzyskania przydatnych informacji biznesowych.