Управление данными: эффективное масштабирование использования данных

Бизнес-базы данных переполнены данными. Это может сделать поиск значимой бизнес-идеи для поддержки стратегии и операций очень сложным. Правильное управление данными решает эту проблему.

Ключевые выводы

• Управление данными — это практика эффективного наблюдения за данными на протяжении всего их жизненного цикла, от создания до уничтожения.
• С точки зрения маркетинга управление данными способствует развитию культуры, основанной на данных, и гарантирует, что данные, которые вы собираете и храните, надежны и заслуживают доверия.
• Методы и решения для создания надежных стратегий управления данными включают подготовку данных, конвейеры ETL, управление данными и многое другое.
• Управление данными не является простым и сопряжено с проблемами. Следуйте рекомендациям, чтобы создать эффективную стратегию, которую сможет поддержать каждый в компании.

Что такое управление данными?

Управление данными — это практика эффективного наблюдения за данными на протяжении всего их жизненного цикла экономичным и безопасным способом. Основная цель состоит в организации, хранении и управлении данными таким образом, чтобы обеспечить легкий доступ, поиск и использование. Сюда входят такие задачи, как:

1. Сбор данных из различных источников;
2. Хранение данных безопасным и организованным образом;
3. Обеспечение точности и актуальности данных;
4. Защита данных от несанкционированного доступа или подделки; и
5. Анализ и интерпретация данных для извлечения информации и принятия решений.

С точки зрения маркетинга хорошо отлаженные процессы управления данными о клиентах способствуют формированию в отделе культуры, основанной на данных. Это гарантирует, что вы храните высококачественные данные, чтобы получить точное и всестороннее представление о ваших маркетинговых усилиях и клиентах в различных точках взаимодействия. Это, в свою очередь, поможет вам лучше понять свою целевую аудиторию, передать ценности, которые соответствуют проблемам вашей аудитории, и определить наиболее эффективные стратегии, которые с большей вероятностью повысят рентабельность маркетинговых инвестиций (ROMI).

Почему управление данными важно?

Эффективное управление данными создает порядок в большом количестве данных, которые собирает бизнес.

Это дает организациям дорожную карту того, как правильно собирать и обрабатывать данные, чтобы предотвратить их беспорядочность или непригодность, позволяя им быстро принимать решения и оперативно реагировать на потребности рынка.

Это также высвобождает ресурсы сотрудников. Например, опрос Вики Бойкис, старшего инженера по машинному обучению в Duo и заметного влиятельного лица в этой нише, показывает, что большинство специалистов по данным тратят 60% своего времени на очистку и перемещение данных:

Решения для управления данными могут полностью автоматизировать ручные задачи и позволить аналитикам выполнять свою работу, а не исправлять необработанные данные.

Решения и методы управления данными

Хорошая новость заключается в том, что можно управлять петабайтами необработанных и некачественных данных. Благодаря четким политикам и правильным инструментам ваш бизнес будет процветать благодаря культуре, основанной на данных, и сотрудникам, которые несут полную ответственность за собираемые ими данные.

Подготовка данных

Не секрет, что многие компании борются с некачественными данными. Их данные могут быть непоследовательными и избыточными или храниться в разных форматах без согласованной таксономии.

Подготовка данных — это процесс агрегирования, преобразования и структурирования необработанных данных для их подготовки к дальнейшему анализу. Инструменты подготовки данных объединяют данные в единый формат, устраняют несоответствия, отмечают ошибки и автоматически объединяют данные. В целом, этот процесс гарантирует, что выводы, полученные вашей командой в ходе анализа, и отчеты, которые вы просматриваете, достоверны, поскольку данные, на которых они основаны, имеют высокое качество.

Конвейер данных

Конвейер данных — это автоматизированная последовательность действий, которая начинается с приема данных и заканчивается приемником данных, например хранилищем данных, службой хранения или другим приложением. Это упрощает обработку данных, исключая ручной ввод данных и манипулирование ими, что значительно ускоряет процессы маркетингового анализа и отчетности.

ETL-конвейер

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) — это подмножество конвейера данных.

Процесс ETL автоматизирует извлечение данных из одного или нескольких источников, преобразует их в стандартизированный и удобный формат и загружает в конечную точку, такую ​​как хранилище данных или программное обеспечение BI.

Эта конечная точка становится единственным источником достоверной информации для организации (SSOT). Хранящиеся здесь данные уже очищены, отформатированы и готовы к анализу, визуализации или составлению отчетов.

Например, расширенные инструменты маркетинговой аналитики, такие как Improvado, используют ETL для извлечения данных из более чем 300 источников данных о маркетинге и продажах, таких как Shopify, Facebook Ads, Google Analytics и других, преобразуют данные в формат, готовый для анализа, и загружают их в указанное место назначения. , т. е. хранилище маркетинговых данных или инструмент бизнес-аналитики, визуализации или аналитики.

Хранилище данных

Хранилище данных — это область хранения исторических данных вашего бизнеса и данных в реальном времени. Обычно он хранит структурированные данные из нескольких источников, таких как различные рекламные платформы, социальные сети и многое другое.

На самых ранних этапах работы с аналитикой компании часто используют электронные таблицы для хранения своих данных. В конце концов, однако, они достигают конца своей электронной таблицы. На данный момент наборы данных стали слишком большими, и запросы останавливаются. Технически продвинутые компании переходят на облачные хранилища данных, такие как Google Big Query, чтобы группы аналитиков могли чаще запрашивать данные и повышать свою общую производительность.

Безопасность данных

Безопасность данных — это практика принятия мер предосторожности для защиты данных компании от повреждения или несанкционированного доступа на протяжении всего их жизненного цикла. Это также гарантирует, что бизнес соблюдает законы и правила о конфиденциальности данных, такие как HIPAA, SOC-2 и GDPR.

Управление данными

Управление данными — это основа хорошего качества данных. Это процесс, в котором подробно описываются руководящие политики и процедуры сбора, организации, хранения и анализа данных. Его целью является обеспечение точных, полных, непротиворечивых, своевременных, достоверных и уникальных данных.

Платформы управления данными

Команды работают вместе с этими решениями и методами для достижения качества данных и правильной настройки всех процессов для управления данными. Вы не сможете достичь высочайшего качества данных, не реализовав управление данными, безопасность данных, архитектуру информационных систем и т. д. одновременно.

Структура управления данными — это набор правил и методов, необходимых для внедрения управления данными в вашей компании. В настоящее время существует два общепризнанных фреймворка.

ДАМА-ДМБОК 2

DAMA-DMBOK 2 расшифровывается как Data Management Association — Data Management Body of Knowledge версии 2. Это второе издание фреймворка, изначально опубликованное в 2009 году.

Структура определяет 11 взаимосвязанных областей знаний, составляющих управление данными. Следуя этой структуре, компания должна учитывать все аспекты.

DMBOK 2 также подразумевает, что не только специалисты по управлению данными заботятся о процессах управления данными; в нем участвуют все профессионалы бизнеса. Шестиугольник DAMA показывает прямую связь между людьми, процессами и технологиями.

DMBOK 2 определяет основную миссию управления данными следующим образом: «Обеспечение доступности, качества и безопасности данных для всех заинтересованных сторон». В нем также описываются инструменты, участники, показатели и результаты, связанные с процессом управления данными.

Однако у этой структуры есть один существенный недостаток. Он не описывает отношения между различными областями знаний, оставляя все на ваше усмотрение. В целом, DMBOK 2 дает много теоретических знаний, но не так много практических советов.

ДКАМ

В то время как DMBOK 2 является общедоступной структурой, DCAM (модель оценки возможностей управления данными) закрыта для общего доступа. Только члены Совета по управлению корпоративными данными (EDC) могут получить доступ к этой структуре.

Эта структура описывает управление данными с точки зрения различных возможностей с разными уровнями зрелости. Несмотря на то, что DCAM имеет практическую и операционную направленность, она не дает четкого представления о реализации управления данными.

Компании используют DCAM для оценки своих процессов, обучения заинтересованных сторон и выявления недостатков в своих программах управления данными. Это также поможет вам снизить риски нарушения правил конфиденциальности данных, включая GDPR.

Поскольку платформа не является общедоступной, информации о ее передовом опыте и рекомендациях не так много. Тем не менее, Совет по управлению корпоративными данными недавно опубликовал общедоступную версию своей структуры возможностей управления облачными данными, которая проливает свет на подход, который EDC использует для определения своей структуры.

Обе эти платформы могут послужить хорошей отправной точкой в ​​вашем путешествии по управлению данными. В них излагаются важные концепции, поэтому вы сохраняете полную ясность при первом внедрении управления данными.

Проблемы управления данными

Вы столкнетесь со многими проблемами в своих усилиях по управлению данными вашей организации. Но когда вы осознаете эти потенциальные проблемы, вы будете лучше подготовлены к их решению.

Защита бизнес-данных

Существует множество внутренних и внешних угроз безопасности и целостности данных. А утечка данных может произойти в любой момент. Это подвергает риску личные и личные данные ваших клиентов.

Вот как DMBOK-2 определяет процесс защиты данных:

Всегда лучше устранять угрозы безопасности скоординированными усилиями, а не отдельными попытками. Процесс включает в себя слишком много задач, с которыми может справиться один сотрудник. В более широком масштабе безопасность данных вращается вокруг четырех основных действий:

• Идентифицировать и классифицировать конфиденциальные активы данных;
• Найдите конфиденциальные данные внутри компании;
• Определите, как каждый актив должен быть защищен; и
• Поймите, как эта информация взаимодействует с бизнес-процессами.

Затем вам также необходимо оценить внешние угрозы, такие как неосведомленность или невнимательность ваших сотрудников. Управление доступом к данным и соблюдение политик снижает риск раскрытия конфиденциальных данных и повышает уровень безопасности вашей бизнес-инфраструктуры.

Работа со слишком большим количеством данных

До 73 % данных не используются, потому что многие компании с трудом справляются с огромным объемом данных, поступающих из разных источников. Организации, у которых нет руководств по управлению данными для многоканальной аналитики, перегружены, поэтому они придумывают или не используют доступные данные.

Однако не пытайтесь управлять всеми данными сразу. Компании производят большие наборы данных, большая часть которых никогда не используется. Вот почему жизненный цикл управления данными рекомендует сосредоточить внимание на наиболее важных данных и свести к минимуму ROT данных (данные, которые являются избыточными, устаревшими или тривиальными).

Объединение данных из разных источников

Подумайте о десятках инструментов, которые использует ваш бизнес. Даже в отделе маркетинга вы, вероятно, используете несколько инструментов сбора данных и аналитики.

Это может привести к разрозненности данных, поскольку данные хранятся в изолированных решениях для хранения, которые не взаимодействуют друг с другом. В результате каждый отдел работает со своими данными, что затрудняет межведомственное сотрудничество.

Данные низкого качества

Организации тратят почти четверть своего дохода на решение проблем с качеством данных.

Низкое качество данных является результатом ошибок при вводе данных, повреждения данных при переносе данных из одного инструмента в другой или отсутствия стандартизированных методов.

Вот подробный обзор управления качеством данных с помощью DMBOK-2:

Жизненный цикл управления данными, управление данными и сосредоточение внимания на критически важных данных — вот некоторые из наиболее важных факторов, которые следует учитывать при попытке повысить качество ваших данных.

Имейте в виду, что «качество данных» — это собирательный термин, включающий 12 характеристик, которыми должен обладать надежный набор данных.

Нехватка квалифицированных аналитиков данных

Несмотря на все разговоры о важности данных для цифрового и современного бизнеса, трудно найти опытных аналитиков данных. Наем квалифицированного аналитика требует времени, а обучение новых сотрудников может быть дорогостоящим и длительным.

Отсутствие управления данными

Многие предприятия создают стандарты управления данными в последнюю очередь, когда их данные уже запутались. Без управления данными организации завалены некачественными данными. В результате аналитики тратят слишком много времени на чистку сорняков, а конечные пользователи тратят слишком много времени, пытаясь разобраться в этом.

Лучшие практики управления данными

Управление данными — это большая задача, включающая множество движущихся частей. Но есть передовые методы управления данными, которые помогут вам начать с правильного пути.

Приоритет защиты данных и безопасности

Нарушения безопасности данных — это проблемы на миллион долларов, которые можно предотвратить с помощью правильных принципов управления данными.

Некоторые меры защиты данных включают наличие надлежащих разрешений пользователей, наличие централизованной системы, которая обрабатывает данные и управляет ими, а также использование только программного обеспечения, которое соответствует законам о конфиденциальности данных.

Интегрируйте все свои данные и создайте единый источник достоверной информации

У организаций есть много данных, которые могут храниться в хранилищах данных. Это означает, что трудно получить полное представление о бизнес-ландшафте. Для специалистов по маркетингу это мешает им видеть разные точки соприкосновения с клиентами.

Например, когда вы интегрируете все данные в одну централизованную область хранения с помощью конвейера ETL, становится проще получать информацию о доходах.

Используйте программное обеспечение для управления данными о качестве

Обработка данных вручную уже не справляется с объемами данных, с которыми имеет дело бизнес.

К счастью, существует множество новых технологий и программных решений для автоматизации, которые упрощают и ускоряют сбор и анализ данных. Используйте качественное программное обеспечение, которое хорошо интегрируется с другими приложениями.

Создайте глоссарий метаданных вашей организации

Имейте стандартизированное определение всех собираемых вами данных (также называемых «метаданными»). Включите конкретные сведения, такие как атрибуты данных, дату создания, имя создателя и область хранения.

Это обеспечивает прозрачность и согласованность во всей организации.

Сделать всех ответственными за качество данных

Качество данных является общей ответственностью. Только сделав каждого в организации подотчетным и ответственным за это, можно уменьшить общие проблемы с данными.

Какова роль маркетолога в этом? Маркетологи частично несут ответственность за сбор первичных данных — они знают таксономию UTM-меток, разметку рекламных кампаний и учетные записи, которые им необходимо отслеживать. Между тем, инженеры данных и аналитики несут ответственность за качество данных на других этапах потока данных.

Первые шаги к внедрению практики управления данными

Путь к тому, чтобы стать организацией, управляемой данными, начинается с надлежащих методов управления данными. Поддержите эту трансформацию, следуя практикам, которых придерживаются успешные компании, управляемые данными.

1. Привлеките руководителей высшего звена к созданию плана управления данными

Управление данными представляет собой сложную задачу, когда высшее руководство не вовлечено во все начинание. Они должны видеть ценность правильно реализованной стратегии управления данными, чтобы активно внедрять ее.

2. Аудит текущих данных

Скорее всего, ваша компания уже собирает много данных. Проведите ревизию того, что у вас уже есть. Изучите ситуацию и составьте план управления данными на основе уже имеющихся данных с учетом целей и ресурсов вашей организации.

3. Максимально используйте инструменты автоматизации

Человеческая ошибка является распространенной причиной низкого качества данных. Управление данными становится быстрее и проще, если вы выберете правильные инструменты автоматизации. Вы также значительно уменьшите количество человеческих ошибок при сборе, обработке и анализе данных.

4. Планируйте рост

Данные, которые собирает ваша компания, будут только расти. Сделайте свою стратегию управления данными гибкой, чтобы она росла вместе с вашей компанией и без усилий обеспечивала масштабирование.

5. Найдите надежного технологического партнера

Создание стека технологий и поиск подходящих партнеров жизненно важны для создания надежных процессов управления данными, особенно когда на карту поставлена ​​безопасность данных клиентов. Improvado — это передовое решение для маркетинговой аналитики, которое вписывается в существующую аналитическую среду и способствует развитию культуры данных в организации. Решение представляет собой автоматизированное управление маркетинговыми данными и отчетность, что гарантирует, что ваша команда будет полагаться только на высококачественные и актуальные данные для повышения эффективности бизнеса.

Твоя очередь

Следование рекомендациям по управлению данными, изложенным в этом руководстве, поможет очистить ваши данные и привести вашу организацию к мышлению, в большей степени ориентированному на данные. Это не будет легким процессом. Это путешествие. Но это стоит сделать, чтобы получить высококачественные данные, которым все в вашей компании могут доверять и на которые можно положиться при получении полезных бизнес-идей.