Processi e organizzazione scalabili

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

La forza dei processi scalabili

• Un ecosistema dati maturo si basa su processi efficienti
• Assicurano che, crescendo l’organizzazione, il modo di lavorare coi dati resti efficiente ed efficace
• I processi coprono dalla raccolta dati e sviluppo dei prodotti dati alla comunicazione degli insight e alle decisioni

Processi di collaborazione

• Produttori e consumatori di dati collaborano per definire requisiti e generare insight azionabili
• I processi possono creare cicli di feedback in cui i consumatori danno input ai produttori
• Questi processi favoriscono collaborazione, canali chiari e assicurano insight rilevanti, accessibili e comprensibili

Processi di controllo qualità

 

• I processi di controllo qualità usano controlli di validazione e test automatici per verificare accuratezza e integrità dei dati
• I processi di versioning tracciano le modifiche a dati e codice per audit e riproducibilità
• I processi di deployment garantiscono il rilascio dei nuovi prodotti dati senza problemi

Processi per condividere insight

• Processi per condividere insight dai prodotti dati, allineando i refresh alle esigenze di business
• Ad esempio, l’origine dati di un dashboard vendite programmata per aggiornarsi prima della riunione delle 10, abilitando decisioni tempestive
• Processi automatici possono inviare alert quando soglie o anomalie vengono rilevate in KPI critici

Standardizzazione dei processi

• I produttori di dati competenti puntano alla standardizzazione dei processi per scalabilità ed efficienza
• Per esempio, creare template e formati di fogli standard per facilitare modelli finanziari e report

La struttura organizzativa

• Indica come team e ruoli sono organizzati per abilitare decisioni scalabili

Struttura organizzativa centralizzata

• Struttura centralizzata con competenze dati concentrate in un unico team o reparto

Struttura organizzativa decentralizzata

• Struttura decentralizzata con esperti dati inseriti nelle diverse unità di business
• Ogni unità ha il proprio team analytics responsabile delle attività dati specifiche

Struttura ibrida per la data fluency

• Le organizzazioni mature e data fluent usano spesso una struttura ibrida che combina centralizzazione e decentralizzazione
• Include un team dati centrale
• In parallelo, data analyst sono inseriti nelle diverse unità di business

Ayo berlatih!

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