Skalowalne procesy i organizacja

Płynność w świecie danych

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Siła skalowalnych procesów

• Dojrzały ekosystem danych opiera się na efektywnych procesach
• Zapewniają one, że w miarę rozwoju organizacji praca z danymi pozostaje wydajna i skuteczna
• Procesy obejmują wszystko – od zbierania danych i tworzenia produktów danych po komunikowanie wniosków i podejmowanie decyzji

Procesy współpracy

• Producenci i konsumenci danych współpracują, aby definiować wymagania dotyczące danych i generować praktyczne wnioski
• Procesy mogą tworzyć pętle informacji zwrotnej, w których konsumenci danych dostarczają informacji producentom
• Takie procesy wspierają współpracę, jasne kanały komunikacji oraz zapewniają, że wnioski z danych są trafne, dostępne i zrozumiałe

Procesy kontroli jakości

 

• Procesy kontroli jakości obejmują walidację danych i automatyczne testy weryfikujące ich dokładność i integralność
• Procesy kontroli wersji śledzą zmiany w danych i kodzie w celu audytu i odtworzenia wyników
• Procesy wdrażania produktów zapewniają bezproblemowe wdrażanie nowych produktów danych

Procesy udostępniania wniosków

• Procesy udostępniania wniosków z produktów danych, dostosowujące harmonogramy odświeżania do potrzeb biznesowych
• Na przykład źródło danych pulpitu sprzedaży zaplanowane do odświeżenia przed porannym spotkaniem sprzedażowym o 10:00, umożliwiające terminowe podejmowanie decyzji
• Zautomatyzowane procesy mogą wyzwalać alerty, gdy w kluczowych KPI wykryte zostaną określone progi danych lub anomalie

Standaryzacja procesów

• Producenci danych skupiają się na standaryzacji procesów w celu zapewnienia skalowalności i efektywności
• Na przykład tworzenie szablonów i ustandaryzowanych formatów arkuszy kalkulacyjnych ułatwia opracowywanie modeli finansowych i raportów

Struktura organizacyjna

• Odnosi się do sposobu, w jaki zespoły i role są zorganizowane, aby umożliwić skalowalne podejmowanie decyzji

Scentralizowana struktura organizacyjna

• Struktura scentralizowana, w której kompetencje w zakresie danych są skoncentrowane w jednym zespole lub dziale

Zdecentralizowana struktura organizacyjna

• Struktura zdecentralizowana, w której eksperci ds. danych są osadzeni w poszczególnych jednostkach biznesowych
• Każda jednostka posiada własny zespół analityczny odpowiedzialny za działania związane z danymi w swoim obszarze

Struktura hybrydowa na rzecz kultury danych

• Dojrzałe organizacje często stosują strukturę hybrydową, łączącą elementy podejścia scentralizowanego i zdecentralizowanego
• Obejmuje centralny zespół ds. danych
• Jednocześnie analitycy danych są osadzeni w różnych jednostkach biznesowych

Czas na ćwiczenia!

Płynność w świecie danych