7 шагов для реализации успешной стратегии по анализу и обработке данных

Дэвид Стоддер (David Stodder), TDWI

Анализ и обработка данных — актуальная задача для владельцев бизнеса и ИТ-руководителей. Впрочем, радость от возможных выгод несколько омрачается беспокойством о том, что еще необходимо найти, кого нанять и как обучить специалистов по анализу и обработке данных. Отметим также, что зачастую непросто согласовать задачи решения по обработке данных с бизнес-целями организации.

Контрольный отчет TDWI «7 шагов для реализации успешной стратегии по анализу и обработке данных» содержит полезные советы и рекомендации, как достичь успеха в этой области.

Скачать контрольный отчет TDWI

Основные тезисы отчета

• Определите важнейшие бизнес-факторы. Это несложно. Перед началом реализации проекта по анализу и обработке данных ответьте на первый, самый простой, вопрос: а нужны ли вам анализ и обработка данных? Они могут способствовать успеху бизнеса во многих областях, так выясните, какие преимущества получит именно ваша организация от такого проекта.
• Создайте эффективную команду. Не стоит искать одного или нескольких универсальных сотрудников, способных решать задачи сразу в нескольких сферах. Лучше сформировать устойчивую команду из узких специалистов различного профиля. Возможно, такие люди уже работают в вашей организации.
• Развивайте навыки коммуникации. Почти все организации, в которых успешно используются анализ и обработка данных, подтверждают, что важнейшим фактором успеха является эффективный обмен информацией. Аналитические сведения окажутся бесполезными, если никто не узнает об их результатах и ценности.
• Используйте визуализацию и сторителлинг. Они помогут сделать данные наглядными и рассказать людям историю, основанную на полученных данных. Визуализация, чаще всего в виде инфографики, вместе с анализом данных, а также с устным либо письменным обсуждением позволяет интерпретировать результаты анализа данных и оценить их значимость. Поощряйте коммуникацию и организуйте обучение по сторителлингу.
• Предоставьте командам, занимающимся аналитикой, доступ ко всем данным. Зачастую проекты по анализу и обработке данных основаны на желании анализировать полуструктурированные и неструктурированные данные, ведь объем таких данных быстро растет, а их анализ выполняется редко. Используйте необработанные данные и включите в состав команды специалиста, способного работать с такими данными.
• Подготовьте процессы анализа и обработки данных для операционной аналитики. Задача специалистов по data science — ускорить разработку и развертывание аналитических моделей. Кроме улучшенных процессов, организации могут воспользоваться и новыми техническими методиками, например, классификацией внутри баз данных. Подобные решения помогают исключить длительные перемещения данных и получить модели, применимые в различных областях.
• Добейтесь более надежного управления и исключите возможность утечки. Разработайте политики конфиденциальности, чтобы обеспечить защиту данных при их обработке и анализе. Это особенно важно для персональной информации. Организации должны определить, как следует защитить данные, чтобы гарантировать невозможность взлома поведенческих шаблонов потребителей.

Чтобы получить дополнительные сведения о 7 шагах реализации успешной стратегии анализа и обработки данных, скачайте бесплатный контрольный отчет TDWI.