Co je to analytics-mastery?
Analytics-mastery je kulturní posun směrem k analytické gramotnosti, sdílení dat, spolupráci a inovacím se službami AI/ML.
Díky zvládnutí analýzy mohou organizace odemknout významné obchodní výhody lepším zpeněžením svých datových aktiv. To zahrnuje lepší rozhodování, zvýšenou efektivitu a produktivitu, snížení nákladů a lepší zákaznickou zkušenost. Maximalizací využití datových aktiv mohou podniky získat konkurenční výhodu tím, že se rychle přizpůsobí narušení trhu a chopí se nových příležitostí před svými konkurenty.
S tím, jak jsou organizace v analýze dat stále důvtipnější, je dosažení dokonalého zvládnutí analytiky přirozeným dalším krokem na jejich analytické cestě k využití plného potenciálu jejich datových aktiv. Mistrovství v analýze staví na základech řízené daty a analýzou, což představuje nejvyšší úroveň pro organizace, které staví data a analýzy do středu svého rozhodování. Dosažením této úrovně mohou podniky získat významnou konkurenční výhodu a získat významné obchodní výhody.
Jak dosáhnout mistrovství v analytice
Zvládnutí analytiky není tak snadné jako nákup nejnovějších a nejlepších nástrojů AI/ML nebo analytických nástrojů pro váš tým vědy o datech. Jde o zásadní posun v kultuře organizace, která staví data a analýzy do centra rozhodovacího procesu pro každého. Dosažení analytického mistrovství vyžaduje neustálé zaměření na rozvoj a zdokonalování analytických dovedností a schopností, udržování aktuálního stavu s nejnovějšími technologiemi a vytváření analytické kultury, která podporuje experimentování a učení.
Existuje několik klíčových kroků, které mohou organizace podniknout, aby dosáhly zvládnutí analýzy:
- Vybudujte kulturu zaměřenou na data: To znamená vytvořit kulturu, kde je analytika jádrem veškerého rozhodování a zaměstnanci mohou využívat data a analýzy k tomu, aby se rozhodovali.
- Vytvořte silný analytický pracovní postup: To zahrnuje vytvoření bezproblémového procesu od dat k rozhodnutí, který zahrnuje přijímání dat, obohacování, modelování, vizualizaci, analýzu a spolupráci.
- Najměte si správné talenty: Aby organizace dokázaly zvládnout analytiku, musí mít ty správné lidi, včetně datových analytiků, datových inženýrů, datových vědců a obchodních analytiků.
- Používejte správnou technologii: Je důležité mít k dispozici správné schopnosti a technologie, které podporují analytický pracovní postup pro každého v organizaci. To zahrnuje přijímání dat, modelování dat, přípravu a obohacování dat, strojové učení (ML) a vizualizaci dat.
- Implementace procesů AnalyticsOps: To zahrnuje vytvoření specializovaného týmu pro správu analytického pracovního postupu, proaktivní monitorování analytické platformy a spolupráci s obchodními partnery na optimalizaci dotazů a procesů a rozšíření osvojení analytické platformy.
- Usilujte o neustálé zlepšování: Dosažení zvládnutí analytiky je neustálá cesta a podniky musí neustále vyhodnocovat a zlepšovat svou datovou kulturu, analytické pracovní postupy, talenty, technologie a procesy AnalyticsOps, aby si udržely náskok před konkurencí a dosáhly maximálního obchodního dopadu.
Jak AnalyticsOps přispívá k ovládání analytiky
AnalyticsOps je relativně nový termín, který někteří analytici označují jako „poslední míli DataOps“, který odkazuje na praxi aplikace principů nepřetržitého poskytování aplikací pro vývoj aplikací na nasazení analytické platformy. To zahrnuje monitorování, správu, provozování a zlepšování analytických pracovních postupů v rámci organizace. Zahrnuje vytvoření souboru osvědčených postupů, procesů a nástrojů, které zajistí, že datové kanály, analytické modely a obsah (metriky, KPI, řídicí panely a podobně) budou správně vyvinuty, testovány a nasazeny včas a spolehlivě. AnalyticsOps zaujímá proaktivní přístup k zapojení jiných než IT týmů do zavádění analytiky, aby bylo zajištěno, že splní jejich očekávání a udrží krok s tempem obchodních procesů a rozhodování.
V kontextu dosažení dokonalého zvládnutí analytiky je AnalyticsOps zásadní, protože poskytuje rámec pro správu kompletního životního cyklu dat a analýzy, od příjmu dat přes nasazení modelu až po vizualizaci dat .a analýzy. Pomáhá organizacím zajistit, aby data byla zpracovávána, analyzována a dodávána způsobem, který je efektivní, škálovatelný a přesný. Proaktivní tým AnalyticsOps například nepřetržitě monitoruje analytickou platformu pro dotazy se špatným výkonem zasílané do zdrojů dat a spolupracuje s obchodními partnery na optimalizaci těchto dotazů, než nastanou problémy. Tento přístup je v příkrém kontrastu s typickým reaktivním procesem čekání na stížnosti, než zasáhnete. Tento proaktivní přístup zajišťuje pozitivní uživatelskou zkušenost, která zase podporuje přijetí analytické platformy – klíčový faktor, který měří úspěšnost analytické platformy.
Zdroj: Oracle
