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談談構建數據治理業務場景的八步法

存儲 數據管理
那些經常使用數據的人了解它對我們組織的價值以及利用它來提供更多有形價值的必要性。我們知道,要實現這一目標,應該有適當的工具和人員通過數據所有權和數據管理親自負責數據。但是,這對其他利益相關者來說并不是那么明顯。因此,數據治理在日常義務和緊迫的最后期限之間的某個失去了聯系。

那些經常使用數據的人了解它對我們組織的價值以及利用它來提供更多有形價值的必要性。我們知道,要實現這一目標,應該有適當的工具和人員通過數據所有權和數據管理親自負責數據。但是,這對其他利益相關者來說并不是那么明顯。因此,數據治理在日常義務和緊迫的最后期限之間的某個失去了聯系。

下面將重點介紹創建完成工作的業務案例的一些關鍵要素。借助構建良好的業務案例,可以更好地向高管和利益相關者表明數據治理的價值。

為業務詞匯表、數據目錄、數據沿襲工具或數據質量工具構建業務案例涉及確定數據治理工作將解決的具體問題或機會,然后量化實施解決方案的潛在財務和運營收益。

運營管理的領導通常關注創新、收入增長、競爭優勢或成本控制、投資回報、風險降低和法規遵從性等防御性因素。話雖如此,任何加速數字化轉型議程的投資也會引起他們的注意。

圖片

構建業務案例的步驟

1. 確定問題或機會

  • 確定組織在數據方面面臨的具體痛點。這些挑戰可能包括以下一項或多項:
  • 數據孤島,保持不同系統同步
  • 分散的數據和缺乏整合
  • 數據重復和查詢或由不同團隊創建相同的報告
  • 未充分利用的數據
  • 不正確的數據導致對數據缺乏信任
  • 缺乏數據發現和訪問
  • 安全挑戰
  • 監管不合規
  • 組織可以在元數據管理工具或數據質量工具的幫助下解決這些痛點。

2. 量化問題的成本

估計與問題相關的財務和運營成本,例如由于數據孤島或數據治理不善而導致的收入損失或費用增加。

首先概述不良數據治理的成本,例如收入損失、時間和資源浪費以及客戶滿意度下降。

提供具體的例子,盡可能量化成本。

一個例子可以是當另一個部門已經在使用類似的報告時,一個團隊花費時間創建報告。或者聯系錯誤的聯系人時對銷售或營銷效率的影響。或由昂貴的數據專業人員花費在數據查找和數據清理上的時間。

要計算“壞數據”的成本,可以使用 COPQ 公式:

COPQ =(總浪費(材料)+缺陷(發生變化))×效率低下(修復時間)

作為數據項目所有者,重要的是要考慮評估的時期,因為這將幫助縮小范圍。要確定貴公司因數據質量不佳而付出的成本,需要將總浪費和變化相加,然后乘以解決相關問題所花費的時間。這將使您清楚了解劣質數據給組織造成的損失。通過了解和解決這些成本,可以幫助公司改進流程并最終為客戶提供更好的價值。

3. 評估解決方案的潛在好處

確定實施業務詞匯表、數據目錄、數據沿襲工具和/或數據質量工具的潛在好處,例如改進數據發現和訪問、更好的數據治理以及改進數據驅動的決策制定。

在列出好處時,請嘗試跳出框框思考并超越僅對數據團隊或項目的好處。例如,對域/數據消費者有何影響?嘗試與來自不同業務領域的同行進行討論。數據計劃帶來的好處可能對業務盈利能力至關重要。

4.計算投資回報率(ROI)

通過比較問題的成本與解決方案的收益來確定解決方案的潛在投資回報率。好處可能包括以下內容:

  • 增加收入
  • 降低成本
  • 改善決策

提供具體示例并盡可能量化潛在收益。

5.提供清晰詳細的計劃

識別與實施數據治理相關的任何潛在風險,并制定緩解計劃來解決這些風險。

包括將采取的具體步驟、涉及的成本以及實施時間表。請務必包含有關如何管理該計劃以及如何衡量進展的信息。

6.展示數據治理如何與公司目標保持一致

公司的主要目標通常是增加銷售額、節省開支、提高生產力、數字化運營等。這些目標有一個共同點:如果沒有可靠的數據,它們就無法實現。

展示并解釋使用業務詞匯表、數據目錄、數據沿襲工具或數據質量工具如何與公司的總體目標和戰略保持一致,以及它們將如何為利潤做出貢獻。

要回答的問題不是是否應該管理數據,而是如何主動管理數據并在問題發生之前進行預防。

7.獲得其他利益相關者的支持

要增加成功的機會,請嘗試獲得其他利益相關者的支持,例如部門負責人(業務和 IT),他們對數據治理的成功具有既得利益。他們可以幫助為該計劃建立案例并提供有關該計劃的寶貴反饋。

例如,他們如何從統一的業務條款中獲益。只需與銷售副總裁核實他們去年花了多少時間與營銷對手爭論“領導”是什么,或者與客戶成功團隊爭論“積極合作伙伴”的含義。以及為什么他們在針對同一件事的團隊特定報告中有不同的數字。可以了解到該解決方案可以為數據協調和整體數據治理計劃帶來的好處。

嘗試深入挖掘以確定其數據問題的根本原因。如果您不熟悉它,我強烈建議您使用一種稱為“五個為什么”的迭代提問技術,該技術最初由豐田佐吉開發,并在豐田汽車公司廣泛使用。

它用于探索特定問題背后的因果關系。該技術的主要目標是通過重復“為什么?”的問題來確定問題的根本原因。第五個為什么的回答應該揭示問題的根本原因。

8. 有效地傳達業務案例

清晰簡潔地傳達業務案例,突出關鍵點并解決對實施數據治理的任何潛在反對意見。

避免籠統的爭論,例如優化數據的價值,而是具體的。一旦從利益相關者那里收集到真實的數據問題,就可以使用它們來創建有形的用例。

業務主管可能對該計劃有疑問或疑慮,因此請準備好解決這些問題。準備好回答他們可能對與該計劃相關的成本、收益和風險提出的任何問題。

小結

通過強調不良數據治理的成本、顯示潛在的投資回報并提供清晰詳細的計劃,可以幫助高管了解數據治理的重要性,并了解投資數據治理和相關工具的價值。

最后但很可能是最重要的提示:記住關注的對象是誰,避免使用只有數據專家才能理解的語言。人們往往不支持任何聽起來很復雜的東西。相反,嘗試利用大腦的情感和邏輯部分。使用所有人都能理解且相關的簡單業務語言。

責任編輯:華軒 來源: 數據驅動智能
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