Zarządzanie danymi w organizacji. BIG data management [definicja, przykłady]

arkusz kontrolny
Arkusz kontrolny. Narzędzie aby zbierać dane i analizować proces pareto (darmowy excel)
18 grudnia, 2022
wykres korelacji
Wykres korelacji Pearsona Spearmana (współczynnik rozrzutu) czyli statystyka -definicja+ przykłady
18 grudnia, 2022

Zarządzanie danymi w organizacji. BIG data management [definicja, przykłady]

zarzadzanie danymi
Zarządzanie danymi w organizacji. BIG data management [definicja, przykłady] 1

Co to jest zarządzanie danymi?

Zarządzanie danymi to proces zarządzania danymi przez cały czas ich życia, od momentu tworzenia po ich archiwizację. Polega na katalogowaniu, przechowywaniu, przetwarzaniu i udostępnianiu danych w dowolny sposób, aby zaspokoić potrzeby klientów. Zalicza się do niego również opracowanie koncepcji zarządzania danymi i ich bezpieczeństwa, tworzenie systemów zarządzania danymi i wydawnictw danych, zarządzanie zgodnością metadanych oraz procesy projektowania, wdrażania, monitorowania i oceniania systemów zarządzania danymi.

Mówi się, że firmy, które nie rozumieją znaczenia jakie niesie ze sobą zarządzanie danymi, mają mniejsze szanse na przetrwanie we współczesnej gospodarce. Nasze dane są najcenniejszym zasobem. Aby stworzyć prawdziwie skoncentrowaną na danych organizację, niezbędne jest zrozumienie tajników zarządzania danymi.

Zaufali mi najlepsi:

moi klienci i partnerzy

Dołącz do nas NA DARMOWYM WIDEO

Wpisz Swój Najlepszy Adres Email, Ponieważ Na Niego Dostaniesz Link.

Czym jest zarządzanie danymi?

Zarządzanie danymi to praktyka gromadzenia, przechowywania i wykorzystywania danych w sposób bezpieczny, wydajny i ekonomiczny. Celem zarządzania danymi jest pomoc ludziom, organizacjom i połączonym rzeczom w optymalnym wykorzystaniu danych zgodnie z zasadami firmy i przepisami prawa, aby podejmowane decyzje i działania pozwalały osiągać maksymalne korzyści dla organizacji. Solidna strategia zarządzania danymi staje się teraz ważniejsza niż kiedykolwiek, ponieważ organizacje w coraz większym stopniu wytwarzają wartość z zasobów niematerialnych.

Jak zarządzać danymi w firmie?

Dane są podstawą informacji biznesowych, wiedzy, a ostatecznie mądrością pozwalającą podejmować właściwe decyzje i działania. Jeśli te dane są odpowiednie, kompletne, dokładne, znaczące i wykonalne, pomoże to w rozwoju organizacji. Jeśli nie, może okazać się niepotrzebnym, a nawet szkodliwym zasobem dla przedsiębiorstwa. Dlatego należy podjąć inicjatywy zarządzania danymi w celu podniesienia jakości danych i informacji. Organizacje muszą dobrze zarządzać cyklem danych, ponieważ dane są tworzone, przechowywane, utrzymywane, wykorzystywane, a nawet niszczone. Gdy zarządzanie danymi odbywa się skutecznie, cykl życia danych rozpoczyna się jeszcze przed pozyskaniem danych.

Jak działa zarządzanie danymi w organizacji?

Zarządzanie danymi to funkcja planowania, kontrolowania i skutecznego dostarczania danych w organizacji. Zarządzanie danymi obejmuje następujące funkcje: praktykowanie dyscyplin w zakresie opracowywania, wykonywania i nadzorowania planów, programów, zasad i praktyk chroniących, kontrolujących, dostarczających i podnoszących jakość i wartość danych i informacji w organizacji.

REKLAMA

Koniecznie zobacz NAJLEPSZE szkolenie z Facebooka na rynku

szkolenie facebook

Link do kursu: szkolenie Facebook Ads

Koniec reklamy.

Korzyści z zarządzania danymi dla firm

Zminimalizowane błędy:

Skuteczne zarządzanie danymi pomaga zminimalizować potencjalne błędy i zmniejszyć szkody spowodowane złymi danymi. Im częściej występują procesy takie jak kopiowanie-wklejanie, przeciąganie i upuszczanie oraz łączenie dokumentów, tym większe prawdopodobieństwo błędów danych. Dlatego należy wdrożyć skuteczną strategię zarządzania danymi i inicjatywę na rzecz jakości danych, aby lepiej kontrolować kondycję najcenniejszego zasobu firmy!

Poprawa wydajności:

Jeśli Twoje dane są odpowiednio zarządzane, aktualizowane i ulepszane, ich dostępność i efektywność organizacyjna wzrosną wykładniczo. Jeśli jednak dane są niedokładne, źle zarządzane lub podatne na błędy, mogą zmarnować olbrzymi czas i zasoby.

Ochrona przed problemami i zagrożeniami związanymi z danymi:

Bezpieczeństwo danych jest bardzo ważne, a odpowiednie zarządzanie danymi pomaga zapewnić, że ważne dane nigdy nie zostaną utracone i są chronione wewnątrz organizacji. Bezpieczeństwo danych jest istotną częścią zarządzania danymi. Chroni pracowników i firmy przed różnego rodzaju utratą danych, kradzieżami i naruszeniami.

Poprawa jakości danych:

Lepsze zarządzanie danymi pomaga w poprawie jakości danych i dostępu do nich. Dlatego lepsze wyniki wyszukiwania uzyskuje się w firmie z lepszym i szybszym dostępem do danych organizacji, co może pomóc w podejmowaniu decyzji.

Zarządzanie danymi badawczymi

Zarządzanie danymi badawczymi to dbałość i utrzymanie danych, które powstają w trakcie cyklu badawczego. Jest to integralna część procesu badawczego i pomaga zapewnić odpowiednią organizację, opis, konserwację i udostępnianie danych.

Agencje finansujące coraz częściej wymagają publicznego udostępniania danych oraz opracowania i wykonania planu zarządzania danymi (DMP-data management plan), który jest formalnym dokumentem określającym, co zrobisz z danymi w trakcie i po projekcie badawczym. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, absolwentem, czy wykładowcą pracującym nad projektem badawczym, dobre zarządzanie danymi jest jednym z najlepszych sposobów zapewnienia standaryzacji, odtwarzalności i zdolności do rozpowszechniania badań wśród innych zainteresowanych stron, a także pozwala zaoszczędzić czas w długim okresie.

Zarządzanie danymi w organizacji. BIG data management [definicja, przykłady] 2

Ta obrazowa reprezentacja zarządzania danymi badawczymi wskazuje najlepszą praktykę zarządzania danymi. Zaczyna się u góry od tworzenia danych i przechodzi zgodnie z ruchem wskazówek zegara przez cały proces. Po utworzeniu dane są następnie przetwarzane i analizowane. Dane powinny następnie zostać zachowane w formatach archiwalnych i udostępnione publicznie, co umożliwi ponowne wykorzystanie przez innych badaczy, którzy następnie utworzą własne dane i cykl rozpocznie się od nowa. Chociaż cykl ten zakłada, że ​​każdy etap odbędzie się w całości przed przejściem do następnego etapu, praktyka dyktuje, że może istnieć kilka iteracji tworzenia, przetwarzania i analizy, zanim będzie on gotowy do zachowania.

Zarządzanie danymi w organizacji. BIG data management [definicja, przykłady] 3

Dla chętnych artykuł na temat zarządzania danymi badawczymi: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4511058/

Błędne dane

Błędne dane skutkują marnotrawstwem czasu, wzrostem kosztów, gorszą jakością decyzji, niezadowoleniem klientów i trudnościami z realizacją wszelkiego rodzaju strategii danych. Menedżerowie zdają sobie sprawę, że jakaś część zebranych przez nich danych zawiera błędy. Ale jak duża jest ta część?

Aby to ustalić, badacze polecili 75 menedżerom uczestniczącym w programie edukacyjnym dla kadry kierowniczej wyższego szczebla poddać analizie 100 najnowszych rekordów danych przetworzonych przez ich działy. Średnio licząc, 47% rekordów zawierało istotne błędy, a odsetek działów, które dysponowały danymi uznanymi za „nadające się do wykorzystania”, wyniósł niecałe 3%.

Wynik badania był dla menedżerów szokiem i wielu z nich dokonało analizy źródłowych przyczyn tego stanu, aby zrozumieć, skąd brał się problem. Zważywszy na wysokie koszty decyzji opartych na błędnych danych, nakłady czasu i energii przeznaczane na ograniczenie częstości występowania błędów przypuszczalnie szybko się zwrócą.

Zarządzanie danymi w organizacji. BIG data management [definicja, przykłady] 4

Skuteczna strategia korzystania z danych

Należy odpowiednio wyważyć wszystkie podejścia do zarządzania danymi.

Obecnie umiejętne zarządzanie danymi jest bardziej niż kiedykolwiek wcześniej kluczem do sukcesu organizacji. Jednak nawet dzisiaj, gdy istnieją już piony organizacyjne odpowiedzialne za zarządzanie danymi i stanowiska dyrektorów do spraw danych (chief data officer CDO), większość przedsiębiorstw nadal jest pod tym względem mocno w tyle.

Badania firm z wielu branż pokazują, że firmy aktywnie wykorzystują do podejmowania decyzji, średnio, mniej niż połowę ustrukturyzowanych danych i analizują lub w jakikolwiek inny sposób używają niespełna 1% danych nieustrukturyzowanych. Ponad 70% pracowników ma dostęp do danych, z których nie powinni korzystać, a analitycy poświęcają 80% czasu pracy na wyszukiwanie danych i ich wstępną obróbkę. Powszechnym zjawiskiem są naruszenia procedur ochrony danych, niekontrolowane zbiory danych zalegające w silosach organizacyjnych, a stosowane przez firmy technologie wykorzystywania danych często nie spełniają stawianych wobec nich oczekiwań.

Polecam kilka z narzędzi zarządzania jakością: https://www.rafalszrajnert.pl/narzedzia-zarzadzania-jakoscia/

Podsumowanie

Wyzwaniem, z którym trzeba się dzisiaj zmierzyć, nie jest przechowywanie i przetwarzanie danych, ale kompleksowa strategia zarządzania nimi. Do niedawna dane były postrzegane jako produkt uboczny procesów biznesowych. Dane udowodniły jednak swoją siłę i organizacje powinny zacząć je traktować zupełnie inaczej.

Dojrzała firma jest w stanie prowadzić jednocześnie multum różnych projektów, podczas których doskonale radzi sobie z zarządzaniem danymi, aplikacjami, budżetem i dostępnymi zasobami. Każdy z tych projektów realizuje swoje cele i często z większym lub mniejszym opóźnieniem dobiega do wyznaczonego celu. W związku z tym rodzi się pytanie: po co organizacje potrzebują kompleksowej strategii zarządzania danymi i jakie problemy ona rozwiązuje?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, warto wrócić do wizji idealnej organizacji, która realizuje wiele różnych projektów. W praktyce większość z nich korzysta z podobnych danych, jednak bez polityki współdzielenia i polityki związanej z ponownym wykorzystywaniem koszty pracy w pewnym stopniu się powtarzają.

Podczas realizacji projektów użytkownicy biznesowi stykają się z tymi samymi danymi pochodzącymi z różnych systemów źródłowych, jednak występują one w różnych standardach, co powoduje dodatkowe nakłady czasu potrzebne na ich uzgadnianie i weryfikację. Końcowi odbiorcy analiz i raportów natrafiają na niespójności pomiędzy różnymi raportami i nie wiedzą, skąd one wynikają, gdyż żadne ze źródeł nie ma odpowiedniej dokumentacji lub jest ona trudno dostępna.

Na podstawie tych przykładów widać, że wdrożenie kompleksowej strategii zarządzania danymi to przede wszystkim oszczędność czasu, ale też dużo lepsze wykorzystywanie istniejących zasobów każdej organizacji. Wprowadzając odpowiednią kulturę zarządzania danymi, organizacje mają też szansę uniknąć incydentów związanych z bezpieczeństwem danych, które mogą w znaczący sposób nadszarpnąć ich reputację.

Kompleksową strategię zarządzania danymi można traktować jak mapę podróży, która usystematyzuje wszystkie aktywności związane z danymi. Dzięki temu każde działanie związane z przetwarzaniem lub analizą danych będzie albo wykorzystywało istniejące elementy, albo dodawało nowe, które będą mogły być w łatwy sposób wyszukane i wykorzystane przez innych. Dodatkowo wszystkie inicjatywy będą prowadzone z poszanowaniem odpowiednich polityk i procedur, co zapewni odpowiedni poziom bezpieczeństwa i zaufania do organizacji.

Kompleksowa strategia zarządzania danymi składa się z 4 kluczowych elementów:

  • Pierwszy to identyfikacja. Mówimy tu o procesach mających na celu identyfikację danych oraz ich znaczenia, a także skatalogowanie.
  • Drugi element to przechowywanie i udostępnianie. Głównym celem jest stworzenie takich mechanizmów, które są proste, ale też bezpieczne i dostępne. Tutaj pomocne mogą być mechanizmy wirtualizacji, które umożliwiają udostępnianie danych przechowywanych w różny sposób w jednym miejscu. Warto podkreślić fundamentalną zmianę w podejściu do udostępniania danych. Kluczowe jest wdrożenie przy każdym, nawet jednorazowym procesie udostępniania danych myślenia o ponownym użyciu. Z ponownym uźyciem wiąże się dokumentacja i standaryzacja danych, dzięki czemu każdy kolejny użytkownik może samodzielnie je odszukać i pozyskać.
  • Trzeci element to procesy. Procesy mają wspierać indywidualnych użytkowników w samodzielnym pozyskaniu niezbędnych gotowych do wykorzystania danych z różnych systemów. Aby dostać gotowe do wykorzystania dane, użytkownicy muszą mieć swobodny dostęp zarówno do odpowiednich narzędzi, jak i procesów, które je przygotują.
  • Ostatni element to ład danych, czyli wdrożenie, komunikowanie polityk i mechanizmów efektywnego wykorzystania danych oraz zarządzanie nimi. W dzisiejszych czasach istnieje zwyczajnie zbyt wiele różnych systemów i źródeł danych, aby jednostki mogły to zapamiętać. Nie powinno być tak, że wiedza o kluczowym zasobie organizacji, jakim są dane, jest przekazywana ustnie pomiędzy indywidualnymi osobami w firmie.

Od czego zacząć? Najlepiej zastanowić się nad silnymi i słabymi stronami istniejącego środowiska danych na poziomie każdego z wymienionych elementów. Następnie należy określić mierzalne i identyfikowalne cele, które usprawnią dostęp do danych i dzielenie się nimi.

Idea kompleksowej strategii zarządzania danymi nie polega na zbudowaniu idealnego rozwiązania, które przewidzi wszystkie możliwe przypadki. Siła tkwi w możliwości jej rozwoju wraz z całą organizacją. Kiedy pojawiają się nowe potrzeby, istniejące mechanizmy powinny potrafić je wykryć. Dodatkowo powinny zostać zidentyfikowane niezbędne zmiany, które należy wdrożyć celem rozwinięcia istniejących procedur czy procesów. Kompleksowa strategia zarządzania danymi to plan działania i postępowania na dzisiejsze i przyszłe potrzeby zarządzania danymi.

Kolejnym krokiem w budowaniu przewagi konkurencyjnej jest wykorzystanie zaawansowanej analityki w kluczowych procesach biznesowych. Dzięki odpowiedniej kulturze danych osadzenie strategii działania na analityce może w krótkim czasie zacząć przynosić wymierne korzyści.

Rozwiązania do zarządzania danymi big data

Jakie oprogramowanie możesz polecić do analizy baz danych? Czy masz opracowany data management plan? Daj znać, w przyszłości planujemy zrobić ranking takich softów.

doradztwo konsulting szkolenie sprzedaży biznes firma szkolenia online
Sprawdź moją ofertę:
Zarządzanie danymi w organizacji. BIG data management [definicja, przykłady] 5

Co myślisz o moim nowym wpisie na blogu?

A może masz pytanie dotyczące strategii lub techniki jak działać najlepiej?

Tak czy inaczej, chciałbym usłyszeć, co masz do powiedzenia.

Więc śmiało, teraz udostępnij ten wpis na swoich social mediach i zobacz co inni mają do powiedzenia.

Dr/PhD Rafał Szrajnert
Dr/PhD Rafał Szrajnert
Rafał Szrajnert to doktorant (PhD) specjalizujący się w zarządzaniu i marketingu. Ukończył studia magisterskie na wydziale Prawa i Administracji Uniwersytetu Łódzkiego, a także studia podyplomowe. Jest przedsiębiorcą z ogromnymi sukcesami, Oprócz własnej działalności prowadzi doradztwo biznesowe, coaching i szkolenia, szeroko znane w Polsce. Profil działalności to: -doradztwo marketingowe -konsulting marketingowy -szkolenia, kursy -doradztwo biznesowe (psychologia, coaching) -marketing (seo, reklamy CPA, PPC)