A Microsoft Fabric bevezetési ütemterve: Adatkultúra

  • Cikk

Feljegyzés

Ez a cikk a Microsoft Fabric bevezetési ütemtervének cikksorozatának része. A sorozat áttekintéséhez tekintse meg a Microsoft Fabric bevezetési ütemtervét.

Az adatkultúra kialakítása szorosan kapcsolódik az elemzések bevezetéséhez, és gyakran kulcsfontosságú eleme a szervezet digitális átalakításának. Az adatkultúra kifejezést különböző szervezetek különböző módokon definiálhatják. Ebben a cikksorozatban az adatkultúra a szervezet viselkedési és normáinak egy halmazát jelenti. Olyan kultúrát ösztönöz, amely rendszeresen alkalmazza a tájékozott adatok döntéshozatalát:

  • Több érintett a szervezet több területén.
  • Elemzések alapján, nem vélemény alapján.
  • Hatékony, hatékony módon, amely a Kiválósági Központ (COE) által jóváhagyott ajánlott eljárásokon alapul.
  • Megbízható adatok alapján.
  • Ez csökkenti a nem dokumentált törzsi tudásra való támaszkodást.
  • Ez csökkenti a hunches és a zsigeri döntésekre való támaszkodást.

Fontos

Az adatkultúra az, amit csinál, nem pedig a mondanivalója. Az adatkultúra nem szabálykészlet (ez a szabályozás). Az adatkultúra tehát egy kissé absztrakt fogalom. Ezek azok a viselkedések és normák, amelyek engedélyezettek, jutalmazhatók és ösztönözhetők – vagy azok, amelyek nem engedélyezettek és elriasztottak. Ne feledje, hogy az egészséges adatkultúra a szervezet minden szintjén motiválja az alkalmazottakat a végrehajtható ismeretek létrehozására és terjesztésére.

Egy szervezeten belül bizonyos üzleti egységek vagy csapatok valószínűleg saját viselkedéssel és normákkal rendelkeznek a dolgokhoz. Az adatkultúra célkitűzéseinek konkrét módjai szervezeti határok között változhatnak. Az a fontos, hogy mind összhangban legyenek a szervezeti adatkultúra célkitűzéseivel. Ezt a struktúrát összehangolt autonómiaként is felfoghatja.

Az alábbi kördiagram az adatkultúrát befolyásoló, egymáshoz kapcsolódó szempontokat mutatja be:

Diagram shows various relationships and influences in a data culture, which are described below.

A diagram a következő elemek kissé kétértelmű kapcsolatait ábrázolja:

A diagram elemeit ebben a cikksorozatban tárgyaljuk.

Az adatkultúra víziója

Az adatkultúra fogalma nehezen definiálható és mérhető. Annak ellenére, hogy az adatkultúra értelmezhető, végrehajtható és mérhető módon történő kifejtése kihívást jelent, jól érthető definícióval kell rendelkeznie arról, hogy mit jelent az egészséges adatkultúra a szervezet számára. Az egészséges adatkultúra víziójának a következőkre kell törekednie:

  • A vezetői szintről származik.
  • Igazodjon a szervezeti célkitűzésekhez.
  • Közvetlenül befolyásolja a bevezetési stratégiát.
  • A szabályozási szabályzatok és irányelvek megalkotásának magas szintű vezérelvei.

Az adatkultúra eredményei nincsenek kifejezetten meghatalmazásban. Az adatkultúra állapota inkább az irányítási szabályok betartatásának (vagy a szabályozási szabályok hiányának) az eredménye. A vezetőknek minden szinten aktívan be kell mutatniuk, hogy mi a fontos számukra, beleértve azt is, hogyan dicsérik, ismerik el és jutalmazzák a kezdeményezést végző munkatársakat.

Tipp.

Ha magától értetődőnek tarthatja, hogy az adatmegoldások (például szemantikai modell – korábbi nevén adathalmaz, tóház vagy jelentés) fejlesztésére tett erőfeszítéseit értékeljük és értékeljük, ez kiválóan jelzi az egészséges adatkultúrát. Néha azonban attól függ, hogy a közvetlen felettese mit értékel a legjobban.

Az adatkultúra létrehozásának kezdeti motivációja gyakran egy konkrét stratégiai üzleti problémából vagy kezdeményezésből ered. Lehetséges, hogy a következő:

  • Reaktív változás, például az új agilis versenyre való reagálás.
  • Proaktív változás, például új üzletág indítása vagy új piacokra való terjeszkedés a "zöldmezős" lehetőség megragadása érdekében. A kezdetektől fogva adatvezéreltnek lenni viszonylag könnyebb lehet, ha kevesebb korlátozás és bonyodalom áll fenn egy már meglévő szervezethez képest.
  • Külső változások, például a gazdasági visszaesés során a hatékonysághiány és az elbocsátások megszüntetésére irányuló nyomás.

Ezekben a helyzetekben gyakran van egy adott terület, ahol az adatkultúra gyökerezik. Az adott terület olyan tevékenységi kör lehet, amely kisebb, mint a teljes szervezet, még akkor is, ha még mindig jelentős. Miután a szükséges módosításokat elvégezték ezen a kisebb hatókörön, növekményesen replikálhatók és módosíthatók a szervezet többi tagja számára.

Bár a technológia segíthet az adatkultúra céljainak elérésében, nem az adott eszközök vagy funkciók megvalósítása a cél. Ez a cikksorozat sok olyan témakört tartalmaz, amelyek hozzájárulnak az egészséges adatkultúra bevezetéséhez. A cikk további része az adatkultúra három alapvető aspektusával foglalkozik: az adatfelderítéssel, az adatdemokratizálással és az adatműveltséggel.

Adatok felderítése

A sikeres adatkultúra attól függ, hogy a felhasználók a napi tevékenységeik során a megfelelő adatokkal dolgoznak. A cél eléréséhez a felhasználóknak adatforrásokat, jelentéseket és egyéb elemeket kell keresnie és elérnie.

Az adatfelderítés lehetővé teszi a releváns adategységek hatékony megkeresését a szervezeten belül. Az adatfelderítés elsősorban az adatok meglétének tudatosításával foglalkozik, ami különösen nagy kihívást jelenthet, ha az adatok a részlegrendszerekben silóznak.

Az adatfelderítés kissé eltér a kereséstől, mivel:

  • Az adatfelderítés lehetővé teszi a felhasználók számára egy elem metaadatainak megtekintését, például egy szemantikai modell nevét, még akkor is, ha jelenleg nincs hozzáférésük hozzá. Miután a felhasználó tudomást szerez a létezéséről, a felhasználó végighaladhat a szabványos folyamaton, hogy hozzáférést kérjen az elemhez.
  • A keresés lehetővé teszi, hogy a felhasználók megkeressék a meglévő elemet, ha már rendelkeznek biztonsági hozzáféréssel az elemhez.

Tipp.

Fontos, hogy világos és egyszerű folyamat legyen, hogy a felhasználók hozzáférést kérhessenek az adatokhoz. Annak ismerete, hogy az adatok léteznek – de nem férnek hozzá a tartománytulajdonos által létrehozott irányelvekben és folyamatokban – frusztrációt okozhatnak a felhasználók számára. Kényszerítheti őket, hogy nem hatékony kerülő megoldásokat használjanak ahelyett, hogy hozzáférést kérnek a megfelelő csatornákon keresztül.

Az adatfelderítés a következőkkel járul hozzá a bevezetési erőfeszítésekhez és a szabályozási gyakorlatok végrehajtásához:

  • Megbízható, kiváló minőségű adatforrások használatának ösztönzése.
  • A felhasználók ösztönzése arra, hogy kihasználják a meglévő, rendelkezésre álló adategységekbe történő befektetés előnyeit.
  • A meglévő adatelemek (például tóház, adattárház, adatfolyam, szemantikai modell) vagy jelentési elemek (például jelentések, irányítópultok vagy metrikák) használatának és bővítésének elősegítése.
  • Segít a felhasználóknak megérteni, hogy kik birtokolják és kezelik az adategységeket.
  • Kapcsolatok létrehozása a felhasználók, az alkotók és a tulajdonosok között.

A OneLake adatközpont és a jóváhagyások használata kulcsfontosságú módja az adatfelderítés előmozdításának a szervezetben.

Emellett az adatkatalógus-megoldások rendkívül értékes eszközök az adatfelderítéshez. A metaadatcímkéket és -leírásokat a mélyebb kontextus és jelentés érdekében rögzíthetik. A Microsoft Purview például beolvashatja és katalógusba helyezheti az elemeket egy Fabric-bérlőből (valamint számos más forrásból).

Az adatfelderítésre vonatkozó kérdések

Az alábbihoz hasonló kérdések segítségével értékelheti az adatfelderítést.

  • Van olyan adatközpont, ahol az üzleti felhasználók adatokat kereshetnek?
  • Létezik olyan metaadatkatalógus, amely definíciókat és adathelyeket ír le?
  • Támogatják-e a kiváló minőségű adatforrásokat minősítéssel vagy előléptetéssel?
  • Milyen mértékben léteznek redundáns adatforrások, mert az emberek nem találják meg a szükséges adatokat? Milyen szerepköröknek kell adatelemeket létrehozniuk? Milyen szerepköröknek kell jelentéseket létrehoznia vagy alkalmi elemzést végeznie?
  • Megtalálhatják és használhatják a végfelhasználók a meglévő jelentéseket, vagy ragaszkodnak az adatexporthoz, hogy saját jelentéseket hozzanak létre?
  • Tudják a végfelhasználók, hogy milyen jelentéseket használnak adott üzleti kérdések megválaszolásához vagy konkrét adatok kereséséhez?
  • A felhasználók a megfelelő adatforrásokat és eszközöket használják, vagy ellenállnak az örökölt adatoknak?
  • Az elemzők megértik, hogyan bővíthetők a meglévő minősített szemantikai modellek új adatokkal – például Egy Power BI összetett modellel?
  • Mennyire konzisztensek az adatelemek minősége, teljessége és elnevezési konvenciók?
  • Követhetik az adatelemek tulajdonosai az adatsorokat az adatelemek hatáselemzéséhez?

Az adatfelderítés érettségi szintjei

Az alábbi érettségi szintek segíthetnek felmérni az adatfelderítés aktuális állapotát.

Szinten A Háló állapotának adatfelderítése
100: Kezdeti • Az adatok töredezettek és rendezetlenek, és nincsenek egyértelmű struktúrák vagy folyamatok a kereséshez.

• A felhasználók nehezen találják meg és használják a feladataikhoz szükséges adatokat.
200: Megismételhető • Az adatok rendszerezésére és dokumentálására irányuló szétszórt vagy organikus erőfeszítések folyamatban vannak, de csak bizonyos csapatokban vagy részlegekben.

• A tartalom időnként támogatott, de ezek a jóváhagyások nincsenek meghatározva, és a folyamat nem kezelhető. Az adatok továbbra is silók és töredezettek maradnak, és nehéz hozzáférni.
300: Definiálva • Egy központi adattár, például a OneLake adatközpont, megkönnyíti az adatok megtalálását azoknak, akiknek szükségük van rá.

• A minőségi adatok és tartalmak támogatásához explicit folyamat van érvényben.

• Az alapszintű dokumentáció tartalmazza a katalógusadatokat, a definíciókat és a számításokat, valamint azokat, hogy hol találhatók.
400: Képes • A strukturált, konzisztens folyamatok segítségével a felhasználók hogyan támogathatják, dokumentálhatják és kereshetik meg az adatokat egy központi központból. A szabály helyett az adatsilók a kivételek.

• A minőségi adategységek egységesen támogatottak és könnyen azonosíthatók.

• Az átfogó adatszótárak megmaradnak, és javítják az adatfelderítést.
500: Hatékony • Az adatok és metaadatok rendszerezése és dokumentálása szisztematikusan történik az adatsor teljes áttekintésével.

• A minőségi eszközök támogatottak és könnyen azonosíthatók.

• A katalóguseszközöket, például a Microsoft Purview-t, arra használják, hogy az adatok mind a használat, mind a szabályozás szempontjából felderíthetők legyenek.

Adatok elérhetővé tétele mindenkinek

Az adatdemokratizálás azt jelenti, hogy az adatokat több olyan felhasználó kezébe kell helyezni, akik felelősek az üzleti problémák megoldásáért. Arról van szó, hogy több felhasználónak is lehetővé kell tenni a jobb adatvezérelt döntéseket.

Feljegyzés

Az adatdemokratizálás fogalma nem jelenti a biztonság hiányát vagy a munkakörön alapuló indoklás hiányát. Az egészséges adatkultúra részeként az adatdemokratizálás segít csökkenteni az árnyék informatikát azáltal, hogy szemantikai modelleket biztosít, amelyek:

  • Biztonságosak, szabályozottak és jól felügyeltek.
  • Az üzleti igények költséghatékony és időszerű kielégítése.

A szervezet adatdemokratizálással kapcsolatos álláspontja széles körű hatással lesz a bevezetéssel és a szabályozással kapcsolatos erőfeszítésekre.

Figyelmeztetés

Ha az adatokhoz való hozzáférés vagy az elemzési képesség a szervezet bizonyos számú személyére korlátozódik, ez általában figyelmeztető jel, mert az adatokkal való munkaképesség az egészséges adatkultúrák egyik fő jellemzője.

Az adatdemokratizálással kapcsolatos kérdések

Az adatok demokratizálásának felméréséhez használja az alábbihoz hasonló kérdéseket.

  • Az adatok és az elemzések könnyen elérhetők, vagy korlátozott szerepkörökre és egyénekre korlátozódnak?
  • Hatékony folyamat áll a felhasználók számára az új adatokhoz és eszközökhöz való hozzáférés kéréséhez?
  • Az adatok könnyen megoszthatók a csapatok és az üzleti egységek között, vagy silók és szigorúan védettek?
  • Kinek engedélyezett a Power BI Desktop telepítése?
  • Ki rendelkezhet Felhasználónkénti Power BI Pro- vagy Power BI Premium-licenccel?
  • Ki hozhat létre objektumokat Fabric-munkaterületeken?
  • Mi a kívánt önkiszolgáló elemzési és üzletiintelligencia-(BI-) felhasználói engedélyezés? Hogyan változik ez a szint az üzleti egységtől vagy a feladatszerepkörtől függően?
  • Mi a kívánt egyensúly a vállalati és az önkiszolgáló elemzés és a BI között?
  • Milyen adatforrásokat előnyben részesítenek leginkább a témakörök és az üzleti tartományok? Mi a nem engedélyezett adatforrások engedélyezett használata?
  • Ki kezelheti a tartalmakat? Eltér ez a döntés az adatok és a jelentések esetében? Különbözik a döntés a vállalati BI-felhasználók és a decentralizált felhasználók esetében? Ki birtokolhatja és kezelheti az önkiszolgáló BI-tartalmakat?
  • Ki használhat fel tartalmat? Eltérő ez a döntés külső partnerek, ügyfelek vagy szállítók esetében?

Az adatdemokratizálás érettségi szintjei

Az alábbi érettségi szintek segíthetnek felmérni az adatok demokratizálásának aktuális állapotát.

Szinten Az adatok demokratizálásának állapota
100: Kezdeti • Az adatok és az elemzések kis számú szerepkörre korlátozódnak, akik hozzáféréssel járnak másokhoz.

• Az üzleti felhasználóknak hozzáférést kell kérnie az adatokhoz vagy eszközökhöz a feladatok elvégzéséhez. Késéssel vagy szűk keresztmetszetekkel küzdenek.

• Önkiszolgáló kezdeményezések történnek némi sikerrel a szervezet különböző területein. Ezek a tevékenységek kissé kaotikus módon zajlnak, kevés formális folyamattal és stratégiai terv nélkül. Hiányzik az önkiszolgáló tevékenységek felügyeletének és láthatóságának hiánya. Az egyes megoldások sikere vagy sikertelensége nem jól érthető.

• A vállalati adatcsoport nem tud lépést tartani az üzleti igényekkel. A kérések jelentős hátralékot jelentenek a csapat számára.
200: Megismételhető • Az adatokhoz és eszközökhöz való hozzáférés bővítése korlátozott erőfeszítéseket tesz.

• Több csapat is mérhető sikert aratott az önkiszolgáló megoldásokban. Kapcsolatok a szervezet kezd figyelmet fordítani.

• Beruházásokat végeznek a vállalati és önkiszolgáló megoldások ideális egyensúlyának meghatározására.
300: Definiálva • Sokan hozzáférnek a szükséges adatokhoz és eszközökhöz, bár nem minden felhasználó rendelkezik egyenlően engedélyezve vagy elszámoltathatóan az általuk létrehozott tartalomért.

• A hatékony önkiszolgáló adatkezelési eljárások növekményesen és szándékosan replikálódnak a szervezet több területén.
400: Képes • Egészséges partnerségek léteznek a vállalati és önkiszolgáló megoldáskészítők között. Egyértelmű, valósághű felhasználói elszámoltathatóság és szabályzatok csökkentik az önkiszolgáló elemzés és a BI kockázatát.

• Egyértelmű és konzisztens folyamatok állnak a felhasználók számára, hogy hozzáférést kérjenek az adatokhoz és eszközökhöz.

• Azokat a személyeket, akik kezdeményezik az értékes megoldások létrehozását, elismerik és díjazzák.
500: Hatékony • A felhasználói elszámoltathatóság és a hatékony irányítás bizalmat ad a központi csapatoknak abban, hogy mit tesznek a felhasználók az adatokkal.

• Az automatizált, monitorozott folyamatok lehetővé teszik, hogy a felhasználók egyszerűen kérjenek hozzáférést az adatokhoz és eszközökhöz. Az elemzéshez bárki követheti ezeket a folyamatokat, akinek szüksége vagy érdeke van az adatok használatára.

Adatművaltság

Az adatműveltség az adatok és elemzések pontos és hatékony értelmezésének, létrehozásának és kommunikációjának képességét jelenti.

A mentorálásról és a felhasználói engedélyezésről szóló cikkben ismertetett képzési erőfeszítések gyakran magukra a technológiára összpontosítanak. A technológiai készségek fontos szerepet kapnak a kiváló minőségű megoldások előállításában, de azt is fontos figyelembe venni, hogyan lehet céltudatosan fejleszteni az adatművaltságokat a szervezetben. Másképpen fogalmazva, a sikeres bevezetés sokkal több, mint pusztán szoftver és licenc biztosítása a felhasználóknak.

A szervezet adatértelmezésének javítása számos tényezőtől függ, például az aktuális felhasználói készségektől, az adatok összetettségétől és a szükséges elemzési típusoktól. Dönthet úgy, hogy az adatműveltséghez kapcsolódó ilyen típusú tevékenységekre összpontosít:

  • Diagramok és grafikonok értelmezése
  • Az adatok érvényességének felmérése
  • Alapvető okok elemzése
  • Korreláció felismerése az ok-okozati összefüggésből
  • Annak megértése, hogy a környezet és a kiugró értékek hogyan befolyásolják az eredmények megjelenítési módját
  • Történetmesélés használata a fogyasztók gyors megértéséhez és cselekvéséhez

Tipp.

Ha küzd az adatkultúra vagy a szabályozási erőfeszítések jóváhagyásáért, az adatfelderítéssel elérhető kézzelfogható előnyökre ("az adatok megkeresése"), az adatdemokratizálásra ("az adatok felhasználására") vagy az adatműveltségre ("az adatok értelmezésére") összpontosítva segíthet. Emellett hasznos lehet olyan konkrét problémákra összpontosítani, amelyeket az adatkultúra fejlődésével megoldhat vagy enyhíthet.

Általában az első lépés a megfelelő érdekelt felek bevonása a probléma megoldásához. Ezután az érdekelt feleknek kell megegyeznie a megoldás stratégiai megközelítéséről és a megoldás részleteiről.

Az adatművaltságra vonatkozó kérdések

Az alábbihoz hasonló kérdéseket használhat az adatművaltság felméréséhez.

  • Létezik közös elemzési szókincs a szervezetben az adatokról és a BI-megoldásokról való beszélgetéshez? Vagy a definíciók széttöredezettek és eltérőek a silók között?
  • Mennyire kényelmesek az emberek az adatokon és bizonyítékokon alapuló döntéseket hozni az intuícióhoz és a szubjektív tapasztalathoz képest?
  • Ha egy véleményen álló személy ütköző bizonyítékokkal szembesül, hogyan reagálnak? Kritikusan értékelik az adatokat, vagy elutasítják őket? Megváltoztathatják a véleményüket, vagy összefonódnak és ellenállóvá válnak?
  • Léteznek olyan képzési programok, amelyek támogatják a felhasználókat az adatok és az elemzési eszközök megismerésében?
  • Jelentős ellenállás áll fenn a vizuális elemzéssel és az interaktív jelentéskészítéssel szemben a statikus számolótáblák mellett?
  • Nyitottak az új elemzési módszerekre és eszközökre, hogy hatékonyabban válaszolhassanak az üzleti kérdéseikre? Vagy inkább a meglévő módszereket és eszközöket használják, hogy időt és energiát takarítson meg?
  • Vannak módszerek vagy programok az adatműveltség felmérésére vagy javítására a szervezetben? A vezetőség pontosan ismeri az adatműveltségi szinteket?
  • Vannak olyan szerepkörök, csapatok vagy részlegek, ahol az adatműveltség különösen erős vagy gyenge?

Az adatműveltség érettségi szintjei

Az alábbi érettségi szintek segíthetnek felmérni az adatműveltség aktuális állapotát.

Szinten Az adatművaltság állapota
100: Kezdeti • A döntéseket gyakran az intuíció és a szubjektív tapasztalat alapján hozzák meg. Ha olyan adatokkal szembesül, amelyek megkérdőjelezik a meglévő véleményeket, az adatok gyakran el lesznek utasítva.

• Az egyének magabiztosan használják és értik az adatokat a döntéshozatali folyamatokban vagy vitákban.

• A jelentésfelhasználók erősen előnyben részesítik a statikus táblákat. Ezek a felhasználók "divatosnak" vagy szükségtelennek tekintik az interaktív vizualizációkat vagy a kifinomult elemzési módszereket.
200: Megismételhető • Egyes csapatok és egyének inkonzisztensen beépítik az adatokat a döntéshozatalba. Vannak egyértelmű esetek, amikor az adatok félreértelmezése hibás döntésekhez vagy téves következtetésekhez vezetett.

• Van némi ellenállás, ha az adatok kihívást jelent a már meglévő hit.

• Vannak, akik szkeptikusak az interaktív vizualizációk és a kifinomult elemzési módszerek, bár használatuk egyre nő.
300: Definiálva • A csapatok és az egyének többsége tisztában van az üzleti területtel kapcsolatos adatokkal, és implicit módon használja őket a döntések tájékoztatására.

• Ha az adatok megkérdőjelezik a meglévő hiedelmeket, kritikus vitákat váltanak ki, és néha motiválják a változást.

• A vizualizációk és a fejlett elemzések szélesebb körben elfogadottak, bár nem mindig hatékonyak.
400: Képes • Az adatműveltséget kifejezetten a szervezet szükséges készségeként ismerik fel. Egyes betanítási programok az adatművaltságról szólnak. Konkrét erőfeszítéseket teszünk annak érdekében, hogy segítsük a különösen gyenge adatművaltságú részlegeket, csapatokat vagy személyeket.

• A legtöbb egyén hatékonyan használhatja és alkalmazhatja az adatokat, hogy objektíven jobb döntéseket hozhassanak és intézkedéseket hozzanak.

• A vizuális és elemzési ajánlott eljárásokat stratégiailag fontos adatmegoldásokban dokumentáljuk és követjük.
500: Hatékony • Az adatművaltság, a kritikus gondolkodás és a folyamatos tanulás stratégiai készségek és értékek a szervezetben. A hatékony programok figyelik az előrehaladást az adatművaltság javítása érdekében a szervezetben.

• A döntéshozatalt a szervezet összes adata vezérli. A döntésintelligencia vagy az előíró elemzések a legfontosabb döntések és műveletek ajánlására szolgálnak.

• A vizuális és elemzési ajánlott eljárások alapvető fontosságúak az adatok üzleti értékének létrehozásához.

Megfontolandó szempontok és főbb műveletek

Ellenőrzőlista – Az alábbiakban néhány megfontolandó szempontot és kulcsfontosságú műveletet végezhet az adatkultúra megerősítése érdekében.

  • Az adatkultúra céljainak és stratégiájának összehangolása: Komolyan gondolja át, hogy milyen típusú adatkultúrát szeretne művelni. Ideális esetben ez inkább a felhasználói felhatalmazási pozícióból, mint a parancs- és vezérlési pozícióból származik.
  • A jelenlegi állapot megismerése: Beszéljen a különböző üzleti egységek érdekelt felekkel, hogy megismerje, mely elemzési eljárások működnek jól, és mely eljárások nem működnek jól az adatvezérelt döntéshozatalhoz. Workshopok sorozatát tartjuk a jelenlegi állapot megértéséhez és a kívánt jövőbeli állapot kialakításához.
  • Beszéljen az érdekelt felekkel: Beszéljen az informatikai, a bi- és a coe-beli érdekelt felekkel annak megértéséhez, hogy mely szabályozási korlátokat kell figyelembe venni. Ezek a beszélgetések lehetőséget biztosítanak a csapatok oktatására olyan témákban, mint a biztonság és az infrastruktúra. A lehetőséget arra is használhatja, hogy az érdekelt feleket tájékoztassa a Fabricben található funkciókról és képességekről.
  • A vezetői szponzorálás ellenőrzése: Ellenőrizze, hogy az adatkultúra céljainak eléréséhez rendelkezik-e vezetői szponzorálási és támogatási szinttel.
  • Hozzon céltudatos döntéseket az adatstratégiával kapcsolatban: Döntse el, hogy az üzleti vezetésű önkiszolgáló, felügyelt önkiszolgáló és vállalati adatok, elemzési és BI-használati esetek ideális egyensúlya milyen legyen a szervezet fő üzleti egységei számára (a tartalom tulajdonjogáról és kezeléséről szóló cikkben). Gondolja át, hogyan kapcsolódik az adatstratégia a személyes, a csapat-, a részleg- és a vállalati elemzések és a BI közzétett tartalmaihoz (a tartalomkézbesítési hatókörről szóló cikkben). Határozza meg a stratégiai tervezés magas szintű céljait és prioritásait. Határozza meg, hogy ezek a döntések hogyan befolyásolják a taktikai tervezést.
  • Taktikai terv létrehozása: Kezdje el létrehozni a taktikai tervet azonnali, rövid és hosszú távú műveletelemekhez. Azonosíthatja azokat az üzleti csoportokat és problémákat, amelyek a "gyors nyeréseket" jelölik, és látható különbséget tehetnek.
  • Célok és metrikák létrehozása: Határozza meg, hogyan fogja mérni az adatkultúra-kezdeményezések hatékonyságát. Fő teljesítménymutatók (KPI-k) vagy célkitűzések és fő eredmények (OKRs) létrehozása az erőfeszítések eredményeinek ellenőrzéséhez.

Az adatkultúrával kapcsolatos kérdések

Az alábbihoz hasonló kérdéseket használhat az adatkultúra felméréséhez.

  • Az adatok stratégiai eszköznek minősülnek a szervezetben?
  • Létezik egy olyan egészséges adatkultúra víziója, amely a vezetői vezetéstől származik, és igazodik a szervezeti célkitűzésekhez?
  • Az adatkultúra útmutatást nyújt a szabályozási szabályzatok és irányelvek létrehozásához?
  • Megbízhatók a tartalomkészítők és a felhasználók a szervezeti adatforrásokban?
  • Vélemény, döntés vagy választás igazolásakor az emberek bizonyítékként használják az adatokat?
  • Dokumentálva van az elemzéssel és az adatfelhasználással kapcsolatos tudás, vagy a nem dokumentált törzsi ismeretekre támaszkodik?
  • Értékelik és értékelik a felhasználói közösség az adatmegoldások fejlesztésére tett erőfeszítéseket?

Az adatkultúra érettségi szintjei

Az alábbi érettségi szintek segítenek felmérni az adatkultúra aktuális állapotát.

Szinten Az adatkultúra állapota
100: Kezdeti • A vállalati adatcsoportok nem tudnak lépést tartani az üzleti igényekkel. A kérések jelentős hátralékot jelentenek.

• Az önkiszolgáló adatok és a BI-kezdeményezések a szervezet különböző területein is sikeresek. Ezek a tevékenységek kissé kaotikus módon történnek, kevés formális folyamattal és stratégiai terv nélkül.

• Hiányzik az önkiszolgáló BI-tevékenységek felügyeletének és láthatóságának hiánya. Az adatok és a BI-megoldások sikerei vagy hibái nem jól érthetők.
200: Megismételhető • Több csapat is mérhető sikereket aratott önkiszolgáló megoldásokkal. Kapcsolatok a szervezet kezd figyelmet fordítani.

• A beruházások célja a vállalati és önkiszolgáló adatok, elemzések és üzleti intelligencia ideális egyensúlyának azonosítása.
300: Definiálva • Konkrét célok jönnek létre az adatkultúra előmozdítása érdekében. Ezeket a célokat a rendszer növekményesen valósítja meg.

• Tanulás, hogy mi működik az egyes üzleti egységek megosztva.

• A hatékony önkiszolgáló gyakorlatok növekményesen és szándékosan replikálódnak a szervezet több területén.
400: Képes • A megalapozott döntéshozatal alkalmazásával kapcsolatos adatkultúracélok összhangban vannak a szervezeti célkitűzésekkel. Aktívan támogatja őket a vezetőség szponzora, a COE, és közvetlen hatással vannak a bevezetési stratégiákra.

• A vezető szponzor, a COE, az üzleti egységek és az informatikai részlegek között egészséges és eredményes partnerség áll fenn. A csapatok közös célokon dolgoznak.

• Azokat a személyeket, akik kezdeményezik az értékes adatmegoldások létrehozását, elismerik és díjazzák.
500: Hatékony • Az adatok, elemzések és BI-megoldások üzleti értékét rendszeresen értékelik és mérik. A KPI-k vagy OKR-k az adatkultúra céljainak és eredményeinek nyomon követésére szolgálnak.

• A visszajelzési hurkok már léteznek, és ösztönzik az adatkultúra folyamatos fejlesztését.

• A szervezeti bevezetés, a felhasználói bevezetés és a megoldás bevezetésének folyamatos fejlesztése kiemelt fontosságú.

Kapcsolódó tartalom

A Microsoft Fabric bevezetési ütemtervsorozatának következő cikkében megismerheti a vezető szponzorok fontosságát.