Selvbetjeningsdataprogrammer er en af de mest effektive måder at hjælpe dine medarbejdere med at få mest muligt ud af de data, som din virksomhed genererer. Selvom det altid er en mulighed at henvende sig til dit datateam, vil muligheden for selvstændigt at generere indsigt hurtigt fremskynde din virksomheds adgang til data.
Selvfølgelig kommer selvbetjeningsdataprogrammer med en række fordele. Det kan dog være lidt vanskeligere at implementere en til en virksomhed, der ikke tidligere har brugt denne struktur, end først ser ud til. For at få dette rigtigt, skal du følge et sæt regler og vejledninger, der hjælper dig med at ende med et fantastisk slutprodukt.
I denne artikel vil vi dække de vigtigste tips, du skal huske, når du opretter en selvbetjeningsdataplan. Vi dækker de grundlæggende udfordringer, som du sandsynligvis vil støde på, og en række metoder til at overvinde dem.
Lad os komme lige ind i det.
Største udfordringer med at flytte til selvbetjeningsdata
For en virksomhed, selvbetjeningsdata virker som en komplet win-win situation. Du er i stand til at gøre dine data mere tilgængelige, hurtigt øge synlighed, samtidig med at du hjælper med at skære ned på IT-billetter og reducere opbygningen af dataanmodninger. På mange måder er en virksomhed indstillet til kun at drage fordel af at vende sig til selvbetjeningsdata.
Forretningsledere er dog typisk ikke dem, der skal opsætte denne nye infrastruktur og sørge for, at den fungerer uden problemer. Den opgave påhviler strengt IT- og datastyringsteamene.
Disse teams vil sandsynligvis opleve et par store udfordringer, før de er i stand til at producere et endeligt fungerende system:
- Skala og variation af data – Virksomheder, der går over til selvbetjeningsdata, bliver nødt til at trække data fra en række kilder på samme tid. Uden at tage sig tid til at søge efter specifik information, skal alt være tilgængeligt lige ved hånden. På grund af dette bliver datateams nødt til at jonglere med mange forskellige datakilder samtidigt. Med denne opgave følger behovet for at forstå, hvordan semistrukturerede, strukturerede og måske endda ustrukturerede data kan administreres og transformeres til analyse.
- Tilgængelighed uden kompromis – Hovedmålet med selvbetjeningsanalyse er at sikre, at dit personale har adgang til data 24/7. Den første udfordring byder sig på at gøre dette til en realitet, hvor dine systemer har brug for nok strøm til at få adgang til og beregne store mængder data, selv i perioder med spidstrafik. Ud over det skal du sikre, at kvaliteten af alle disse data forbliver høj gennem hele processen.
- Slutprodukt – Datateams har den komplekse opgave at skabe et utroligt omfattende produkt, men alligevel gøre det enkelt og nemt at sætte i gang for slutbrugeren. De mennesker, der skal bruge selvbetjeningsanalyse, forventes ikke inden for IT, og de har heller ikke en baggrund i databehandling. På grund af dette skal de værktøjer, dit team leverer, være intuitive. Alternativt skal du afsætte tid til, at hver enkelt medarbejder har videreuddannelse.
Selvom disse allerede giver udviklere nok at tænke på, ridser de desværre kun overfladen. Demokratisering af data er ikke en simpel proces, og heller ikke en proces, der bør vælges på et indfald. Hvis din virksomhed virkelig skal tage springet til et selvbetjeningssystem, bør det være en beslutning, der tages sammen med din it-afdeling.
Tips til overgangen til selvbetjeningsdata
Det er langt fra nemt at skabe en selvbetjeningsdataplatform. For at opnå noget virkelig bemærkelsesværdigt, her er vores top 2 tips, som du bør følge.
Husk hvert af disse tips og tag dem med gennem hele processen:
- Brug skyen
- Give obligatorisk træning
Lad os demonstrere, hvordan disse kan hjælpe dine udviklere med at skabe en selvbetjeningsdataplatform, og dine medarbejdere kan bruge den.
Brug skyen
Moderne cloud-arkitektur kan danne bro mellem en række datakilder og en række Analytics- og BI-værktøjer. Ud over blot at tjene som et forbindelsespunkt, kan et datavarehus i skyen give dig mulighed for at gemme enorme mængder data, samtidig med at du skalere hurtigt.
Hvis sidstnævnte vandhane er noget, du kæmper med, anbefaler vi, at du kigger på at bruge en data mesh. Denne distribuerede arkitektur hjælper dig med at skalere dine databehov, efterhånden som din organisation vokser lige meget.
Når først du har cloud-infrastruktur på plads, vil du have en meget større grad af skalerbarhed og fleksibilitet, som begge er afgørende, når du bygger og leverer selvbetjeningsinfrastruktur. Mens nogle virksomheder stadig tøver med at tage springet til skyen, vil det være en af dine bedste muligheder, hvis du er klar til at gå i retning af selvbetjening.
Uddannelse bør være obligatorisk
Jo mere kompleks det endelige produkt du producerer, jo mere træning har dine slutbrugere brug for for at få systemet til at fungere effektivt for dem. De fleste organisationer vil simpelthen løse dette ved at sikre, at der er seminarer eller workshops, hvor it-teamet forklarer, hvordan man bruger platformen.
Når du arbejder med den generelle masse i din virksomhed, vil ikke alle have en omfattende – eller endda rudimentær – forståelse af den bedste datapraksis. På grund af dette, mens vi anbefaler, at du holder dine selvbetjeningsværktøjer så enkle som muligt, bør du altid inkludere træning.
Lad dig ikke nøjes med træning i appen. Selvom dette måske ser ud til at få pointen igennem for mange mennesker, vil det efterlade nogle medarbejdere i mørket. At have online- eller personlige seminarer, der ledes af en person i dit it-team, vil give dig mulighed for at demonstrere for hvert team, hvordan de kan bruge tjenesterne til deres egne mål.
Tag det hold for hold eller afdeling eller afdeling. På den måde vil du være i stand til at fokusere på de funktioner i platformen, der betyder mest og give et omfattende niveau af forståelse. Dette åbner også ordet for spørgsmål om, hvordan man udfører bestemte handlinger.
Afsluttende tanker
Selvbetjeningsanalyse er ofte en game-changer, når det kommer til at bygge bro mellem on-demand information og anmodningsbaserede data. For dine teams vil evnen til hurtigt at kunne indsamle deres egen dataindsigt hjælpe dem med at udvikle sig til en mere datadrevet og databevidst kraft. Det er ikke at nævne den øgede uafhængighed og mindre arbejde for dine it-teams.
Men for at inkorporere disse strukturer effektivt, skal du sørge for at være opmærksom på hvert trin i processen. De tips, vi har diskuteret i denne artikel, hjælper dig med at nedbryde de sværeste udfordringer og sikre, at du ender med et fænomenalt slutprodukt. Stol på os, dine medarbejdere vil takke dig.
