استراتژی مدیریت داده چیست و چگونه آن را بسازیم ؟

داده ها برای سازمان ها ضروری است تا در این دنیای تجاری رقابتی بهتر عمل کنند. اما جمع آوری، تجزیه و تحلیل و مدیریت اطلاعات چالش برانگیز است. و به همین دلیل، توسعه یک استراتژی مدیریت داده یکی از حیاتی ترین بخش های فرآیندهای مدیریت داده است.

اگر شرکت شما حجم زیادی از داده‌های خام تولید می‌کند و به دنبال راه‌هایی برای ترتیب دادن آن هستید تا بعداً از این دارایی‌های داده برای انتقال داده، یکپارچگی داده، تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی داده یا انبار داده استفاده کنید، به جای درستی آمده‌اید. برای آشنایی با برنامه مدیریت داده ها و راه های ایجاد یک استراتژی داده موثر، ادامه مطلب را بخوانید.

استراتژی مدیریت داده چیست؟

استراتژی مدیریت داده طرحی برای جمع آوری و مدیریت داده های اصلی است تا افراد مجاز بتوانند به طور موثر از آن استفاده کرده و به دست آورند. این فرآیند باید مقدار داده، نوع، مکان و نیازهای کاربران را در نظر بگیرد.

یک برنامه مدیریت داده اغلب از سه بخش تشکیل شده است: ارزیابی ذخیره داده های شرکت در شرایط فعلی، چشم اندازی برای جایی که کسب و کار می خواهد برود و نقشه راه برای رسیدن به آنجا برای رشد کسب و کار. حاکمیت داده، معماری داده، کیفیت داده، امنیت داده، یکپارچگی داده، انبار داده و حریم خصوصی داده ها نمونه هایی از اجزای اضافی مدیریت داده هستند.

ما تعریف یک استراتژی مدیریت داده موثر را از بالا یاد گرفتیم. اکنون بیایید به روش مؤثر ایجاد یک برنامه مدیریت داده اصلی بپردازیم.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

اهمیت استراتژی مدیریت داده

یک استراتژی مدیریت داده برای سازمان ها در هر اندازه و در صنایع مختلف به چند دلیل حیاتی است:

• داده ها به عنوان یک دارایی استراتژیک:

در عصر دیجیتال، داده ها به یکی از با ارزش ترین دارایی ها برای سازمان ها تبدیل شده است. یک استراتژی مدیریت داده به خوبی تعریف شده به سازمان ها کمک می کند تا از داده های خود برای مزیت رقابتی، نوآوری و تصمیم گیری استفاده کنند.

• کیفیت و دقت داده ها:

مدیریت موثر داده تضمین می کند که داده ها دقیق، سازگار و قابل اعتماد هستند. کیفیت پایین داده می تواند منجر به اشتباهات پرهزینه، تصمیمات نادرست و از دست دادن اعتماد در میان ذینفعان کاربران تجاری شود.

• امنیت داده ها:

نقض اطلاعات و حملات سایبری در حال افزایش است. یک استراتژی مدیریت داده قوی شامل اقدامات امنیتی برای محافظت از داده های حساس، کنترل های دسترسی و ممیزی های منظم است.

• یکپارچه سازی داده ها:

سازمان ها اغلب داده های قابل اعتمادی دارند که در سیستم ها و پلتفرم های مختلف پخش شده اند. یک استراتژی مدیریت داده به یکپارچه‌سازی و متمرکز کردن قابلیت‌های داده کمک می‌کند و آن را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی قابل دسترس و قابل استفاده می‌کند.

• تصمیم گیری:

دسترسی به داده های به موقع و دقیق، تصمیم گیرندگان را قادر می سازد تا انتخاب های آگاهانه ای داشته باشند. یک استراتژی مدیریت داده به خوبی اجرا شده تضمین می کند که داده ها در صورت نیاز و در قالبی که از تصمیم گیری پشتیبانی می کند در دسترس هستند.

• مقیاس پذیری:

با رشد سازمان ها، حجم داده های آنها نیز افزایش می یابد. یک استراتژی مدیریت داده باید مقیاس پذیر باشد تا نیازهای رو به رشد داده و فناوری های در حال تحول را برآورده کند.

یک استراتژی مدیریت داده برای سازمان‌ها ضروری است تا پتانسیل کامل داده‌های خود را باز کنند، با مقررات مطابقت داشته باشند، تصمیمات آگاهانه بگیرند، خطرات را کاهش دهند و در چشم‌انداز کسب‌وکار مبتنی بر داده‌های امروزی رقابتی بمانند. این بخشی جدایی ناپذیر از عملیات تجاری مدرن است که می تواند عمیقاً بر موفقیت و انعطاف پذیری سازمان تأثیر بگذارد.

روش های موثر برای ایجاد یک استراتژی مدیریت داده

اگر کسب و کار شما با مسائل اطلاعاتی سر و کار دارد، وقت آن است که یک استراتژی مدیریت داده های سازمانی ایجاد کنید. اگرچه توسعه و تکمیل برنامه ای که برای شرکت شما بهترین کار را دارد زمان می برد، می توانید با این پنج مرحله شروع کنید.

• شناسایی اهداف کسب و کار

اهداف تجاری ممکن است گردآوری داده ها را برای مفید بودن آن راهنمایی کند. برای ایجاد اهداف تجاری، ابتدا باید نیازها و مشکلات سازمان را شناسایی کرد.

برای تعیین اهداف:

• درباره اهداف کلی کسب و کار سازمان سؤال بپرسید.
• داده های مورد نیاز برای دستیابی به آن اهداف را جمع آوری کنید.
• پس از به دست آوردن داده ها از بسیاری از ذینفعان سازمان، یک استراتژی داده بلندمدت ایجاد کنید که بر موارد استفاده خاص تمرکز دارد و به عنوان قطب نمای سازمان عمل می کند.

• نیازهای داده خود را شناسایی کنید

چه اطلاعاتی برای دستیابی به اهداف تجاری مورد نیاز است و چگونه جمع آوری خواهد شد؟ در مرحله دوم توسعه یک برنامه مدیریت داده، ارائه پاسخ به هر نوع پرس و جو بسیار مهم است.

نوع داده‌ای که نیاز دارید، داخلی یا خارجی، سازمان‌یافته یا بدون ساختار، یا ترکیبی از این دو، به اهداف تجاری شما بستگی دارد. یافتن و جمع آوری اطلاعات پس از یافتن آن چالش برانگیزتر خواهد بود.

ساختاری بسازید که بتوانید آن را با اطلاعات پر کنید. این به شناسایی داده های از دست رفته کمک می کند و یک روش سازمان یافته برای به دست آوردن داده ها ارائه می دهد که مرحله بعدی این فرآیند مدیریت داده است. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل وب سایت یا رسانه های اجتماعی ممکن است داده های ضروری را ارائه دهد، یا ممکن است لازم باشد آن را از یک فروشنده شخص ثالث خریداری کنید.

• ایجاد پردازش داده های پایدار

ایجاد رویه های جمع آوری، آماده سازی، ذخیره سازی و توزیع داده ها گام بعدی در استراتژی مدیریت داده است. هر مرحله برای اطمینان از اینکه یک شرکت داده ها را به طور مداوم مدیریت می کند ضروری است.

اگر می‌خواهید با موفقیت آن‌ها را بسازید، اطمینان از اینکه تمام این فرآیندهای مدیریت داده خودکار، سریع، کاربرپسند و مناسب هستند، بسیار مهم است. تعیین یک “مدیریت داده” برای هر فرآیند برای حفظ تعادل بین کمیت و کیفیت داده ضروری است.

• حاکمیت داده را در جای خود قرار دهید

حاکمیت داده یکی از مهم ترین اجزای یک برنامه مدیریت داده است. این کمک می کند تا با افزایش حجم داده های سازمان، مدیریت داده ها اهمیت فزاینده ای پیدا کند.

کیفیت داده ها، امنیت، حریم خصوصی، شفافیت، اخلاقیات، دسترسی و مالکیت چند موضوع تحت پوشش قوانین و فرآیندهای چارچوب حاکمیت داده است. نه تنها کسانی که مستقیماً درگیر مدیریت داده ها هستند، بلکه همه باید از این مقررات مطلع شوند. این به استفاده موثر از داده ها کمک می کند که توسط سیاست های حاکمیت داده خوب در داده های یک شرکت تضمین می شود.

• از فناوری های مناسب استفاده کنید

سازمان‌هایی که می‌خواهند یک برنامه مدیریت داده توسعه دهند، باید اطمینان حاصل کنند که از فناوری و نرم‌افزار مناسب برخوردار هستند. طبق تحقیقات، فناوری برای یک استراتژی موفق ضروری است. زیرا بدون آن، یک شرکت نمی تواند به اندازه کافی داده ها را جمع آوری یا ارزیابی کند.

سازمان‌ها باید الزامات فناوری خود را برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها در هنگام توسعه طرح خود در نظر بگیرند. سپس آنها باید بینش های به دست آمده از داده ها را منتقل کنند.

راه‌حل‌های فن‌آوری ممکن است هر یک از این مراحل را در استراتژی پردازش داده مؤثرتر کنند و تضمین کنند که همه سهامداران داده‌های مورد نیاز خود را برای انتخاب کسب‌وکار دریافت می‌کنند.

• یک تیم ماهر ایجاد کنید

سازمان‌ها به دلیل ناآگاهی صاحبان داده‌ها، اغلب هنگام اجرای طرح مدیریت داده با مشکلاتی مواجه می‌شوند. بنابراین، تیم باید بداند که چگونه از داده ها به درستی استفاده کند. و رهبران سازمان باید فرصت انجام این کار را برای تیم خود فراهم کنند.

آنها باید از مزایای افزایش سواد اطلاعاتی و توسعه فرهنگی که استفاده از داده ها را در همه تصمیمات تجاری قدردانی می کند، آگاه باشند. کسب‌وکارها می‌توانند با انجام کامل این کار، تیم‌های داده با تجربه و ظرفیت بیشتر برای استفاده از استراتژی مدیریت داده بسازند.

• استراتژی را اجرا کنید

اجرای استراتژی داده آخرین مرحله است. یافتن هر گونه موانع احتمالی بخش مهمی از این مرحله است. هنگامی که آنها را مشاهده کردید، ضروری است تصمیم بگیرید که چه کسی تنظیمات را هدایت می کند و همان تغییرات مورد نیاز برای حل این مشکلات را انجام دهید.

جنبه های استراتژی ممکن است با تغییر خواسته های سازمان در طول زمان متفاوت باشد.

مثال های استراتژی مدیریت داده ها

خدمات مالی:

یک استراتژی مدیریت داده قوی در خدمات مالی ضروری است. این موسسات برای حفاظت از اطلاعات مالی حساس، امنیت داده ها و رعایت آنها را در اولویت قرار می دهند. با رعایت مقررات سختگیرانه مانند GDPR و استانداردهای خاص صنعت، آنها همچنین در یکپارچه سازی داده های مشتری سرمایه گذاری می کنند. با ترکیب یکپارچه داده ها از منابع مختلف، از جمله تراکنش های آنلاین، بازدید از شعب و تعاملات مرکز تماس، موسسات مالی می توانند دید جامعی از رفتار و ترجیحات مشتری به دست آورند و آنها را قادر به ارائه خدمات شخصی و افزایش رضایت مشتری کنند.

بهداشت و درمان:

در بخش مراقبت‌های بهداشتی، مدیریت داده‌ها با تمرکز بر مدیریت کارآمد سوابق بیمار بسیار مهم است. سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی با جدیت تلاش می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که پرونده‌های سلامت الکترونیکی (EHR) به طور ایمن ذخیره می‌شوند، به راحتی برای پرسنل مجاز قابل دسترسی هستند و با قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) مطابقت دارند.

علاوه بر این، استراتژی‌های مدیریت داده در مراقبت‌های بهداشتی به استفاده از تجزیه و تحلیل برای مراقبت از بیمار گسترش می‌یابد، و ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی را قادر می‌سازد تا روندها را شناسایی کنند، تشخیص‌ها را بهبود بخشند، و پیش از تشدید مسائل بهداشتی بالقوه به طور فعالانه برخورد کنند.

خرده فروشی : 

در دنیای خرده فروشی، مدیریت داده ها نقشی اساسی در بهینه سازی موجودی ایفا می کند. خرده فروشان برای متعادل کردن سطح موجودی، کاهش هزینه های حمل و نقل و اطمینان از در دسترس بودن محصول، مدیریت مقادیر زیادی از داده های موجودی را در اولویت قرار می دهند. علاوه بر این، استراتژی‌های مدیریت داده شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری از نقاط تماس مختلف مانند خریدهای آنلاین، برنامه‌های وفاداری، و تعاملات درون فروشگاهی است. این داده ها به مناسب سازی تلاش های بازاریابی، افزایش تجربیات مشتری و افزایش فروش کمک می کند.

تولید:

تولیدکنندگان بر مدیریت داده در عملیات زنجیره تامین خود تاکید دارند. این شامل مدیریت کارآمد داده های مربوط به تامین کنندگان، برنامه های تولید و کنترل کیفیت است. استراتژی‌های مبتنی بر داده، تولیدکنندگان را قادر می‌سازد تا دید زنجیره تامین را افزایش دهند، زمان تحویل را کاهش دهند و فرآیندهای تدارکات را بهینه کنند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اجرای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌شود که با پیش‌بینی زمانی که ماشین‌آلات نیاز به سرویس دارند، زمان خرابی را به حداقل می‌رساند و هزینه‌های نگهداری را کاهش می‌دهد.

تکنولوژی:

شرکت های فناوری بر مدیریت داده های توسعه محصول به عنوان سنگ بنای استراتژی مدیریت داده خود تمرکز می کنند. این شامل ردیابی و رفع اشکالات نرم افزاری، جمع آوری بازخورد کاربران و مدیریت درخواست های ویژگی است. علاوه بر این، شرکت‌های فناوری اغلب راه‌هایی را برای کسب درآمد از دارایی‌های داده‌های خود از طریق مشارکت، صدور مجوز داده یا ایجاد محصولات و خدمات جدید مبتنی بر داده‌ها که با اهداف کلی کسب‌وکارشان همسو هستند، جستجو می‌کنند.

سازمان های غیر انتفاعی:

سازمان های غیرانتفاعی از استراتژی های مدیریت داده ها برای پشتیبانی از ماموریت های خود استفاده می کنند. این شامل مدیریت داده‌های اهداکننده و جمع‌آوری کمک مالی، کمک به سازمان‌های غیرانتفاعی در تعامل با حامیان و هدایت ابتکارات آنها است. علاوه بر این، بینش‌های مبتنی بر داده، سازمان‌های غیرانتفاعی را برای تصمیم‌گیری آگاهانه، تخصیص کارآمد منابع و اندازه‌گیری تأثیر برنامه‌هایشان، توانمند می‌سازد و در نهایت سهم اجتماعی و محیطی مثبت آنها را به حداکثر می‌رساند.

مقاله های مرتبط:

1- مدیریت دارایی داده چیست و چگونه آن را مدیریت کنیم؟

2- تحلیل متن (Text Analytics)  چیست و چگونه پایگاه های داده گراف می توانند کمک کنند ؟

3- معرفی انواع مدل های داده ای یا Data Model

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop