Data Maturity, neboli datová maturita | Mňamka #315
Data Maturity, neboli datová maturita. Co to je? Proč to je? K čemu nám to slouží? No … jednoduše podle toho poznáte v které fázi a jak daleko je firma v tom, jak pracuje s daty. Tohle téma by se dalo určitě rozepsat tak do takového detailu, že by vznikla diplomová práce, nicméně dneska se na to podíváme trochu v rychlosti ale věřím, že pár klíčových bodů si z toho odnesete!
Už je to pár let zpátky, co jsme společně vymysleli, jak se vlastně v čase vyvíjí to, jak firma s daty pracuje. Výsledkem byl náš “data maturity model”, který vidíte zde:
Někdy tomu říkáme “schodiště”, protože jdete krok za krokem. Na začátku Vám stačí Excel. Je to úplně v pohodě a normální. Dost malých firem si s Excelem vystačí, uřídí “to v excelu”. Jenomže nastane doba, kdy Vám Excel přestane stačit a začnete řešit jak to posunout dál. Jak celou práci s daty ve Vaší firmě pozvednout a mít z toho “větší value”. Tady většinou začnete řešit “kudy dál”, jak se do toho projektu pustit, vzít k tomu někoho? Najmout ho interně? Co je správné řešení? A co timing? Jsme na to už ready?
… otázky, samé otázky … nicméně …
Pokud se Vám “první projekt” povede nastane kýžený “wow efekt”, kdy zjistíte, že máte data denně a aktuální. Třeba jenom v jednom oddělení, jeden use case, ale i tak “wow! ono to funguje”. Poté nastane určitá fáze drobného vystřízlivění. Začnete řešit, jestli jsou data opravdu vždycky správně a pokrývají všechno co mají. Přidáváte další a další use cases a snažíte se, aby lidé ve firmě data používali a pracovali s nimi… někde tady nastává kritická fáze “data maturity”. Fáze, kdy se buduje důvěra uživatelů v data.
Tuhle fázi nejde přeskočit. Pokud to uděláte, nedopadne to dobře. Bude to fail. Tohle období může trvat klidně jeden nebo dva roky. Důvěru musíte budovat postupně. A navíc, jak říkal jeden náš kolega, (který si pak otevřel hospodu) - svíčkovou a důvěru ve výtahu neuvaříš! Takže musíte po schodech, je mi líto ;-)
Pokud se Vám povede to, že lidé mají důvěru v data / BI / analytiku, můžete si pogratulovat. Máte pravděpodobně pevné základy, na kterých můžete stavět další schůdky a pustit se postupně do prvních modelů a třeba někdy i “do toho ej-áj”.
No a pokud jste teprve na začátku, nezoufejte. Každý tam jednou byl. Začněte. Postupně. No a pokud jste přeskočili nějaký ze schodů a jedete modely, ale “nemáte uklizeno”, pak byste měli zpozornět…
Hodně štěstí!
Síla dobře navržených dashboardů a KPI | Mňamka #535
V dnešní době chce být každý "data-driven" – rozhodovat se na základě dat, a ne podle pocitů. Jedním z klíčových způsobů, jak toho dosáhnout, jsou správně nastavené KPI a přehledné dashboardy. Ty poskytují jasný přehled o výkonnosti a pomáhají firmám činit rozhodnutí, která opravdu stojí na datových základech, ne na odhadech.
Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI): Jak je správně nastavit a efektivně vyhodnotit pomocí business intelligence | Mňamka #534
Jak efektivně řídit růst a sledovat dosažení cílů? Jak klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) pomáhají firmám zlepšovat výkon a naplňovat strategické záměry?V článku najdete příklady KPI pro oblasti jako finance, marketing, zákaznický servis, výroba, lidské zdroje a IT, včetně praktických příkladů jejich využití. Zjistěte, jak zavést a sledovat KPI, abyste získali lepší přehled o efektivitě klíčových procesů.
Datové sklady, jezera a lakehouse: Jak vybrat správnou architekturu pro správu dat? | Mňamka #533
Svět správy dat prošel rychlým vývojem, který je poháněn rostoucí potřebou zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat v reálném čase. Firmy, které chtějí porozumět svým datům, narazily na různé architektury – datové sklady, datová jezera a nyní i tzv. lakehouse – které nabízejí různé možnosti pro ukládání a správu dat. Tento článek se zabývá těmito třemi architekturami, porovnává jejich výhody a nevýhody a podrobněji se zaměřuje na lakehouse, nejnovější inovaci, která se snaží řešit problémy z dřívějších systémů.
