Proč mít firemní Wiki (nejen pro datové projekty)? | Mňamka #352

Jak už to v businessu bývá a ačkoliv chceme či nechceme, lidé odcházejí a přicházejí. Tak tomu je, bylo a bude. Co je však nesmírně bolestivé pro každou společnost, je situace, když s daným jedincem odejde i kus firemního know-how.

Jak teda předcházet tomu, aby know-how (ať už ohledně vašeho BI nebo čehokoli jiného) zůstalo ve firmě? Jak minimalizovat závislost na konkrétním jedinci a jeho znalostech, které vám protečou mezi prsty ve chvíli, kdy za sebou zabouchne dveře?

Naše 3 základní tipy:

1. Dokumentace

Dokumentujte, co se dá - návody, postupy, best practices, procesy, projekty, plány, prostě nejlépe vše, nikdy nevíte, kdy se vám to bude hodit. Spousta lidí vytváření dokumentace nesnáší, každý to dělá jinak a je těžké pak některým dokumentacím rozumět, proto:

Najděte ve firmě jedince, kteří jsou organizovaní a nadšení pro tuto činnost. Nechte je šířit povědomí o tom, proč je dokumentace důležitá. Nechte je, ať vytváří základní schéma dokumentace pro často opakující se procesy v čase (např. v Bizztreat je to tvorba dokumentace pro datové projekty, které děláme).

2. Pořádek dělá přátele!

Máte nějakou firemní Wiki? Jak jednoduché je se v ní vyznat? Najdete vždy, co potřebujete?

Zajistěte jasnou a popsanou strukturu - když něco hledám, měl bych vědět, kde to najdu.

3. Vytvořte proces…

…kdy bude vytvoření dokumentace prostě a jednoduše nezbytné.

Například v Bizztreat máme Support Team, který se stará o zabezpečení funkčnosti projektů (včasná dodávka dat, incidenty týkající se platforem pro zpracovávání dat apod.). Aby však Support Team mohl reagovat na události v rámci projektu, musí jej znát! Proto, než projekt může být předán do Support Teamu, je důležité, aby vznikla dokumentace dle požadavků Support Teamu.

Co z toho plyne? Touto předávkou automaticky vzniká nezbytnost vytvoření dokumentace a je zaručeno, že “know-how bude přeneseno z hlavy na papír”.

Na závěr mohu doporučit námi používaný Open Source software BookStack, který pro menší či středně větší firmy může velice dobře posloužit jako Wiki.

BookStack (zdroj: https://www.bookstackapp.com/)

A jak pracujete na udržení know-how ve vaší společnosti? Pokud si chcete o tomto tématu promluvit, ozvěte se nám. Díky a ať vaše firemní know-how jen vzkvétá! 🤞

Zapomněl jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. Rád to s vámi proberu.

Patrik

Patrik Samko
Datový detektiv
Linkedin

Líbí se vám článek? Ochutnejte naše mňamky.

Jak přistupovat k user managementu v datové analytice? | Mňamka #373

Jak přistupovat k user managementu v datové analytice? | Mňamka #373

Ne každý ve firmě by měl mít přístup úplně ke všem datům. A to ani tam, kde naplno vládne datová demokratizace. Základem dobré bezpečnosti je totiž tzv. princip nejnižších privilegií – nedávejte uživatelům přístup tam, kam ho nepotřebují. Stejně tak je ale potřeba pro klíčové procesy nastavit odpovídající kontrolní mechanismy, které povedou k minimalizaci bezpečnostních rizik. Co dalšího ještě můžete udělat? Verča pro vás popsala 5 důležitých bodů, kterých se společně s našimi klienty při přidělování uživatelských přístupů a práv snažíme držet.

Je to mezera, není to mezera? | Mňamka #370

Je to mezera, není to mezera? | Mňamka #370

O významu čištění dat toho bylo napsáno již poměrně hodně. Zjednodušeně by se to dalo shrnout takto – pokud si neuděláte úklid už na vstupu, budete mít neskutečný bordel i na výstupu. Dnes se proto podíváme, jak ve si Snowflake SQL vyčistit finanční čísla z Google Sheets. Petr vám postupně ukáže, jak by měl vypadat čistící skript pro data různých formátů. A narazil při tom i na jeden opravdu záludný oříšek. Není totiž mezera jako mezera. O tom už ale více v dnešní mňamce!

Period Over Period v Tableau | Mňamka #367

Period Over Period v Tableau | Mňamka #367

Při práci s daty ve vizualizačních nástrojích si velmi často potřebujete porovnat jednotlivá časová období. Zajímají vás např. prodeje tento vs. předchozí rok. V Tableau máte hned několik možností, jak takové period over period srovnání provést. Kterou z nich ale zvolit? Tomáš pro vás sepsal mňamku, ve které vás postupně provede výhodami a nevýhodami standardního řešení v podobě Quick Table Calculation, použití LOOKUP funkce, výpočetně náročnějšího data blendingu a variabilního custom filteru s předdefinovaným obdobím.