DATEN DEMOKRATISIERUNG

Exklusive Schritt-für-Schritt-Anleitung zur deskriptiven Forschung

Machen Sie sich bereit, die Fragen nach dem Wie, Wann, Was und Wo eines Forschungsproblems zu beantworten

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Datendemokratisierung bedeutet, dass jeder Zugang zu den Daten hat und dass es keine Pförtner gibt, die einen Engpass am Eingangspunkt der Daten schaffen. Es ist notwendig, dass wir den Zugang mit einer einfachen Art und Weise begleiten, in der die Mitarbeiter die Daten erfassen können, so dass sie sie nutzen können, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Möglichkeiten für eine Organisation zu identifizieren. Das Ziel ist, dass jeder zu jedem Zeitpunkt Daten nutzen kann, um Entscheidungen zu treffen, ohne dass der Zugang oder das Verständnis behindert werden.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur deskriptiven Forschung

Machen Sie sich bereit, die Fragen nach dem Wie, Wann, Was und Wo eines Forschungsproblems zu beantworten.

WAS IST DATENDEMOKRATISIERUNG?

Die Demokratisierung von Daten ist der fortlaufende Prozess, der es jedem in einem Unternehmen ermöglicht, unabhängig von seinen technischen Kenntnissen, bequem mit Daten zu arbeiten, sich sicher zu fühlen, darüber zu sprechen und infolgedessen datengestützte Entscheidungen zu treffen und datengestützte Kundenerlebnisse zu schaffen.

Ein Unternehmen, das Daten wirklich demokratisieren will, muss sich an die folgenden Grundsätze halten:

Geben Sie den Mitarbeitern das Vertrauen, datenbezogene Fragen zu stellen.

Allen Mitarbeitern die notwendigen Werkzeuge für den Umgang mit Daten zur Verfügung stellen.

Betrachten Sie die Datendemokratisierung als eine kontinuierliche Anstrengung, die einen organisationsweiten Kulturwandel erforderlich machen kann.

Der Einsatz der Datendemokratisierung läutet eine neue Ära ein, in der Unternehmen effektiver arbeiten können. Jedes Unternehmen, das die Datendemokratisierung einsetzt, muss über strenge Kontrollen verfügen, um den bestmöglichen Umgang mit Daten zu gewährleisten. Es sollte seine Mitarbeiter angemessen darin schulen, wie sie Daten nutzen können, um wichtige Entscheidungen zu treffen, die den Erfolg und die Initiativen des Unternehmens vorantreiben. Jeder Teilnehmer an dieser Entwicklung wird davon profitieren, dass Menschen ohne technisches Verständnis auf Daten zugreifen und Einblicke gewinnen können, da diese letztendlich nützlich sein werden.

Da sich die Idee noch in der Anfangsphase befindet, ist mehr Zeit erforderlich, um die Auswirkungen der Datendemokratisierung in allen Organisationen vollständig zu verstehen. Einige, die optimistisch sind, glauben jedoch, dass sie die Art und Weise, wie Organisationen Entscheidungen treffen, revolutionieren wird, da die Mitarbeiter Zugang zu allen Ebenen der gesammelten Daten haben und Erkenntnisse für künftige Maßnahmen gewinnen können.

Datengesteuerte Unternehmen, die sich der Datendemokratisierung verschrieben haben, müssen erkennen, dass es sich um einen allmählichen Prozess handelt, bei dem schrittweise kulturelle Veränderungen zu kleinen Erfolgen führen, die weitere kulturelle Veränderungen nach sich ziehen. Gegenwärtig versuchen immer mehr Unternehmen, dieses Konzept zu nutzen, um ihren Mitarbeitern Zugang zu Daten zu verschaffen, was zur Verbesserung der Arbeitsleistung und der allgemeinen Gesundheit des Unternehmens beiträgt.

Die Demokratisierung von Daten erfordert Protokolle und Techniken für die Datenpflege, was wiederum eine Vielzahl von Codezeilen und die entsprechenden Fähigkeiten voraussetzt. Mit Hevo Data, einer No-Code-Data-Pipeline, können diese Aufgaben jedoch ohne jegliche Kodierung erledigt werden. Hevo Data übernimmt die gesamte Datenbereinigung und stellt sicher, dass die geladenen Daten sauber, konsistent und bereit für die Analyse sind.

WARUM SOLLTE ES EINE DEMOKRATISIERUNG DER DATEN GEBEN?

Befürworter der Daten Demokratisierung argumentieren, dass Informationen auf alle Arbeitsteams verteilt werden müssen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Je mehr Personen mit unterschiedlichen Erfahrungen einen einfachen und schnellen Zugang zu Daten haben, desto besser wird Ihr Unternehmen in der Lage sein, entscheidende Geschäfts Erkenntnisse aufzudecken und zu nutzen. Viele Fachleute sind der Meinung, dass die Demokratisierung von Daten ein entscheidender Faktor ist. Wenn Sie allen Ebenen Ihres Unternehmens Zugang zu den Daten gewähren, können die Mitarbeiter auf allen Ebenen der Verantwortung und Zuständigkeit die Daten für ihre Entscheidungen nutzen.

DATEN DEMOKRATISIERUNG IST EINE ENTWICKLUNG

Jedes Unternehmen, das Daten demokratisiert, muss über eine solide Governance verfügen, um sicherzustellen, dass die Daten angemessen behandelt werden. Alle Mitarbeiter des Unternehmens sollten gründlich darin geschult werden, wie sie Daten nutzen können, um Unternehmensinitiativen und Wachstum voranzutreiben. Erwarten Sie, dass die Daten Demokratisierung ein evolutionärer Prozess ist, bei dem sich jeder einzelne bescheidene Sieg, den nicht-technische Nutzer durch den Datenzugang erringen, summiert, um schließlich die Vorzüge der Daten Demokratisierung zu verdeutlichen.

Obwohl es noch zu früh ist, um die gesamten Auswirkungen einer umfassenden Daten Demokratisierung in allen Unternehmen zu bestimmen, herrscht allgemeiner Optimismus, dass sie die Entscheidungsfindung in Unternehmen verändern wird, indem sie Mitarbeitern auf allen Ebenen den Zugang zu den von ihren Unternehmen gesammelten Daten und die Gewinnung von Erkenntnissen daraus ermöglicht.

Leitfaden für die Sondierung Forschung

Die Durchführung von Sondierungs Forschung scheint schwierig zu sein, aber ein effektiver Leitfaden kann helfen.

WARUM DIE DEMOKRATISIERUNG VON DATEN EIN FORTLAUFENDER PROZESS IST?

Mediendemokratie ist ein nie endender Prozess, da sie von Medienkompetenz abhängig ist, die ebenfalls ein nie endender Prozess ist. Die Datenwelt expandiert in einem noch nie dagewesenen Tempo, und die Geschwindigkeit, mit der Tools und Technologien entstehen, ist, gelinde gesagt, faszinierend. Aufgrund des Einflusses auf ihre Arbeit finden die meisten Personen, die nicht im Datenbereich tätig sind, diesen Wandel jedoch schwer nachvollziehbar und ein wenig frustrierend.

Zumindest sollte jeder in einem Unternehmen, unabhängig von seiner Tätigkeit, in der Lage sein, problemlos Antworten auf datenbezogene Fragen zu erhalten.

Darüber hinaus sollte in einem Unternehmen allgemein bekannt sein, wie und in welchem Umfang einzelne Teams mit Daten interagieren. Die Mitarbeiter sollten leicht feststellen können, wer Zugriff auf welche Datenkategorien hat, wo die Daten gespeichert sind und wie der Zugriff auf diese Daten oder deren Abfrage erfolgt.

Einer der Gründe, warum die Demokratisierung von Daten immer attraktiver wird, ist das enorme Datenvolumen, das wir gemeinhin als Big Data bezeichnen. Darüber hinaus hat es technologische Fortschritte gegeben, die es auch technisch nicht versierten Personen ermöglichen, Daten sinnvoll zu nutzen. Hier sind ein paar Beispiele dafür:

Daten Virtualisierungssoftware: Daten Virtualisierungssoftware beschafft und manipuliert Daten, ohne sich ihrer technischen Aspekte bewusst zu sein. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Unstimmigkeiten in den Daten oder verschiedene Dateiformate zu klären.

Daten Föderation Software: Dieses Programm fasst Daten aus verschiedenen Quellen unter Verwendung von Metadaten in einer virtuellen Datenbank zusammen.

Cloud-Speicher: Die Nutzung von Cloud-Speicher als zentralen Speicherort für Daten ist eine Methode, mit der Unternehmen die Datensilos vermeiden, die bisher die Daten Demokratisierung blockiert haben. Um die Sicherheit zu erhöhen, verschlüsseln oder verschleiern die Sicherheitsfunktionen der Datenbankverwaltung die Daten.

Selbstbedienungs-BI-Anwendungen: Diese Programme erleichtern die Datenauswertung für nichttechnische Benutzer. Wir können jetzt eine Maschine anweisen, Daten zu analysieren und sie technisch nicht versierten Personen zu erklären.

DIE DEMOKRATISIERUNG VON DATEN DIENT DER LÖSUNG VON DATEN PROBLEMEN

Warum sind Unternehmen so besorgt über die Demokratisierung von Daten? Um sie zu verwirklichen, sind erhebliche Investitionen erforderlich – die Schulung des Personals, die Installation von Tools und die Bewältigung des Wandels sind keine leichten Aufgaben.

Im Kern geht es bei der Daten Demokratisierung um die Bewältigung von Daten Problemen, mit denen der Einzelne täglich konfrontiert ist. Und aufgrund der Geschwindigkeit, mit der sich die Datenlandschaft und die Anforderungen der Menschen verändern, haben selbst die besten Daten Teams Schwierigkeiten, die Erwartungen der verschiedenen Teams zu erfüllen.

Im Folgenden sind die typischsten Datenprobleme aufgeführt, mit denen Einzelpersonen konfrontiert werden:

Ich habe keinen Zugang zu den Daten, die ich brauche

Ich kann den Daten nicht trauen

Ich habe Zugang zu den Daten, bin aber nicht in der Lage, Abfragen zu beantworten.

Die Analysetools meines Unternehmens sind nicht für Projektteams gedacht.

Die Datenexperten in meinem Unternehmen sind zu beschäftigt, um mir zu helfen.

Wenn einer oder mehrere der oben genannten Punkte von Ihren Mitarbeitern als zutreffend erachtet werden, kann man davon ausgehen, dass die Daten Demokratisierung in Ihrem Unternehmen verbessert werden muss.

WIE FUNKTIONIERT DIE DATEN DEMOKRATISIERUNG?

Die Daten Demokratisierung macht es für die Mitarbeiter eines Unternehmens einfacher und schneller, an die benötigten Informationen zu gelangen, und wird daher als ein entscheidender Faktor angesehen. Der gleichberechtigte Zugang zu Informationen über alle Abteilungen hinweg bewahrt ein Unternehmen vor der Top-Down-Management Strategie, bei der die Meinungen der bestbezahlten Mitarbeiter höher bewertet werden als die der anderen. Durch die Daten Demokratisierung wird allen Mitarbeitern eine größere Verantwortung für das Unternehmen übertragen. Folglich funktioniert sie auf drei entscheidenden Ebenen:

  • Daten

Unternehmen, die die Daten Demokratisierung noch nicht eingeführt haben, halten ihre Daten in Silos, die über Microsoft SQL Server, Dateien, Partnerorganisationen und persönliche Ordner der Mitarbeiter verstreut sind. Infolge der eingeschränkten Verfügbarkeit von Informationen verpassen sie eine optimale Unternehmensleistung. Die Entwickler von Cloud-basierten Data Warehouses wollen diese Silos auflösen. Die Cloud ist eine in sich geschlossene und verschmolzene Wahrheit Quelle für Datenanalysen, die es Unternehmen ermöglicht, aggregierte oder anonymisierte Daten mit Dritten auszutauschen, um die Transparenz zu fördern.

  • Tools und Ausbildung

Da es schwierig ist, alle Arten von Daten mit einem einzigen Analysetool zu verarbeiten, kann ein Unternehmen viele Tools einsetzen. Tableau Desktop und Tableau Server sind zwei Beispiele, ebenso wie Open-Source-Alternativen wie Apache Zeppelin und Caravel von Airbnb. Andere, wie der PyData-Stack, der auf einer Docker-basierten internen JupyterHub-Konfiguration läuft, sind ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Durchführung verschiedener Analysen.

Die Mitarbeiter eines Unternehmens müssen Daten Missverständnissen vorbeugen, da die Daten Demokratisierung ein Prozess ist, der immer mehr an Bedeutung gewinnt. Dies ist durch Schulungen möglich, in denen Ausbilder Ressourcen zum Selbststudium für den Rest der Gruppe entwickeln. Seminare, E-Mail-Listen und HipChat-Kanäle können genutzt werden, um Fachwissen effektiv zu verbreiten. Mitarbeiter können auch von Spezialisten im Büro lernen, indem sie sich neben sie setzen.

Es besteht eine gute Chance, dass große Gruppen von Geschäfts Anwendern die Daten eines Unternehmens unabhängig voneinander freier und tiefer untersuchen müssen. Für große Menschenmengen sind mehrere Schulungen und Analysetools erforderlich. Eine mehrstufige Strategie ist vorzuziehen, da sie es den verschiedenen Nutzern ermöglicht, je nach ihren Anforderungen und Talenten die entsprechenden Datenbanken zu erhalten, was einer Einschränkung der Analyse und der Bereitstellung von zusammengefassten Daten oder Rohdaten vorzuziehen ist. Die Benutzer können dynamische Dashboards als interaktive Ebene nutzen, um verschiedene Bereiche zu visualisieren und so schrittweise Erkenntnisse zu gewinnen.

Eine wichtige Ebene, die der Analytiker für die Benutzer von Unternehmensgruppen oder Einzelpersonen schafft, ist die geführte Analyse Erfahrung. Der Analyst bietet eine umfangreiche und sichere Umgebung, in der einige Benutzer Erklärungen und Anmerkungen verwenden können, um den Analyseprozess zu verfolgen.

Ein visuelles Datenermittlung Tool kann ebenfalls erforderlich sein, da es die Untersuchung großer Datensätze ermöglicht und damit weniger intuitive Ansätze wie SQL-Abfragen und Datentabellen ersetzt. Microsoft Excel kann auch eine gute Option für Personen sein, die Daten einfach übertragen wollen. Ein interner Zertifizierungskurs kann den Nutzern helfen, Daten Missverständnisse und -missbrauch auf höheren Ebenen des Datenzugriffs zu vermeiden.

  • Einzelpersonen

Die Einstellung, die für Data Analytics-Fachwissen erforderlich ist, ist offen, neugierig, enthusiastisch und beharrlich. Unternehmen erkennen und belohnen diese Art von Mitarbeitern während des Einstellungs- oder Beurteilungsprozesses. Sie ermutigen und engagieren diese Personen, damit sie mit ihrem Denken kreativ sind und so Fakten verändern, während sie alle wesentlichen Fragen stellen. Experten werden eingeladen, Seminare zu koordinieren, in denen sie andere über Werkzeuge, grundlegende Konzepte und neue technologische Durchbrüche unterrichten.

BEDENKEN HINSICHTLICH DER DEMOKRATISIERUNG VON DATEN

Obwohl die Daten Demokratisierung den Unternehmen helfen kann, effizienter zu werden, sind viele Menschen besorgt darüber, dass nicht-technisches Personal die Daten falsch interpretiert und schlechte Entscheidungen trifft. Sie sind besorgt über Fragen der Datensicherheit und die Wahrung der Datenintegrität, wenn mehr Menschen Zugang zu Unternehmensinformationen erhalten.

Infolgedessen zögern einige Unternehmen, sensible Daten außerhalb von Silos zu verlagern, und obwohl die meisten in den letzten Jahren Fortschritte gemacht haben, erschwert dieses Problem weiterhin den abteilungsübergreifenden Datenzugriff für die Mitarbeiter. Ein weiteres Problem ist die Duplizierung von Arbeit zwischen verschiedenen Teams, die die Unternehmen letztlich mehr Ressourcen kosten würde als zentralisierte Analysegruppen.

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