Tiden när data bara var ett IT-problem är förbi. Nu är dataanalys och business intelligence (BI) avgörande element för beslutsfattande i hela verksamheten. Även om de flesta verksamheter inser värdet av detta, kan de inte dra full nytta av sin data. Detta beror ofta på att de rusar förbi det första steget – att förbereda datan.
Dataförberedelse är den process som tar rådata och sedan rensar, transformerar, berikar och gör den användbar. Den processade datan används sedan för att fatta välgrundade beslut. Det finns fem huvudsakliga områden IT-team bör fokusera på för att påskynda den här processen: utveckla kunskapsdiagram, implementera datakataloger, hantera styrningsfrågor, effektivisera dataintegration och slutligen modernisera dataflöden.
- Ta fram kunskapsdiagram – Explicit data genereras av tydliga handlingar och genererar enkla slutsatser, som när en kund köper en produkt eller gillar ett inlägg. Däremot är implicita data – som att en kund klickar på en länk eller en produkt utan att köpa den, mindre konkreta. Men det ger fortfarande viktig information om kundernas beteende och upplevelser. Kunskapsdiagram skapar en visuell relation mellan dessa datatyper och kan ge verksamheter nya insikter om kundbeteende, sentiment och upplevelse, vilket leder till en mer komplett bild av företagets data.
- Implementering av datakataloger – Datan behöver också kunna spåras, inventeras och övervakas. Här kommer datakataloger in. Datakataloger är en centraliserad inventering av data inom organisationen. Metadata kompletterar datakatalogen för att hjälpa användare att identifiera var datan finns. Marknadsavdelningar kan till exempel koppla samman kunddata och reklamdata för att bestämma den bästa tiden att annonsera för vissa grupper. Försäljare av försäkringar kan exempelvis se hur olika dataelement relaterar till vissa policys, och sedan analysera eventuella trender kopplat till detta.
- Hantera styrningsfrågor – Datastyrning är en viktig komponent för att säkra och hantera data, men verksamheter kämpar ofta med att styra stora datamängder, särskilt när data lagras både i molnet och lokalt. Med god datastyrning på plats förbättras den övergripande kvaliteten på datan, liksom anställdas förtroende för den.
- Förbättra dataintegration – Genom att kombinera datakataloger och processer för masterdata management (MDM) kan verksamheter kartlägga framsteg för att skapa visualiseringar av var datan skapas, hämtas och nås i hela verksamheten. Detta hjälper till att förbättra dataintegration i hela verksamheten, vilket ger alla tillgång till uppdaterade och pålitliga data.
- Modernisera dataflöden – Förutom att ta itu med problemen i datastyrningen måste verksamheter modernisera sina dataflöden, alltså de processer som strömmar data genom verksamheten till en bestämd plats. Tidigare överförde verksamheter helt enkelt rådata till en datasjö, vilket hämmade datahämtning och skapade fördröjningar när datan faktiskt användes. Nu förbereds datan automatiskt, vilket resulterar i moderna dataflöden.
För att effektivisera dataförberedelsen kan artificiell intelligens (AI) och automatisering användas. AI kan samla in fel och sådant som avviker i stora mängder data, vilket är en viktig del av datarensningen, och automatiserad teknik standardiserar och påskyndar processerna.
Eftersom användningen av data fortsätter att öka måste företag se till att deras data faktiskt är användbar. Genom att fokusera på dessa fem områden för dataförberedelse kan verksamheter effektivt använda dataanalys för att ta välgrundade affärsbeslut.
Claes Huber, säljchef Boomi Sverige
