Realizarea maturității datelor: un act de echilibrare organizațională

De personalul Techopedia, 8 noiembrie 2017

Take away : Gazda Eric Kavanagh discută maturitatea datelor și maturitatea organizațională cu Jen Underwood din Impact Analytix și Ron Huizenga de la IDERA.

În prezent nu sunteți autentificat. Vă rugăm să vă conectați sau să vă înregistrați pentru a vedea videoclipul.

Eric Kavanagh: Bine, doamnelor și domnilor. Buna ziua si bine ai venit din nou. Este miercuri la ora 4 est, ceea ce înseamnă că este timpul pentru Hot Technologies. Da, întradevăr. Ma numesc Eric Kavanagh; Voi fi gazda dvs. pentru spectacolul nostru de astăzi, care este cu adevărat definit, conceput pentru a defini anumite tipuri de tehnologie în anumite stări de a fi în lumea gestionării datelor. Și subiectul nostru de astăzi este „Realizarea maturității datelor: un act de echilibrare organizațională”. Așadar, există locul cu adevărat al tău, lovește-mă pe Twitter, @eric_kavanagh. Mereu retuiesc dacă mă menționați și voi încerca să mă urmăresc și înapoi. Este un loc bun pentru a merge pentru a obține informații despre ce se întâmplă în lume. Îmi place acest format. Personaje scurte, 140 de caractere sau mai multe în aceste zile. Deci, nu ezitați să-mi trimiteți un tweet și voi urma înapoi.

Anul acesta este cald, desigur. Vorbim astăzi despre maturitatea datelor și iată linia, cu a ta cu adevărat în vârf. Avem un nou analist astăzi; Sunt foarte încântat să-l am pe Jen Underwood din Impact Analytix. Este destul de expertă în business intelligence și analytics și vizualizarea datelor și toate aceste subiecte grozave. Și desigur maturitatea datelor. Iar bunul nostru amic Ron Huizenga apelează de la IDERA. Deci, mai întâi vom auzi de Jen și apoi de Ron. Și atunci vom avea o discuție frumoasă la masa rotundă.

În timp ce împing acest slide de aici, voi spune doar câteva cuvinte rapide. Maturitatea gestionării datelor a fost subiect de ceva vreme. Evident, în istorie, trebuie să ajungeți într-un anumit punct înainte de a începe să vă gândiți la maturitate și s-au dezvoltat o mulțime de cicluri de viață la maturitate - sau cicluri - încercând să vă dați seama unde vă aflați în curbă. Ești o etapă timpurie? Ești adolescent? Ești matur? Etcetera.

Și cred că multe organizații sunt fie în anii adolescenței, fie la sfârșitul adolescenței, fie la începutul anilor XX în ceea ce privește maturitatea. Și asta nu spune nimic descurajant. Doar că suntem încă în primele zile în care putem gestiona datele ca un atu strategic. Și lucrurile s-au schimbat rapid. Mai ales în ultimii cinci-șapte ani, deoarece am trecut cam de la date mici la date mari și încearcă să împace aceste lumi destul de disparate și noile tehnologii cu tehnologiile vechi. Deci moștenirea este acolo, este peste tot.

Una dintre glumele pe care le-am auzit cu ani în urmă este că moștenirea este un sistem care este în producție. În momentul în care un sistem intră în producție, din punct de vedere tehnic este moștenire. Și într-un fel este adevărat. Dar linia de bază este că avem toate aceste sisteme care au fost în jur de mult timp și trebuie să găsim o modalitate de a înțelege unde ne aflăm în propria curbă de maturitate pentru a putea maximiza și optimiza valoarea datelor ca un atu . Și, desigur, există unele probleme de conformitate, unele reglementări de care trebuie să ne îngrijorează, în funcție de industria în care ne aflăm. Și, desigur, trebuie să ne facem griji și despre hacking. În trecut am vorbit despre guvernanța datelor și despre modul în care aceasta este într-adevăr parțială cu securitatea și doar înțelegerea rolurilor și responsabilităților de utilizare a datelor și asigurându-ne că obținem cea mai bună valoare.

Și, cu asta, voi înmâna cheile lui Jen Underwood și ea ne poate spune perspectiva ei asupra maturității datelor. Jen, ia-o.

Jen Underwood: Mulțumesc, Eric și mulțumesc că m-ai invitat. Așa că astăzi, voi acoperi câteva subiecte diferite și apoi o să-l prezint pe Ron cu IDERA și el va săpa mai adânc în alte domenii ale acestui subiect. Voi spune că este un rol esențial în era digitală sau în transformarea digitală în care ne aflăm acum și, așa cum a spus Eric, este o eră în evoluție. Câteva statistici amuzante ale Consiliului EDM, a existat un raport de referință al industriei de gestionare a datelor. Are aproape doi ani, dar este încă destul de relevant și va dezvălui o parte din factoids, în sine, despre faptul că este adolescent în acest spațiu. Voi vorbi puțin despre maturitatea datelor și pilonii guvernanței, în sine.

Pe această temă a erei digitale sau a transformării digitale pe care o auziți peste tot, acest lucru se întâmplă cu adevărat chiar acum. Unul dintre faptele interesante pe care le-am adunat pe măsură ce am urmărit industria în fiecare zi a fost un punct făcut de Gartner în primele zece tendințe strategice ale tehnologiei. Și ei spuseseră până în 2020 - deci suntem la doar câțiva ani distanță de asta - informațiile vor fi folosite pentru a reinventa, digitaliza și automatiza sau elimina 80% din procesele pe care le avem de la un deceniu mai devreme.

Și am văzut asta de ceva vreme, cred că aici vedeți diferite tipuri de oameni spunând, știți, „Data este uleiul nou” și acele tipuri de lucruri. Îmi place să spun că datele acum sunt aur digital. Și dacă te gândești la aplicații software și implicare software, am fost manager mondial de produse pentru Microsoft în trecut și chiar schimbarea în cariera mea din, știi, chiar ne-am concentra pe software până acum suntem concentrați pe utilizatori și culegerea datelor și gândirea despre monetizarea datelor.

Intrăm în această eră în care datele sunt aur digital și începeți să vedeți asta odată cu apariția a ceea ce se numește ofițerul principal de date și sunt, au, știți, două misiuni primare - și cu siguranță alte câteva - de a te asigura că datele sunt sigure și sigure și, de asemenea, de a găsi modalități de a maximiza valoarea datelor intern - și chiar extern - ca acel element digital. Așadar, aceste tipuri de lucruri care ar putea să nu fi fost sau nu ar fi părut importante pentru organizația dvs. în trecut, datele obțin în sfârșit un loc la masa de nivel C cu CDO și vor fi luate mult mai în serios înainte.

Dacă vă gândiți la gestionarea datelor și la maturitate, există două teme diferite pe care le am pe acest diapozitiv anume aici, prima fiind, știți, gestionarea datelor în sine. Este vorba mai mult despre funcțiile de business care dezvoltă și creează fluxuri de date și date, unele dintre politicile și practicile de acolo. Și atunci când vă gândiți la maturitatea gestionării datelor, este acea abilitate a unei organizații de a defini, integra cu ușurință, știți, să folosiți aceste date pe care le au din nou în scopuri interne sau externe, cum ar fi monetizarea datelor. Și una dintre marile teme - și a fost amuzant, mai devreme în cariera mea, și am profitat efectiv de unele instrumente IDERA și proiecte de arhitectură de date - a fost acest concept al metadatelor și ne gândim în continuare la metadate și atunci nu s-a vorbit. cam de mult, mult timp. În sfârșit, văd că metadatele sunt din nou cool. Este foarte important să interacționezi cu diferite grupuri, să înțelegi unde sunt datele tale, care sunt datele. Mai ales în lucruri precum un lac de date. În sfârșit, devine în sfârșit interesant.

Acum, am promis că am câteva statistici aici dintr-un raport de referință al industriei. Acesta a fost din 2015 pentru Consiliul EDM. Este vorba despre modernizarea calității și guvernanței datelor și există câteva factoide amuzante în acest anume. Aici, mai mult de 33 la sută dintre organizații au un program activ, formal de gestionare a datelor la un anumit nivel al organizației - doar 33. Deci, este foarte interesant în sine. Dintre cele 50 la sută care au, s-au formalizat cu adevărat, vrem să gestionăm datele, ne dăm seama că acesta este un atu cu adevărat important în organizația noastră, la fel cum oamenii au resurse umane. Doar 50 la sută dintre ei au avut programe care au fost mai vechi de un an. Deci, din nou, este o zonă emergentă, este într-adevăr destul de interesant în ceea ce am devenit din ce în ce mai important, mai ales cu lucruri precum unele dintre reglementările din industrie.

Așadar, de multe ori, de multe ori - și este interesant faptul că am participat la vânzări și roluri tehnice de-a lungul carierei mele - nu a fost chiar „O, putem economisi bani care ar motiva o organizație” - de obicei este frica. Mai mult, „Oh, draga mea, trebuie să ne asigurăm că suntem acoperiți. Nu vrem să ne pierdem locurile de muncă. ”Și cu siguranță lucruri precum hackingul și riscurile de date și scurgerea de date, există studii de referință cu adevărat interesante în acest sens. Verizon face unul în fiecare an și este probabil unul dintre cele preferate de a face recenzii. Ceea ce vedeți aproape întotdeauna este o inadvertență, nu este neapărat, știți, o utilizare greșită intenționată a datelor sau o gestionare greșită a datelor care duce la o scurgere. Și de multe ori - nu au aceste statistici pentru această sesiune anume - dar este fascinant faptul că aceste scurgeri accidentale de gestionare greșită a permiselor și etcetera. Știi, pentru a face lucrurile puțin mai ușoare, aceste scurgeri sunt împrumutate. Și, de obicei, pentru persoanele care sunt notate lateral sau externe organizației dvs., iar acest lucru nu vă doriți.

Așadar, acestea sunt tipurile de lucruri când vă gândiți să aveți un program de guvernare și securitate pentru gestionarea datelor. Știți, nu doar decizii proaste și economisire de bani, dar, de asemenea, asigurați-vă că, știți, sunteți în siguranță, respectați legislația privind confidențialitatea și securitatea. Ești capabil să monetizezi datele din această eră digitală și, desigur, știi, vrei să faci lucrurile în mod eficient și să refolosești datele și să ai copie binecuvântată și să ai - urăsc când oamenii spun, iar eu sunt în analiză și eu am fost de mult timp în analiză, o versiune a adevărului. De obicei, știi, de obicei există mai multe versiuni ale adevărului, doar din perspective diferite. Dar, în esență, doriți ca datele să fie fiabile pe care vă bazați deciziile.

Unul dintre cei mai mari șoferi pe care îi văd - și este un lucru bun, este un lucru bun că devine din nou cool - este întregul concept al GDPR al Uniunii Europene. Și permiteți-mi să vorbesc despre asta puțin. Așadar, dacă nu știți GDPR, veți auzi multe despre asta anul viitor. Este o nouă legislație care are loc în mai. Acesta va fi pus în aplicare în mai 2018 și are niște penalități mari pentru gestionarea greșită a informațiilor. Este posibil să fi auzit acest lucru despre alte forme - poate să nu folosești termenul GDPR - este posibil să fi auzit sau văzut acest lucru despre drept de a fi uitat, ceea ce înseamnă că poți contacta și să le rogi vânzătorilor să elimine datele tale. Din nou, arhitecți de date din trecut, nu ar elimina datele. L-am schimba, l-am face inactiv în scenariile de depozitare a datelor. Nu ne-am șters cu adevărat datele. Nu am avut procese pentru asta. Deci, știți, sunt lucruri care vor atinge fiecare aspect al organizației dvs. și diferite moduri și procese pe care poate nu le-ați luat în considerare în construirea aplicației sau a depozitului de date. Așadar, dacă vedeți că despre GDPR ar trebui să vă gândiți, destul de curând veți avea nevoie de o bază legală pentru a justifica colectarea și prelucrarea datelor cu caracter personal.

Așadar, acest lucru este în mare parte la nivel personal, deci trebuie acordat liber consimțământ: specific, informat, lipsit de ambiguitate. Și va avea impact asupra mai multor domenii ale inteligenței artificiale și ale științei datelor - aceasta este zona pe care o acoper în cea mai mare parte în aceste zile sunt implicațiile științei datelor și mă asigur doar că există o anumită transparență în modelele în sine - precum și în multe alte domenii din autoservirea dvs. BI, depozitul dvs. de date, managementul de date master, chiar și proiectele clientului dvs. 360, pentru personalizare și chiar linia dvs. de aplicații de afaceri. Așadar, acesta este un lucru care va atinge fiecare parte din org. Și spre deosebire de legile privind confidențialitatea din alte jurisdicții, GDPR va fi aplicabilă oricărei organizații situate în interiorul sau în afara Uniunii Europene. Și amenzile de conformitate, din nou, sunt semnificative. Organizația dvs. poate fi amendată cu până la patru procente din totalul dvs. brut anual - cred că se numește cifra de afaceri - venitul în sine.

Sper să vă atrag atenția și acestea sunt lucrurile pe care ar trebui să le luați în seamă. Dacă compania dvs. respectă deja unele dintre aceste practici și standarde industriale cu PCI, poate că este un ISO - nu sunt sigur dacă o să spun acest lucru - 27001. Dacă faceți deja unele dintre acestea, nu ar trebui să ' nu va fi prea copleșitor, dar este ceva de care trebuie să știți cu siguranță. Așadar, pe măsură ce vă pregătiți pentru aceasta, există câteva zone, în special în gestionarea datelor, iar unul dintre primele lucruri este să aveți un catalog și să clasificați datele dvs. - știind unde se află datele dvs. Și într-o lume, o lume hibridă, în care datele trăiesc peste tot: Este în nor; este în aceste aplicații; este în forța de vânzări; într-un alt program aleatoriu utilizează și marketingul, știți, sistemele dvs. de clienți sau sistemele de inventar - toate aceste tipuri de locuri. Știi unde sunt datele tale și cel mai ușor de făcut - și acesta a fost un domeniu cu adevărat amuzant al gestionării datelor, este faptul că aceste concepte ale acestor cataloage de date au informații, chiar și clasificarea învățării automate este o parte din informații.

Și din nou, metadatele - am menționat că metadatele se transformă din nou, așa că mă gândesc cu adevărat la metadate și nu glosezi acel subiect important, în timp ce începi să proiectezi lacuri de date și acele tipuri de lucruri și, desigur, să le reglezi și să le monitorizezi. Așadar, monitorizarea va deveni mult mai importantă atunci când va trebui să vă întoarceți, iar cineva de la GDPR, de exemplu, vă poate cere să demonstrați unde s-au dus acele date, cine le are, cine a avut acces la acestea, etc. Pentru că de fapt, va trebui să le arătați autorităților acele tipuri de lucruri.

Pentru a vă ajuta cu maturitatea gestionării datelor, există de fapt câteva școli de gândire și cred - nu sunt 100% sigur - cred că am văzut în puntea lui Ron că va acoperi câteva dintre acestea, așa că una care Voi vorbi astăzi este de la CMMI. Și acesta, acesta este disponibil pentru oameni; acoperă șase categorii diferite de gestionare a datelor, 25 de zone de proces, 414 declarații de practică și 596 de produse de lucru diferite. Așadar, când te gândești chiar și la toate lucrurile pe care le faci, cum ar fi gestionarea și arhitectura datelor, 596 de produse funcționale de lucru, nu ți-ai dat seama cât ai făcut, nu? Sau ceea ce nu faci cu adevărat. Când mă uit la un număr de genul acesta, este unul dintre lucrurile care chiar îmi rămân în minte. Așadar, în acest aspect și ceea ce îmi place la acest aspect, este că arhitectura și tehnologia sunt neutre. Așadar, asta înseamnă că, dacă știi, și majoritatea organizațiilor mai mari cu care am consultat sau lucrat și implementat de-a lungul anilor, știi, au acolo tot felul de tehnologii diferite. Deci, veți dori, să știți, să traduceți ce înseamnă DMM pentru platformele și tehnologiile pe care le utilizați în mediul dvs. specific. De asemenea, este independentă de industrie, deci nu este neapărat specifică îngrijirii de sănătate, de exemplu. Asistența medicală are anumite aspecte - indiferent dacă este BAA sau diferite tipuri de clasificări, trebuie să traduceți sau să analizați diferite tipuri de lucruri, în timp ce vă pregătiți programul sau planul pentru a vă îmbunătăți nivelul de maturitate a gestionării datelor în cadrul organizației.

Ce este asta dacă nu este vorba despre unele dintre aceste lucruri? În esență, este definirea a ceea ce, dar nu vă spune în mod special cum să faceți asta. Fiind o personalitate foarte tipă, cea mai mare parte a carierei mele, mi-a plăcut când oamenii îmi ofereau un obiectiv și îmi puteam da seama cum să ajung la acel obiectiv și nu spuneam, micromanând timpul meu, cum să ajung. Așa se face că maturitatea gestionării datelor și aceste procese cu CMMI vă oferă obiectivele și vă oferă cum să vă măsurați în anumite domenii diferite. Și îți vor oferi un nivel. Există diferite modalități prin care poți puncta și măsura singur, indiferent dacă este nivelul unu până la nivelul cinci, ceea ce înseamnă că l-ai optimizat și ai un program cu adevărat puternic.

Și pentru a vă oferi o idee pentru ceea ce înseamnă cu adevărat, am o mică imagine de ansamblu a ceea ce ar putea însemna asta. Aici, atunci când vă gândiți să aveți un ciclu de viață al procesatorului de maturitate de gestionare a datelor, acesta are procesele de asistență în loc, de la toate cerințele, gestionarea riscurilor, trebuie să susțineți procesele acolo, până la guvernarea datelor și sunt amabil. de a glosa peste asta, dar, în esență, guvernarea datelor este un întreg program în sine. Având un glosar de afaceri, am vorbit pentru totdeauna despre glosarele de afaceri și arhitecții de date - acesta ar trebui să fie ceva pe care îl ai în cadrul organizației tale. Unele dintre aceste tipuri de cataloage de tehnologie, realizează, elaborează un glosar de afaceri cu aglomerare de informații și preluare și ce nu și, înțelegând linkuri în documente către perspective diferite ale acelorași date, ale câmpului de date sau versiunea datelor pe măsură ce se schimbă pe parcursul ciclului de viață al valorii.

Acestea sunt tipurile de lucruri care s-au îmbunătățit mult de când am început în carieră. În trecut, trebuia să dezvoltăm sisteme pentru acasă pentru a face aceste tipuri de lucruri. Deci, ne uităm la imaginea globală și cea mai mare, este strategia și apoi toate diferitele piese de aici, de la management la calitatea în guvernare. Și un lucru în ceea ce privește calitatea datelor, este interesant, deoarece industria devine mai automatizată și avem, din nou, aceste procese digitale cu o decizie automatizată. Lucrez foarte mult în spațiul de știință a datelor unde unele dintre aceste instrumente automatizează deciziile și actualizăm modelele predictive din zbor. Multe dintre aceste instrumente și algoritmi necesită și presupun că datele sunt bune. Este nevoie ca datele să fie valabile pentru a vă oferi o decizie automată bună. Așa că, în a te gândi, poate, calitatea datelor este, de obicei, una dintre acele lucruri pe care oamenii le periază deoparte și nu o iau foarte în serios. Dar, odată ce începeți automatizarea luării deciziilor în modele pentru modelare predictivă și învățare automată, calitatea datelor devine într-adevăr importantă.

Câteva modalități de a vă măsura progresul aici este - și îl voi lăsa pe Ron să vorbească despre asta, are și un minunat diapozitiv în acest sens și în sesiunea sa - o să vă dau un vârf rapid, știți, aceste niveluri diferite în aceasta. În esență, este o autoevaluare, nu? Deci, veți analiza guvernanța dvs. de date și ce credeți că aveți ceva în loc. Și nu vă faceți jenă dacă nu o faceți. Așa cum am spus, există doar 33% din organizații care chiar au început să facă aceste tipuri de lucruri. Chiar dacă, știți, aceste tipuri de programe au fost de-a lungul cel puțin - sunt în industrie de peste 20 de ani și cu siguranță făceam aceste tipuri de lucruri în urmă cu ani, poate nu am numit-o așa. CMMI, au un exercițiu pe care îl poți autoevalua și pe care îl poți parcurge și felul de a te uita și crea propriul tău - în acest caz, un fel de diagramă radar - a evaluat toate aceste unghiuri sau lucruri diferite. Și fiecare organizație, așa cum am făcut diferit, știți, când obișnuiam să fac consultanță și implementarea acestor proiecte, știți, fiecare organizație este unică. Vor fi domenii care vor fi cu adevărat, foarte importante pentru ei. Poate, știți, este managementul proceselor sau este managementul calității sau riscul - depinde ce este, dar veți dori să căutați și să creați un reper sau o bază, și apoi să vă gândiți la ceea ce îi definește succesul.

În acest caz, când vă gândiți să măsurați și să guvernați aceste tipuri de lucruri, veți dori să asigurați mai întâi o sponsorizare executivă pentru un program ca acesta. Este ceva ce va fi inter-funcțional în întreaga organizație, așa că, chiar dacă Susie Q și John Smith, ei decid: „Da, hai să facem asta. Trebuie să facem asta”, nu pot face asta într-un siloz în organizarea lor sau chiar dacă este IT. Într-adevăr, trebuie să beneficiați de acest lucru din partea întreprinderii și a experților în materie de date. Ei trebuie să aibă ceva timp. Ei nu doresc să fie doar o sarcină în plus. Dacă ați lucrat vreodată - cred că am îndeplinit câteva sarcini de gestionare a datelor master, proiecte înainte și calitatea datelor - și, de obicei, știți, ajungeți la business și ei, „Oh, administrarea datelor”. Nu este ceva de care sunt entuziasmați. Și sunt ca: „Oh, nu. Trebuie să avem timp pentru asta ”, și ei se întâmplă. Așa că veți dori să aveți un angajament de timp. Va trebui să aveți binecuvântarea asta de sus. Veți dori ca acesta să fie inter-funcțional.

Din nou, acesta este ceva care atinge cu adevărat multe domenii ale organizației. Și cu GDPR, asta ar trebui să ușureze un pic, deoarece, din nou, legile de la GDPR și în cazul în care datele cu caracter personal sunt utilizate pentru clienții dvs. și utilizate în întreaga organizație, asta ar trebui să fie puțin mai ușor dacă îl aplicați, dacă aveți să adere la GDPR. A lua legătură aici. Asta ar trebui să vă fie mai ușor de făcut. Veți dori să atribuiți o anumită responsabilitate și apoi să vă uitați, veți să le personalizați. Deci, te uiți mereu la aceste tipuri de îndrumări pe care le oferă aceste organizații și, de obicei, acestea sunt: ​​sunt orientări pentru tine și vei pune în aplicare cultura ta în organizația ta.

A lucra în guvernare a fost într-adevăr un lucru important, unul dintre lucrurile pe care unele dintre produsele pe care le-am dezvoltat atunci când am fost în managementul mondial al produselor la Microsoft au fost autoservirea BI și permiteau utilizatorului de afaceri și utilizatorului non-tehnic de date să jucați-vă cu datele și creați-vă propriile rapoarte și de multe ori IT-ul ar reveni. Așa că am petrecut mult timp în această guvernare și m-am asigurat că produsele vor avea caracteristicile potrivite și auditul și logarea și, știți, făcându-l astfel încât să nu reducă baza de date în sine. Dar există un cadru care, de-a lungul anilor, lucrează la acest subiect particular al acestor tipuri de lucruri, care sunt chiar similare cu gestionarea datelor. Veți dori să aveți această fundație care a fost înființată cu sponsorizare executivă pentru acest lucru și veți dori acel angajament între afaceri și IT.

La fel, din nou, am vorbit despre alocarea bugetului / timp și în dezvoltarea de noi procese. Va fi o schimbare la nivel cultural atunci când faceți unele dintre aceste lucruri, știți, să începeți să analizați datele. Dar știți, este din nou foarte important din perspectivă strategică. Și ca să vă dau o impresie, iată un exemplu și l-am curățat de unul dintre proiectele mele vechi de acum ani cu privire la aceste tipuri de lucruri. Și din nou, acest lucru este probabil mai mult din punctul de vedere al guvernanței generice, dar cu siguranță poate fi reutilizat pentru aceste tipuri de proiecte cu gestionarea și evoluția proceselor de gestionare a datelor și guvernarea acestora. Aveți un expert în materie de afaceri, avem aici stewards de date, experți în domeniul IT, știți, pentru diferite linii de activitate. O mulțime de companii care sunt mai mari vor avea consiliul dvs. de standarde pentru întreprindere, și arhitecții dvs. de întreprindere și arhitecții de date și modelatori. Vor fi așadar câțiva experți din diferite domenii de la diferite niveluri. Și din nou, multe dintre acestea - urăsc să-l am ca exemplu - vor fi personalizate pentru organizația ta și cultura ta.

Unul dintre lucrurile când lucrezi cu aceste proiecte, din nou este de multe ori probabil că nu este cel mai interesant proiect din organizații, nu atât de vizual cum își doresc oamenii. Este amuzant, este unul dintre acele lucruri care, atunci când firma de consultanță va intra sau chiar în propriul grup IT sau în centrul de excelență al grupului dvs. de BI, va intra sau va veni centrul de excelență al analiticii și vom lucra la date maturitatea calității și gestionarea datelor, s-ar putea să nu fie incredibil de încântați. Dar trebuie să găsiți modalități de motivare a acestora și să o includeți în măsurătorile lor. Așadar, când te gândești la ce va fi, este un lucru să faci acest exercițiu o singură dată și vei primi oameni la bord. Și descoperi că le-a plăcut catalogul de date sau le plac unele dintre aceste lucruri, deoarece le face viața mai ușoară și pot găsi ceea ce înseamnă sau le pot înțelege datele și le pot adăuga propria perspectivă. Și asta, cataloagele de date sunt probabil unul dintre cele mai mari proiecte pentru a ajuta oamenii să se îndrăgostească cu adevărat de acest lucru.

Așa că următorul lucru este să-i ținem logodni. Cum ții pe cineva angajat că poate nu le pasă de asta? Este să definim anumite valori și să o includem, măsurarea lor în și apoi să oferim o anumită învățare pentru atunci când există încălcări și unele conștientizări că, „Hei am făcut foarte bine o vreme și nu prea bine după un timp.” Deci sunt tipuri de lucruri la care trebuie să te gândești pentru a-l continua. Și atunci când te gândești la notare, iar acesta este un exemplu din CMMI, acesta este modul în care o notează. Din nou veți avea propriile dvs. tablouri de bord, propriile dvs. IP-uri, știți, diferite modalități de măsurare a oamenilor într-o organizație. Dar vei avea diferite modalități de a puncta și de a-ți măsura propriul succes. Punctul meu cheie pe care ar trebui să îl îndepărtați de acest lucru sau un cârlig pentru a-l îndepărta este să vă asigurați că aveți o modalitate de a măsura succesul și că vă puteți sărbători succesele.

Așa că, cu asta, apreciez că ai agățat acolo pentru acest subiect interesant și voi trece la Ron, asta va săpa un pic mai adânc.

Ron Huizenga: Ei bine, mulțumesc, Jen. Și mulțumesc, tuturor, că ne-ați alăturat astăzi. Acum voi lua câteva fațete despre ceea ce a vorbit Jen și voi aprofunda puțin pe anumite domenii. Dar ceea ce voi face, de asemenea, este să ofer un fel de rezumat al modului în care poți avea cel puțin un fel de autoevaluare la nivel înalt a unora dintre aceste domenii. Pentru că așa cum ați văzut cu modelele CMMI și cu acest tip de lucru, puteți merge foarte profund foarte repede cu o mulțime de indicatori diferiți. Deci, ceea ce dorim cu adevărat să ajungem este ceva, astfel încât să vă puteți simți bine unde organizația dvs. se află la un nivel destul de ridicat și apoi să începeți să analizați celelalte. Deci, cu asta voi vorbi despre eficacitatea organizațională. Și o să mă bazez pe CMMI și pe unele din celelalte standarde sau corpuri de cunoștințe care au ieșit din asta de-a lungul anilor. Și apoi voi vorbi despre unii dintre indicatorii de maturitate pentru maturitatea datelor și maturitatea proceselor, deoarece, pe măsură ce parcurgem acest lucru, veți vedea că merg mână în mână. Și susținând perspectivele, Jen a vorbit despre guvernanță într-un singur domeniu. Și voi vorbi și despre arhitectura întreprinderii puțin. Și atunci o vom rezuma și vom ajunge la masa rotundă în sine.

Dacă ne uităm la aceasta, există o mulțime de standarde și BOK-uri - care, desigur, sunt corpuri de cunoștințe - care au fost publicate de-a lungul anilor. Multe dintre acestea au rezultat cu adevărat din capacitatea modelului de maturitate. Și de aici a venit CMMI despre care vorbește Jen. Modelul CMM în sine a fost de fapt în 1998. De fapt a fost pornit de un domn pe nume Watts Humphrey, când a fost cu IBM. A avut o carieră de 27 de ani la IBM. Dar adevărata sa dezvoltare activă a acelui model special a început atunci când era la Carnegie Mellon și a fost comandată de Departamentul Apărării al SUA. Multe alte standarde au fost utilizate pentru a obține acest lucru. Și ceva foarte bun de știut despre industrie atunci când vorbim despre acest lucru în unele dintre celelalte standarde este, atunci când ne uităm la momentul, acesta este, de asemenea, pe fundalul lucrurilor pe care le vedem în industrie în general. Aceasta a fost momentul în care mișcarea calității începea să prindă cu adevărat, în special în domeniul producției și care s-a abătut în alte zone. În cazul în care ne-am uitat la modalități de îmbunătățire a proceselor de fabricație, făcând lucruri precum gestionarea totală a calității, fabricarea la timp și alte lucruri. Și o mulțime de filozofii care au ieșit din asta au intrat în întregul corp de muncă de calitate.

Și acesta este într-adevăr un loc săritor de la care au pornit o mulțime de lucruri. A început în industria generală și și-a făcut drum în IT și date și în sisteme de procesare și informații. Alte standarde despre care vedem că sunt mai strâns legate sau mai specifice pentru unele dintre lucrurile despre care vorbim este, desigur, modelul de maturitate a datelor, despre care Jen a vorbit puțin. Există, de asemenea, modelul de maturitate al procesului de afaceri de către Grupul de gestionare a obiectelor. Și o serie de alte standarde pe care ați observat că organizația dvs. le-ar putea prinde sau utiliza pentru diferite domenii ale activității, în special IT, cum ar fi COBIT, care este obiective de control pentru informații și tehnologie, ITIL, care este în general infrastructură. -focalizat, de care s-au ocupat mulți dintre voi. Din nou, managementul calității totale. Și mai ales atunci când intrați în lucruri precum metrici și orice altceva, este posibil să fi văzut jocuri precum controlul statistic al procesului. Și apoi, desigur, unele dintre organismele de cunoștințe cu care avem de-a face sunt informații sau profesioniști IT. Organismul de gestionare a informațiilor de către.

Există, de asemenea, echivalentul cu acesta, corpul de cunoștințe de analiză a afacerilor. Și corpul de cunoștințe de management de proiect. Este posibil să aveți mai multe sau mai multe dintre aceste lucruri în joc, fiind utilizate de diferite părți interesate din organizația dvs. în același timp. Dar haideți să filtrăm prin BOK-uri și să revenim și să spunem, ce este maturitatea? Și enumerăm definiția de matur deoarece, atunci când vă întrebați ce este maturitatea, atunci când o consultați în dicționar, aceasta spune de fapt „sunteți matur”. Așadar, utilizarea cuvântului „matur”, înseamnă că ați ajuns într-un nivel avansat stadiul de dezvoltare - desigur, foarte generic. Dar ceea ce privim cu adevărat aici avansează ceea ce facem până la un nivel mai înalt și mai mare de realizare pe măsură ce trecem. Și când te uiți la o mulțime de standarde, așa cum vei vedea, CMMI în special și modelul de maturitate a capacității bazează într-adevăr lucrurile pe o scară de cinci puncte, deci ne oferă un mod gradat de a privi și de a spune, cum sunt? evoluăm de fapt de-a lungul acestei scări în cum creștem?

Cu toate acestea, atunci când ne uităm la maturitate, în ceea ce privește atingerea maturității organizaționale în ceea ce ne interesează, trebuie să fim în echilibru. Trebuie să atingeți maturitatea datelor și vom vorbi despre câteva dintre criteriile pe care trebuie să le faceți acolo, dar trebuie să atingeți maturitatea procesului în același timp. Sunt două fețe ale aceleiași monede și trebuie să meargă mână în mână. Nu puteți trece de la zero la cinci pe o scară de maturitate a datelor fără a crește maturitatea procesului și același lucru este valabil și pentru maturitatea procesului. Amândoi sunt uniți și se trag reciproc pentru călătorie, în timp ce evoluați de-a lungul diferitelor etape. Și voi vorbi despre asta puțin mai mult într-un viitor slide aici. Celelalte lucruri pe care trebuie să le realizăm este realizarea atât a datelor cât și a maturității proceselor sunt fundamentale pentru arhitectura întreprinderii și fundamentale pentru unele dintre lucrurile de guvernare despre care vorbea și Jen. Le permitem celor prin atingerea maturității în unele dintre aceste lucruri pe care încercăm să le facem.

Acum, pe diapozitiv despre care Jen a spus că o să vorbesc într-un pic mai detaliat. Am luat doar câteva categorii și, folosind scala CMM aici, și de fapt am propria mea, adaug de fapt un zero în ceea ce privește scara, deoarece pot exista anumite cazuri în care de fapt nu ai făcut orice tracțiune deloc în aceste cazuri. Deci acestea sunt doar modalități de recunoaștere care s-au întâmplat. Deci, dacă ne uităm în special la guvernanța datelor, este posibil să începeți de la zero, deoarece nu aveți programe de guvernare a datelor în vigoare. Și pe măsură ce începeți să maturizați prin diferite domenii, odată ce începeți să îl introduceți la nivel de proiect, apoi la nivel de program, prin divizii și, în cele din urmă, la nivel de întreprindere, așa este, din perspectiva guvernanței, vă maturizați și creșteți ca o organizație așa cum faci asta.

Alte aspecte ale acestuia, cum ar fi gestionarea datelor master, puteți începe de la zero, fără clasificări formale de date. Apoi ajungi la, crești până la un punct în care recunoști că ai date de master și începi să clasifici, dar nu sunt integrate. Apoi începi să lucrezi către depozite integrate și partajate. Atunci când intri într-un mediu standardizat, atunci când te uiți să furnizezi servicii de gestionare a datelor. Și pe măsură ce înaintați mai departe acolo, veți înființa stewards de date master și, în cele din urmă, un consiliu de administrare a datelor care se uită cu adevărat la acest lucru serios. Când priviți mediul dvs. tehnic și aplicațiile și bazele de date pe care le aveți din perspectiva integrărilor de date, din nou, într-un mediu imatur, veți avea o serie de interfețe ad-hoc, punct la punct și de acest tip de lucru. Și pe măsură ce crești, vei începe să introduci câteva instrumente și standarde comune. Apoi vei începe să te uiți la platformele comune de integrare pe măsură ce crești. Și pe măsură ce deveniți standardizat, veți lucra la middleware standardizat și la lucruri ușoare posibile, cum ar fi autobuzele de servicii pentru întreprinderi, model canonic, categorizați toate datele din organizația dvs. și veți lega de asemenea lucrurile precum regulile de afaceri din depozitul dvs. și acel fel de lucru. Și apoi mergând și mai departe acolo unde îl obțineți complet încorporat în cultura organizațională. Și desigur, calitatea este primordială. După cum a vorbit Jen, o mulțime de decizii și o mulțime de instrumente care există, presupun că aveți date de înaltă calitate cu care lucrați. Deci, calitatea datelor este o bază fundamentală pentru atingerea maturității datelor.

Din nou, când te uiți la date, este posibil să ai multe silozuri și date împrăștiate în medii imature. Este posibil să aveți neconcordanțe care sunt acceptate. Și apoi începi să lucrezi la asta, recunoscând inconsecventa și apoi începi să privești planificarea. Și dacă te uiți la mediile gestionate aici, ceva foarte important aici este curățarea datelor la consum pentru a utiliza datele în luarea deciziilor. Deci, despre ce vorbim cu adevărat, este curățarea datelor, unde o vom încărca în depozite de date și alte instrumente de asistență decizională. Și acest lucru este analog cu ceea ce obișnuiam să vedem în tipul de industrie de fabricare a datelor în care oamenii ar construi produse, și-ar face drumul pe linia de asamblare, iar la sfârșitul acestuia, ar fi să inspectați produsul și să mergeți, „Oh, avem defecte aici. ”Din nou, un lucru pe care nu îl poți face niciodată este acela că nu poți îmbunătăți niciodată calitatea unui produs inspectându-l la final. Puteți vedea problemele cu acesta și apoi puteți lua măsuri pentru îmbunătățirea următoarelor și a celorlalte care vin pe linie după aceasta, dar nu veți îmbunătăți niciodată inspectându-l la final. Așadar, atunci când înaintați, mai ales în date, vă deplasați mai mult dintr-o inspecție și un punct de vedere de curățare la locul de consum unde începeți să încercați să construiți asta la sursă, chiar de unde capturați date, procesele care acționează asupra acestor date, asigurându-se că datele sunt corecte și potrivite pentru consum la fiecare proces pe parcurs. Pe măsură ce evoluați mai departe, începeți să dezvoltați și să obțineți un IPC de calitate și începeți să dezvoltați acea abordare de prevenire a calității datelor pe măsură ce mergeți mai departe.

În ceea ce privește comportamentele organizaționale sau lucrurile pe care le vedeți este, dacă nu credeți că aveți o problemă sau nu știți, este posibil să fiți, dacă există o fază de negare în organizația dvs., asta îmi spune că sunteți în stare de un nivel zero sau potențial care se deplasează într-unul singur. Dacă există multe haos în jurul datelor dvs. și încercați să rezolvați aceste inconsecvențe, probabil sunteți la nivelul unu. Când sunteți încă într-un mod reactiv, vă mutați în gestionat, dar nu veți obține standardizarea până când nu aveți de fapt un mediu de date foarte stabil, care să cuprindă atât guvernanța, calitatea, managementul principal de date și datele. integrare, pentru a numi doar câteva dintre puncte. Și din nou, odată ce treci peste asta, atunci vei începe să intri în stiluri de gestionare cu adevărat proactive. Dacă ajungeți la partea în care aveți un comportament foarte predictiv și, de asemenea, analitice pentru a-l face backup și KPI-urile pentru a-l sprijini în organizația dvs., atunci când ne uităm la acest lucru și suprapunem câteva lucruri, există alte lucruri pe care le putem vezi despre organizații și unde se află. Să ne uităm la focalizarea IT principală într-o organizație. Dacă concentrarea dvs. principală în domeniul IT este încă pe tehnologie și infrastructură, probabil că sunteți orientat către sfârșitul scării mai puțin matur. Însă, atunci când vă concentrați cu adevărat pe activarea strategică a activității strategice pentru informații și informații, atunci vă apropiați mai mult de sfârșitul matur al scării. De asemenea, atunci când îl priviți dintr-o perspectivă a datelor, dacă sunteți la capătul scăzut, aveți un risc ridicat de date, iar dacă sunteți la nivel înalt, ați redus riscul legat de date. Iar partea flip a acesteia este generarea valorii a organizației. O scadență mai scăzută a datelor înseamnă că probabil aveți un nivel destul de scăzut de generare a valorii, în special în ceea ce privește datele pe care le aveți în organizație. Și pe măsură ce avansați scara, primiți o generație de valoare ridicată.

Să analizăm acest lucru în termeni de modelare a datelor în sine. Uneori, modelarea datelor a devenit un pas cu cap roșu. Și modelarea datelor este fundamentală pentru atingerea maturității datelor. Vreau să vorbesc despre câteva dintre semnele de poveste despre modul în care modelarea datelor se leagă de acest aspect. Dacă se folosește doar pentru documentare sau pentru generarea simplă de baze de date fizice pentru aplicații mici și acel tip de lucru, probabil că sunteți la un nivel mai mare în ceea ce privește maturitatea datelor. Pe măsură ce începeți să îmbrățișați și să recunoașteți diferitele tipuri de modele, inclusiv conceptual, modelul logic și modelarea fizică acolo unde este, de asemenea, știți, practic conduceți proiectul. Îl folosești cu adevărat ca punct de vedere al proiectării, apoi ești la un nivel.

Când începeți să-l priviți de la un nivel mai ridicat al întreprinderii, inclusiv crearea de modele de întreprindere sau canonice, introducerea conceptelor și legarea în mai multe modele, linia de date și construirea metadatelor de guvernare direct în modelele dvs., începeți să ajungeți la un nivelul trei, și apoi treceți mai departe către metadatele de guvernare deplină, integrarea glosarului de afaceri etc. Privind ciclul de viață și lanțul valoric de date este când ajungeți într-adevăr la un nivel patru. Și, din nou, modelarea complet integrată cu glosarele de afaceri, metadatele, care pot conduce lucruri precum analitica auto-servire, chiar atunci când ați obținut o stare destul de matură.

Ca parte integrantă despre asta, vreau să vorbesc despre ciclul de viață al datelor foarte pe scurt. Iar motivul pentru care vreau să vorbesc despre asta este ciclul de viață al datelor, din păcate, este destul de des ignorat. Și despre ce este vorba, a descris cu adevărat modul în care un element de date este creat, citit, actualizat sau șters, precum și procesele care acționează asupra acestuia în întreaga organizație. Deci, cei care suntem în industrie de mult timp se referă la acest lucru ca fiind CRUD pentru că este vorba de crearea, citirea, actualizarea și ștergerea. Dar trebuie să înțelegem acest lucru la un nivel fundamental atunci când avem de-a face cu datele din organizația noastră. O mulțime de factori intră în joc. Care sunt regulile de afaceri care acționează asupra acesteia? Care sunt procesele de afaceri care consumă, produc sau modifică datele? Care sunt aplicațiile care implementează efectiv acele procese de afaceri pentru a vă permite să faceți asta? Tot ce intră în joc în ceea ce privește ciclul de viață al datelor.

Și din nou, Jen a făcut aluzie la acest lucru mai devreme - nu poate fi neapărat o sursă de adevăr. Și poate exista mai multe moduri de creare a unui anumit element de date. Și este posibil să fiți nevoit să interveniți, diferite lucruri vin prin mai multe sisteme sau mai multe prize pe care trebuie să le reconciliați și să le rezolvați pentru a găsi care este sursa adecvată de date pentru acea anumită decizie în acel moment. Poate exista mai multe variante ale datelor în scopuri diferite într-o organizație. Pentru a putea realiza acest lucru, trebuie să puteți modela procesul de afaceri, linia de date care include fluxurile de date, integrarea și care include lucruri precum ETL, deci extrageți, transformați și încărcați pentru depozitul dvs. de date, date mart și zone de înregistrare și, desigur, intră în joc și linkurile de date din partea datelor mari. Pe măsură ce extrageți aceste informații din lacul de date, trebuie să știți cum îl consumi și cum le folosești. În ceea ce privește ciclul de viață în sine, este modul în care creăm sau colectăm date noi, cum o clasificăm - pentru că trebuie să o clasificați pentru a înțelege și a lucra cu ea în mod eficient - cum o depozitați, cum vă îl folosești, cum îl modifici în acele procese de afaceri, unde este distribuit în organizație - și foarte important: păstrarea și arhivarea. Cât timp păstrați datele? Când o arhivați? Când distrugeți în cele din urmă aceste date? Toate aceste lucruri trebuie luate în considerare în ciclul dvs. de viață a datelor și trebuie să faceți toate acestea pentru a obține un nivel ridicat de maturitate a datelor în organizația dvs.

Acum, din nou, am spus că sunt un fel de gemeni în care trebuie să vorbești despre maturitatea procesului împreună cu maturitatea datelor - merg mână în mână. Din nou, am câteva lucruri diferite aici și - nu vă faceți griji că nu o să citesc toate acestea, ci doar un fel de listă de verificare, astfel încât, din nou, puteți începe să auto-evaluați unde se află organizația dvs. în termeni de maturitate a procesului. Să privim din nou lucrurile din dreapta inițială prin paginile optimizate. Din nou, folosim aceeași scară de cinci puncte care a fost derivată din modelul de maturitate a capacității. Dacă te uiți la aspecte precum accentul, dacă te afli la un nivel inferior sau la un nivel inițial de maturitate a procesului, poți constata în organizația ta că oamenii se bazează cu adevărat pe propriile lor metode pentru a-și îndeplini munca. Și este posibil să vedeți niște eroici și acel tip de lucruri pentru a putea duce la bun sfârșit lucrurile. Apoi începi să ajungi într-un punct în care ești mai proactiv în acest sens, în care managementul tău își asumă responsabilitatea pentru unitățile de lucru și performanță. Apoi începi să evoluezi procesele integrate standard. Apoi stabilitatea și reutilizarea procesului. Apoi, începeți să vedeți mai mult o cultură a mentoratului și a managementului statistic pentru a calcula valorile și KPI-urile referitoare la aceste procese și, în final, la un nivel complet de optimizare.

Când te uiți la managementul muncii, este posibil să mergi, vei pleca dintr-o zonă în care ai niveluri inconsistente de management al muncii la mai mult gestionat, unde echilibrezi cel puțin la un nivel mai înalt angajamentele față de resurse. Apoi, până la un punct în care aveți o organizație mai adaptabilă sau mai agilă, astfel încât să puteți standardiza procesele dvs., dar să le adaptați pentru cele mai utilizate în diferite circumstanțe din organizația dvs. Și când ajungeți la nivel avansat, de aceea abilitarea este foarte importantă și asta înseamnă că fiecare înțelege intuitiv ce se întâmplă și personalul are datele procesului, astfel încât să își poată evalua și gestiona propria activitate.

Din nou, revenind la analogia de fabricație - când am văzut că, pe măsură ce am început modernizarea liniilor noastre de asamblare și tot așa, în industrie, am început să vorbim despre calitatea totală și abilitarea lucrătorilor chiar și pe linia de asamblare, unde, dacă cineva a văzut ceva în neregulă în orice etapă specială de producție, oamenii au fost împuterniciți să poată apăsa pe butonul roșu mare și să închidă întreaga linie de asamblare până la rezolvarea problemelor înainte ca lucrurile să meargă mai departe. Și este acel tip de mentalitate și gen de cultură pe care îl căutăm în jurul datelor din procesele noastre pentru a ne asigura că suntem de fapt optimizarea datelor noastre și a proceselor din organizația noastră.

Alți indicatori ai culturii voastre - cultura dvs. este în stagnare din punct de vedere al niciunui fundament identificabil pentru angajamentul real în îmbunătățirea proceselor dvs. de afaceri? Există o delegație de responsabilitate, pe care o vedem mai departe la scară? Și pe măsură ce înaintați mai departe, este posibil să aveți în continuare silozuri, dar pe măsură ce începeți să vă mutați în ceea ce privește cultura și lucrurile pe care le desfășurați în procesul afacerii dvs., de asemenea, descompun acele silozuri de afaceri diferite și beneficiați procesele din întreaga organizație. Este foarte important ca, pe măsură ce ajungeți la stadiul evenimentului, ceea ce vă bazați cu adevărat pe acesta este, mai degrabă decât senzația intestinală, că colectați de fapt valori de calitate și aveți metode în vigoare pentru a vă prezice capacitatea de performanță a afacerii dvs. este extrem de important.

În ceea ce privește arhitectura, să vorbim despre asta, deoarece mulți dintre noi suntem în IT sau ne uităm mereu la IT. Din nou, aceleași tipuri de lucruri pe care le-am văzut în date. Avem sisteme IT disperate dacă sunteți într-adevăr în stadiul inițial al maturității proceselor. Odată ce începeți să gestionați procesele, veți vedea că sunt create anumite servicii în care adoptați într-adevăr mai multe abordări bazate pe servicii. Atunci, dacă devii standardizat, vei vedea mai mult o adopție completă în ceea ce privește datele și serviciile și serviciile de proces și acel tip de lucruri, chiar până la locul în care ajungi la un serviciu complet sau la o nouă arhitectură. Și, în final, către o întreprindere completă bazată pe proces care utilizează datele dvs.

Din nou, aceleași tipuri de scale atunci când analizăm acest lucru. În ceea ce privește productivitatea, la un nivel scăzut de maturitate a procesului, veți vedea niveluri scăzute de productivitate și maturitate ridicată a procesului, veți vedea o productivitate mult mai mare. Și calitatea merge împreună cu asta. La fel ca în cazul datelor - dacă sunteți la un nivel scăzut de maturitate, veți vedea un nivel ridicat de risc și, de asemenea, un nivel ridicat de deșeuri. Însă, cu cât nivelul de maturitate este mai mare, vei reduce acest risc și vei reduce riscul și vei reduce semnificativ deșeurile. În ceea ce privește unele dintre lucrurile pe care le puteți vedea ca un fel de simptome sau indicatori într-o organizație, dacă filozofia primară se bazează pe reducerea costurilor, probabil că sunteți la un nivel scăzut al maturității procesului. Apoi va urma să absolvi și să te îndrepți spre a privi mai îndeaproape eficiența în organizația ta și apoi pe măsură ce vei ajunge la un nivel foarte matur, te vei concentra din nou pe generarea valorii.

Dintr-o perspectivă a managementului organizațional, dacă domnește haosul, acesta este de obicei un simptom al organizațiilor cu scadență scăzută a procesului. Dar începeți să vă concentrați asupra a ceea ce numesc mai mult o mentalitate de management unde - și poate exista un anumit management prin decret sau impunerea lucrurilor - acolo unde sunteți cu adevărat atunci, când ajungeți la niveluri mai mature, managementul dvs. se traduce prin mai mult de conducere. Cu alte cuvinte, filozofia de îmbunătățire este încorporată în cultură și de la CEO în jos, acestea promovează întreaga filozofie de îmbunătățire a proceselor și de perfecționare continuă și continuă în organizația dvs. în ansamblu.

În ceea ce privește modelul procesului - și voi parcurge destul de repede aceste lucruri aici - haideți să ne uităm din nou la modelele de proces, deoarece acestea se leagă de maturitatea procesului în sine. Din nou, foarte asemănător cu lucrurile pe care le-am văzut la maturitatea datelor, în care la niveluri scăzute sau la nivelul unu, s-ar putea să fii doar documentarea proceselor sau a procesului actual de stare, dar nu îl folosești cu adevărat pentru a conduce lucrurile înainte. Pe măsură ce începeți să vă maturizați, veți utiliza modelarea procesului de afaceri pentru a conduce gestionarea efectivă a proceselor de afaceri din organizație, apoi veți evolua și mai departe acolo unde îl utilizați și actualizați continuu acele modele pentru a conduce îmbunătățirea procesului către locul în care în cele din urmă. ajunge la proiectarea procesului. Și atunci când ajungeți la o maturitate deplină sau, știți, ceea ce vedeți în mod obișnuit în organizațiile slabe sau organizațiile care au adoptat programe de calitate superioară, cum ar fi Sigma, acesta este din nou acolo unde aveți mentalitatea de îmbunătățire continuă și este înrădăcinată corect în modelarea organizația dvs. La fel cum folosim planuri de inginerie pentru a construi produse, fie că este vorba de avioane sau clădiri și zgârie-nori și acel tip de lucru, ne bazăm pe modelele noastre pentru a ne conduce de fapt afacerea, deoarece acesta este elementul de design care conduce elementele noastre organizaționale înainte .

Acum, din nou, nu am de gând să parcurg în detaliu acest și fiecare cuvânt aici. Ce am făcut este că am luat acele două diapozitive de grilă mai simple și am ales o serie de cuvinte care au fost utilizate la unii dintre alți descriptori atât pentru maturitatea datelor, cât și pentru maturitatea proceselor. Așadar, când te uiți la asta după fapt, poți începe să te gândești la unele dintre cuvintele pe care le vezi ieșind în propriile tale culturi interne în ceea ce privește lucrurile care se spun. Și asta vă va ajuta să începeți clasificarea unde, ca organizație generală, începem să ne încadrăm în general pe această scală de maturitate. Așadar, dacă vedeți lucruri precum inconsistența sau stagnarea sau ineficiențele apar destul de des sau haos, de obicei veți fi la capătul inferior al scării. Când începi să te gândești la lucruri precum îmbunătățirea continuă, alinierea strategică, o abordare preventivă a defectelor și a calității și acel tip de lucruri, integrare deplină și vorbești despre cele mai bune practici în avantaj competitiv, atunci vei vedea tu sus la optimizator, capătul superior al scării.

Din nou, ceva pe care vreau să-l subliniez și faptul că, atunci când începi să privești guvernanța datelor, în special atunci când te uiți la partea de jos a scării, se află la etapele inițiale, guvernarea datelor poate fi introdusă doar la nivel de proiect individual. Trebuie să evoluați până la un punct în care guvernanța de date și obiectivul particular sunt din guvernarea datelor de proiect și a evoluat prin guvernarea datelor programale și diviziale, unde din nou este o întreprindere largă și încorporată în organizație în ansamblu.

Am vorbit despre faptul că acestea sunt de fapt gemeni care lucrează împreună în ceea ce privește maturitatea datelor și maturitatea proceselor. Pentru a atinge această maturitate, de o parte și de alta a scării este o călătorie și nu puteți sări pași. Dacă sunteți într-un zero, va trebui să evoluați prin etapele unu, două, trei, patru și, în final, să ajungeți la cinci. Și există foarte puține organizații în lume care sunt de fapt la cinci. Așadar, o mulțime de organizații ar fi mai mult decât fericite să fie într-un punct în care sunt la trei și apoi să poată folosi asta ca un tramp de plimbare înainte. Și din nou, nu poți merge, nu poți fi la patru la o scadență a datelor și la o maturitate a procesului. Pur și simplu nu funcționează pentru că sunt atât de întrețesute încât trebuie să înțelegeți și să aveți un bun control asupra datelor și proceselor dvs. împreună cu unele.

O analogie bună pentru a ne gândi la așa cum este, în călătoria dvs. către maturitatea organizată, să presupunem că echipa dvs. este formată din două persoane: una este maturitatea procesului, iar cealaltă maturitatea datelor. Alergați pe un traseu cu obstacole și sunteți legat împreună cu o frânghie scurtă. Și pentru a ajunge la sfârșitul acelui curs, asta înseamnă că amândoi trebuie să parcurgeți, nu numai toate obstacolele, dar trebuie să treceți prin toate obstacolele aproape în același timp sau foarte aproape unul de altul pentru a fi capabil să treacă mai departe și să ajungă la următorul obstacol. Acesta este un mod foarte bun de a gândi echilibrarea maturității procesului și a maturității datelor. Cu alte cuvinte, puteți fi oarecum centrat pe proces și puteți fi oarecum centrat pe date, dar va fi un indicator de frunte și nu poate exista o mulțime de decalaje care să vă aducă efectiv peste niveluri.

Și atunci când ne uităm din nou la guvernarea datelor, unul dintre lucrurile pe care am vrut să le subliniez în cazul în care nu erați conștient, este DAMA, de fapt, a lansat Corpul de Management al Datelor, volumul de cunoștințe al doilea, la începutul acestui an și despre lucrurile care schimbat acolo este roata DAMA reală. Și de fapt am reprezentat-o ​​puțin diferit, unde guvernarea datelor este la centru și cele zece categorii diferite în jurul roții diferite. Ceva ce este foarte important de văzut aici este modelarea datelor și designul are, de fapt, propriile zone pe roată acum - a fost cam amestecat cu celelalte, anterior. Unul dintre lucrurile care este un punct foarte fundamental aici este modelarea datelor, în special, este fundamentală pentru toate aceste alte aspecte, deoarece, indiferent dacă facem modelarea datelor bazelor de date sau metadatele cu care avem de-a face, modelarea datelor are un rol în joacă în toate aceste alte piese despre care vorbim. Și modelarea proceselor are, de asemenea, un rol de jucat într-o mulțime de lucruri, deoarece, pe lângă înțelegerea datelor în sine, trebuie să înțelegem cum sunt folosite și astfel modul de procesare ne ajută să facem asta.

Acum să schimbăm puțin uneltele și să vorbim despre arhitectura întreprinderii. Și modelele sunt cruciale pentru arhitectura întreprinderii. Și mă bazez pe acest exemplu și acesta este cadrul Zachman pe care îl arată aici foarte repede. Și când te uiți la asta, vezi mai multe lucruri aici. Vedeți ce, cum, unde, cine, când și de ce este un fel de scară din partea de sus. Și apoi parcurgeți niveluri de elaborare mai detaliate, dacă veți face, în ceea ce privește tipurile de modelare sau tipurile de lucruri pe care le elaborați în ceea ce privește arhitectura întreprinderii, de la un nivel contextual foarte ridicat până la un nivel detaliat, inclusiv implementarea fizică. Dacă te uiți la primele coloane, ce implică foarte multe date și date implicate. Cum este condus foarte mult procesul. Și dacă te uiți la celelalte aspecte, vei folosi o combinație de procesare și modelare a datelor în ceea ce privește creșterea restului de informații. Veți avea date despre toate aceste lucruri diferite, iar modelele procesului dvs. vor, de asemenea, să coreleze lucrurile, precum locul în care se întâmplă lucrurile, responsabilitatea. Și, de asemenea, în ceea ce privește modelarea procesului pe care o facem la fel de bine în instrumentele noastre, puteți începe să legați acest lucru de obiectivele, relațiile și regulile de afaceri, care conduc aceste lucruri diferite pe care le faceți.

Dintr-o perspectivă de ansamblu a cadrului Zachman, una dintre metodele bune de a gândi acest lucru este și faptul că ești condus de model și treci de fapt prin diferite niveluri. Așadar, începeți cu un domeniu la nivel înalt și cu context. Apoi, veți evolua către modele de afaceri, coborând în modele de sistem, apoi modele tehnologice și apoi reprezentarea dvs. foarte detaliată a modelelor tehnice. Și din nou, datele reprezintă ceea ce, procesul este cum și este într-adevăr o combinație de date și interacțiuni de proces care conduc toate celelalte caracteristici aici.

Pe baza acestui lucru, nu este o coincidență că modul în care considerăm ideea de arhitectură a întreprinderii se bazează puțin diferit față de unii alții. Destul de des, vei auzi despre faptul că cei patru piloni ai arhitecturii întreprinderii sunt date, achiziții, arhitectură de afaceri și tehnice. O privim puțin altfel decât asta. Considerăm arhitectura de date ca fiind fundamentul fundamental care conduce toată arhitectura întreprinderii din două motive. Una, de acolo a început. Chiar și lucruri precum cadrul Zachman s-au dezvoltat din arhitectura de date în primul rând, și apoi au crescut pentru a îmbrățișa și celelalte aspecte ale arhitecturii. Și două, pentru că legătura fundamentală dintre proces și date. De aceea, vedem arhitectura de afaceri ca fiind pilonul central al arhitecturii de întreprindere. Și apoi, bineînțeles, aceasta este completată de arhitectura de aplicații și arhitectura tehnică, care sunt activatori de necesitate absolută, care să ne permită să conducem adevărata activare a întreprinderii. Acum, când ne uităm la asta în termenii ER Studio Enterprise Team Edition, platforma noastră integrată de modelare, acesta este modul în care intră în joc. Și aceasta este o diagramă contextuală la nivel înalt a unora dintre modelările pe care le facem și ale unor elemente fundamentale din spatele acesteia. Și aceasta este de fapt introdusă, aceasta este de fapt diagrama într-o diagramă de proces. Așadar, atunci când ne uităm în special la arhitectura noastră de date și la arhitectura noastră de afaceri mai jos, furnizăm instrumente bazate pe roluri.

Și când priviți instrumentul nostru de arhitect de afaceri în colțul din stânga jos, acesta este locul unde lucrează de obicei analiștii și arhitecții de afaceri. Și, de obicei, se concentrează pe unele dintre procesele de afaceri și încep să le alunge. Dar sunt, de asemenea, concentrat pe ce. Apoi, începem să facem unele modelări conceptuale de date și acel tip de lucru. Putem valorifica și aduce acele componente de modelare conceptuală în instrumentul nostru de modelare a datelor și la arhitectul de date, unde sunt elaborate în modele de date logice și, bineînțeles, în cele din urmă în modele fizice, astfel încât să putem genera bazele de date fizice. Și putem, de asemenea, să împingem înapoi, astfel încât modelele conceptuale să fie modernizate și în spațiul de arhitectură de afaceri. Un lucru foarte important aici este susținerea diferitelor tipuri de modelare. Așadar, din nou, BI este foarte importantă și lacuri de date și acele tipuri de lucruri, așa că, de fapt, facem și unele modelări și, de asemenea, ca parte a acestora, facem modelarea liniei de date. Deci nu numai ETL în ceea ce privește modul în care efectuați maparea de la modelele dvs. fizice în modelele dvs. dimensionale pentru depozitele de date sau chiar aduceți lucruri din lacurile dvs. de date și văzând modul în care aceste hărți sunt, putem lega toate aceste lucruri. La fel ca și redirecționarea ingineriei din alte platforme de modelare, de pe platformele de date mari.

Și apoi și lucruri precum instrumentele ETL, astfel încât putem începe de fapt să obținem diagrame de linie de date direct din specificațiile ETL pe care le puteți avea în propriul dvs. mediu. De asemenea, este foarte important să știm că a trebuit să ne extindem dincolo de modelarea relațională. Avem anumite platforme precum Hive și în special MongoDB, începem acum să vorbim despre magazinele de documente, unde avem concepte precum obiecte și tablouri încorporate. Am extins de fapt notația pentru a putea acomoda și acele tipuri de modele, deoarece este un concept non-relațional. Orice lucru pe care l-am creat în instrumentul de arhitect de date în ceea ce privește artefactele de date, fie că este vorba despre entități logice sau tabele fizice și atributele lor, poate fi apoi readus în modelarea procesării afacerii. Așadar, pe măsură ce îți elaborezi modelele de proces de afaceri de la un nivel ridicat și cobori la un nivel mai scăzut, poți efectiv conecta elementele de date reale. Deci, puteți acționa, putem specifica matricile CRUD a ceea ce se întâmplă de fapt. Deci, asta vă oferă acel ciclu de viață a datelor despre care am vorbit cu crearea, citirea, actualizarea și ștergerea la nivel de proces. Și facem acolo modelarea completă a procesului BPM cu propriul nostru set de suprapuneri, astfel încât să puteți începe să vă legați de strategii de afaceri, obiective de afaceri. De asemenea, putem lega și aplicațiile care implementează aceste procese de afaceri, toate din punct de vedere al modelului.

Alte lucruri sunt extrem de importante este și în modelele noastre de date. Caracteristicile de guvernare a datelor sau caracteristicile calității datelor stăpânesc și gestionează. Puteți defini și construi propriile metadate acolo pentru caracteristicile pe care doriți să le urmăriți și asta înseamnă că acum utilizați modelul dvs. ca model pentru a conduce asta prin întreaga organizație, în depozitele de metadate și în orice altceva. Și, desigur, una dintre limitările modelării, cu mulți ani în urmă, când mulți dintre noi au început în industrie făcând acest lucru, este că vom produce aceste modele. Ce am face noi? Le-am fi tipărite, le-am pune pe un perete, eventual pentru ca membrii echipei să le împărtășească și acel tip de lucru. Adevărata valoare a acestui fapt este să putem împărtăși și colabora în cadrul organizațiilor noastre. De aceea avem o abordare bazată pe depozite pentru locul în care ne înregistrăm și verificăm modelele și spațiile noastre de lucru. Și le împărtășim cu reprezentanții noștri care sunt organizația, indiferent dacă sunt alte părți interesate tehnice, utilizatori de afaceri și acel tip de lucru. Și, de asemenea, legați-o de platforma noastră de colaborare numită Team Server.

Așadar, am vorbit despre glosare și termeni de afaceri anterioare și despre importanța acestora și dezvoltarea acelui vocabular pentru afacere. Toate acestea au fost în Team Server, unde utilizatorii, utilizatorii de afaceri pot colabora cu acești termeni. Sunt vizibile, utilizabile în arhitectul de date, de exemplu, în apropierea modelelor de date și, desigur, multe dintre aceste glosare de afaceri provin adesea din unele dicționare de date pe care le-am creat în modelele noastre de date. Putem să-i împingem pe aceștia - De asemenea, din instrumentele de arhitect de date, un punct de plecare este glosarul de afaceri, unde pot fi perfecționate în continuare, și toate cu gestionarea schimbărilor în jurul acestuia.

A fost multe. Pentru a rezuma, câteva lucruri despre care am vorbit este să încercăm o maturitate organizațională adevărată, aveți nevoie de o abordare echilibrată care să cuprindă maturitatea datelor și maturitatea procesului. Nu poți realiza unul fără celălalt. Din nou, fundamental, trebuie să le aveți pe ambele și trebuie să vă bazați pe acest lucru, în special, modelarea datelor și procesarea proceselor atât pentru arhitectura întreprinderii, cât și pentru guvernarea datelor și guvernanța proceselor, precum și în organizațiile dvs. Arhitectura întreprinderilor o leagă într-adevăr în ceea ce privește examinarea acestor fațete și perspective diferite. Aveți nevoie de o bază solidă de arhitectură de date pentru a face acest lucru și aveți nevoie de modelare integrativă a proceselor pentru a oferi acel context de afaceri și vă permite să conduceți procesul de afaceri și consumul de date înainte. Din nou, mai important ca niciodată. Pot spune, ce este vechi este din nou. Așadar, modelarea datelor, modelarea proceselor, linia, metadatele și glosarele sunt fundamentale pentru a putea realiza acest lucru, iar ER / Studio Enterprise Team Edition este o platformă de colaborare care reunește toate acestea.

Și cu asta, putem trece la întrebări.

Eric Kavanagh: Bine.

Ron Huizenga: Vom merge la tine, Eric.

Eric Kavanagh: Ron, trebuie să îți arăt pălăria pentru tot efortul depus în documentarea acestor procese și cadre diferite. Este o mulțime de materiale pe care le ai acolo. Cred că marea întrebare pe care o am este cine ar trebui să supravegheze aceste lucruri într-o organizație, pentru că atingeți atât de multe lucruri diferite. Vă dați seama de procese, va fi un funcționar șef sau o persoană care operează. Ciclul de viață al datelor, credeți că poate va fi un ofițer principal de date. Vă atingeți atât de multe părți diferite și atât de multe componente diferite ale afacerii. Cum găsiți persoana potrivită sau un grup de oameni și este un comitet de conducere? Ce este? Ce ne puteți spune despre cine ar trebui să facă asta într-o organizație?

Ron Huizenga: Știi, aceasta este o întrebare interesantă. Putem petrece o zi în discuție despre meritele diferitelor abordări. Dar ceva ce am văzut cu siguranță, știi, în timp ce consultam înainte de a intra în rolul de management al produsului, este când am privit organizarea, asta a fost o parte a problemei este de a obține dreptul de proprietate și de a face oamenii să își asume proprietatea. Și când ne uităm la discipline precum modelarea datelor noastre și chiar modelarea procesului nostru de afaceri, sau chiar în primele zile, diagrama fluxului de date și acele tipuri de lucruri, acel tip de produse a crescut din IT. Dar pe măsură ce am avansat și cred că acum recunoaștem din ce în ce mai mult că acest lucru trebuie să fie cu adevărat condus de afaceri. Deci doriți cu adevărat ca proprietatea pentru acest lucru să fie în afaceri.

Și voi jigni unii oameni IT aici, dar cred cu tărie că motivul pentru care am văzut evoluția rolului directorului de date este că rolul CIO a eșuat în acest sens în majoritatea organizațiilor. Și asta pentru că multe dintre CIO-uri sunt concentrate din punct de vedere tehnic, mai degrabă decât pe date și procesate. Deci cred că trebuie să aveți acest lucru, probabil că veți avea nevoie de un fel de comitet de conducere în organizațiile mai mari. Dar acest lucru chiar trebuie să fie deținut de afacere. Aș face argumentul că afacerea dvs., modelarea procesului, modelarea datelor trebuie să aparțină întreprinderii, deoarece acest lucru vă oferă posibilitatea de a vă asigura că IT, cine este custodul datelor și pune în aplicare acele procese prin ceea ce ele creezi, ai acel ciocan pentru a te asigura că se întâmplă dacă deține de fapt afacerea.

Eric Kavanagh: Da, cred că aș fi de acord cu asta. Dar Jen, ce părere ai despre asta?

Jen Underwood: Deci este cu adevărat interesant. La asta făceam aluzie când am spus că a face ca oamenii să aibă grijă și să fie interactivi este probabil unul dintre lucrurile cheie. La un moment dat, aș fi scris o carte albă despre, este o guvernare a autoservirii BI care este foarte similară cu aceasta. Este o chestiune de a obține asta, de a găsi o modalitate de a motiva oamenii, latura valorii de afaceri a acesteia, de a-i determina să le pese. Și atunci când văd sau găsesc, indiferent dacă este vorba de catalogarea datelor sau de orice unghi este necesar. Poate reduce costurile de expediere, pune ceva pe care cineva îl răspunde în organizație, așa poți să-l îngrijești. Și da, afacerea absolut. Experții în materie de afaceri o vor face sau o vor rupe.

Eric Kavanagh: E greu. Cred că doriți întotdeauna să aveți acest consorțiu de părți interesate din întreaga organizație. Desigur, nu doriți paralizia analizei. Nu vrei birocrația de dragul birocrației. Ce vrei tu este ca organizația să aibă un plan de acțiune și să documenteze aceste lucruri. Știți, cred că atunci când începeți să vorbiți despre modelarea proceselor de afaceri, aceasta a fost fierbinte acum 25 de ani, dar aceasta a fost în mare parte detașată de afacerile reale. Cred că cel puțin în unele industrii, puteți extrage o mulțime din acest proces din software-ul propriu care rulează lucrurile. Dar cred că, în aceste zile, trebuie să găsim o cale de a echilibra aceste două lumi, nu, Ron? Doriți să aveți modele de proces care să fie actuale și actualizate și să reflecte ceea ce se întâmplă de fapt. Deci nu doriți să fie doar un exercițiu separat, unde se află pe un raft undeva. Dar asta este cam dificil, nu? Deoarece nu toate sistemele operaționale sunt aliniate la acest tip de cod executabil. Dar ce crezi?

Ron Huizenga: Absolut. Și este interesant, deoarece unul dintre lucrurile pe care le privesc este atunci când oamenii, știți, am devenit o societate de mulțumire instantanee. Oamenii se gândesc: „O, pur și simplu vom ieși să cumpărăm câteva instrumente și să facem acest lucru pentru noi.” Este ca și cum nu veți cumpăra maturitatea procesului. Nu veți cumpăra scadența datelor. Este munca grea. Trebuie să înveliți mânecile și trebuie să o faceți. Iar mecanismul pentru a face acest lucru este modelarea. Este prea complex să nu aveți o reprezentare vizuală a stării actuale la care lucrați, dar să puteți proiecta modul în care veți îmbunătăți acele procese de afaceri diferite. Ai nevoie de acel cadru vizual pentru a putea înțelege ce impact vor avea acele schimbări.

Eric Kavanagh: Asta este într-adevăr - doar tuit; Tweeting acest lucru acum - „Nu veți cumpăra scadența procesului, nu veți cumpăra maturitatea datelor”. Pot doar să fiu complet de acord cu ambele lucruri. Și Jen, te-aș aduce pentru gândurile tale. Și voi arunca o altă întrebare. Unul dintre participanți se întreabă: ce se înțelege prin întreprinderea bazată pe proces sau maturitatea procesului? Jen, poți să vorbești cu asta?

Jen Underwood: Pot vorbi de fapt puțin mai bine la întrebarea anterioară. Când mă gândesc, se spune adevărul, este primul, să știi, să cumperi instrumente. Acesta a fost un comentariu atât de grozav, pentru că este atât de adevărat. Dar ceea ce voi spune că este mult mai bine. Așa că revizuiesc o mulțime de soluții și văd diferite spații și le testez. Ceea ce este din ce în ce mai bun este să descoperi date, să vă eticheteze și să vă oferi măcar un început de rulare masivă și, de asemenea, să faceți acest lucru, când spun mai puțin dureros, este aproape distractiv. Așadar, imaginați-vă că un catalog de date sau un proiect MDM este distractiv. Este și aveți oameni într-o organizație care folosește aceste date, fie că este vorba de raportare sau de alte tipuri de lucruri și cred că chiar cineva de pe linie a spus, hei să obțină oameni care le pasă de planul lor individual de dezvoltare. Da, chiar ia-l pe un nivel. Luăm aceste lucruri și spunem acum că am redus livrările greșite cu 30 la sută și asta este cât ați economisit bani. Este doar să ne gestionăm mai bine datele. Este vorba despre acele tipuri de lucruri și puneți bani în jurul lui și îl faceți distractiv. Sau îl faci interesant și relevant pentru ceea ce fac. Cred că asta este magia, care lipsește în multe dintre aceste angajamente pe care oamenii încearcă să facă asta într-o organizație și este blocată.

Eric Kavanagh: Da, acesta este un punct bun. Și, Ron, înapoi la comentariul tău cu câteva momente în urmă despre importanța de a avea un cadru vizual, cred că este absolut adevărat, deoarece de multe ori, dacă oamenii nu pot vedea ceva, este foarte greu să îți înfățișezi capul înseamnă și, cu siguranță, atunci când începi să vorbești despre procese complexe cu interdependențe și puncte de control și toate aceste lucruri, trebuie să-l mapezi undeva la un moment dat și, în mod ideal, o faci cu un software care are funcționalitate încorporată în el pentru a cataloga, pentru de exemplu, ce transformări au avut loc folosind linii diferite din acest punct în acel punct. Sau ce este disponibil în acest punct de control. Și am un fel de referire la istoricul meu în managementul riscului acolo, unde un punct de control este orice punct dintr-un proces sau orice opțiune sau o aplicație individuală sau software unde puteți schimba de fapt ceva, nu? Asta numesc un punct de control. Și, pentru mine, este foarte valoros să obțineți acel cadru vizual. Pentru că atunci puteți vedea și un fel de plimbare și este nevoie doar de timp. Este nevoie de timp pentru creierul uman pentru a gestiona lucrurile respective și pentru ao înțelege cu adevărat și, prin urmare, a-l optimiza, nu?

Ron Huizenga: Absolut. Și să folosesc o analogie diferită pe care cred că o pune în perspectivă: sunt un pic de piuliță de aviație, aș spune, dacă încercați să vă gândiți la asta în mod paralel, gândiți-vă la construirea unui 747 - sau un Airbus 380, deci nu aleg un vânzător peste celălalt - gândiți-vă cât de greu ar fi să faceți asta pe baza unor documente compuse doar din text, mai degrabă decât pe planuri și pe desenele CAD 3-D și tot ce este. asta este de fapt asamblat împreună.

Eric Kavanagh: Da, ar fi dur. Și Jen trebuie să vorbească și el.

Ron Huizenga: Afacerea este aceeași, nu?

Eric Kavanagh: Da, nu, nu-i așa. Jen trebuie să vorbească cu una dintre zonele tale fierbinte pe care îți place să le studiezi, care este vizualizarea. Trebuie să poți vizualiza ceva pentru a-l înțelege pe deplin, mi se pare.

Jen Underwood: Mulți oameni o fac, da. Și chiar doar o vizualizare vorbește, ce zice, mii de cuvinte sau ceva de genul acesta. Când o văd, pot crede. Și o obțin.

Eric Kavanagh: Sunt de acord. Și iubesc, Ron, felul în care ai reușit să faci toate astea. Cred că mă întreb din nou, ai nevoie de un campion în cadrul organizației și cine va fi acolo, servește ca legătura cu diferite grupuri. Administratorii de date este ceva despre care vorbim adesea - cred că acesta este un rol foarte important și simt că acesta este un rol care a primit mult mai multă atenție în ultimii trei sau patru ani, deoarece am apreciat cam valoarea datelor guvernare, nu? Administratorul de date este cineva care poate vorbi cu afacerea, dar și să înțeleagă sistemele, să înțeleagă ciclul de viață al datelor, acea imagine întreagă. Și cred că acea persoană poate și ar trebui probabil să fie sub conducerea directorului general, nu?

Ron Huizenga: Da, și vei avea nevoie de o echipă multifuncțională, nu? Așadar, veți avea nevoie de oameni care să cuprindă o echipă care să facă asta sau care provin din diferite domenii care reprezintă partea tehnică, din, știți, din diferitele domenii de afaceri. Și, știți, în funcție de tipul organizației pe care o sunteți, dacă aveți un birou de management de proiect și o mulțime de inițiative pe care le faceți sunt conduse de un PMO, veți dori să vă asigurați că aveți PMO implicarea, la fel, pentru a menține toată lumea în armonie și pentru a sincroniza modul în care lucrează la lucruri.

Eric Kavanagh: Da, și știi, un ultim lucru, voi pune acest ultim diapozitiv, cadrul de guvernare. Am avut o întrebare a participanților, nu lipsesc date din diapozitiv? Asta înseamnă că datele sunt implicate în diapozitiv sau ce credeți despre comentariul despre datele care lipsesc din diapozitiv?

Jen Underwood: Nu, și acesta este doar un cadru generic de guvernare. În esență, aceasta provine din spațiul BI autoservit, astfel încât datele sunt implicate într-o mare parte din acestea. Pur și simplu venea din unghiul meu și din perspectivele mele și nu la fel de concentrat pe partea de date în realizarea acestui lucru. Dar, cu siguranță, datele ar fi, atunci când vă gândiți la toate aceste piese, ar exista date. Indiferent dacă este baza pentru date, răspunderea folosind date pe parcursul întregului proces și în întregul cadru.

Eric Kavanagh: Da, nu are sens complet. Și cred că voi arunca doar o ultimă întrebare pe măsură ce ne vom înfășura aici, Ron. Dacă mă gândesc la cât de multe informații și la cât de multe date folosim în aceste zile și cât de mari sunt organizațiile aflate la distanță, care este importanța ecosistemelor în aceste zile între partenerii canalului și cum putem împărtăși informații în cadrul acestor parteneriate și într-un o mică referire rapidă a blockchain la acest lucru - pentru a nu complica lucrurile. Concluzia este că ne aflăm într-o lume conectată din ce în ce mai mult bazată pe date, atât din perspectiva afacerilor, cât și din viața noastră de zi cu zi. Și pentru mine, asta va crește mizele și mai mult pentru că organizațiile ar trebui să arunce cu adevărat o privire asupra a ceea ce sugerați aici, care este maturitatea lor, unde stau și cât de departe sunt în termeni de curbă și să fiu sincer cu ei înșiși despre asta, nu? Pentru că dacă nu știi mai bine, nu poți face mai bine și dacă nu reflectezi la lucruri, nu vei ști mai bine, nu?

Ron Huizenga: Exact. Și cred că o frază pe care aș folosi-o este, probabil că nu ești la fel de bun pe cât crezi. Acest lucru poate părea un lucru dur, dar oamenii pot fi destul de optimiști în acest sens, dar dacă aruncați o privire cu adevărat dură și o autoevaluare critică cu adevărat bună, cred că orice organizație va găsi, știți, lacune semnificative pe care le nevoie de adresare.

Eric Kavanagh: Trebuie să fiu de acord. Și unul dintre colegii noștri de acolo a comentat importanța metadatelor, datele despre date. Nu există nicio îndoială despre asta. Metadata este adezivul care ține toate aceste sisteme laolaltă și niciodată nu am spart niciodată cu adevărat acest cod și din motive întemeiate, sincer, deoarece metadatele se schimbă. Este diferit de la sistem la sistem. Știți, cu cât încercați să vă normalizați datele, cu atât cred că acestea devin mai puțin exacte.

Deci, suntem într-un mod ciudat în această lume ciudată acum și poate cred că voi extinde pentru o altă întrebare, Jen, pentru că ai menționat de câteva ori cataloagele de date. Îmi place foarte mult această nouă mișcare a tehnologiei de catalog de date care vă scanează automat sistemele de informații, constată numele coloanelor de metadate, așa mai departe, și vă ajută să creați treptat vizualizarea strategică a datelor și a metadatelor dvs. în sistemele dvs. Pentru că, pentru mine, să fac manual lucrurile, este doar, sunt prea multe. Și nu vei ajunge niciodată în vârful acelui deal înainte ca avalanșa să coboare pe tine și, știi, ori te-ai normalizat până la punctul de a se juca gri-aluat, ori nu ai normalizat suficient până unde nu dai cu adevărat nu știu ce se întâmplă. Pentru mine, folosind utilajele, învățarea mașinii despre care tot vorbim, asta va fi cheia în viitor, care să ne ajute cel puțin să obținem o frânghie în jurul valorii suficiente pentru a înțelege foarte bine ce este acolo, corect Jen ?

Jen Underwood: Da, da. Ador aceste tehnologii. Sunt foarte, foarte misto. Și atunci te gândești la asta, îți dă startul de alergare masivă. Și atunci puteți face crowdsource. Aveți stewards-ul dvs. de date, știți, urmează, indiferent dacă adaugă propria lor documentație sau aceasta este perspectiva acolo, acestea sunt schimbările. Știți, spunând că acestea sunt sursele de date certificate pentru a fi utilizate pentru raportare. Oamenii pot căuta și găsi datele potrivite. Este foarte drăguț. Și ajută, de asemenea, - când mă gândesc la business și la modul în care a fost gestionarea datelor criptice ale întreprinderii când eram când făceam chestii DBA - am folosit proprietăți extinse și SQL Server și scanăm cu instrumente precum IDERA's, nu? Pentru a încerca crearea unui catalog de date. Dar, în versiunea DBA sau a arhitecților de date, știți, indiferent de valoarea respectivă sau acea coloană sau domeniu, cu siguranță nu s-a potrivit cu ceea ce a fost afacerea. Așadar, acum, afacerea este capabilă să se descurce cu ușurință, să știi, să intri și să găsești și să gestionezi și să ai totul bazat pe obiective, este într-adevăr, aș dori să am fi avut asta cu mult timp în urmă, destul de sincer. Deci, devine mult mai bine.

Eric Kavanagh: E amuzant. Avem un alt comentariu final de la un membru al audienței, spunând că probabil blockchain va fi cel mai valoros pentru a pune o ștampilă de autentificare în metadate. Acesta este un punct bun și, știi, blockchain este o tehnologie uimitoare. Îl văd ca un fel de bază coerentă pentru conectarea multor puncte între sisteme și aplicații și așa mai departe. Și, știți, suntem în primele etape ale dezvoltării blockchain, dar acum vedem că este oprit, bineînțeles, din acest punct inițial în care a apărut inițial, iar acum aveți IBM să lucreze foarte mult pe tehnologii blockchain. SAP a cumpărat în toate acestea. Și într-adevăr, este o oportunitate pentru o bază și un cadru mai profund de a conecta toate aceste sisteme și toate aceste puncte.

Deci, oameni buni, au ars bine peste o oră. Vă mulțumim că ați rămas alături de noi astăzi, dar ne place întotdeauna să vă răspundem la întrebări și să ajungem la toate comentariile. Arhivăm toate aceste transmisiuni web pentru vizualizare ulterioară, așa că urcăm online la insideanalysis.com, unde puteți găsi linkul către asta. Ar trebui să fie în pas în câteva ore, de obicei după eveniment. Și ne vom prinde de data viitoare. Mai avem câteva evenimente săptămâna viitoare - multe lucruri se întâmplă. Dar asta îți va lua rămas bun, oameni buni. Mulțumesc pentru timpul acordat. Ai grijă. Buh-pa.