Najczęstsze błędy w zarządzaniu big-data w organizacji
Organizacje mają dostęp do danych swoich Klientów oraz zasobów wewnętrznych dotyczących samej firmy. Otwiera im to drogę do analizy i wyciągania odpowiednich wniosków, które mogą wpłynąć na ich przedsiębiorstwa. Zarządzanie kompleksowością danych niesie za sobą również szereg wyzwań. Jakie są najczęstsze błędy w zarządzaniu danymi w organizacji?
Brak odpowiednich kwalifikacji
Jednym z wyzwań dla organizacji może być ilość danych do przetworzenia i brak odpowiednich kwalifikacji do właściwej analizy. Bez właściwego przygotowania, czyli przebytego treningu nie będziemy w stanie zrobić tego we właściwy sposób. Najlepszym wyjściem jest zatrudnienie dedykowanej osoby, która będzie się zajmować analizą baz danych.
Zapominanie o bezpieczeństwie danych
Zarządzając zbiorami danych nie możemy zapomnieć o ryzyku związanym z zapewnieniem im właściwego bezpieczeństwa. I nie chodzi jedynie o ich właściwe przechowywanie, ale również o zapewnienie kontroli nad ich ewentualną manipulacją. Każda organizacja powinna mieć własne, ściśle określone procedury dotyczące bezpieczeństwa danych.
Niewłaściwe zarządzanie danymi
Obecność big-data w organizacji powinno mieć swój jasno określony cel, ale również dynamicznie się zmieniać w procesie naturalnej ewolucji. Wiele organizacji popełnia ten sam błąd – korzysta z danych w ten sam, niezmienny sposób, który daje im te same rezultaty, zamiast używać dotychczasowych wzorów analizy danych do wdrażania poprawek.
Rzucanie się na głęboką wodę
Jednym z częstych błędów organizacji, które dopiero zaczynają korzystać z big-data jest kolekcjonowanie zbyt dużej ilości danych. Na początku swojej przygody z zarządzaniem danymi powinniśmy dzielić je na mniejsze części. Pamiętajmy, że gromadzone dane mają jeden cel – potwierdzić bądź obalić naszą hipotezę.
Brak strategii działania
Każdy projekt, czy aktywność w organizacji musi mieć swoją strategię działania. To samo tyczy się zarządzaniem danymi. Bez planu jak zbierać dane, organizacje często się w nich gubią, duplikują lub zapominają o niektórych z nich. Upewnij się, że zbieranie, jak również analizowanie danych ma jasno określoną strategię.
Brak odpowiednich narzędzi
W parze z implementacją big-data powinno iść wdrożenie odpowiednich narzędzi automatyzujących rezultaty osiągane z zarządzania danymi. Sama analiza danych to tylko jedna część złożonego procesu, na który powinno się również składać wdrożenie zmian lub usprawnień. Do tego natomiast potrzebujemy narzędzi, które będą wspierać nasz cel.
Przeinwestowanie
W opozycji do powyższego jest przeinwestowanie w narzędzia, które nie są nam potrzebne. Wiele organizacji nie potrzebuje (przynajmniej na początku) skomplikowanych narzędzi, które towarzyszą big-data zwłaszcza, gdy nie zamierzają analizować dużej ilości danych.
Skupienie się na krótkoterminowych celach
Zarządzanie zbiorami danych to duża inwestycja dla organizacji, która może przynieść satysfakcjonujący zwrot z inwestycji, jeśli skupimy się na długofalowych celach. Błędem jest zarządzanie danymi tylko po to, aby realizować jedynie bieżące cele.
Analizowanie wszystkiego „na raz”
Specyfiką big-daty jest jej złożoność. Nie należy więc starać się przeanalizować wszystkich dostępnych danych za „jednym zamachem”, ale rozłożyć je na mniejsze części. Jest to nie tylko łatwiejsze do wykonania przez organizację, ale minimalizuje ryzyko związane z niewłaściwą analizą zbioru danych.
Lekceważenie ważności danych
Mówi się, że dane są obecnie jednym z najpotężniejszych narzędzi, jakimi może dysponować organizacja. Dziennie może ich być przetwarzane nawet tysiące, i chociaż wdrożenie systemów do zarządzania big-datą daje nam pozorną pewność, że wszystko jest pod kontrolą, w rzeczywistości powinniśmy pamiętać, że jeden niewłaściwy ruch może pociągnąć za sobą poważne konsekwencje.
