Che cos'è la democratizzazione dei dati? Definizione e principi

Google "Cos'è la democratizzazione dei dati" e vedrai i risultati migliori che parlano di "accesso ai dati" come chiave per la democratizzazione dei dati (a meno che tu non abbia trovato questo articolo, che è fantastico).

Tuttavia, fornire semplicemente l'accesso ai dati, sia come dati grezzi in un data warehouse o come splendide visualizzazioni all'interno di uno strumento di analisi del prodotto o di uno strumento di business intelligence, non è certamente democratizzazione dei dati.

Quindi, cos'è?

La democratizzazione dei dati è il processo continuo che consente a tutti in un'organizzazione, indipendentemente dal loro know-how tecnico, di lavorare con i dati comodamente , di sentirsi sicuri nel parlarne e, di conseguenza, di prendere decisioni informate sui dati e di creare esperienze dei clienti potenziate per dati .

Un'organizzazione che vuole veramente democratizzare i dati deve abbracciare i seguenti principi (indicati come la tripletta della democratizzazione dei dati in questa guida):

• Consenti ai dipendenti di sentirsi a proprio agio nel porre domande relative ai dati
• Fornisci gli strumenti giusti per consentire a tutti di lavorare con i dati
• Percepire la democratizzazione dei dati come un processo continuo che potrebbe persino richiedere un cambiamento culturale a livello di organizzazione

Prima di approfondire quanto sopra, permettetemi di divagare.

La democratizzazione dei dati esiste per risolvere le sfide dei dati

Perché le aziende si preoccupano così tanto della democratizzazione dei dati? Trasformarlo in realtà è un investimento serio: educare i dipendenti, implementare strumenti e gestire il cambiamento non sono imprese banali.

Fondamentalmente, la democratizzazione dei dati consiste nel risolvere le sfide relative ai dati che le persone devono affrontare nella loro vita quotidiana. E a causa del ritmo del cambiamento nel panorama dei dati e delle esigenze delle persone, anche i migliori data team faticano a soddisfare le aspettative dei vari team.

Passo molto tempo a frequentare le comunità e a parlare con persone che non utilizzano dati, in particolare professionisti del prodotto e della crescita di tutto il mondo che lavorano in aziende di tutte le dimensioni.

Le sfide più comuni relative ai dati condivisi dalle persone possono essere riassunte come segue:

• Non ho accesso ai dati di cui ho bisogno
• Non posso fidarmi dei dati
• Ho accesso ai dati ma non ho le capacità per trovare risposte alle domande
• Gli strumenti di analisi forniti dalla mia azienda non sono progettati per i team di prodotto
• Gli esperti di dati della mia azienda sono troppo occupati per aiutarmi

Se una o più delle affermazioni sopra menzionate sono ritenute vere dai tuoi dipendenti, è lecito ritenere che la democratizzazione dei dati nella tua organizzazione abbia bisogno di lavoro.

Ciò che è interessante è il modo in cui queste sfide si associano ai principi sopra menzionati (la tripletta della democratizzazione dei dati).

Analizziamo un po' più a fondo questi principi di democratizzazione dei dati.

In che modo fai sentire i dipendenti a proprio agio nel porre domande relative ai dati?

Inizia con la creazione di una posta in gioco per la tabella dell'alfabetizzazione dei dati nella tua organizzazione.

L'alfabetizzazione dei dati non dovrebbe più essere vista come una cosa piacevole. Tutti dovrebbero avere accesso alle risorse di cui hanno bisogno per diventare alfabetizzati come desiderano.

Per alcuni potrebbe essere sufficiente capire quali dati raccoglie l'azienda e che aspetto hanno. Altri potrebbero trovare utile andare oltre e scoprire perché determinati dati vengono tracciati, come vengono eseguiti, dove vengono archiviati e in quale formato.

In sostanza, l'alfabetizzazione dei dati risolve uno dei maggiori colli di bottiglia nella democratizzazione dei dati: l'accesso ai dati.

Accesso ai dati ma quali dati e dove?

Ebbene, quando qualcuno afferma di non avere accesso ai dati, può fare riferimento a dati grezzi in un database, dati trasformati in un data warehouse, dati sotto forma di dashboard visivi, dati sull'utilizzo del prodotto all'interno di uno strumento di analisi del prodotto, dati transazionali dati in uno strumento di analisi degli abbonamenti, dati demografici in uno strumento di coinvolgimento dei clienti, dati sulle campagne di marketing in una piattaforma di dati dei clienti e così via. Ottieni l'immagine.

E quando quella persona può specificare dove desidera accedere a quali dati, fornire l'accesso diventa molto meno complicato. Inoltre, se quella persona ha accesso ai dati giusti con gli strumenti giusti al momento giusto, è molto più probabile che si fiderà dei dati.

Quindi la prossima volta che qualcuno dice di non avere accesso ai dati e di non essere in grado di specificare dove desidera accedere a quali dati, hai un problema di alfabetizzazione dei dati da risolvere.

Diverse sfumature di alfabetizzazione dei dati

È evidente che l'alfabetizzazione dei dati non si limita a sapere come scrivere query SQL o come analizzare report complessi.

Ogni team ha bisogno di una qualche forma di dati per eseguire le attività quotidiane o per analizzare l'impatto del proprio lavoro. Tuttavia, team diversi con esigenze di dati diverse richiedono livelli diversi di alfabetizzazione dei dati.

Sono necessarie competenze molto diverse per implementare il tracciamento dei dati, per ricavare informazioni dai dati e per agire in base a tali informazioni. Inoltre, agire sulla base di tali informazioni eseguendo campagne di marketing basate sui dati richiede un set di competenze diverso da quello richiesto per identificare i potenziali clienti giusti da seguire esaminando gli stessi dati all'interno di un CRM.

Allo stesso modo, la creazione di modelli predittivi e la fornitura di esperienze personalizzate in tempo reale si basano su diversi tipi di dati e richiedono competenze diverse. Il primo richiede una formazione in scienza dei dati, mentre il secondo è un problema da risolvere per l'ingegneria dei dati.

È sicuro affermare che l'alfabetizzazione dei dati, in qualche forma o dimensione, è diventata un prerequisito per le persone per eccellere nei propri compiti. E le aziende che investono nel rendere l'alfabetizzazione dei dati accessibile ai propri dipendenti sono sicure che i loro concorrenti riescano a recuperare terreno.

Ora che siamo d'accordo sul fatto che l'alfabetizzazione dei dati è una posta in gioco, il prossimo principio nella tripletta della democratizzazione dei dati è consentire a tutti di lavorare con i dati investendo negli strumenti che consentono loro di farlo.

Questo pone la domanda:

Come si scelgono gli strumenti giusti per consentire a tutti di lavorare con i dati?

Per rispondere a questa domanda, prima di tutto diamo un'occhiata a come i diversi team lavorano in genere con i dati.

• Il marketing lavora con i dati per creare contenuti e campagne accattivanti e con una migliore conversione.
• La crescita lavora con i dati per eseguire esperimenti e fornire esperienze personalizzate.
• Il prodotto e l'ingegneria lavorano con i dati per creare funzionalità che generano valore per il cliente e annullano quelle che non lo fanno.
• Il supporto funziona con i dati per fornire una risoluzione più rapida (visualizzando ciò che un utente ha fatto o non fatto all'interno di un prodotto).
• Customer Success lavora con i dati per offrire una migliore esperienza del cliente (ponendo ai clienti le domande giuste in base ai modelli di utilizzo).
• Le vendite utilizzano i dati per identificare i potenziali clienti che potrebbero convertirsi (osservando le azioni che hanno eseguito durante la prova gratuita).
• I dirigenti lavorano con i dati per capire come sta andando l'azienda e dove dovrebbero essere effettuati investimenti futuri.

Un paio di strumenti possono davvero fare tutto quanto sopra?

Questa è solo una panoramica di alto livello dei modi più comuni in cui i team lavorano con i dati; questo non include nemmeno i requisiti dei data team, che necessitano di strumenti aggiuntivi per garantire che i dati giusti siano resi disponibili nel formato giusto nei sistemi giusti al momento giusto.

I team di prodotto e di crescita da soli spesso utilizzano almeno una mezza dozzina di strumenti per svolgere bene il proprio lavoro (sto parlando degli strumenti migliori della categoria e non di quelli fai-da-te-ma-tutto-fare-tutto).

Un artigiano è buono quanto i suoi strumenti

Oggi, l'alfabetizzazione dei dati è un prerequisito per i team di crescita e di prodotto di successo poiché la maggior parte degli strumenti che utilizzano si basano sui dati dei clienti per fornire la loro premessa principale.

Che si tratti di una soluzione di analisi del prodotto o di strumenti per fornire messaggi in-app contestuali, eseguire campagne e-mail del ciclo di vita, raccogliere dati qualitativi, eseguire test A/B, i dati accurati messi a disposizione in questi strumenti sono l'unico modo per ricavare valore e giustificare l'investimento.

A seconda delle dimensioni e della maturità dei dati, ogni azienda deve investire in una serie di strumenti dati aggiuntivi, spesso indicati come moderni stack di dati, per soddisfare le esigenze dell'intera organizzazione. Le aziende che acquisiscono molti dati spesso investono in:

• Un data warehouse come Snowflake, BigQuery o Firebolt per rendere i dati disponibili per l'analisi e l'attivazione
• Uno strumento di business intelligence (BI) come Looker, Mode o Superset che si trova in cima al magazzino e consente analisi self-service
• Uno strumento ELT come Airbyte, Fivetran o Meltano per spostare i dati da strumenti di terze parti (come quelli menzionati sopra) nel magazzino
• Uno strumento ETL inverso come Census, Hightouch o Grouparoo per spostare i dati modellati dal magazzino a strumenti di terze parti

L'acquisto, l'implementazione e la manutenzione di uno stack di dati moderno non è però banale: è necessario un team di dati o almeno una persona dedicata ai dati per gestire questo processo continuo.

È fondamentale investire in prodotti che consentano alle persone di lavorare con i dati in modo efficiente per ricavare informazioni e prendere decisioni basate sui dati senza fare affidamento sugli altri. Rende tutti produttivi e mantiene alto il morale della squadra.

Inoltre, implementare gli strumenti migliori della categoria che fanno bene il lavoro è meglio che passare innumerevoli ore alla ricerca dello strumento ideale o, peggio ancora, decidere di costruire qualcosa che può essere facilmente acquistato.

"Costruisci contro acquisto" è un argomento per un altro giorno, ma devo dire che, qualunque sia la strada che prendi, assicurati di valutare l'impatto della tua decisione sui tuoi team, in particolare gli effetti sul loro lavoro quotidiano e sugli obiettivi a lungo termine.

È tempo di affrontare il terzo principio:

Perché la democratizzazione dei dati è un processo continuo che potrebbe richiedere un cambiamento culturale nella tua organizzazione?

Vorrei iniziare dicendo che le dimensioni di un'azienda e la sua traiettoria di crescita hanno un forte impatto sul ritmo con cui avviene la democratizzazione dei dati. Inutile dire che costruire una democrazia dei dati è molto più facile all'inizio di un'azienda poiché è più facile plasmare la cultura che la supporta.

È probabile che le organizzazioni più grandi debbano affrontare una serie di sfide, facendo sì che la democrazia dei dati venga considerata come una "dimostrazione pazza ".

Tenendo presente questo, più grande è un'organizzazione, prima dovrebbe investire nel processo di democratizzazione dei dati. Se la tua organizzazione si sta attrezzando per impostare l'analisi dei prodotti, potresti trovare utile questa guida sulla gestione dei dati.

Allora, perché la democratizzazione dei dati è un processo continuo?

La democrazia dei dati è un processo continuo perché si basa sull'alfabetizzazione dei dati, che è anche un processo in corso. Il mondo dei dati sta vivendo una crescita senza precedenti e la velocità con cui gli strumenti e le tecnologie si stanno evolvendo è, a dir poco, affascinante. Ma è anche difficile tenere il passo con questo cambiamento e un po' fastidioso per la maggior parte delle persone al di fuori dello spazio dati, soprattutto a causa del suo impatto sul loro lavoro.

Per lo meno, tutti in un'organizzazione, indipendentemente dal loro ruolo, dovrebbero essere in grado di ottenere risposte alle loro domande relative ai dati senza sforzo.

Inoltre, il modo in cui i vari team lavorano con i dati e in che misura dovrebbero diventare conoscenze generali all'interno di un'organizzazione. Dovrebbe essere facile per i dipendenti sapere chi ha accesso a quali tipi di dati, dove risiedono i dati e qual è il processo per ottenere l'accesso ai dati o porre domande su tali dati.

Dataportal, la soluzione di rilevamento dei dati di Airbnb che consente all'intera organizzazione di trovare e comprendere le risorse di dati in modalità self-service, è un ottimo esempio di come le aziende più grandi possano democratizzare i dati destinando risorse dedicate alla risoluzione di questo gigantesco problema. Progetti come Dataportal richiedono sicuramente investimenti continui, ma il guadagno sembra valere lo sforzo per un'azienda delle dimensioni di Airbnb.

Infine, di che tipo di cambiamento culturale stiamo parlando?

Una delle sfide relative ai dati sopra menzionate è: "Gli esperti di dati nella mia azienda sono troppo occupati per aiutarmi".

La democratizzazione dei dati ha bisogno di un cambiamento culturale che renda obsoleta questa sfida, un ricordo del passato nella tua organizzazione.

• Chiunque faccia affidamento sui dati per eccellere nel proprio lavoro e raggiungere i propri obiettivi dovrebbe diventare un esperto di dati.
• Tutti nell'organizzazione dovrebbero sentirsi sicuri nel parlare di dati ed essere dotati degli strumenti e delle conoscenze per lavorare con i dati e per ottenere risposte alle loro domande senza dipendenze.
• Infine, a tutti nell'organizzazione dovrebbe essere data l'opportunità di dare un contributo significativo ai progetti di dati.

Non esiste un approccio valido per tutti per costruire una democrazia dei dati, ma dare potere alle persone è un passo cruciale in quella direzione.

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