Co to jest demokratyzacja danych? Definicja i zasady

Wyszukaj w Google „Co to jest demokratyzacja danych”, a zobaczysz najlepsze wyniki mówiące o „dostępie do danych” jako kluczu do demokratyzacji danych (chyba że znalazłeś ten artykuł, co jest niesamowite).

Jednak samo udostępnienie danych — czy to surowych danych w hurtowni danych, czy pięknych wizualizacji w narzędziu do analizy produktów lub narzędziu analizy biznesowej — z pewnością nie jest demokratyzacją danych.

Więc co to jest?

Demokratyzacja danych to ciągły proces umożliwiający każdemu w organizacji, niezależnie od jego wiedzy technicznej, wygodną pracę z danymi , poczucie pewności w mówieniu o nich , a w rezultacie podejmowanie decyzji opartych na danych i budowanie doświadczeń klientów według danych .

Organizacja, która naprawdę chce zdemokratyzować dane, musi przestrzegać następujących zasad (określanych w tym przewodniku jako trifecta demokratyzacji danych ):

• Daj pracownikom swobodę zadawania pytań dotyczących danych
• Zapewnij odpowiednie narzędzia, aby umożliwić wszystkim pracę z danymi
• Postrzegaj demokratyzację danych jako ciągły proces, który może nawet wymagać zmiany kulturowej w całej organizacji

Zanim zagłębię się w powyższe, pozwólcie mi na dygresję.

Demokratyzacja danych istnieje po to, by rozwiązywać problemy związane z danymi

Dlaczego firmom tak bardzo zależy na demokratyzacji danych? Urzeczywistnienie tego to poważna inwestycja – kształcenie pracowników, wdrażanie narzędzi i zarządzanie zmianą nie są trywialnymi przedsięwzięciami.

W swej istocie demokratyzacja danych polega na rozwiązywaniu problemów związanych z danymi, z którymi ludzie borykają się na co dzień. A ze względu na tempo zmian w krajobrazie danych i potrzeb ludzi, nawet najlepsze zespoły danych mają trudności z sprostaniem oczekiwaniom różnych zespołów.

Spędzam dużo czasu spędzając czas w społecznościach i rozmawiając z osobami niebędącymi danymi — zwłaszcza z profesjonalistami ds. produktów i rozwoju z całego świata pracującymi w firmach różnej wielkości.

Najczęstsze wyzwania związane z danymi, którymi dzielą się ludzie, można podsumować w następujący sposób:

• Nie mam dostępu do potrzebnych danych
• Nie mogę ufać danym
• Mam dostęp do danych, ale brakuje mi umiejętności znajdowania odpowiedzi na pytania
• Narzędzia analityczne, które zapewnia moja firma, nie są przeznaczone dla zespołów produktowych
• Eksperci od danych w mojej firmie są zbyt zajęci, aby mi pomóc

Jeśli jedno lub więcej z powyższych stwierdzeń zostanie uznanych przez Twoich pracowników za prawdziwe, można bezpiecznie założyć, że demokratyzacja danych w Twojej organizacji wymaga pracy.

Interesujące jest to, jak wyzwania te odwzorowują się do wyżej wymienionych zasad (trójka demokratyzacji danych).

Zagłębmy się nieco głębiej w te zasady demokratyzacji danych.

Jak sprawić, by pracownicy czuli się komfortowo zadając pytania związane z danymi?

Zacznij od ustalenia stawek w tabeli alfabetyzacji danych w swojej organizacji.

Umiejętność korzystania z danych nie powinna już być postrzegana jako coś, co warto mieć. Wszystkim należy zapewnić dostęp do zasobów, których potrzebuje, aby uzyskać taką umiejętność posługiwania się danymi, jak tylko chcą.

Niektórym może wystarczyć zrozumienie, jakie dane zbiera firma i jak to wygląda. Inni mogą uznać, że warto wyjść poza to i dowiedzieć się, dlaczego niektóre dane są śledzone, jak to się robi, gdzie są przechowywane i w jakim formacie.

Zasadniczo umiejętność korzystania z danych rozwiązuje jedno z największych wąskich gardeł w demokratyzacji danych: dostęp do danych.

Dostęp do danych, ale jakie dane i gdzie?

Cóż, gdy ktoś mówi, że nie ma dostępu do danych, może odnieść się do surowych danych w bazie danych, przekształconych danych w hurtowni danych, danych w postaci wizualnych dashboardów, danych o użytkowaniu produktu w narzędziu do analityki produktu, danych transakcyjnych dane w narzędziu do analizy subskrypcji, dane demograficzne w narzędziu do angażowania klientów, dane o kampaniach marketingowych na platformie danych klientów i tak dalej. Dostajesz obraz.

A kiedy ta osoba może określić, gdzie chce uzyskać dostęp do jakich danych, zapewnienie dostępu staje się znacznie mniej skomplikowane. Ponadto, jeśli ta osoba uzyska dostęp do właściwych danych za pomocą odpowiednich narzędzi we właściwym czasie, jest znacznie bardziej prawdopodobne, że zaufa tym danym.

Więc następnym razem, gdy ktoś powie, że nie ma dostępu do danych i nie jest w stanie określić, gdzie chce uzyskać dostęp do jakich danych, masz do rozwiązania problem umiejętności korzystania z danych.

Różne odcienie umiejętności korzystania z danych

Oczywiste jest, że umiejętność korzystania z danych nie ogranicza się do umiejętności pisania zapytań SQL lub analizowania złożonych raportów.

Każdy zespół potrzebuje jakiejś formy danych, aby wykonywać codzienne zadania lub analizować wpływ swojej pracy. Jednak różne zespoły o różnych potrzebach w zakresie danych wymagają różnych poziomów znajomości danych.

Do wdrażania śledzenia danych, uzyskiwania spostrzeżeń z danych i działania na podstawie tych spostrzeżeń wymagane są bardzo różne umiejętności. Co więcej, działanie na podstawie tych spostrzeżeń poprzez prowadzenie kampanii marketingowych opartych na danych wymaga innego zestawu umiejętności niż ten, który jest wymagany do zidentyfikowania odpowiednich potencjalnych klientów, patrząc na te same dane w CRM.

Podobnie budowanie modeli predykcyjnych i dostarczanie spersonalizowanych doświadczeń w czasie rzeczywistym opiera się na różnych typach danych i wymaga różnych umiejętności. To pierwsze wymaga szkolenia w zakresie nauki o danych, podczas gdy drugie jest problemem, który musi rozwiązać inżynieria danych.

Można śmiało powiedzieć, że umiejętność korzystania z danych, w pewnym kształcie lub rozmiarze, stała się warunkiem wstępnym, aby jednostki mogły doskonale wykonywać swoje obowiązki. A firmy, które inwestują w udostępnianie swoim pracownikom umiejętności korzystania z danych, z pewnością sprawią, że ich konkurenci będą nadrabiać zaległości.

Teraz, kiedy zgadzamy się, że umiejętność korzystania z danych jest stawką, kolejną zasadą w trifecta demokratyzacji danych jest umożliwienie każdemu pracy z danymi poprzez inwestowanie w narzędzia, które im to umożliwiają.

To nasuwa pytanie:

Jak wybrać odpowiednie narzędzia, aby umożliwić wszystkim pracę z danymi?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, najpierw przyjrzyjmy się, jak różne zespoły zazwyczaj pracują z danymi.

• Marketing współpracuje z danymi, aby tworzyć angażujące, lepiej konwertujące treści i kampanie.
• Rozwój opiera się na danych, aby przeprowadzać eksperymenty i dostarczać spersonalizowane doświadczenia.
• Produkt i inżynieria pracują z danymi, aby tworzyć funkcje, które zwiększają wartość klienta i eliminują te, które tego nie robią.
• Wsparcie działa z danymi, aby zapewnić szybsze rozwiązanie (poprzez obserwację, co użytkownik zrobił lub czego nie zrobił w produkcie).
• Customer Success opiera się na danych, aby zapewnić lepszą obsługę klienta (poprzez zadawanie klientom właściwych pytań na podstawie wzorców użytkowania).
• Dział sprzedaży wykorzystuje dane, aby zidentyfikować potencjalnych klientów, którzy prawdopodobnie dokonają konwersji (poprzez przyjrzenie się czynnościom, które wykonali podczas bezpłatnego okresu próbnego).
• Kierownictwo pracuje z danymi, aby zrozumieć, jak działa firma i gdzie należy dokonywać przyszłych inwestycji.

Czy kilka narzędzi może naprawdę wykonać wszystkie powyższe?

To tylko bardzo ogólny przegląd najczęstszych sposobów pracy zespołów z danymi; nie obejmuje to nawet wymagań zespołów danych, które potrzebują dodatkowych narzędzi, aby zapewnić, że właściwe dane są udostępniane we właściwym formacie we właściwych systemach we właściwym czasie.

Zespoły ds. produktu i rozwoju same w sobie często używają co najmniej pół tuzina narzędzi, aby dobrze wykonywać swoją pracę (mówię o najlepszych w swojej klasie narzędziach, a nie o tych „zrób-to-pogardliwych-ale-zrób-to-wszystko”).

Rzemieślnik jest tak dobry, jak jego narzędzia

W dzisiejszych czasach umiejętność korzystania z danych jest warunkiem wstępnym udanych zespołów ds. produktów i rozwoju, ponieważ większość używanych przez nich narzędzi opiera się na danych klientów, aby działać zgodnie z podstawowymi założeniami.

Niezależnie od tego, czy jest to rozwiązanie do analizy produktu, czy narzędzia do dostarczania kontekstowych wiadomości w aplikacji, prowadzenia kampanii e-mail w cyklu życia, zbierania danych jakościowych, przeprowadzania testów A/B — dokładne dane udostępniane w tych narzędziach to jedyny sposób na uzyskanie wartości i uzasadnienie inwestycji.

W zależności od wielkości i dojrzałości danych, każda firma musi zainwestować w zestaw dodatkowych narzędzi danych — często określanych jako nowoczesny stos danych — aby zaspokoić potrzeby całej organizacji. Firmy, które przechwytują dużo danych, często inwestują w:

• Hurtownia danych, taka jak Snowflake, BigQuery lub Firebolt, udostępniająca dane do analizy i aktywacji
• Narzędzie Business Intelligence (BI), takie jak Looker, Mode lub Superset, które znajduje się na górze magazynu i umożliwia samoobsługowe analizy
• Narzędzie ELT, takie jak Airbyte, Fivetran lub Meltano, do przenoszenia danych z narzędzi innych firm (takich jak te wymienione powyżej) do magazynu
• Narzędzie do odwróconego ETL, takie jak Census, Hightouch lub Grouparoo do przenoszenia modelowanych danych z powrotem z magazynu do narzędzi innych firm

Kupowanie, wdrażanie i utrzymywanie nowoczesnego stosu danych nie jest jednak trywialne — potrzebujesz zespołu danych lub przynajmniej dedykowanej osoby zajmującej się danymi, aby zarządzać tym trwającym procesem.

Kluczowe znaczenie ma inwestowanie w produkty, które umożliwiają jednostkom wydajną pracę z danymi, uzyskiwanie spostrzeżeń i podejmowanie decyzji opartych na danych bez polegania na innych. Sprawia, że ​​wszyscy są produktywni i utrzymują wysokie morale zespołu.

Co więcej, wdrożenie najlepszych w swojej klasie narzędzi, które dobrze wykonują swoją pracę, jest lepsze niż spędzanie niezliczonych godzin na szukaniu idealnego narzędzia lub, co gorsza, decydowaniu się na zbudowanie czegoś, co można łatwo kupić.

„Buduj kontra kup” to temat na inny dzień, ale muszę powiedzieć, że niezależnie od tego, jaką drogę wybierzesz, upewnij się, że ocenisz, jak Twoja decyzja wpłynie na Twoje zespoły – w szczególności na ich codzienną pracę i długoterminowe cele.

Czas zająć się trzecią zasadą:

Dlaczego demokratyzacja danych jest procesem ciągłym, który może wymagać zmiany kulturowej w Twojej organizacji?

Chciałbym zacząć od stwierdzenia, że ​​wielkość firmy i trajektoria jej rozwoju mają duży wpływ na tempo, w jakim następuje demokratyzacja danych. Nie trzeba dodawać, że budowanie demokracji danych jest znacznie łatwiejsze na początku istnienia firmy, ponieważ łatwiej jest kształtować kulturę, która ją wspiera.

Większe organizacje prawdopodobnie staną przed wieloma wyzwaniami, przez co demokracja danych będzie postrzegana jako „ szalana demo”.

Mając to na uwadze, im większa organizacja, tym szybciej powinna zainwestować w proces demokratyzacji danych. Jeśli Twoja organizacja przygotowuje się do skonfigurowania analizy produktów, ten przewodnik dotyczący zarządzania danymi może okazać się przydatny.

Dlaczego więc demokratyzacja danych jest procesem ciągłym?

Demokracja danych jest procesem ciągłym, ponieważ opiera się na umiejętności korzystania z danych, która jest również procesem ciągłym. Świat danych przeżywa bezprecedensowy rozwój, a tempo ewolucji narzędzi i technologii jest co najmniej fascynujące. Ale ta zmiana jest również trudna do nadrobienia i trochę denerwująca dla większości osób spoza przestrzeni danych, szczególnie ze względu na jej wpływ na ich pracę.

Przynajmniej każdy w organizacji, niezależnie od swojej roli, powinien móc bez wysiłku uzyskać odpowiedzi na pytania dotyczące danych.

Dodatkowo, jak różne zespoły pracują z danymi iw jakim stopniu, powinno stać się ogólną wiedzą w organizacji. Pracownicy powinni łatwo wiedzieć, kto ma dostęp do jakich typów danych, gdzie znajdują się dane i jaki jest proces uzyskiwania dostępu do danych lub zadawania pytań dotyczących tych danych.

Dataportal — autorskie rozwiązanie Airbnb do wykrywania danych, które umożliwia całej organizacji znajdowanie i analizowanie zasobów danych w sposób samoobsługowy — jest doskonałym przykładem tego, jak większe firmy mogą demokratyzować dane, przeznaczając dedykowane zasoby na rozwiązanie tego gigantycznego problemu. Projekty takie jak Dataportal z pewnością wymagają ciągłych inwestycji, ale wydaje się, że opłacalność jest warta wysiłku dla firmy wielkości Airbnb.

Wreszcie, o jakiej zmianie kulturowej mówimy?

Jednym ze wspomnianych powyżej wyzwań dotyczących danych jest: „Eksperci danych w mojej firmie są zbyt zajęci, by mi pomóc”.

Demokratyzacja danych wymaga zmiany kulturowej, która sprawi, że to wyzwanie stanie się przestarzałe — w Twojej organizacji to już przeszłość.

• Każdy, kto opiera się na danych, aby doskonalić się w swojej pracy i osiągać swoje cele, powinien zostać ekspertem od danych.
• Każdy w organizacji powinien czuć się pewnie rozmawiając o danych oraz być wyposażony w narzędzia i wiedzę do pracy z danymi i uzyskiwania odpowiedzi na swoje pytania bez zależności.
• Wreszcie, każdy w organizacji powinien mieć możliwość wniesienia znaczącego wkładu w projekty danych.

Nie ma sprawdzonego, uniwersalnego podejścia do budowania demokracji danych, ale wzmocnienie pozycji ludzi jest kluczowym krokiem w tym kierunku.

Gotowy na demokratyzację dostępu do danych dla swojego zespołu? Zacznij korzystać z Amplitude za darmo lub zobacz, co jest możliwe za pomocą maksymalnie sześciu kliknięć.