Veri Demokratikleşmesi Nedir? Tanım ve İlkeler

Google “Veri demokratikleştirme nedir” ve verilerin demokratikleşmesinin anahtarı olarak “verilere erişim” hakkında konuşan en iyi sonuçları göreceksiniz (bu makaleyi bulmadıysanız, ki bu harika).

Ancak, ister bir veri ambarındaki ham veri olarak isterse bir ürün analitiği aracı veya bir iş zekası aracı içindeki güzel görselleştirmeler olarak olsun, yalnızca veri erişimi vermek, kesinlikle veri demokratikleştirmesi değildir.

Peki nedir?

Veri demokratikleştirme, teknik bilgi birikimine bakılmaksızın bir kuruluştaki herkesin verilerle rahat bir şekilde çalışmasına , bu konuda konuşurken kendinden emin hissetmesine ve sonuç olarak veriye dayalı kararlar almasına ve güçlendirilmiş müşteri deneyimleri oluşturmasına olanak sağlayan devam eden bir süreçtir . verilere göre .

Verileri gerçekten demokratikleştirmek isteyen bir kuruluşun aşağıdaki ilkeleri benimsemesi gerekir (bu kılavuz boyunca veri demokratikleştirmesinin üçlüsü olarak anılacaktır):

• Çalışanların verilerle ilgili sorular sorma konusunda kendilerini rahat hissetmelerini sağlayın
• Herkesin verilerle çalışmasını sağlamak için doğru araçları sağlayın
• Verilerin demokratikleşmesini, kurum çapında bir kültürel değişim gerektirebilecek devam eden bir süreç olarak algılamak

Yukarıdakilere daha derinden dalmadan önce, konuyu açmama izin verin.

Veri demokratikleştirmesi, veri zorluklarını çözmek için var

Şirketler verileri demokratikleştirmeye neden bu kadar önem veriyor? Bunu gerçeğe dönüştürmek ciddi bir yatırımdır; çalışanları eğitmek, araçları uygulamak ve değişimi yönetmek basit girişimler değildir.

Özünde, veri demokratikleşmesi, insanların günlük yaşamlarında karşılaştıkları veri zorluklarını çözmekle ilgilidir. Ve veri ortamındaki değişimin hızı ve insanların ihtiyaçları nedeniyle, en iyi veri ekipleri bile çeşitli ekiplerin beklentilerini karşılamakta zorlanıyor.

Topluluklarda takılmak ve veri sahibi olmayan kişilerle, özellikle de dünyanın her yerinden her büyüklükteki şirkette çalışan ürün ve büyüme uzmanlarıyla konuşmak için çok zaman harcıyorum.

İnsanların paylaştığı en yaygın veri zorlukları şu şekilde özetlenebilir:

• İhtiyacım olan verilere erişimim yok
• verilere güvenemiyorum
• Verilere erişimim var ancak sorulara yanıt bulma becerisine sahip değilim
• Şirketimin sağladığı analiz araçları, ürün ekipleri için tasarlanmamıştır
• Şirketimdeki veri uzmanları bana yardım edemeyecek kadar meşgul

Yukarıda belirtilen ifadelerden biri veya birkaçı çalışanlarınız tarafından doğru kabul edilirse, kuruluşunuzda veri demokratikleşmesinin işe yaraması gerektiğini varsaymak güvenlidir.

İlginç olan, bu zorlukların yukarıda bahsedilen ilkelerle (veri demokratikleşmesinin üçlüsü) nasıl örtüştüğüdür.

Bu veri demokratikleştirme ilkelerini biraz daha derinlemesine inceleyelim.

Çalışanların verilerle ilgili sorular sorma konusunda kendilerini rahat hissetmelerini nasıl sağlarsınız?

Kuruluşunuzda veri okuryazarlığı tablosu riskleri oluşturmaya başlayın.

Veri okuryazarlığı artık sahip olunması güzel bir şey olarak görülmemelidir. Herkesin dilediği kadar veri okuryazarlığı yapabilmesi için ihtiyaç duyduğu kaynaklara erişimi sağlanmalıdır.

Bazıları için şirketin hangi verileri topladığını ve neye benzediğini anlamak yeterli olabilir. Diğerleri, bunun ötesine geçmeyi ve belirli verilerin neden izlendiğini, nasıl yapıldığını, nerede saklandığını ve hangi formatta olduğunu öğrenmeyi faydalı bulabilir.

Özünde, veri okuryazarlığı, veri demokratikleşmesindeki en büyük darboğazlardan birini çözer: verilere erişim.

Veriye erişim ama hangi veri ve nerede?

Birisi verilere erişimi olmadığını söylediğinde, bir veritabanındaki ham verilere, bir veri ambarındaki dönüştürülmüş verilere, görsel panolar biçimindeki verilere, bir ürün analitiği aracı içindeki ürün kullanım verilerine, işlemsel verilere başvurabilir. bir abonelik analiz aracındaki veriler, bir müşteri katılımı aracındaki demografik veriler, bir müşteri veri platformundaki pazarlama kampanyaları hakkındaki veriler vb. Resmi aldın.

Ve bu kişi hangi verilere nereden erişmek istediğini belirleyebildiğinde, erişim sağlamak çok daha az karmaşık hale gelir. Ayrıca, o kişiye doğru zamanda doğru araçlarda doğru verilere erişim izni verilirse, verilere güvenmeleri çok daha olasıdır.

Dolayısıyla, bir dahaki sefere birisi verilere erişimi olmadığını söylediğinde ve hangi verilere nereden erişmek istediğini belirleyemediğinde, çözmeniz gereken bir veri okuryazarlığı sorununuz var demektir.

Veri okuryazarlığının farklı tonları

Veri okuryazarlığının SQL sorgularının nasıl yazılacağını veya karmaşık raporların nasıl analiz edileceğini bilmekle sınırlı olmadığı açıktır.

Her ekip, günlük görevleri yerine getirmek veya çalışmalarının etkisini analiz etmek için bir tür veriye ihtiyaç duyar. Ancak, farklı veri ihtiyaçları olan farklı ekipler, farklı düzeylerde veri okuryazarlığı gerektirir.

Veri izlemeyi uygulamak, verilerden öngörüler elde etmek ve bu öngörülere göre hareket etmek için çok farklı beceriler gereklidir. Ayrıca, veriye dayalı pazarlama kampanyaları yürüterek bu içgörülere göre hareket etmek, bir CRM içindeki aynı verilere bakarak peşinden gidilecek doğru beklentileri belirlemek için gerekenden farklı bir beceri seti gerektirir.

Benzer şekilde, tahmine dayalı modeller oluşturmak ve gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak, farklı veri türlerine dayanır ve farklı beceriler gerektirir. Birincisi, veri bilimi alanında eğitim gerektirirken, ikincisi veri mühendisliğinin çözmesi gereken bir problemdir.

Veri okuryazarlığının, bir şekilde veya boyutta, bireylerin görevlerinde başarılı olmaları için bir ön koşul haline geldiğini söylemek güvenlidir. Ve veri okuryazarlığını çalışanları için erişilebilir hale getirmeye yatırım yapan şirketler, rakiplerinin arayı kapatmasını sağlayacaktır.

Artık veri okuryazarlığının masaya yatırıldığı konusunda hemfikir olduğumuza göre, veri demokratikleşmesinin üçlüsünde bir sonraki ilke, herkesin bunu yapmasını sağlayan araçlara yatırım yaparak verilerle çalışmasını sağlamaktır.

Bu soruyu soruyor:

Herkesin verilerle çalışmasını sağlamak için doğru araçları nasıl seçersiniz?

Bu soruyu yanıtlamak için önce farklı ekiplerin tipik olarak verilerle nasıl çalıştığına bakalım.

• Pazarlama , ilgi çekici, daha iyi dönüşüm sağlayan içerik ve kampanyalar oluşturmak için verilerle çalışır.
• Büyüme , deneyler yapmak ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için verilerle çalışır.
• Ürün ve Mühendislik , müşteri değerini artıran ve sağlamayanları ortadan kaldıran özellikler oluşturmak için verilerle çalışır.
• Destek , daha hızlı çözüm sağlamak için verilerle çalışır (kullanıcının ürün içinde ne yapıp yapmadığını görerek).
• Müşteri Başarısı , daha iyi bir müşteri deneyimi sunmak için verilerle çalışır (kullanım kalıplarına dayalı olarak müşterilere doğru soruları sorarak).
• Satış , dönüşüm sağlama olasılığı yüksek müşterileri belirlemek için verilerle çalışır (ücretsiz deneme sırasında gerçekleştirdikleri eylemlere bakarak).
• Yöneticiler , işletmenin nasıl performans gösterdiğini ve gelecekteki yatırımların nereye yapılması gerektiğini anlamak için verilerle çalışır.

Birkaç araç gerçekten yukarıdakilerin hepsini yapabilir mi?

Bu, ekiplerin verilerle en yaygın şekilde çalıştığı yöntemlerin yalnızca çok üst düzey bir özetidir; bu, doğru verilerin doğru zamanda doğru sistemlerde doğru biçimde sunulmasını sağlamak için ek araçlara ihtiyaç duyan veri ekiplerinin gereksinimlerini bile içermez.

Ürün ve büyüme ekipleri tek başlarına işlerini iyi yapmak için genellikle en az yarım düzine araç kullanırlar (sınıfının en iyisi araçlardan bahsediyorum ve her şeyi sıradan değil, her şeyi yapan araçlardan bahsediyorum).

Bir zanaatkar ancak aletleri kadar iyidir

Günümüzde veri okuryazarlığı, başarılı ürün ve büyüme ekipleri için bir ön koşuldur, çünkü kullandıkları araçların çoğu, temel önermelerini sunmak için müşteri verilerine dayanmaktadır.

Bir ürün analitiği çözümü veya bağlamsal uygulama içi mesajlar iletmek, yaşam döngüsü e-posta kampanyaları yürütmek, nitel veriler toplamak, A/B testleri yapmak için araçlar olsun; değer elde etmenin ve yatırımı haklı çıkarmanın tek yolu bu araçlarda doğru verilerin sunulmasıdır.

Büyüklüğüne ve veri olgunluğuna bağlı olarak, her şirketin tüm organizasyonun ihtiyaçlarını karşılamak için bir dizi ek veri aracına (genellikle modern veri yığını olarak anılır) yatırım yapması gerekir. Çok fazla veri toplayan işletmeler genellikle aşağıdakilere yatırım yapar:

• Verileri analiz ve aktivasyon için kullanılabilir hale getirmek için Snowflake, BigQuery veya Firebolt gibi bir veri ambarı
• Deponun üzerinde yer alan ve self-servis analitik sağlayan Looker, Mode veya Superset gibi bir iş zekası (BI) aracı
• Verileri üçüncü taraf araçlardan (yukarıda bahsedilenler gibi) depoya taşımak için Airbyte, Fivetran veya Meltano gibi bir ELT aracı
• Modellenmiş verileri depodan üçüncü taraf araçlara taşımak için Census, Hightouch veya Grouparoo gibi bir ters ETL aracı

Modern bir veri yığını satın almak, uygulamak ve bakımını yapmak önemsiz değildir; bu devam eden süreci yönetmek için bir veri ekibine veya en azından özel bir veri personeline ihtiyacınız vardır.

Bireylerin, başkalarına güvenmeden içgörüler elde etmek ve verilere dayalı kararlar almak için verilerle verimli bir şekilde çalışmasına olanak tanıyan ürünlere yatırım yapmak çok önemlidir. Herkesi üretken kılar ve takımın moralini yüksek tutar.

Ayrıca, işi iyi yapan sınıfının en iyisi araçları uygulamak, ideal aracı aramak için saatler harcamaktan veya daha da kötüsü kolayca satın alınabilecek bir şey oluşturmaya karar vermekten daha iyidir.

"İnşa etmeye karşı satın alma" başka bir günün konusu, ancak şunu söylemeliyim ki hangi yolu seçerseniz seçin, kararınızın ekiplerinizi nasıl etkilediğini, özellikle de günlük çalışmaları ve uzun vadeli hedefleri üzerindeki etkilerini değerlendirdiğinizden emin olun.

Üçüncü ilkeye değinmenin zamanı geldi:

Verilerin demokratikleştirilmesi neden kuruluşunuzda kültürel bir değişim gerektirebilecek devam eden bir süreçtir?

Bir şirketin büyüklüğünün ve büyüme yörüngesinin, veri demokratikleşmesinin gerçekleştiği hızı büyük ölçüde etkilediğini söyleyerek başlamak istiyorum. Söylemeye gerek yok, bir şirketin ilk günlerinde onu destekleyen kültürü şekillendirmek daha kolay olduğu için bir veri demokrasisi inşa etmek çok daha kolaydır.

Daha büyük kuruluşların bir dizi zorlukla karşı karşıya kalması muhtemeldir ve bu da veri demokrasisini veri "demo çılgınlığı " olarak görür.

Bunu akılda tutarak, bir kuruluş ne kadar büyükse, veri demokratikleştirme sürecine o kadar erken yatırım yapmalıdır. Kuruluşunuz ürün analitiği kurmaya hazırlanıyorsa, veri yönetimiyle ilgili bu kılavuzu faydalı bulabilirsiniz.

Peki, veri demokratikleşmesi neden devam eden bir süreç?

Veri demokrasisi sürekli bir süreçtir çünkü aynı zamanda devam eden bir süreç olan veri okuryazarlığına dayanır. Veri dünyası eşi görülmemiş bir büyüme yaşıyor ve araçların ve teknolojilerin gelişme hızı en hafif tabirle büyüleyici. Ancak bu değişikliğe ayak uydurmak da zordur ve özellikle çalışmaları üzerindeki etkisi nedeniyle veri alanı dışındaki çoğu insan için biraz can sıkıcıdır.

En azından, bir kuruluştaki herkes, rolü ne olursa olsun, verilerle ilgili sorularına zahmetsizce yanıt alabilmelidir.

Ek olarak, çeşitli ekiplerin verilerle nasıl ve ne ölçüde çalıştığı, bir kuruluş içinde genel bilgi haline gelmelidir. Çalışanların, hangi tür verilere kimin erişimi olduğunu, verilerin nerede bulunduğunu ve verilere erişme veya bu verilerle ilgili sorular sorma sürecinin ne olduğunu bilmesi kolay olmalıdır.

Dataportal—Airbnb'nin tüm organizasyonun veri varlıklarını self-servis bir şekilde bulmasını ve anlamasına olanak tanıyan yerel veri keşif çözümü—büyük şirketlerin bu devasa sorunu çözmek için özel kaynaklar tahsis ederek verileri nasıl demokratikleştirebileceğinin güzel bir örneğidir. Dataportal gibi projeler kesinlikle sürekli yatırım gerektiriyor, ancak getirisi Airbnb büyüklüğünde bir şirket için çabaya değer gibi görünüyor.

Son olarak, nasıl bir kültürel değişimden bahsediyoruz?

Yukarıda bahsedilen veri zorluklarından biri şudur: "Şirketimdeki veri uzmanları bana yardım edemeyecek kadar meşgul."

Verilerin demokratikleştirilmesi, bu zorluğun modası geçmiş, kuruluşunuz için geçmişte kalan bir kültürel değişime ihtiyaç duyuyor.

• İşinde başarılı olmak ve hedeflerine ulaşmak için verilere güvenen herkes bir veri uzmanı olmalıdır.
• Kuruluştaki herkes veriler hakkında konuşurken kendinden emin hissetmeli ve verilerle çalışmak ve sorularına bağımlılık olmadan cevap almak için gerekli araç ve bilgilerle donatılmalıdır.
• Son olarak, kuruluştaki herkese veri projelerine anlamlı katkılarda bulunma fırsatı verilmelidir.

Bir veri demokrasisi oluşturmaya yönelik kanıtlanmış, herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur, ancak insanları güçlendirmek bu yönde çok önemli bir adımdır.

Ekibiniz için veri erişimini demokratikleştirmeye hazır mısınız? Amplitude'ü ücretsiz olarak kullanmaya başlayın veya altı tıklama veya daha kısa sürede nelerin mümkün olduğunu görün.